Türkiye'de yaygın tüketilen alkollü ve alkolsüz içeceklerde alprazolam ve lorazepam'ın çoklu spektroskopik yöntemler ve PCA ile adli analizi

Abstract

Bu çalışmada, benzodiazepin grubu ilaçlardan alprazolam (ALP) ve lorazepam (LORA) etken maddelerinin, farklı alkollü (beyaz şarap, roze şarap, votka) ve alkolsüz (gazoz, maden suyu) içecek matrislerinde analitik düzeyde tespitine olanak sağlayan bir metodoloji geliştirilmiştir. Çalışmada UV-Görünür absorpsiyon spektroskopisi, türev spektroskopisi ve floresans spektroskopisi teknikleri birlikte değerlendirilmiş; elde edilen veriler Temel Bileşenler Analizi (PCA) ve Hiyerarşik Kümeleme Analizi (HCA) gibi çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle yorumlanmıştır. ALP'nin 230–400 nm aralığında karakteristik çift bantlı yapısı referans çözeltiyle büyük ölçüde örtüşmüş, bazı içeceklerdeki girişimlere rağmen türev spektroskopisi ile ayırt edilebilirlik korunmuştur. LORA ise 210–400 nm aralığında ikili bant yapısı göstermiş, özellikle ikinci türev analizi ile spektral çözünürlük artırılmıştır. Her iki ilaç için floresans spektrumlarında artan derişimle bant kaymaları gözlenmiş; bu durum türev floresans spektroskopisi ile giderilerek seçicilik güçlendirilmiştir. İstatistiksel analizlerde, PCA ve k-means kümeleme sonuçları, içecek matrislerinin ilaç sinyalleri üzerindeki etkilerini net biçimde ortaya koymuş ve örneklerin ayrıştırılmasını sağlamıştır. Geliştirilen bu metodoloji, adli toksikoloji gibi alanlarda, ilaçların sıvı matrislerde tespiti için hızlı, ekonomik ve güvenilir bir alternatif sunmaktadır.In this study, a methodology was developed to enable the analytical detection of two benzodiazepine active ingredients, alprazolam (ALP) and lorazepam (LORA), in different alcoholic (white wine, rosé wine, vodka) and non-alcoholic (soda, mineral water) beverage matrices. The approach combined UV-Visible absorption spectroscopy, derivative spectroscopy, and fluorescence spectroscopy, while the obtained data were interpreted using multivariate statistical methods such as Principal Component Analysis (PCA) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA). ALP exhibited a characteristic dual-band structure within the 230–400 nm range, largely overlapping with the reference solution. Despite interferences in certain beverage matrices, derivative spectroscopy preserved spectral distinguishability. LORA also showed a dual-band profile between 210–400 nm, with the second-derivative analysis particularly enhancing spectral resolution in more complex matrices. For both drugs, fluorescence spectra revealed band shifts with increasing concentrations. These shifts were successfully corrected by derivative fluorescence spectroscopy, thereby improving selectivity and enabling more reliable detection. Statistical evaluations further supported the spectroscopic findings. PCA and k-means clustering demonstrated clear distinctions between beverage-related samples and reference spectra, effectively highlighting the influence of matrix composition on drug signals and enabling sample differentiation. The results underline the robustness and practicality of the developed methodology. Offering rapid, cost-effective, and selective detection, the approach provides a reliable alternative for identifying benzodiazepines in liquid matrices. This methodology has strong applicability in forensic toxicology and related disciplines, where the detection of drug-adulterated beverages is of critical importance.