CC BY
4
Summary. Combined effect of chardin and alcohol taken riables found out during the subacute experiment have a during acute experiments by large doses causes potential
toxic effect. Deviations in hematologic and biochemical va- reversible character.
УДК 6M.7:66:6I5.277.4|-07:5I9.86:68I.3I
Н. Н. Литвинов, В. А. Осипян
ВЫБОР АДЕКВАТНОЙ ПРОГНОСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ УСТАНОВЛЕНИЯ ПДК ХИМИЧЕСКИХ КАНЦЕРОГЕНОВ
НИИ обшей и коммунальной гигиены им. А. Н. Сысина АМН СССР, Москва
Выбор адекватных математических моделей с целью экстраполяции результатов биологических экспериментов по установлению дозо-эффектив-ных зависимостей для канцерогенов с высоких на малые, сопоставимые с реальными условиями среды дозы и концентрации является актуальной проблемой [1, 5, 7, 9, 10, 12]. Этот не решенный до настоящего времени вопрос тесно связан с проблемой пороговости канцерогенного действия химических веществ и является причиной того, что в утвержденных Минздравом СССР в 1985 г. «Методических рекомендациях по установлению гигиенических регламентов для химических канцерогенов» [4] приведены два способа обработки экспериментальных данных.
Мы провели сравнительную оценку адекватности 8 математических моделей путем обработки дозо-эффективных зависимостей для 7 канцерогенов. Минздравом СССР утверждены 2 модели (логнормальная и логнт-преобразования), 6 других наиболее часто применяются для описания и прогнозирования различных биологических реакций организма (линейная, логистическая, квад-ратическая логистическая, Гомперца, Джонсона, модифицированная экспоненциальная).
Массив экспериментальных данных для вычислений на микро-ЭВМ ЕР50Н-НХ20 представлен в табл. 1 и содержит дозо-эффективные зависимости для нитрозодиметиламина (собственные данные), бенз(а)пирена [8] и 5 галогенсодержа-щих соединений, которые в настоящее время относят к потенциально опасным в канцерогенном отношении компонентам питьевой воды [2, 11].
Критериями оценки адекватности изучаемых функций являлись: 1) соответствие модели биологической сущности и динамике процесса опу-холеобразования у животных и человека; 2) величина коэффициента детерминации (/?2), отражающая соотношение расчетных и экспериментальных данных; 3) прогнозируемый уровень спонтанного опухолеобразования; 4) совпадение прогнозируемой с помощью конкретной функции дозы канцерогена, вызывающей 1 дополнительный случай рака на 10 тыс. населения, со средней величиной, вычисленной по всему набору изучаемых функций.
Количественная оценка адекватности моделей проводилась по балльной системе для 1-го критерия: модель соответствует сути изучаемого
Применяемые для вычисления параметры
действия химических веществ
Таблица 1 канцерогенного
Вещества
Хлороформ*
1,2-Дихлорметан*
Четыреххлористый углерод*
Тетрахлорэтилен*
Четыреххлористый углерод**
Трихлорэтнлен**
Бенз(а)пнрен***
Нитрозодиметиламин*
Доза, мг/кг
Число животных с опухолямн/чнсло доживших животных
Мыши
о о
138 238 277 477
о 97 195
о о
1250 1250
о 0 386 772 1072
0 0 47
80 160 0 0 549 549 0,0001 0,0002 0,005 0,001 0,01 0,1 1.0 10,0 0
0,4 2,0 10,0 50,0
5/77 1/80 18/50 36/45 44/45 39/41 0/59 6/96 12/47 5/77 1/80 49/49 40/40 2/70 2/70 19/48 19/48 27/48
Крысы
1/99 2/99 11/49 14/50 13/50 5/70 7/70 7/50 12/48 0,75«
1.07 1,68 2,39 7,6
23,0
76.6
86.7 2,6*5
5.8 15,6
59.5
84.6
Примечание. Одна звездочка — вещество вводили мышам линии ВвСзР,, длительность эксперимента ПО нед, две — крысам Осборн — Мендел, 92 нед, три — крысам нелинейным, десятикратное зондовое введение в желудок, наблюдение до конца жизни, четыре — крысам нелинейным, с питьевой водой в течение 19 мес (собственные данные), пять звездочек — количество животных с опухолями.
