CC BY
10
МЕТОДЫ ГИГИЕНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
© КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ, 2020
Алексеенко А.Н., Журба О.М., Меринов А.В., Шаяхметов С.Ф.
Оптимизация условий пробоподготовки с помощью математического планирования для определения 1-гидроксипирена в моче методом газовой хромато-масс-спектрометрии
ФГБНУ «Восточно-Сибирский институт медико-экологических исследований», 665827, Ангарск
Введение. Для оценки воздействия ПАУ на человека наибольшее распространение получил биологический мониторинг 1-гидрок-сипирена. Определение 1-гидроксипирена в моче осуществляется с помощью газовой хромато-масс-спектрометрии (ГХ-МС). Материал и методы. Пробоподготовка заключается в извлечении аналита из биологической матрицы методом 2-кратной жидкостной экстракции гексаном, упаривании экстракта до сухого остатка в токе азота, перерастворении сухого остатка в силилирующем агенте БСТФА. В работе использовали газовый хроматограф Agilent 7890A с капиллярной колонкой HP-SMS и масс-селективным детектором. Идентифицировали 1-гидроксипирен в виде производного (триметилсилана) на масс-хроматограмме по времени удерживания и соотношению интенсивностей регистрируемых ионов.
Результаты. Оптимизацию условий жидкостной экстракции 1-гидроксипирена осуществляли с помощью математического планирования, варьируя массу сульфата магния, время экстракции, кратность экстракции. Матрица планирования включала в себя восемь опытов, в качестве параметра оптимизации служила степень извлечения 1-гидроксипирена. Интерпретация модели показала, что кратность экстракции вносит больший вклад в формирование степени извлечения, чем масса сульфата магния и время экстракции.
Заключение. Выбор оптимальных условий жидкостной экстракции 1-гидроксипирена методом математического планирования позволил оптимизировать методику определения данного аналита в моче методом ГХ-МС для проведения биологического мониторинга.
К л ю ч е в ы е слова: 1-гидроксипирен в моче; газовая хромато-масс-спектрометрия; математическое планирование; оптимальные условия; жидкостная экстракция
Для цитирования: Алексеенко А.Н., Журба О.М., Меринов А.В., Шаяхметов С.Ф. Оптимизация условий пробоподготовки с помощью математического планирования для определения 1-гидроксипирена в моче методом газовой хромато-масс-спектрометрии. Гигиена и санитария. 2020; 99 (10): 1153-1158. https://doi.org/10.47470/0016-990 0-2020-99-10-1153-1158
Для корреспонденции: Алексеенко Антон Николаевич, канд. хим. наук, ст. науч. сотр. лаб. аналитической экотоксикологии и биомониторинга, ФГБНУ «Восточно-Сибирский институт медико-экологических исследований», 665827, Ангарск. E-mail: aIexeenko85@maiI.ru
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. Работа выполнена в рамках средств, выделяемых для выполнения государственного задания ФГБНУ ВСИМЭИ.
Участие авторов: концепция и дизайн исследования, утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи; написание текста - Алексеенко А.Н.; редактирование, обсуждение результатов - Журба О.М.; проведение аналитических исследований с применением газовой хромато-масс-спектрометрии - Меринов А.В.; организация исследований, обоснование программы исследований - Шаяхметов С.Ф.
Поступила 10.07.2020 Принята к печати 18.09.2020 Опубликована 30.11.2020
Anton N. Alekseenko, Olga M. Zhurba, Alexey V. Merinov, Salim F. Shayakhmetov
Optimization of conditions for the sample preparation using mathematical planning for determination of 1-hydroxypyrene in urine using method of gas chromatography-mass spectrometry
East-Siberian Institute of Medical and Ecological Research, Angarsk, 665827, Russian Federation
Introduction. Biological monitoring of 1-hydroxypyrene is the most widely used method for evaluating the effects of PAHs on humans. The determination of 1-hydroxypyrene in urine is performed using gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS).
Material and methods. Sample preparation consists of extracting the analyte from the biological matrix by 2-fold liquid extraction with hexane, evaporation the extract to the dry residue in the nitrogen current, and re-dissolution of the dry residue in the silylating agent BSTFA. We used gas chromatograph Agilent 7890A with an HP-5MS capillary column and a mass-selective detector. 1-hydroxypyrene was identified as trimethyl silane on a mass chromatogram based on the retention time and intensity ratio of the registered ions.
