Научная статья на тему 'Разработка методик идентификации резвератрола в модельной смеси'

Разработка методик идентификации резвератрола в модельной смеси Текст научной статьи по специальности «Фундаментальная медицина»

CC BY
78
25
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по фундаментальной медицине , автор научной работы — Васильев Г. В., Киселёва Т. С., Новиков О. О., Писарев Д. И., Фадеева Д. А.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Разработка методик идентификации резвератрола в модельной смеси»

Включение КПА при стрессе оказывает явное воздействие на биомембраны. Выполнение биомембранами своих функций (барьерной функции, функции матрицы белков-ферментов, каналов ионного транспорта и рецепторов) возможно благодаря специфической структуре мембран. Особенность этой структуры - наличие гидрофобной зоны, образованной двумя слоями фосфолипидов. В этот липидный бислой встроены активные белки мембран. На основании жидкостно-мозаичной модели биомембран, в зависимости от локализации в фосфолипидном биослое белков мембран, они делятся на 2 класса: -30% - периферические белки, слабо связанные с мембраной электростатическим взаимодействием, и интегральные (остальные) белки.

Интегральные белки образуют глобулы, в которые могут включаться сахара и специфические липиды с образованием глико- и липопротеинов. Такие белки погружены в липидный бислой, пронизывая мембрану (иногда насквозь). При адаптации важны такие белки биомембран, как натрий-калиевая АТФ-аза, Са-АТФ-аза, рецепторно-ферментный комплекс аденилатцикла-зы; белки, образующие каналы медленной кальциевой проводимости, которые находятся в тесной зависимости от липидного микроокружения (от состава и физиологического состояния липидного бислоя). В процессе жизнедеятельности и адаптации к окружающей среде жирно-кислотный состав органов и тканей может быть модифицирован диетой, введением никотина и катехоламинов. Катехоламины и фертильные факторы могут модифицировать жирно-кислотный состав и другие параметры липидного слоя (например, изменять активность перекисного окисления липидов). Известны процессы, обеспечивающие обновление мембран, меняющие их фосфолипидный, жирно-кислотный состав, текучесть, тем самым изменяющие липидное окружение жизненно важных интегральных белков, функции органов и систем организма. Возбуждение адренергической регуляции и действие ее медиаторов катехоламиное дает повреждающий эффект стресса и многими рассматриваются как модель стресса.

Физическое здоровье зависит от душевного состояния, от уравновешенности чувств, от своевременного разрешения душевных противоречий, преодоления конфликтов, от формирования гармоничных отношений в коллективе, между людьми с различными интересами, характерами, темпераментами. Поэтому в борьбе за здоровье человека важно предупреждение переживаний, вызывающих эмоциональное напряжение, особенно при гипофункции фертильных факторов, приводящих к включению КПА. Адаптивные механизмы являются функцией мозга, как основного фактора прогрессивного эволюционного развития, и включаются в зависимости от силы раздражителя и реактивности ЦНС. Включение КПА наблюдается при действии раздражителей большой силы [8], сопровождается активацией гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковой системы. Одновременно с активацией КПА, запускаются и СПА, ослабляющие эффект действия сильного раздражителя. Это сдерживание проявляется активацией холинореактивных структур мозга за счет имеющихся в крови синтоксинов - фертильных факторов из репродуктивных органов, необходимых для нормального репродуктивного цикла [4].

В начальный период стресса фертильные факторы начинают вырабатываться активирующейся гипоталамо-

гипофизарно-репродуктивной системой по механизму обратной связи. Они, через холинореактивные структуры гипоталамуса, тормозят энергогенез, активируют антиоксидантную и противо-свертывающую систему крови с явлениями иммуносупрессии, то есть притормаживают активность гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковой системы, способствуя восстановлению гомеостатических параметров [5]. Развивается вторая фаза стресса (резистентности), зависящая от состояния репродуктивной системы. При угасании репродуктивной системы быстрее наступает третья фаза стресса (истощение), связанная с ослабленной выработкой синтоксинов, в частности АМГФ. Активностью репродуктивной системы в динамике стрессорного воздействия можно объяснить развитие всех трех фаз общего адаптационного синдрома. Нами получены экспериментальные данные, указывающие на действие фертильных факторов (АМГФ, ТБГ и др.), как синтоксинов на уровне гипоталамических структур [9], резко тормозящих развитие стрессовой реакции, вплоть до ее отсутствия. Это можно понять, если учесть, что организм выполняет две основные функции: функцию выживания, которая поддерживается КПА и функцию репродукции, которая поддерживается СПА, работающими в реципрокном режиме.

Литература

1. Андреенко Г.В. Методы исследования фибринолитиче-ской системы.- М.: МГУ, 1981.- 132 с.

2. Балуда В.П. и др. Лабораторные методы исследования системы гемостаза.- Томск, 1980.- 313 с.

3. Горизонтов П. // Гомеостаз.- М.: Медицина, 1983.- 240 с.

4. Гусак Ю.К. и др. // ВНМТ.- 1999.- Т.6, №2.- С. 91-95

5. Карасева Ю.В. Системные психонейроиммунологические механизмы в адаптационных возможностях организма женщин: Автореф. дис... д.м.н.- Тула, 2003.- 42 с.

