CC BY-ND
26
АВГУСТ №8 (2D)
21
вызываемого производственными факторами [1]. Вероятно, определенную патогенетическую роль в его развитии может играть системное воспаление малой активности, связанное с продукцией жировой тканью лептина и других субстанций с провос-палительной активностью. Доказано, что уровень лептина повышается с увеличением значений ИМТ [2]. Данное исследование включало недостаточное число больных БА, что не позволяет сделать какое-либо обоснованное заключение о наличии фенотипа БА с ожирением среди работников никелевого производства.
Заключение. Ожирение и в меньшей степени избыточная масса тела нарушают функцию внешнего дыхания, уменьшают число лиц без клинико-функциональных признаков респираторной патологии, повышают риск развития ТП, т. е. могут рассматриваться как дополнительный фактор риска развития ХБЛЗ у работников никелевой промышленности. Профилактика ожирения должна начинаться на стадии избыточной массы тела и целенаправленно проводиться в группе риска его формирования, в которую входят лица старше 30
лет (особенно женщины) с низким уровнем физической активности в нерабочее время.
ЛИТЕРАТУРА
1. Иванова И.С. Токсический пневмосклероз //В кн.: Изме-ров Н.Ф., ред. Профессиональные заболевания. Т. 1. М.: Медицина, 1996. С. 84—88.
2. Минеев В.Н. Фенотип бронхиальной астмы с ожирением /В.Н. Минеев [и др.] //Пульмонология. 2012. № 2. С. 102—107.
3. Пальман А. Хроническая дыхательная недостаточность у больного с ожирением или современный взгляд на синдром Пиквика //Врач. 2005. № 10. С. 34—35.
4. Романцова Т.И. Эпидемия ожирения: очевидные и вероятные причины //Ожирение и метаболизм. 2011. № 1. С. 5—19.
5. Сюрин С.А. и др. Структура и распространенность брон-холегочных заболеваний у работников электролизного производства никеля в Кольском Заполярье /С.А. Сюрин, Е.В. Тарновская //Экология человека. 2009. № 6. С. 51—53.
6. Сюрин С.А. Оценка рисков развития нарушений здоровья у работников медно-никелевой промышленности //Здоровье населения и окружающая среда. 2013. № 7. С. 9—13.
7. Parameswaran K. et al. Altered respiratory physiology in obesity /K. Parameswaran, D.C. Todd, M, Soth //Can. Respire. J. 2006. № 13. Р. 203—210.
Контактная информация:
Сюрин Сергей Алексеевич, тел.: 8 (812) 717-97-83, e-mail: kola.reslab@mail.ru
Contakt information: Syurin Sergej, рhone: 8 (812) 717-97-83, e-mail: kola.reslab@mail.ru
УДК 614.7
СИСТЕМА УСКОРЕННОЙ ОЦЕНКИ ТОКСИЧНОСТИ И ОПАСНОСТИ ХИМИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ В ВОДЕ
З.И. Жолдакова, Н.В. Харчевникова ФГБУ «Научно-исследовательский институт экологии человека и гигиены окружающей среды им. А.Н. Сысина» Минздрава России, г. Москва
Разработана система критериев, показателей и методов ускоренного обоснования безопасных уровней веществ при хроническом воздействии на организм по результатам острых, подострых и экспресс-экспериментов. Эта система включена в общую компьютерную систему ускоренной оценки токсичности и опасности химических веществ, состоящую также из интеллектуальной системы, основанной на логике Джона Стюарта Милля (ДСМ) и квантово-химических программных модулей генерации структур метаболитов и расчета их электронных параметров. Параметры используются в прогнозе классов опасности веществ и/или для построения регрессионных уравнений структура-показатели токсичности с учетом биотрансформации. Ключевые слова: прогноз классов опасности, биотрансформация, пороговые дозы, острая токсичность, безопасные дозы веществ.
Z.I. Zholdakova, N.V. Kharchevnikova □ SYSTEM FOR THE RAPID EVALUATION OF TOXICITY AND HAZARD OF CHEMICALS IN WATER □ FSBI «A.N. Sysin Research Institute of Human Ecology and Environmental Health» of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation, Moscow
A system of the criteria, indices and methods for the rapid evaluation of the safety levels of chemicals using the results of acute, subacute and express experiments. was elaborated. This system was introduced into the general computer system aimed to the rapid evaluation of toxicity and hazard of chemicals. This computer system includes an intellectual system based on the John Stuart Mill (JSM) logic and the quantum chemical program modules aimed to the metabolites generation and their electronic parameters calculation. These parameters are then used in the course of the prediction of hazard classes of chemicals or as parameters in the regression equations destined to predict chemicals safety levels. Key words: prediction of the hazard classes, biotransformation, threshold doses, acute toxicity, safety levels of chemicals.