Results. Optimization of the conditions for liquid extraction of 1-hydroxypyrene was performed using mathematical planning, varying the mass of magnesium sulfate, the extraction time, and the extraction multiplicity. The planning matrix included eight experiments, and the degree extraction of 1-hydroxypyrene was used as an optimization parameter. Interpretation of the model showed the multiplicity of extraction to contribute more to the formation of the degree of extraction than the mass of magnesium sulfate and the extraction time. Discussion. The proposed method foK the sample preparation, based on the extraction of 1-hydroxypyrene by 2-fold liquid extraction with hexane for 2 min with the addition of 0.5 g of magnesium sulfate to the biological sample, allowed reaching the detection limit of 0.1 ng/ ml. The evaluation of metrological characteristics showed RSD of the reproducibility to do not exceed 6.4%, the systematic error is not significant, and the accuracy index in the form of a total error is not higher than 15%. Levels of 1-hydroxypyrene in the urine of aluminum production workers are 53 — 414 times higher than in the control group.
Алексеенко А.Н., Журба О.М., Меринов А.В., Шаяхметов С.Ф. Оптимизация условий пробоподготовки с помощью математического планирования для определения 1-гидроксипирена в моче методом газовой хромато-масс-спектрометрии
https://dx.doi.org/10.47470/0016-9900-2020-99-10-1153-1158 Оригинальная статья
Conclusion. The choice of optimal conditions for liquid extraction of 1-hydroxypyrene by mathematical planning allowed developing a method for the determination this analyte in urine by GC-MS for biological monitoring.
Keywords: 1-hydroxypyrene in urine; gas chromatography-mass spectrometry; mathematical planning; optimal conditions; liquid extraction
For citation: Alekseenko A.N., Zhurba O.M., Merinov A.V., Shayakhmetov S.F. Optimization of conditions for the sample preparation using mathematical planning for determination of 1-hydroxypyrene in urine using method of gas chromatography-mass spectrometry. Gigiena i Sanitaria (Hygiene and Sanitation, Russian journal). 2020; 99 (10): 1153-1158. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2020-99-10-1153-1158 (In Russ.)
For correspondence: Anton N. Alekseyenko, MD, Ph.D., senior research, Laboratory of analytical ecotoxicology and biomonitoring of the East-Siberian Institution of Medical and Ecological Research, Angarsk, 665827, Russian Federation. E-mail: Iabchem99@gmail.com Information about the authors:
Alekseenko A.N., https://orcid.org/0000-0003-4980-5304; Zhurba O.M., https://orcid.org/0000-0002-9961-6408 Merinov A.V., https://orcid.org/00 00-0001-7848-6432; Shayakhmetov S.F., https://orcid.org/0000-0001-8740-3133 Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
Acknowledgment. The work was performed within the funds allocated for the Siberian Institute of Medical and Ecological Research
Contribution: Alekseenko A.N. - concept and design of the study, approval of the final version of the article, responsibility for the integrity of all parts of the article;
writing a text; Zhurba O.M. - editing, discussion of the results; Merinov A.V.- analytical studies using gas chromatography-mass spectrometry; Shayakhmetov S.F. -
organization of research, justification of the research program. AII coauthors - approval of the final version of the article, responsibility for the integrity of all parts
of the article.
Received: July 10, 2020
Accepted: September 18, 2020
Published: November 30, 2020
Введение
Полициклические ароматические углеводороды (ПАУ) — это класс химических веществ, образующихся при неполном сгорании широкого спектра материалов, таких как уголь, масла, древесина и мусор, и оказывающие неблагоприятное воздействие на здоровье человека. Источниками воздействия ПАУ на окружающую среду и людей являются промышленные предприятия, использующие продукты, полученные из угля, дёгтя или креозота, например, производство алюминия, литьё железа и стали, производство кокса; автомобильный транспорт и т. д. [1—6].
Для более полной оценки величины воздействия для здоровья человека помимо контроля за содержанием ПАУ в воздухе и других объектах окружающей среды необходим анализ содержания самих ПАУ или их метаболитов в биологических образцах (биомониторинг). Одним из главных преимуществ биологического мониторинга является то, что этот метод учитывает поступление веществ в организм всеми возможными путями (ингаляционный, пероральный и т. д.). Показатели биомониторинга свидетельствуют об уровнях токсикантов, которые уже действительно поступили в организм и оказывают на него воздействие [2, 7].
