CC BY
5
ляет создавать смеси с концентрацией 10 2 10 4 % без разбавления. Такой путь представляется нам перспективным для создания газовой среды с микроконцентрациями порядка 0,1 — 1 мг/м:* [4—6). Именно такие калибровочные смеси необходимы для количественного определения большинства органических соединений на уровне ПДК.
Нами были исследованы ампулы из облученного полиэтилена с целыо решения вопроса о возможности применения их в качестве диффузионной ячейки. Использовали ампулы длиной 3,6 см и диаметром 0,8 см, в которые вводили 1 мл хромато-графически чистого вещества. Ампулы с веществом взвешивали на аналитических весах II класса точности ВЛР-200 до 5-го знака, помещали в термостат ТС-80М-2 и выдерживали при 25 °С до установления равновесия. Калибровку ампулы осуществляли путем определения потери массы в течение 1—7 сут. Например, для н-гексана равновесная потеря массы наблюдается уже в течение 1-х суток. Скорость диффузии (в мг/ч) некоторых органических соединений через стенки ампул из облученного полиэтилена при 25 °С составила: для н-гексана 12±0,5, н-гептана 5.,6±0,5, н-октана 4,7±0,8, н-додекана 0,7±0,06, н-тридекана 0,9±0,08, изооктана 2,2± ±0,3, циклогексана 8,9+1,3, бензола 11,3±1,8, толуола 11,0+ ±1,6, этилбензола 7,0±0,8 м-ксилола 9,5±0,2, п-ксилола 11,0±0,5, о-ксилола 7,3±0,7, мезитилена 5,4±0,9, кумола 3,4+0,6, псевдокумола 5,1 ±0,9, ацетона 1,1 ±0,1, метилэтил-кетона 1,0±0,2, метилбутилкетона 0,5±0,04, этилацетата 1,5±0,1, бутилацетата 1,3±0,1.
Установлена линейная зависимость логарифма скорости диффузии исследованных веществ от изменения температуры. Так, снижение температуры до 4—10 °С приводит к умень-
шению скорости диффузии на 1—2 порядка rio сравнению с приведенной для 25 °С.
Увеличение числа атомов углерода в молекуле органического соединения также снижает скорость диффузии. Исследуемый показатель зависит и от объема заполнения ампулы исследуемым веществом. Так, при заполнении ампулы 1,0,5 и 0,25 мл н-октана скорость диффузии соответственно составляла 2,6, 2,2 и 1,8 мг/ч.
Установленные закономерности изменения скорости диффузии органических соединений через стенки ампул из облученного полиэтилена были использованы при создании установок по приготовлению газовых смесей в динамическом потоке.
Литература
1. Бюнтинг Г. Хроматографический анализ окружающей среды.— М., 1979.
2. Другое Ю. С., Беликов А. В., Дьякова Г. А., Тульчин-ский В. М. Методы анализа загрязнений воздуха.— М., 1984.
3. Коллеров Д. К. Метрологические основы газометрических измерений.— М., 1967.
4. Bruner F., Crescentini G., Mangani F. et al. // Analyt. Chem.— 1981.— Vol. 53.— P. 788—801.
5. O'Koeffe A. E., Ortman G. C. // Analyt. Chem.— 1966.— Vol. 38.— P. 760—765.
6. Sing H. В., Salas L., Lillian D. et al. // Environ. Sei. Technol.— 1977.— N 11.— P. 511—513.
Поступила 08.02.89
© КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ, 1990 УДК 614.471.03:614.777-074
Н. М. Митрохин, Е. Я. Каплан, Н. А. Парфентьев
МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ БИОДАТЧИКИ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ЗАГРЯЗНЕНИЙ ЖИДКИХ СРЕД
НИИ технологии и безопасности лекарственных средств, Старая Купавна Московской обл.