Оценка эколого-гигиенической безопасности химических веществ в эксперименте и установление безопасных уровней воздействия в различных
объектах окружающей среды обитания являются неотъемлемой частью гигиенических исследований, направленных на обеспечение здоровья на-
22
ЗНиСО АВГУСТ №8 (257)
селения. В Российской Федерации разработаны и утверждены ПДК в воде для 1 370 веществ, а риск для здоровья населения оценивается только по нескольким десяткам показателей, которые контролируются органами Водоканала и Роспотребнадзора. Паспорта безопасности веществ, выдаваемые в ФБУЗ «Российский регистр потенциально опасных химических и биологических веществ» Роспотребнадзора в ряде случаев не содержат информацию об их ПДК или безопасных уровнях. Вместе с тем, в мире в настоящее время зарегистрировано около ста тысяч химических веществ, используемых в производстве и потреблении, и ежегодно в этот список добавляется более 1000 соединений.
В НИИ ЭЧ и ГОС им. А.Н. Сысина в течение нескольких десятков лет развивались методы ускоренного обоснования ПДК на основе экспресс— экспериментов, взаимоиспользования данных из других областей гигиены и биологии, а также зависимостей структура-активность. Показано, что результаты острых опытов можно использовать как первый этап расчетного прогнозирования, но применение этих методов ограничено веществами, сходными по структуре и кумулятивным свойствам. Использование информации из других областей гигиены имеет большое число ограничений.
Несколько более точный прогноз возможен по уравнениям регрессии, включающим ЛД50 и физико-химические параметры. Данные о времени гибели в острых опытах позволяют уточнить способность веществ к кумуляции эффектов [5]. Наиболее точный прогноз хронической токсичности возможен по результатам подострого эксперимента, направленного на обоснование пороговой дозы (ПДпэк). Изучение динамики процессов адаптации, дезорганизации и кумуляции в подострых опытах и изменения пороговых доз во времени в сравнении с соотношением величин ПДпэк/ПДхр позволило установить коэффициенты для расчета безопасных уровней при хроническом воздействии веществ.
На первых этапах развития методов прогноза по соотношениям структура-токсичность использовали доступные, иногда случайные физико-химические параметры. Модели были не всегда статистически достоверны, что было связано с отсутствием понимания механизма токсического действия на молекулярном уровне. Поэтому нами применен новый подход на основе патогенетической модели интоксикации [2]. Для выявления ведущего механизма взаимодействия вещества с организмом сформулировано понятие об определяющей стадии механизма токсического действия — стадии взаимодействия вещества или продуктов его биотрансформации с биомолекулами-рецепторами. Это взаимодействие вызывает целый ряд биохимических и феноменологических изменений, приводящих к токсическому эффек-
ту. В нашем подходе для оценки показателей токсичности используются различные электронные параметры, специфика которых зависит от типа определяющей стадии (реакция с ферментом с образованием высоко реакционно способных интермедиатов, реакция самого вещества или его стабильных метаболитов с биомолекулами-рецепторами) [3].
Достоверные модели структура — биотранс- ^ формация — токсичность для расчета безопасных ^ доз химических веществ можно построить только при наличии данных о безопасных уровнях для репрезентативной выборки близких по структуре веществ.
Решением проблемы является обращение к методам распознавания образов. Одним из таких методов является логико-комбинаторный метод, основанный на логике Джона Стюарта Милля [4]. К неоспоримым достоинствам метода относятся интерпретируемость результатов и отсутствие необходимости в больших обучающих выборках. Последнее особенно важно при построении моделей для прогноза величин, характеризующих хроническую и специфическую токсичность. Метод позволяет предсказать степень выраженности (класс опасности) того или другого вида эффекта, в том числе наиболее значимых канцерогенного и мутагенного эффектов. Однако метод не учитывает возможность биоактивации веществ, что может привести к ошибочным результатам.
В связи с этим была разработана версия интеллектуальной ДСМ системы, в которой стандартная система дополнена квантово-химическим модулем генерации метаболитов и расчета их электронных параметров, а в ДСМ-рассуждения включен анализ числовых параметров, характеризующих, в частности, процессы биотрансформации. Разработано также сопряжение системы с созданной нами базой данных по токсичности и опасности веществ в воде 'АТЕЯТОХ и базой данных по канцерогенности СРБВ, что дает возможность автоматически формировать обучающую выборку для прогноза класса опасности по острой и хронической токсичности, а также класса опасности по канцерогенному эффекту. В основу структуры базы данных 'ЭДАТЕЯТОХ легли показатели токсичности веществ из материалов по обоснованию ПДК.
Система содержит результаты ДСМ-экспериментов для определенных структурных рядов и различных токсических эффектов, т.е. гипотезы, сгенерированные на обучающих выборках из соединений этих структурных рядов. В настоящее время разработаны и внесены в систему модели для прогноза класса опасности по канцерогенной и мутагенной активности, острой и хронической токсичности, метгемоглобинобра-зованию. Исследования показали, что каждый метод прогноза имеет свои ограничения, поэто-
АВГУСТ №8 (2D)
23
му необходимо использовать их в комплексе как взаимодополняющие.