ПАУ, попадая в организм, на первом этапе превращаются в арен-оксиды, которые затем переходят в фенолы или дигидродиолы. Фенолы и дигидродиолы экскретируют в мочу в виде водорастворимых сульфатов глюкуронидов [8]. По данным из различных литературных источников, для оценки воздействия ПАУ на человека наибольшее распространение получил биологический мониторинг их гидрок-силированных метаболитов, в особенности мониторинг 1-гидроксипирена [9—21]. В качестве анализируемого объекта при оценке текущего воздействия используется моча. По данным литературы, определение 1-гидроксипирена в моче осуществляется с помощью высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ) или газовой хромато-масс-спектрометрии (ГХ-МС) [22—26]. Пробоподготов-ка заключается в предварительном ферментативном гидролизе, извлечении аналита из биологической матрицы твёрдофазной или жидкостной экстракцией, упаривании экстракта до сухого остатка, который перерастворяют в ацетонитриле (для ВЭЖХ) или силилирующем агенте БСТФА (для ГХ-МС). Главное преимущество метода ГХ-МС по сравнению с ВЭЖХ — это высокая эффективность и селективность разделения компонентов на колонке и возможность применения дейтерированного стандарта 1-гидроксипирена^9. Основным недостатком метода
ГХ-МС является недостаточная чувствительность при определении 1-гидроксипирена у лиц, не подвергающихся воздействию ПАУ, вследствие неполного отражения вопросов выбора оптимальных условий извлечения из биологической матрицы.
Предметом изучения в этой работе явилось повышение чувствительности и точности определения за счёт осуществления выбора оптимальных условий извлечения 1-гидрок-сипирена с помощью математического планирования.
Цель исследования — применить математическое планирование при выборе оптимальных условий жидкостной экстракции 1-гидроксипирена из биологической пробы мочи.
Материал и методы
Измерительная аппаратура: в работе использовали газовый хроматограф Agilent 7890A с масс-селективным детектором Agilent 5975, капиллярной колонкой HP-5 MS (30 м • 0,25 мм • 0,25 мкм), жидкостным автосамплером Agilent 7693.
Вспомогательное оборудование: водяной термостат с системой упаривания в токе азота, мультвортекс, центрифуга модели 5804 Eppendorf.
Реагенты: 1-гидроксипирен (99,8%, Aldrich), 1-гидроксипирен^9 (99,9% Santa-Cruz), ацетонитрил (Криохром), ацетатный буфер с рН 5, водный раствор ß-глукуронидазы (85 000 ед./мл, Aldrich), сульфат магния (х.ч.), н-гексан (Криохром), N, О-бис(триметилсилил) трифторацетамид БСТФА (Fluka).
Приготовление модельных растворов. Растворы 1-ги-дроксипирена в ацетонитриле с концентрациями 0,1; 2; 10; 20; 40 мкг/мл готовили из исходного раствора 1-гидрокси-пирена в ацетонитриле 100 мкг/мл. Растворы 1-гидрокси-пирена в моче с концентрациями 0,1; 2; 10; 20; 40; 100 нг/мл готовили в мерных колбах (25 мл) добавлением алик-вот (25 мкл) растворов 1-гидроксипирена в ацетонитриле (0,1; 2; 10; 20; 40; 100 мкг/мл) в усреднённую мочу лиц, не контактирующих с ПАУ. Растворы производного 1-гидроксипирена в БСТФА готовили добавлением алик-вот (2 мкл) растворов 1-гидроксипирена в ацетонитриле в (реагент для дериватизации БСТФА (100 мкл).
Методика анализа. В центрифужную пробирку вместимостью 15 мл вносили 2 мл исследуемого образца мочи, 20 мкл раствора 1-гидроксипирена^9 (5 мкг/мл), 1 мл ацетатного буфера с рН 5, 20 мкл водного раствора ß-глукуронидазы, далее осуществляли процесс по следующей последовательности (рис. 1).
Alekseenko A.N, Zhurba O.M., Merinov A.V., Shayakhmetov S.F. Optimization of conditions for the sample preparation using mathematical planning for determination of 1-hydroxypyrene in urine using method of gas chromatography-mass spectrometry
https://dx.doi.org/10.47470/0016-9900-2020-99-10-1153-1158
Original article
Таблица 1 Условия планирования 3-факторного эксперимента
Рис. 1. Последовательность определения 1-гидроксипирена в моче.
ГХ-МС анализ осуществляли в следующих условиях. Температура испарителя 300 °С, вводимый объём 1 мкл, ввод образца без деления потока, длительность 0,7 мин, продувка 40 мл/мин, поток гелия через колонку 1,2 мл/мин, режим термостата колонки программировали от 60 °С с выдержкой 2 мин, затем подъём со скоростью 15 °С/мин до 300 °С с выдержкой 2 мин, температура интерфейса 290 °С, задержка растворителя 16 мин. Регистрировали масс-хроматограммы в режиме мониторинга выбранных ионов SIM по отношению масса-заряд m/z 290, 275.