Производство многочисленных химических соединений, несмотря на предпринимаемые профилактические меры, в некоторых случаях сопряжено с загрязнением атмосферы, гидросферы и литосферы. Эти загрязнения в основной своей массе способны вызывать изменения деятельности биологических систем, оказывать токсическое действие на организм.
Оценка содержания биологически активных веществ в различных средах может быть дана как с помощью, физических и химических аналитических методов, так и путем использования биологических объектов, чувствительных к исследуемым соединениям. В этом случае применяют ионоселективные, ам-перометрические, потенциометрические, оптоэлектродные и другие детекторы как самостоятельно, так и совместно с иммобилизованными ферментами, микроорганизмами, антителами для регистрации экспресс-методами концентраций некоторых компонентов среды, в том числе и со сложной химической структурой [2, 9, 13, 14].
Несмотря на широкое практическое использование, такие исследования позволяют получить информацию лишь об отдельных компонентах, находящихся в среде, чего в ряде случаев явно недостаточно. В связи с этим возникает необходимость в применении методов, дающих более полную, интегральную информацию. Это обусловлено, с одной стороны, трудоемкостью определения в исследуемых средах концентраций всего спектра химических соединений, иногда достигающего десятков тысяч [8], а с другой — невозможностью адекватной оценки суммарной биологической активности многокомпонентных смесей по активности отдельных соединений [4].
Решению указанной выше проблемы будет способствовать применение биологических объектов в качестве индикаторов загрязнений различных сред. Тестовые системы могут быть представлены органеллами [5, 7], клетками [1, 3], многоклеточными организмами [11, 12]. Причем при использовании
некоторых из них установлены значительные корреляционное связи между параметрами токсикометрии веществ, полученными на целостных организмах и простых биологических объектах [3, 5]. Тем не менее в практике, как правило, необходимо не только зафиксировать появление в среде токсичных продуктов, но и определить, хотя бы ориентировочно, источник их образования.
Эта цель может быть достигнута с помощью многопараметрических биодатчиков, представляющих собой комплекс, состоящий из тканей, клеток и простых организмов; устройств регистрации параметров, характеризующих их жизнеспособность или функциональные качества, и аппарата интерпретации, построенного на основе предварительного «обучения». Сущность «обучения» состоит в испытании воздействий, составляющих группы аналогов по виду эффекта, создании банка данных, характеризующих реакции биодатчиков на каждое из воздействий, и программы отнесения многопараметрической характеристики изменений состояния биодатчиков при действии исследуемых соединений по подобию к одной из изученных групп. Особое значение такой подход приобретает при равенстве или относительной близости физико-химических характеристик исследуемой среды.
Исходя из приведенных выше принципов, при функционировании биодатчиковых систем в контроле загрязнений окружающей среды может решаться несколько задач: 1) своевременное экспрессное выявление в среде токсичных продуктов; 2) оценка содержания некоторых компонентов среды; 3) определение источника загрязнения среды.
Если при решении первых двух задач достигнут определенный прогресс и такие разработки начинают применять на практике, то данные, свидетельствующие о возможности использования биодатчиков для решения третьей задачи, в доступной литературе отсутствуют. Чтобы предварительно оценить целе-
сообразность исследовании в этом направлении, мы изучали возможность классификации многокомпонентных смесей (на примере сточных вод) путем многопараметрической регистрации их воздействия на один из наиболее доступных биологических объектов — эритроциты.
В работе использовали отмытые эритроциты донорской крови со сроком хранения не более 2 нед. Исследуемыми растворами служили пробы воды, взятые в различных точках цени коллектора Вешняки—Владычино (Москва) на расстоянии 10 км, а также на Люблинской станции аэрации после очистных сооружений нефтехимического завода и бытового стока от жилого массива Марьино.
