Моделирование взаимосвязи данных биотестирования и аналитического контроля в технологиях системного экологического анализа водных объектов в районах нефтедобычи

окончательный клинический диагноз устанавливается у 100% больных, что требует внедрения в практику врача-гастроэнтеролога как инвазивных, так и неинвазивных методов диагностики. Усовершенствованная методика ультразвуковой эластографии высокоинформативна для диагностики и монито-рирования фиброзных изменений ткани печени у больных диффузными и очаговыми заболеваниями печени. У пациентов с хроническим вирусным гепатитом C, алкогольным гепатитом и метастатическим поражением печени надо комбинировать ультразвуковую эластографию, пункционно-аспирационную биопсию печени, так как одна верификация фиброзных изменений печени не дает полной картины клинического течения болезни у этого контингента больных. Пункционно-аспирационная биопсия печени остается «золотым стандартом» для верификации диагноза у больных с поражением печени и позволяет с учетом данных усовершенствованной методики ультразвуковой эластографии и клиники оценить прогноз клинического течения заболеваний.

Литература

1.Буеверов А.О. Э // Гепатол. форум. 2007. С. 14-18.

2.Болезни печени и желчевыводящих путей / Под ред. В.Т. Ивашкина. 2005. С 115-151.

3.Ивашкин В. Т. и др. //Рос. ж. гастроэнтеролог. и гепатолог., 2006. Т.6. С 65-69.

4.Некрасова Т.П. // Гепатол. форум. 2007. Т.2. С. 11-13.

5.Павлов Ч.С., Ивашкин В.Т. //Рос. ж. гастроэнтерол., гепатол. и колопроктол. 2006. Т.4. С. 65-78.

6.Coco B. et al. //Hepatology, 2005, Vol. 42 (Suppl. 1), Р.606

7.CasteraL. et al. //Gastroenterol. 2005. Vol. 128. P. 343-350.

8.Castera L. et al. // Hepatology. 2006. Vol. 44 (supl. 1). P 809.

9.Foucher J. et al. Diagnosis of cirrhosis by transient elastogra-phy(FibroScan): a prospective study//Gut. 2006. Vol. 55. P. 403^08.

10.Strader D.B. et al. Diagnosis, Management, and Treatment of Hepatitis C//Hepatology. 2004. Vol. 39. P. 1147-1171.

11.ZiolM. et al. //Hepatology. 2005. Vol. 41. P. 48-54.

УДК 658.562

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ ДАННЫХ БИОТЕСТИРОВАНИЯ И АНАЛИТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ В ТЕХНОЛОГИЯХ СИСТЕМНОГО ЭКОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ В РАЙОНАХ НЕФТЕДОБЫЧИ

С.С. БЕДНАРЖЕВСКИЙ, Е.С. ЗАХАРИКОВ, Д.И. КУЗНЕЦОВ,

Р.М. МАМЕДОВ, Н.С. ПУШКАРЕВ, Н.Г. ШЕВЧЕНКО

Ключевые слова: биотестирование, нефтедобыча, водные объекты

Традиционная оценка экологического состояния окружающей природной среды в районах интенсивной нефтедобычи сводится к измерению с помощью физико-химических методов анализа содержания нефтепродуктов, тяжелых металлов, других токсичных веществ в поверхностных и грунтовых водах, почве, донных отложениях и сравнению полученных результатов с предельно допустимыми их концентрациями или исходным (фоновым) содержанием для аналогичных территорий, не испытывающих техногенную нагрузку. В современной системе природоохранной деятельности все большую популярность приобретают методы биотестирования, позволяющие получить интегральную оценку качества природных сред. Разрабатывается и внедряется аппаратное обеспечение, которое дает возможность автоматизировать проведение биотестирования и добиться высокой точности и оперативности технологий анализа [1-3]. В ХМАО - Югре, являющемся основным нефтедобывающим регионом России, определение токсичности при ведении экологического мониторинга является обязательным [4, 5].

К преимуществам применения биотестовых методик [6] относятся: возможность учета процессов синергизма и антагонизма поллютантов; возможность оценки влияния ненормируемых загрязняющих веществ на живой организм (тест-объект), с последующей экстраполяцией данных на человека; интегральная оценка, охватывающая весь спектр загрязняющих исследуемую среду веществ; возможность учета региональных особенностей территории, часто не принимаемых во внимание современной системой оценки качества природных сред; низкая стоимость биотестовых анализов.