Идентифицировали 1-гидроксипирен в виде триметил-силана (ТМС) на масс-хроматограмме по времени удерживания (tR = 17,2 мин) и соотношению интенсивностей регистрируемых ионов (рис. 2).
Количественное определение в модельном образце мочи (2 нг/мл) проводили способом абсолютной градуировки по растворам 1-гидроксипирена дериватизированного с помощью БСТФА в диапазоне от 2 до 2000 нг/мл без пробопод-готовки. Градуировочный график строили как зависимость высоты пика производного 1-гидроксипирена от его концентрации в БСТФА (нг/мл).
Сигнал МСД
2200 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200
17.20 мин
1-гидроксипирен-ТМС
m/z 290
16.00 16.20 16.40 16.60 16.80 17.00 17.20 17.40 17.60 17.80 Время, мин
Рис. 2. Масс-хроматограмма модельного раствора 1-гидроксипирена в моче.
Фактор Нулевой Интервал Нижний Верхний
уровень варьирования уровень уровень
Х0 J фактора фактора
Х1 — масса MgSO4, г 0,5 0,5 0 1
Х2 — время экстракции, мин 3,0 2,0 1 5
Хз — кратность экстракции - - 1 2
(качественный фактор)
Количественное определение в натурных образцах мочи осуществляли способом внутреннего стандарта по модельным растворам 1-гидроксипирена в моче в диапазоне 0,1— 100 нг/мл. Градуировочный график строили как зависимость отношения высоты пика производного 1-гидроксипирена к высоте пика производного 1-гидроксипирена-ё9 от отношения концентрации 1-гидроксипирена к концентрации 1-гидроксипирена-ё9. Оптимизация условий жидкостно-жидкостной экстракции 1-гидроксипирена с помощью математического планирования проходила следующие этапы: выбор подобласти факторного пространства, получение матрицы планирования, определение коэффициентов математической модели, статистическая обработка опытных данных с использованием программы Microsoft Ехсе1, оценка адекватности математической модели, интерпретация модели, расчёт мысленных опытов [27—29].
Результаты
К важным факторам жидкостной экстракции, оказывающим влияние на степень извлечения 1-гидроксипирена из биологической пробы, следует отнести природу экстрагента, время экстракции, кратность экстракции, количество высаливающего агента. Экстрагентом служил гексан. В качестве высаливающего агента применяли сульфат магния. С помощью математического планирования выбирали следующие количественные факторы: масса сульфата магния, время экстракции, кратность экстракции (табл. 1).
Осуществили постановку эксперимента при одновременном варьировании данных трёх факторов по заданному плану. Матрица планирования включала в себя 8 опытов, так как число варьируемых факторов составляет 3. Каждый опыт матрицы провели 3 раза (табл. 2). В качестве параметра оптимизации y служила степень извлечения 1-гидроксипи-рена. Опытным образцом служил раствор 1-гидроксипире-на в моче с концентрацией 2 нг/мл без добавки внутреннего
Таблица 2
Матрица планирования 3-факторного эксперимента ЖЖЭ 1-гидроксипирена
№ опыта Фактор Степень извлечения yj, n = 3
натуральный кодированный
*1 *2 *3 *1 *2 *3
1 0 1 1 - - - 80,3
2 1 1 1 + - - 73,2
3 0 5 1 - + - 71,6
4 1 5 1 + + - 80,0
5 0 1 2 - - + 93,0
6 1 1 2 + - + 93,4
7 0 5 2 - + + 89,8
8 1 5 2 + + + 90,2
Алексеенко А.Н., Журба О.М., Меринов А.В., Шаяхметов С.Ф. Оптимизация условий пробоподготовки с помощью математического планирования для определения 1-гидроксипирена в моче методом газовой хромато-масс-спектрометрии
https://dx.doi.org/10.47470/0016-9900-2020-99-10-1153-1158 Оригинальная статья
Таблица 3
Расчёт и оценка значимости коэффициентов математической модели
Таблица 5
Коэффициент математической модели
Вывод