Для проведения анализа 1 объем исследуемого образца сточных вод смешивали с 1 объемом двойного по тоничности раствора Тироде, добавляли отмытые эритроциты до концентрации 2 % и инкубировали в течение 1 ч при 37 °С. После инкубации определяли редуктазную активность эритроцитов [10], проницаемость мембраны для воды и кислотную резистентность [6], а также осморезистентность при гипоосмоти-ческой нагрузке [15]. В последнем случае к пробам воды добавляли ЫаС1 до концентрации 30 мМ и готовили с кратностью 1:4 разведения 30 мМ ЫаС1 на дистиллированной воде. В опыте к 1,5 мл 0,75 % суспензии эритроцитов на растворе Тироде добавляли 1 мл тестируемой среды с ЫаС1 и через 5 мин при 22 °С определяли степень осмотического гемолиза по плотности суспензии при 630 им. Для контрольных образцов лизис клеток в этих условиях составлял 70—80 %.
В процессе обработки полученных результатов определяли отношение регистрируемых показателей в опытных сериях к контрольным. Окончательно усредненные данные по 4—5 измерениям представляли с учетом выраженности и направленности эффекта в виде ранжированных значений: при изменении параметра в 0,8—1,25 раз — отсутствие эффекта (0), в 0,5—0,8 и 1,25—2 раза — слабый (—1 и 1), в 0,25—0,5 и 2—4 раза — умеренный (-
-2 и 2) и более чем в 4 раза — выраженный эффект (—3 и 3). Математическую обработку проводили методом линейного дискримииантного анализа с применением критерия Махаланобиса и по разработанным программам наиболее вероятного отнесения характеристик действия проб к одной из групп обучающей выборки.
В таблице представлены результаты многопараметрической
Влияние образцов сточных вод из различных источников
на эритроциты
Точки отбора проб Параметры состояния эритроцитов, уел ед. pH
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 и 12
1 2 —2 — 1 1 0 0 0 —2 0 2 1 0 7,8
1 0 — 1 — 1 0 1 0 1 — 1 0 1 0 0 8,6
3 2 — 1 — 1 0 — 1 — 1 1 0 1 2 1 0 7,8
4 2 —3 3 1 1 1 0 0 1 2 2 0 8,6
5 1 —2 0 2 1 1 1 0 1 3 1 0 7,7
6 1 0 0 0 —2 0 2 0 1 2 1 0 7,8
7 1 —2 2 1 0 0 0 0 0 3 1 0 8,3
8 0 0 — 1 1 2 2 0 — 1 1 2 1 0 7,8
9 0 — 1 0 1 — 1 0 1 — 1 0 3 2 1 7,9
10 2 —2 —2 1 1 1 0 — 1 0 3 1 1 7,6
11 2 0 — 1 — 1 3 3 0 1 —1 3 2 0 8,2
12 2 0 1 1 -1 — 1 0 0 1 2 1 1 8,4
Примечание. Образцы проб сточных вод: № 1 —4 — бытовой сток жилого района Марьино; № 5—7 — после очистных сооружений нефтехимического завода; № 8—12 — врезки подводящего канала Вешняки—Владычино. Параметры состояния эритроцитов: 1 — спонтанная скорость восстановления феррицианида; 2 и 5 — соответственно максимальная скорость пентозного шунта и гликолиза; 3 и 6 — соответственно концентрация метиленового синего для полумаксимальной скорости шунта и гликолиза; 4 и 7 — показатели состояния мембран эритроцитов соответственно пентозного пункта и гликолиза; 8 — проницаемость мембран для протонов; 9 — кислотная резистентность, 10—12 — лизис клеток в гипоосмоти-ческих условиях при действии исследуемой среды в концентрации соответственно 40, 10 и 2,5 %.