Основные показатели прогностических функций при аппроксимации экспериментальных данных по нитрозодиметиламину
(крысы)
Прогностическая функция а ь «« Прогнозируемый спонтанный уровень Доза (в мг/л), соответствующая дополнительному риску 1:10 000 Число наблюдения
Логистическая
1 Р~ 1 +ае-ьс Гомперца: Модифицированная экспоненциальная: Р = 1 _е-(а+йС» Джонсона: 9,905 3,276 0,1608 0,0874 0,0228 0,0357 71.2 67.3 92.4 0,092 0,103 0,149 0,0013 0,0013 0,00049 5 5 5
Р=е ь+с Линейная: Р = а + ЬС Квадратическая логистическая: Р 1 И (1 +ае-ьсУ 86,838 0,1475 28,158 0,0151 78,5 78,3 0,124 0,147 0,00091 0,00098 5 5 1л
2,192 0,0698 76,6 0,098 0,0010 5
1ОЙ10 С — а + Ь 1ОЙ10 ^ _ р 0,974 0,918 99,1 А 0,0020 4
1ов10С = а + ЬУ (Р) Среднее значение по первым 6 функциям Стандартное отклонение —2,55 0,701 98,7 А 0,119 0,025 0,0223 0,001 0,0003 4 6 6
Примечание. Здесь и в табл. 3: Р— доля пораженных животных; С — концентрации соответствующих таблице веществ; а и Ь—оценки неизвестных параметров модели, полученные методом наименьших квадратов; V (Р) — пробит, соответствующий значению доли пораженных животных; А— модели, не позволяющие прогнозировать уровни спонтанного опухолеобразования.
Таблица 3
Основные показатели прогностических функций при аппроксимации экспериментальных данных по хлороформу (мыши)
Прогностическая функция а Ь R" Прогнозируемый спонтанный уровень Доза (в мг/л). соответствующая дополнительному риску 1:10 000 Число наблюдений
Логистическая
Р~ 1 +ае-»с 17,458 0,0157 79,4 0,054 0,007 6
Гомперца:
р = е1 -«-»С 3,707 0,0034 79,9 0,067 0,008 6
Модифицированная экспоненциальная:
Р = 1— е-О+ос» 0,083 0,0075 72,0 0,080 0,0012 6
Джонсона: ■ а
Р=е "+с 572,52 164,36 84,2 0,113 0,0051 6
Линейная:
Р = а + ЬС 0,1127 0,0022 84,2 0,113 0,0051 6
Квадратическая логистическая:
3,154 0,0128 79,7 0,058 0,0052 6
р 1°бю С-а + Ь , _ р 2,241 0,211 65,7 А 24,88 4
1об10 С = а -{- ЬУ (Р) 1,3788 0,7718 69,3 А 39,7 4
Среднее значение по первым 6 функ-
циям 0,076 0,0052 6
Стандартное отклонение 0,022 0,0023 6
Сравнительная оценка прогностических функций по основным критериям
Прогностическая функция Критерий соответствия сущности процесса Сумма баллов
Логистическая Гомперца Модифицированная экспоненциальная Джонсона Линейная Квадратическая логистическая Логит-преобразования Логнормальная 3+3+3+3+3+3+3+3=24 3+3+3+3+3+3+3+3=24 2+2+2+2+2+2+2+2= 16 3+3+3+3+3+3+3+3=24 1+1+1 + 1 + 1+1+1+1=8 3+3+3+3+3+3+3+3=24 2+2+2+2+2+2+2+2= 16 2+2+2+2+2+2+2+2= 16 0+1 +2+1 +0+3+1 + 1=9 1+0+2+1+3+2+2+1 = 10 3+3+3+0+0+3+3+1 = 16 2+1+2+0+0+3+3+2= 13 3-1-1 +2+0+0+3+3+2= 14 0+1 +2+1 +0+3-1-1 + 1=9 0+0+0+0+3+0+3+3=9 0+0+0+0+3+0+3+3=9 33 34 32 37 22 33 25 25
Примечание. Здесь и в табл. 5 каждое слагаемое соответствует определенному веществу и виду испытуемых животных.
процесса (3 балла), соответствует с оговорками (2), мало соответствует (1); для 3-го и 4-го критериев: практическое совпадение (3), удовлетворительное (2), неудовлетворительное (1), совпадения нет (0).