ao = (У + У 2 + Уз + у4 + У 5 + У 6 + У 7 + Уз) = al = (-У1 + У2 - Уз + У4 - У5 + Уб - У7 + Уз) = a1 = (-У1 - У2 + Уз + У4 - У5 - Уб + У7 + Уз) = aз = (-У1 - У2 - Уз - У4 + У5 + Уб + У7 + Уз) al2 = (У1 - У 2 - Уз + У4 + У5 - Уб - У7 + Уз) = alз = (У1 - У2 + Уз - У4 - У5 + Уб - У7 + Уз) = a2з = (У1 + У2 - Уз - У4 - У5 - Уб + У7 + Уз) = al2з = (-У1 + У2 + Уз - У4 + У5 - Уб - У7 + Уз) =
34 Значим (|a| > Дa)
= 0,2б Незначим (|а| < Дa)
-1,03 Незначим (|а| < Дa)
= 3 Значим (|а| > Дa)
= 2,07 Значим (|а| > Дa)
-0,07 Незначим (|а| < Дa)
-0,5б Незначим (|a| < Дa) = -2,0 Значим (|a| > Дa)
Теоретические значения степени извлечения
№ опыта Фактор Теоретическое значение степени извлечения
натуральный кодированный
Х1 Х2 Х3 Х1 Х2 Х3
1 0,5 1 2 0 —1,0 1 92,0
2 0,5 2 2 0 —0,5 1 92,0
3 0,5 3 2 0 0 1 92,0
4 0,5 4 2 0 0,5 1 92,0
5 0,5 5 2 0 1,0 1 92,0
б 0,б 3 2 0,2 0 1 92,0
7 0,3 3 2 0,б 0 1 92,0
3 1 3 2 1,0 0 1 92,0
стандарта - 1-гидроксипирена^9. Степень извлечения (у), рассчитывали по формуле:
у =
С • V
-, * ,
100,
пробы
(1),
где Сп - измеренная концентрация производного 1-гидрокси-пирена в БСТФА, нг/мл; ^БСТФА - объём реагента БСТФА, мл; Ст - теоретическая концентрация 1-гидроксипирена, нг/мл; ^щюбы - объём пробы мочи взятого на анализ, мл.
Провели расчёт дисперсий воспроизводимости для каждого опыта и оценили их однородность по критерию Кохрена (О < Отаб). Затем рассчитали среднюю дисперсию 82в и стандартное отклонение 8в и доверительный интервал Дa. Число степеней свободы составило 1б.
Из средних значений степени извлечения рассчитали 8 коэффициентов (а) математической модели с обязательным учётом знака кодированных значений факторов. Оценили значимость коэффициентов, сравнивая их с доверительным интервалом Дa = 1,7. При условии |а| < Дa сделали вывод, что коэффициент не значим, то есть приняли его равным нулю (табл. 3).
Статистическим путём получили следующую математическую модель, описываемую уравнением:
у = 84 + 8х3+ 2,07.x 1х2 - 2Х..
Оценили адекватность математической модели, сравнив дисперсию адекватности ¿ад, характеризующую расхождение между экспериментальными (уэ) и теоретическими значениями (ут) степени извлечения с дисперсией воспроизводимости (82в) (табл. 4).
Таблица 4
Оценка адекватности математической модели
№ опыта х(( Хз Х12 Х123 Уэ Ут А, Вывод
1 + - + - 30,25 30,1 9,5б 14,5б ^2ад < ^2в
2 + - - + 73,23 71,9 9,5б 14,5б 82ад < в2,
3 + - - + 71,б3 71,9 9,5б 14,5б 82ад < в2в
4 + - + - 30,01 30,1 9,5б 14,5б 82дд < ^2в
5 + + + + 92,9з 92,1 9,5б 14,5б 82ад < в2в
б + + - - 93,40 91,9 9,5б 14,5б ^2ДД < ^2в
7 + + - - 39,34 91,9 9,5б 14,5б в2АД < ^2в
3 + + + + 90,13 92,1 9,5б 14,5б 82ад < в2в
Поскольку 82ад < 82в, следовательно, математическая модель, описываемая уравнением (1), адекватно описывает процесс жидкостно-жидкостной экстракции при извлечении 1-гидроксипирена из биоматрицы гексаном.
Опираясь на уравнение (2), дали толкование жидкост-но-жидкостной экстракции 1-гидроксипирена гексаном. Кратность экстракции (х3) вносит больший вклад в формирование степени извлечения, чем масса сульфата магния и время экстракции. Степень извлечения 1-ОНР выше при двукратной экстракции вследствие увеличения концентрации определяемого вещества в гексановом экстракте. Если подставить в уравнение кодированные значения факторов, то можно рассчитать теоретические значения параметра оптимизации, которые показывают, что степень извлечения не меняется (табл. 5).
Отсюда следует, что увеличивать массу сульфата магния х1 и время экстракции х2 нет смысла. Таким образом, осуществление математического планирования и получение математической модели (2) помогли точно подобрать следующие оптимальные условия жидкостно-жидкостной экстракции 1-гидрокиспирена из биологической пробы: масса сульфата магния 0,5 г, время экстракции 2 мин, число экстракций - 2.