оценки биологической активности образцов сточных вод с использованием эритроцитов человека. Данные таблицы указывают на отсутствие параметра, с помощью которого была бы возможна четкая дифференциация вод бытовых стоков и очистных сооружений нефтехимического завода. Как в первом, так и во втором случае для разных образцов характерны различные эффекты на изучаемые характеристики состояния эритроцитов. Тем не менее применение дискримииантного анализа по многопараметрическим характеристикам выявило высокую вероятность отнесения каждого из тестируемых образцов к своему классу. Высокое значение расстояния Махалонобиса (>1000) указывает на существенные различия многомерных характеристик для обоих типов источников сточных вод.
Для классификации тестируемой выборки сточных вод, полученной в разных точках подводящего канала Вешняки— Владычино, по характеру действия на эритроциты с использованием обучающей выборки эффекты образцов в точке № 8 по подобию действия наиболее близки к таковым сброса нефтехимического завода, а в точках № 9—12 — бытовых стоков, что соответствует типу источников загрязнений (№ 8 — завода «Норпласт» и № 9—12 — бытовые стоки).
Таким образом, полученные результаты свидетельствуют о возможности использования многопараметрических биодатчиков для классификации многокомпонентных смесей и указывают на важность проведения работ в этом направлении. Вместе с тем следует отметить, что в дальнейшем при разработке многопараметрических биодатчиковых систем существенное внимание следует уделить применению и других тест-объектов, обладающих высокой информативностью: многоклеточных и одноклеточных водорослей, микроорганизмов. Использование их позволит проводить оценку эффектов с помощью простых биофизических методов анализа. Не вызывает сомнения, что создание автоматизированной системы, основанной на высокоинформативных тест-объектах, многопараметрическом анализе, и компьютерной техники будет способствовать успешному решению задач классификации многокомпонентных смесей и определения источников загрязнения жидких сред.
Литература
1. Дмитриева А. Г., Кривенко М. С. // Комплексные методы контроля качества природной среды.— Черноголовка,
1986.— С. 159—161.
2. Евсеева Г. В. // Перспективные направления развития микробиологической промышленности. Обзорная ин-форм.— М., 1987.— Вып. 1.— С. 1—32.
3. Каюмов Р. И., Еськов А. ПАрефьев И. М. и др. // Бюл. экспер. биол.— 1988.— Т. 55.— С. 48—50.
4. Ротенберг 10. С., Курляндский Б. А., Сербиновская Н. А. // Гиг. и сан.— 1980.— № 4.— С. 11 — 13.
5. Ротенберг 10. С. Проблема влияния промышленных токсических веществ на биоэнергетические процессы организма в гигиене и токсикологии: Автореф. дис. ... д-ра мед.
наук.— М., 1986.
6. Сарбаш В. И. Сравнительные исследования мембранных эффектов химических соединений в автоматизированном эксперименте ин витро: Автореф. дис. ... канд. биол. наук.— М., 1981.
7. Сидоров В. С. // Теоретические проблемы водной токсикологии: Норма и патология.— М., 1983.— С. 110—120.
8. Трунов И. М., Короленко П. И., Дегтярев А. Ф. // Изучение загрязнения окружающей природной среды и его влияния на биосферу.— Л., 1979.— С. 49—54.
9. Угарова Н. И., Лебедева О. В. // Биотехнология.— 1986.— № 4.— С. 82—95.
10. Цыбышев В. П., Кузнецов А. Н. // Изв. АН СССР: Сер. биол.— 1988.— N° 1.— С. 64—74.
11. Чурилов Ю. С., Белоиваненко В. И. // Гидробиол. журн.— 1986.— № 5.— С. 77—79.
12. Шаланки Я. // Журн. общ. биол.— 1985.— Т. 46.— С. 743—751.
13. Clark D. JCalder М. A., Carr R. J. G. et al. // Biosensor.— 1985.— Vol. 1.— P. 213—320.
14. Malz F. R. //Abwassertechnik.— 1987.— Bd 38.— S. 11 — 13.
15. Seeman P. // Biochem. Pharmacol.— 1966.— Vol. 15.— P. 1767—1774.
Поступила 14.03.89