Количественная оценка /?2 проводилась по следующей схеме: 90г^/?2< 100—3 балла; 80<
Я2<90—2 балла; 70г^/?2<80— 1 балл; /?2< <70 — 0.
В качестве примеров проведенных вычислений в табл. 2 и 3 представлены данные соответственно по нитрозодиметиламину и хлороформу.
В соответствии с принятыми критериями оценка адекватности изучаемых прогностических функций проводилась нами в два этапа.
На первом этапе изучаемые функции сравнивались по первым двум (основным) критериям. Функции, наименее адекватные для данных критериев, исключались из дальнейшего рассмотрения.
На втором этапе функции, «благополучно» преодолевшие первый барьер, сравнивались по оставшимся двум (вспомогательным) критериям. Функция, набравшая максимальное количество баллов, была выбрана как наиболее адекватная из всех рассмотренных 8 моделей и признана пригодной для прогностических целей.
Результаты практического осуществления соответствующих этапов представлены в табл. 4 и 5.
Как видно из табл. 4, по основным критериям изучаемые функции четко разделяются на две
группы: первая — суммарное значение баллов 22—25; вторая — суммарное значение баллов 32—37.
Таким образом, линейная, логит-преобразова-ния и логнормальная функции как наименее адекватные из дальнейшего рассмотрения исключаются.
Теперь остается только выбрать модель, которой соответствует максимальное значение из представленных в последней колонке табл. 5. Таковой является модель Гомперца.
Аналогичный вывод из наибольшей адекватности функции Гомперца задачам экстраполяции экспериментальных данных с высоких на малые дозы и концентрации при обработке дозо-эффективных зависимостей для канцерогенов был получен и другими исследователями [3, 6]. В разработку был взят массив данных по канцерогенной активности 5 аналогичных галоген-содержащих соединений. Сравнительному анализу подвергали следующие функции: линейную, модифицированную экспоненциальную, логистическую, квадратическую логистическую, Гомперца и Джонсона, с применением разработанного нами метода двухточечной прогностической экстраполяции в область малых доз.
В связи с большой практической значимостью обсуждаемого вопроса, который в конечном итоге определяет затраты общества на профилактические мероприятия, необходимы дальнейшие исследования как в направлении расширения массива данных о дозо-эффективных зависимо-
Таблица 5
Сравнительная оценка прогностических функций по вспомогательным критериям
Прогностическая функция Оценка по критерию 3 по всем веществам и животным Оценка по критерию 4 по всем веществам и животным Сумма баллов
Логистическая 3+3+3+3+3+2+3+3=23 3+3+1 + 1+3+2+2+2= 17 40
Гомперца 3+2+3+3+3+2+3+2=21 3+3+3+2+3+1 +3+2=20 41
Модифицированная экспоненциаль- 3+1+1+1+2+0+0+0=8
ная 2+0+1+3+1 +3+3+1 = 14 22
Джонсона 2+1 +2+3+2+2+3+1 = 16 3+3+3+3+2+1 +2+3=30 36
Квадратическая логистическая 3+3+3+3+2+2+3+2=21 3+3+3+1+1+1 +2+3= 17 38
стях, так и увеличения числа изучаемых канцерогенов окружающей среды.
Литература
1. Боговский П. А. // Вопр. онкол. — 1984,— №9. — С. 104—109.
2. Красовский Г. Н.. Михайловский Н. Я., Марченко Ю. Г. и др.//Гнг. и сан. — 1985. — № 10. — С. 33—35.
3. Литвинов Н. Н., Яковенко К. Н. // Гигиенические проблемы канцерогенного и мутагенного действия факторов окружающей среды, — М., 1985.— С. 52—58.
4. Методические рекомендации по экспериментальному обоснованию гигиенических регламентов химических канцерогенных веществ.— М., 1985.
5. Парфенов Ю Д. //Вопр. онкол.— 1986. — № 1,— С. 9—23.
6. Стрижак Е. К.. Красовский Г. //., Литвинов Н. И., Михайловский Н. Я. //Окружающая среда и здоровье. Опыт сотрудничества стран—членов СЭВ в области гигиены воды. — М., 1985.— С. 127
7. Турусов В. С., Парфенов Ю. Д. // Вопр. онкол. — 1984. —№ 9, —С. 99—104.