6. Меерсон Ф.З. Адаптация. Стресс и профилактика.- М.: Наука, 1993.- 278 с.

7. Меньшиков В.В. Клиническая лабораторная аналитика.-М.: Лабпресс., 2000.- 384 с.

8. Морозов В.Н. Системные механизмы адаптации при криовоздействии и способы их коррекции: Автореф. дис. . докт. мед. наук.- Тула, 1999.- 45 с.

9. Морозов В.Н. и др. Программы адаптации в эксперименте и клинике.- Тула: Изд-во ТулГУ, 2003.- 284 с.

10. Судаков К.В. // ВНМТ.- 1998.- Т. 5, № 1.- С. 12-19.

10. Selye Н. Очерки об адаптационном синдроме.- М.: Мед-гиз, 1960.- 254 с.

11. Sleye Н.Стресс без дистресса.- М.:Прогресс,1982.-126 с.

УДК 615.31

РАЗРАБОТКА МЕТОДИК ИДЕНТИФИКАЦИИ РЕЗВЕРАТРОЛА В МОДЕЛЬНОЙ СМЕСИ

Г.В.ВАСИЛЬЕВ, Т.С. КИСЕЛЁВА, О.О. НОВИКОВ, Д.И. ПИСАРЕВ,

Д. А ФАДЕЕВА*

Резвератрол (3,5,4'-тригидроксистильбен) - фитоалексин полифенольной природы, производное стильбена [4,7-8,10]. В природе резвератрол найден в красных сортах винограда, корневищах горца гребенчатого, арахисе, шишках хмеля (Humulus lupulus L.), плодах земляники (Fragaria vesca L.) и др. [3-9]. Широта фармакологического действия резвератрола определяет актуальность разработки на его основе различных лекарственных средств и биологически активных добавок.

Цель - разработка метода идентификации резвератрола в разработанной модельной смеси - жидкой лекарственной форме в виде бальзама. Состав препарата не раскрывается, т.к. он является объектом интеллектуальной собственности. Содержание резвератрола от общей массы бальзама составило 0,3%.

Идентификацию резвератрола проводили с использованием методов тонкослойной хроматографии и УФ-спектроскопии.

1 2 Рис. 1. Хроматограмма бальзама на основе резвератрола

1. Пятно резвератрола в исследуемом бальзаме

2. Пятно свидетеля резвратрола

Методика идентификации с использованием хроматографии в тонком слое сорбента. Процесс хроматографирования вели в тонком слое силикагеля на пластинках марки «8огЬШ» ПТСХ-П-А-УФ размером 15x10 см. Навеску бальзама в объеме 1 мл переносили в мерную колбу вместимостью 10 мл, доводили до метки 96% спиртом этиловым. На линию старта микрошприцем наносили 20 мкл полученного раствора и эквивалентное количество свидетеля - 0,0002% раствора резвератрола в 96% спирте этиловом. Хроматографировали восходящим способом в системе растворителей хлороформ - этилацетат - кислота муравьиная (12,5:5:0,5). По окончании процесса хроматографирования пла-

* Белгородский ГУ 308015, г. Белгород, ул. Победы, 85

стинку вынимали и высушивали на воздухе. Детекцию полученных пятен проводили с помощью реакции азосочетания с диазо-тированной сульфаниловой кислотой [1]. Для этого пластинку предварительно опрыскивали 1% спиртовым раствором гидроксида натрия, высушивали и обрабатывали свежеприготовленным раствором диазотированной сульфаниловой кислоты. После проявления на хроматограмме обнаруживалось пятно желтокоричневого цвета со значением Rf = 0,31, совпадающее с пятном свидетеля резвератрола (рис. 1).

Методика идентификации с использованием УФ-спектрофотометрии. УФ-спектр резвератрола регистрировали на спектрофотометре СФ-5б. Навеску бальзама в количестве 1 мл переносили в мерную колбу вместимостью 10 мл, доводили до метки спиртом этиловым 9б%-ным и определяли оптическую плотность в диапазоне длин волн 250-340 нм. Максимум поглощения находился в пределах 30б-307 нм, плечо 31S-319 нм (рис. 2). В качестве раствора сравнения использован 9б% спирт этиловый. Полученный спектр полностью совпадал со спектром поглощения предварительно снятого 0,0004% стандартного раствора резвератрола в 9б% спирте этиловом.

260 280 300 320

Длина волны, ни

Рис. 2 УФ-спектр поглощения бальзама на основе резвератрола

Разработанные методики позволяют провести идентификацию резвератрола в исследуемой модельной смеси.

Литература

1.Шталь Э. Хроматография в тонких слоях.- М.: Химия-

1965.

2.Frémont, L. // Life Sci.- 2000.- Vol. 66.- P. 663-673.

3.Gehm, B.D. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA.- 1997.- Vol. 25.-P. 141.

4.Liu Y.G. et al. // China J Of Chinese Materia Medica.- 2007-Vol. 32.- Р. 1792-1795.