(2). Обсуждение
Известные ГХ-МС методики определения 1-гидрок-сипирена в моче основаны на извлечении данного аналита жидкостной экстракцией с последующим упариванием экстракта до сухого остатка, дериватизацией силилирующим агентом БСТФА с последующим ГХ-МС анализом. Предел обнаружения составляет от 0,5 до 1 нг/мл. Существенным недостатком вышеупомянутых методик являются высокие пределы обнаружения, по которым нельзя определить 1-ги-дроксипирен в моче лиц, не работающих на производствах с экспозицией ПАУ. Предложенный авторами вариант про-боподготовки, основанный на извлечении 1-гидроксипире-на 2-кратной жидкостной экстракцией гексаном в течение 2 мин с добавкой 0,5 г сульфата магния в биологическую пробу, позволил достичь предела обнаружения 0,1 нг/мл.
Линейность градуировочного графика в диапазоне от 0,1 до 100 нг/мл, характеризуемая коэффициентом корреляции г, составила 0,999. Оценка метрологических характеристик12 [30] показала, что СКО воспроизводимости
1 РМГ б1-2010. Показатели точности, правильности, прецизионности методик количественного химического анализа. Методы оценки. М.: Стандартинформ. 2013.
2 РМГ 7б-2014. ГСИ. Внутренний контроль качества результатов количественного химического анализа. М.: Стандартинформ. 201б.
• 'БСТФА
Alekseenko A.N., Zhurba O.M., Merinov A.V., Shayakhmetov S.F. Optimization of conditions for the sample preparation using mathematical planning for determination of 1-hydroxypyrene in urine using method of gas chromatography-mass spectrometry
https://dx.doi.org/10.47470/0016-9900-2020-99-10-1153-1158
Original article
не превышает 6,4%, систематическая погрешность незначима, так как ?расч < гта6 (0,95; 4) = 2,8, показатель точности в виде суммарной погрешности не выше 15%.
Разработанная методика была использована при изучении результатов содержания 1-гидроксипирена в моче работников производства алюминия и у лиц контрольной группы (14 человек, не имеющих профессионального контакта с ПАУ).
Уровни содержания 1-гидроксипирена в моче работников алюминиевого производства в 48,9—416 раз выше, чем в контрольной группе. Сравнение результатов между работниками разных профессий показало, что у анодчиков наблюдался более высокий уровень содержания 1-гидроксипирена в моче, чем у лиц других профессий. Фоновые уровни 1-ги-дроксипирена в моче у лиц контрольной группы составили 0,28 ± 0,07 нг/мл, что в 3 раза выше предела обнаружения 0,1 нг/мл. Таким образом, предел обнаружения 1-гидрокси-пирена в моче 0,1 нг/мл по данной методике вполне удовлет-
ворительный, так как позволяет обнаружить уровни концентраций в моче у лиц, не контактирующих с ПАУ.
Заключение
С помощью математического планирования эксперимента установлены следующие оптимальные условия извлечения 1-гидроксипирена из биологической пробы методом жидкостной экстракции: масса сульфата магния 0,5 г и время встряхивания 2 мин, число экстракций — 2. Выбор оптимальных условий жидкостной экстракции 1-гидроксипирена методом математического планирования позволил разработать методику определения данного аналита в моче методом ГХ-МС для проведения биологического мониторинга. С использованием данной методики с пределом обнаружения 0,1 нг/мл определили концентрации 1-гидроксипирена в моче не только у работников производства алюминия, но и у лиц контрольной группы (не подвергающихся воздействию ПАУ).
Литература
(п.п. 1-6, 8-26 см. References)
27.
Зибарев Е.В., Эллингсен Д.Г., Томассен И., Чащин В.П., Чащин М.В., Кузьмин А.В. Биологический мониторинг как способ управления профессиональными рисками. Уральский медицинский журнал. 2011; (9): 16—8.
Вершинин В.И., Перцев Н.В. Планирование и математическая обработка результатов химического эксперимента. Омск; 2005.
28.
29.
30.
Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.А. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука; 1971. Смагунова А.Н., Пашкова Г.В., Белых Л.И. Математическое планирование эксперимента в методических исследованиях аналитической химии. Иркутск; 2015.
Смагунова А.Н., Карпукова О.М. Методы математической статистики в аналитической химии. Ростов-на-Дону: Феникс; 2012.
References
12.
13.
Brandt H.C., Watson W.P. Monitoring human occupational and environmental exposures to polycyclic aromatic compounds. Ann. Occup. Hyg. 2003; 47(5): 349-78. https://doi.org/10.1093/annhyg/meg052 14.