8. Янышева Н. Я., Черниченко И. А., Баленко Н. В., Ки-реева И. С. Канцерогенные вещества и их гигиеническое нормирование в окружающей среде.— Киев, 1977.
9. Anderson £.//Risk Analyt. — 1984,— Vol. 3. N 4.— P. 277-295.
10. Cothern C. R.. Marcus W. L. // Regul. Toxicol. Pharmacol.— 1984,— Vol. 4, N 3, —P. 265-274.
11. WVRC Monographson the Evaluation of the Carcinogenic Risk of Chemical to Humans.—Lyon, 1979,—Vol. 20,— P. 609.
12. Schutz A. //Staub.— 1982. — Bd 42, N II, —S. 403— 405.
Поступила 12.12.86
S u in m a r y. On the basis of experimental data on dose-effect relationship of 7 potentially hazardous carcinogenic substances a comparative assessment of mathematical models frequently used for the description of different biologic and toxicologic body responses was carried out. It was demonstrated that among the discussed models the Gomperz model was the most appropriate one for selected criteria, this fact confirming the results obtained by the authors in earlier experiments on the less representative set of experimental data. The Gomperz model is recommended as the most adequate prognostic model for setting up MACs for chemical carcinogenic substances in drinking water.
УДК 613.263:635.655):612.396
Г. 3. Григорашвили, И. И. Мониава, Э. Г. Бостоганашвили
ИССЛЕДОВАНИЕ БЕЗВРЕДНОСТИ И БИОЛОГИЧЕСКОЙ ЦЕННОСТИ СОЕВОГО БЕЛКОВОГО КОНЦЕНТРАТА
НИИ саннтарни н гигиены им. Г. М. Натадзе Минздрава Грузинской ССР, Тбилиси
В настоящее время во всем мире назрела необходимость изыскания новых ресурсов пищевых веществ, прежде всего пищевого белка.
Растительные белки — натуральные пищевые продукты, занимающие значительное место в питании человека. Это в равной степени относится к различным видам зерновых, масличных, а также к соевым белкам — самому известному источнику растительного белка. Наиболее перспективным путем получения пищевых белков является их изолирование из исходного сырья в виде концентратов и изолятов. Особенности современной технологии получения соевого белкового концентрата диктует необходимость всесторонней медико-биологической оценки его качества [8].
Цель настоящей работы — изучение влияния на организм лабораторных животных и определение биологической ценности белкового соевого концентрата, полученного из соевого шрота по предложенной нами технологии [1].
Аминокислотный состав соевого белкового концентрата определяли на автоматическом анализаторе аминокислот фирмы «Хитачи» (Япония). Биологическую ценность соевого белка рассчитывали методом аминокислотного скора [10] с использованием двух стандартных аминограмм: казенна (контрольный белок в биологическом эксперименте); справочной амннокнелотнойшкалы ФАО/ВОЗ [10], рекомендованной для проведения подобных расчетов.
Исследования по определению биологической ценности проводили на беспородных растущих крысах-самцах со средней исходной массой 55,3 г (по 10 животных на каждый образец белка). Животные в течение 4 нед получали стандартные полусннтетические изокалорийные (441,5 ккал на 100 г диеты) рационы с 10% (по калорийности) содержанием белка, единственным источником которого был соевый белок или казеин (контроль). Крыс содержали в индивидуальных обменных клетках. Корм и воду животные получали без ограничения. Ежедневно вели учет потребления корма и изменения массы тела крыс, а в последние 5 дней эксперимента, кроме того, собирали мочу и кал. Определение общего азота проводили в мннерализатах белковых образцов, мочи, кала и остатков рационов по методу Кьельдаля. Биологическую ценность и усвояемость определяли общепринятыми методами с учетом эндогенных потерь азота для истинных значений [2] на основе расчета коэффициентов эффективности белка — PER, чистой эффективности белка — NPR, чистой утилизации белка — NPUtr н истинной усвояемости Dtr.
Исследование безвредности соевого белкового концентрата включало изучение на крысах возможного субхроннческого и хронического токсического действия, а также отдаленных эффектов (эмбриотоксическое действие) [7]. Аллерген-