5.Ragab Amr S. et al. // J. Agric. Food Chem.- 2006.-Vol. 54.- P. 7175 -7179.

УДК 616-07: 311

ПРОГНОСТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПОЛИПАТИЙ

А.А. БОЛОТОВ, О.Ф. КАЛЕВ, Ю.Ю. ШАМУРОВА*

Целью исследования явилась разработка алгоритма прогнозирования развития множественных заболеваний на основе факторов риска. Применение рекурсивного разделения переменных и построение регрессионного дерева решений (алгоритма) позволяет для каждого конкретного пациента рассчитать вероятность развития или наличия полипатий по результатам изученных факторов риска.

Одной из особенностей современной клинической медицины является резкое увеличение числа больных с параллельно текущими хроническими заболеваниями [2]. Актуальность проблемы множественных заболеваний или полипатий, обусловленных сочетанными и комбинированными заболеваниями сердечно-сосудистой системы, системы органов дыхания, болезнями обмена веществ, онкологическими заболеваниями не вызывает сомнений [11].

Данные болезни являются основной причиной смертности, инвалидиза-ции населения и больших трудовых потерь [5]. В проведенных нами клинических и популяционных

исследованиях установлена высокая распространенность множественных заболеваний (полипатий), а по данным клиникопатологоанатомических исследований показана множественность заболеваний при моно-, би- и мультикаузальном генезе смерти [

9, 10 ]. Основой профилактики болезней является концепция факторов риска (ФР) хронических неинфекционных заболеваний (ХНИЗ) [4, 7, 8, 12, 13]. Но вопрос о роли ФР в формировании болезни остается малоизученным.

Цель - разработка алгоритма прогнозирования развития множественных заболеваний на основе факторов риска.

Материалы и методы. Для определения приоритетных факторов риска (ФР) полипатий осуществлено одномоментное комплексное популяционное исследование (cross sectional study) 1050 мужчин и 1271 женщины в возрасте от 18 лет и старше, проживающих в Челябинской области. Популяционные методы обследования включали стандартный опрос, измерения на выявление ФР по протоколу программы ВОЗ CINDI (Countrywide Integrated Noncommunicable Diseases Prevention) [7], клинические, лабораторные и инструментальные методы исследования, осмотр терапевта, хирурга, невропатолога, окулиста, оториноларинголога и по показаниям - консультации врачей др. специальностей. Заболевания, диагностированные у мужчин и женщин данной популяции, были распределены по классам Международной статистической классификации болезней и проблем, связанных со здоровьем - МКБ-10 [3]. По классификации полипатий и моделью формулирования диагноза на основе принципа квалификации и квантификации в анализируемую группу были включены лица с 3 и более заболеваниями (мультинозология) [1, 6].

Таблица 1

Значения коэффициентов в уравнении логистической регрессии

Коэфф. B Стан- дарт- ная ошибка Уровень значимо- сти (pv) exp(B) 95,0% ДИ для exp(B)

Ниж- няя Верх няя

pol 0,7S4 0,131 0,001 2,191 1,695 2,S32

nasl2 0,416 0,115 0,001 1,516 1,21 1,S99

nasl3 0,503 0,17 0,003 1,654 1,1S6 2,306

nasl4 0,3S2 0,146 0,009 1,466 1,1 1,952

smoke2 0,044 0,01 0,001 1,044 1,024 1,065

smoke3 0,249 0,09S 0,011 1,2S2 1,05S 1,554

ekgp 0,312 0,11 0,004 1,366 1,102 1,693

sad 0,012 0,004 0,002 1,012 1,004 1,02

imt 0,105 0,016 0,001 1,11 1,076 1,145

vozr 0,071 0,005 0,001 1,073 1,062 1,0S4

Констан- та -S,10S 0,577 0,001

Таблица 2

Результаты логистической регрессии по предсказанию наличия полипатий

Наблюдаемое состояние Предсказанное состояние

multy nozol Процент корректных

0 1

multy nozol 0 432 296 59,3

1 201 1392 S7,4

Общий процент 7S,6

В обследованной популяции выявлялись основные ФР ХНИЗ, рекомендованные программой СШЭ1: поведенческие (курение, употребление алкоголя, низкая физическая активность, избыточная масса тела), биологические (артериальная гипертензия, дислипидемия (общий холестерин, триглицериды, холестерин липопротеидов высокой плотности (ХсЛПВП), холестерин липопротеидов низкой плотности (ХсЛПНП), коэффициент атерогенности), гипергликемия, гиперкреатининемия, отягощенная наследственность и патология на ЭКГ. Факторы риска ХНИЗ

Таблица 3

Нормированные и ненормированные коэффициенты канонической дискриминирующей функции

Пере- менные Конст. pol alc3 nasl2 nasl3 nasl4 smoke2 smoke3 ekgp imt chol vozr

Нормир. функция 0,29S 0,122 0,174 0,11S 0,129 0,232 0,106 0,11S 0,316 0,0S2 0,731

Ненорм функция -6,220 0,607 0,010 0,371 0,3 4S 0,345 0,031 0,114 0,249 0,072 0,062 0,056

* Челябинская ГМА Росздрава

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.