Таким образом, разработана система ускоренной оценки токсичности и опасности веществ в воде, которая позволяет прогнозировать класс опасности, выбирать наиболее опасные (приоритетные) вещества для обоснования нормативов и оценки риска, рассчитывать ориентировочные уровни веществ, определять объем исследований, обоснованно выбирать дозы в хроническом эксперименте и набор тестов для изучения влияния на организм с учетом механизма действия. Система может применяться при планировании расширенных исследований и выборе по их результатам показателей для контроля в соответствии с СанПиН 2.1.4.1074-01 и СанПиН 2.1.5.980-00 [1], а также при поиске заменителей высокотоксичных веществ, используемых в промышленности.
ЛИТЕРАТУРА
1. Вода. Санитарные правила, нормы и методы безопасного водопользования населения: Сборник документов. 2-е издание, переработанное и дополненное. Составители:
Ю.А.Рахманин, З.И.Жолдакова, Г.Н. Красовский. М.: «ИнтерСЭН», 2004. 768 с.
2. Жолдакова З.И. Прогноз токсичности веществ в воде на основе зависимостей структура-активность //Гигиена и санитария. 1987. № 7. С. 9—13.
3. Жолдакова З.И. и др. Количественная зависимость между структурой и активностью ксенобиотиков при их биотрансформации / З.И. Жолдакова, Н.В. Харчевникова //Общая токсикология / Под ред. Б.А. Курляндского, В.А. Филова. М.: Медицина, 2002 . С. 76—88.
4. Харчевникова Н.В. и др. Применение ДСМ метода и кван-товохимических расчетов для прогноза канцерогенности и хронической токсичности галогензамещенных алифатических углеводородов / Н.В. Харчевникова, В.Г. Блинова, Д.А. Добрынин, М.В. Максин, З.И. Жолдакова //Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах / Под ред. В.К. Финна. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. С. 322—335.
5. Штабский Б.М. Учение о кумуляции и его применение в профилактической токсикологии. Ч. 2.: Методы исследования //Актуальные проблемы транспортной медицины. 2013. № 3 (33). С. 8—14.
Контактная информация:
Харчевникова Нина Вениаминовна,
тел.: 8 (499) 246-71-73,
e-mail: kharchevnikova_n@mail.ru
Contact information:
Kharchevnikova Nina, phone: 8 (499) 246-71-73, e-mail: kharchevnikova n@mail.ru
УДК 504.054 (476)
РОЛЬ БИОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ В ПРОЦЕССАХ САМООЧИЩЕНИЯ ВОДНОЙ СРЕДЫ ПРИРОДНЫХ ВОДОЕМОВ ОТ ПОЛИХЛОРИРОВАННЫХ БИФЕНИЛОВ
Н.В. Винокурова, Г.Н. Соловых ГБОУ ВПО «Оренбургская государственная медицинская академия», г. Оренбург
Проведены исследования по перераспределению полихлорированных бифенилов (ПХБ) между компонентами водной экосистемы в Оренбургской области. Дана оценка роли макрофитов в процессах самоочищения природных водоемов, являющихся источниками водоснабжения населения.
Ключевые слова: полихлорированные бифенилы (ПХБ), водная экосистема.
N.V. Vinokurova, G.N. Solovykh □ ROLE OF BIOLOGICAL FACTORS IN PROCESSES OF SELF-CLEANING OF THE WATER ENVIRONMENT OF NATURAL RESERVOIRS FROM THE POLYCHLORINATED BIPHENYLS □ SBEI HPE «Orenburg State Medical Academy», Orenburg.
Researches on redistribution of the polychlorinated biphenyls (PHB) between components of a water ecosystem in the Orenburg region have been conducted. The role assessment of macrophytes in processes of self-cleaning of the natural reservoirs which are sources of water supply of the population is given.
Key words: the polychlorinated biphenyls (PHB), water ecosystem.
В биосфере циркулирует огромное число ксенобиотиков антропогенного происхождения, среди которых наибольшую опасность представляют высокотоксичные хлорсодержащие органические соединения, в том числе и полихлорированные бифенилы (ПХБ). Попавшие в поверхностные воды ПХБ сорбируются на взвешенных в воде частицах, оседают на дно, где происходит их накопление и поглощение гидробионтами, а по трофическим цепям они попадают и к человеку. При
этом ПХБ устойчивы к гидролизу и биотрансформации в воде, но при фотолизе на солнечном свету ПХБ могут в процессе ряда последовательных реакций образовывать диоксины, гораздо более токсичные загрязнители по сравнению с ПХБ.
Хроническое воздействие ПХБ на население приводит к увеличению заболеваемости, снижению неспецифической резистентности, увеличению групп риска по туберкулезу, снижению поствакцинального иммунитета у детей и подростков.