Jacob J., Seidel A. Biomonitoring of polycyclic aromatic hydrocarbons in human urine. J. Chromatogr. B Analyt. Technol. Biomed. Life Sci. 2002; 778(1-2): 31-47. https://doi.org/10.1016/s0378-4347(01)00467-4 Bosetti C., Boffetta, P., La Vecchia C. Occupational exposures to polycyclic aromatic hydrocarbons, and respiratory and urinary tract 15. cancers: a quantitative review to 2005. Ann. Oncol. 2005; 18(3): 431-46. https://doi.org/10.1093/annonc/mdl172
Al-Saleh I., Alsabbahen A., Shinwari N., Billedo G., Mashhour A., Al-Sarraj Y., et al. Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) as determinants of various anthropometric measures of birth outcome. Sci. Total Environ. 16. 2013; 444: 565-78. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2012.12.021 Barbeau D., Persoons R., Marques M., Hervé C., Laffitte-Rigaud G., Maitre A. Relevance of urinary 3-hydroxybenzo(a)pyrene and 1-hydroxypy-rene to assess exposure to carcinogenic polycyclic aromatic hydrocarbon mixtures in metallurgy workers. Ann. Occup. Hyg. 2014; 58(5): 579-90. 17. https://doi.org/10.1093/annhyg/meu004
Kloslova Z., Drimal M., Balog K., Koppova K., Dubajova J. The relations between polycyclic aromatic hydrocarbons exposure and 1-OHP levels as a biomarker of the exposure. Cent. Eur. J. Public Health. 2016; 24(4): 302-7. 18. https://doi.org/10.21101/cejph.a4179
Zibarev E.V., Ellingsen D.G., Tomassen I., Chashchin V.P., Chashchin M.V., Kuz'min A.V. Biological monitoring as method occupational risk assessment. Ural'skiy meditsinskiy zhurnal. 2011; (9): 16-8. (in Russian) 19.
Grover P.L. Pathways involved in the metabolism and activation of polycyclic hydrocarbons. Xenobiotica. 1986; 16(10-11): 915-31. https://doi.org/10.3109/00498258609038974
Unwin J., Cocker J., Scobbie E., Chambers H. An assesment of occupa- 20. tional exposure to polycyclic aromatic hydrocarbonsin the UK. Ann. Occup. Hyg. 2006; 50(4): 395-403. https://doi.org/10.1093/annhyg/mel010 Boogaard P.J. Urinary biomarkers in the risk assessment of PAHs. Occup. Environ. Med. 2008; 65(4): 221-2. https://doi.org/10.1136/oem.2007.034157 Hansen A., Mathiesen L., Pedersen M., Knudsen L.E. Urinary 21. 1-hydroxypyrene (1-HP) in environmental and occupational studies - a review. Int. J. Hyg. Environ. Health. 2008; 211(5-6): 471-503. https://doi. org/10.1016/j.ijheh.2007.09.012
Rossella F., Campo L., Pavanello S., Kapka L., Siwinska E., Fustinoni S. Urinary polycyclic aromatic hydrocarbons and monohydroxy metabolites 22. as biomarkers of exposure in coke oven workers. Occup. Environ. Med. 2009; 66(8): 509-16. https://doi.org/10.1136/oem.2008.042796 23.
Leroyer A., Jeandel F., Maitre A., Howsam M., Deplanque D., Maz-zuca M., et al. 1-Hydroxypyrene and 3-hydroxybenzo[a]pyrene as bio-markers of exposure to PAH in various environmental exposure situations.
Sci. Total Environ. 2010; 408(5): 1166-73. https://doi.org/10.1016/j.scito-tenv.2009.10.073
Hadrup N., Mielzynska-Svach D., Kozlowska A., Campisi M., Pavanello S., Vogel U. Association between a urinary biomarker for exposure to PAH and blood level of the acute phase protein serum amyloid A in coke oven workers. Environ. Health. 2019; 18(1): 81. https://doi.org/10.1186/s12940-019-0523-1
Samir A.M., Shaker D.A., Fathy M.M., Hafez S.F., Abdullatif M.M., Rashed L.A., et al. Urinary and genetic biomonitoring of polycyclic aromatic hydrocarbons in egyptian coke oven workers: associations between exposure, effect, and carcinogenic risk assessment. Int. J. Occup. Environ. Med. 2019; 10(3): 124-36. https://doi.org/10.15171/ijoem.2019.1541 Du M., Mullins B.J., Franklin P., Musk A.W., Elliot N.S.J., Sodhi-Berry N., et al. Measurement of urinary 1-aminopyrene and 1-hydroxypyrene as biomarkers of exposure to diesel particulate matter in gold miners. Sci. Total Environ. 2019; 685: 723-8. https://doi.org/10.1016/j.scito-tenv.2019.06.242
Adetona A.M., Martin W.K., Warren S.H., Hanley N.M., Adetona O., Zhang J. J., et al. Urinary mutagenicity and other biomarkers of occupational smoke exposure of wildland firefighters and oxidative stress. Inhal. Toxicol. 2019; 31(2): 73-87. https://doi.org/10.1080/08958378.2019.1600079 Vimercati L., Bisceglia L., Cavone D., Caputi A., De Maria L, Delfino M., et.al. Environmental monitoring of PAHs exposure, biomarkers and vital status in coke oven workers. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2020; 17(7): 2199. https://doi.org/10.3390/ijerph17072199
Ratelle M., Khoury C., Adlard B., Laird B. Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) levels in urine samples collected in a subarctic region of the Northwest Territories, Canada. Environ. Res. 2020; 182: 109112. https://doi. org/10.1016/j.envres.2020.109112
Cao L., Wang D., Wen Y., He H., Chen A., Hu D., et al. Effects of environmental and lifestyle exposures on urinary levels of polycyclic aromatic hydrocarbon metabolites: A cross-sectional study of urban adults in China. Chemosphere. 2020; 240: 124898. https://doi.org/10.1016/j.chemo-sphere.2019.124898
Oliveira M., Costa S., Vaz J., Fernandes A., Slezakova K., Delerue-Matos C., et al. Firefighters exposure to fire emissions: Impact on levels of biomarkers of exposure to polycyclic aromatic hydrocarbons and genotoxic/oxidative-effects. J. Hazard. Mater. 2020; 383: 121179. https://doi.org/10.1016/johazmat.2019.121179
Blau K., Halket J.M. Handbook of Derivates for Chromatography. New-York: Wiley; 1993.
Schummer C., Delhomme O., Appenzeller B.M., Wennig R., Millet M. Comparison of MTBSTFA and BSTFA in derivatization reaction of polar compounds prior to GC/MS analysis. Talanta. 2009; 77(4): 1473-82. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2008.09.043
7
2
3
4.
5
6.
7
8
9
Алексеенко А.Н., Журба О.М., Меринов А.В., Шаяхметов С.Ф. Оптимизация условий пробоподготовки с помощью математического планирования для определения 1-гидроксипирена в моче методом газовой хромато-масс-спектрометрии
https://dx.doi.org/10.47470/0016-9900-2020-99-10-1153-1158 Оригинальная статья
24. Shin H.S., Lim H.H. Simultaneous determination of 2-naphtol and 27. 1-hydroxy pyrene in urine by gas chromatography-mass spectrometry. J. Chromatogr. B Anaiyt. Techno!. Biomed. Life Sci. 2011; 879(7-8): 489-94. https://doi.org/10.1016/j.jchromb.2011.01.009
25. Chen D., Xu H. Simultaneous HPLC-MS determination of 8-hydroxy- 28. 2'-deoxyguanosine, 3-hydroxyphenanthrene and 1-hydroxypyrene after online in-tube solid phase microextraction using a graphene oxide/ poly(3,4-ethylenedioxythiophene)/polypyrrole composite. Mikrochim. Acta. 29. 2019; 186(5): 300. https://doi.org/10.1007/s00604-019-3429-2
26. Martin-Tornero E., Luque-Uria A., Duran-Meras I., Espinosa-Mansilla A. A novel analytical methodology for the determination of hydroxy poly-
cyclic aromatic hydrocarbons in breast and cow milk samples. J. Chro- 30. matogr. B Anaiyt. Techno!. Biomed. Life Sci. 2020; 1136: 121912. https://doi. org/10.1016/j.jchromb.2019.121912
Vershinin V.I., Pertsev N.V. Planning and Mathematical Processing of Chemical Experiment Results [Planirovanie i matematiches-kaya obrabotka rezul'tatov khimicheskogo eksperimenta]. Omsk; 2005. (in Russian)
Adler Yu.P., Markova E.V., Granovskiy Yu.A. Planning an Experiment when Searching for Optimal Conditions [Planirovanie eksperimenta pri poiske optimal'nykh usloviy]. Moscow: Nauka; 1971. (in Russian) Smagunova A.N., Pashkova G.V., Belykh L.I. Mathematical Planning of an Experiment in Methodological Research of Analytical Chemistry [Matematicheskoe planirovanie eksperimenta v metodicheskikh issledovani-yakh analiticheskoy khimii]. Irkutsk; 2015. (in Russian) Smagunova A.N., Karpukova O.M. Methods of Mathematical Statistics in Analytical Chemistry [Metody matematicheskoy statistiki v analiticheskoy khimii]. Rostov-na-Donu: Feniks; 2012. (in Russian)