* Сургутский госуниверситет, 628400, г. Сургут, проспект Ленина, 1, СурГУ, (З462)7628і2, e-mail: sbed@mail.ru

В настоящее время существует достаточно много биоин-формационных методов, которые предполагают использование различных тест-объектов, тест-реакций, критериев оценки, а также градаций результатов биотестирования. Классификация биотестовых методик представлена следующим образом: по типу тест-объекта - микроорганизмы, одноклеточные животные (инфузории и др.), низшие ракообразные (дафнии и др.), низшие растения (водоросли и др.), высшие растения (пшеница и др.) и т.д.; по тест-реакции - генеративная функция (рост, размножение и др.), поведенческие реакции (хемотаксис и др.), патологические нарушения, метаболическиу (биохимические и др.); по критерию токсичности - острая токсичность, хроническая токсичность;

по использованию приборного обеспечения - без использования (визуальный подсчет гибели дафний, измерение длины корней пшеницы, титрование и т.д.), с использованием (фотометрия, спектрометрия и т.д.). Но есть ряд недостатков биотестовых технологий, в частности не полностью изучена взаимосвязь между экоаналитическими данными загрязненности объектов окружающей среды и результатами их биотестирования; не исследована степень влияния ряда показателей на интегральную оценку токсичности; нет сведений об интерпретации данных биотестирования и соотношении результатов биотестирования, полученных с помощью различных биотестовых технологий.

Цель работы - комплексное исследование экологического состояния водных объектов в районах нефтедобычи на основе компьютерного моделирования взаимосвязи физико-химических методов и биотестирования с использованием в качестве тест-объекта инфузорий туфелька (Paramecium caudatum).

Методы исследований. Была проведена экологическая оценка фонового состояния природных поверхностных вод территории Сургутского района с применением физико-химических методов и технологий биотестирования.

Перечень компонентов, по которым оценивалось качество поверхностных вод, взят в соответствии с методическими рекомендациями по применению требований к определению исходной (фоновой) загрязненности компонентов природной среды, проектированию и ведению системы экологического мониторинга в границах лицензионных участков недр на территории Ханты-Мансийского автономного округа [4]. Контроль качества поверхностных вод проводился по 21 показателям (рН, взвешенные вещества, сухой остаток, удельная электропроводность, биологическое потребление кислорода (БПК), Pb, Zn, Mn, Cr, Ni, Fe, Hg, NH4+, PO43-, SO42-, Cl-, поверхностно-активные вещества, нефтепродукты, фенол, 3,4 - диметилфенол), в т.ч. биотестированием.

Для оценки этих показателей использовались следующие методы анализа: кислотность воды (рН) определялась потенциометрическим методом; взвешенные вещества и сухой остаток -гравиметрическим методом; удельная электропроводность -кондуктометрическим методом, по РД 52.24.495-95; тяжелые металлы (цинк, марганец, хром, никель, железо общее, свинец) -методом атомно-эмиссионной спектрометрии; ионы аммония и фосфаты - фотометрическим методом; сульфаты - турбидимет-рическим методом по РД 52.24.405-95; хлорид-ионы - аргенто-метрическим методом; нефтепродукты - ИК-спектрометрическим методом; фенолы - методом высокоэффективной жидкостной хроматографии; токсичность - методами биотестирования с использованием в качестве тест-объекта инфузорий туфелька (Paramecium caudatum). Пробы поверхностных вод для исследований по анализируемым показателям отбирались по ГОСТ Р 51592-2000, ГОСТ 17.1.5.05-85, ГОСТ 17.4.4.02-84.

Для отбора проб поверхностной воды использовались устройства в соответствии с требованиями ГОСТ 17.1.5.04-81.

Результаты. В ходе исследования было проанализировано 503 пробы поверхностной воды физико-химическими методами и биотестированием. Результаты ранжирования полученных данных по степени токсичности (допустимая, умеренная и высокая) показывают, что подавляющее количество проб (82%) имеют допустимую степень токсичности, в 17% проанализированных образцов выявлена умеренная степень токсичности. Только 1% проб имел высокую степень токсичности, что свидетельствует о незначительном загрязнении водных объектов. Исследованные пробы поверхностной воды были отобраны на территориях не подверженных техногенному воздействию (фоновые пробы). Полученные результаты согласуются с общепринятыми в литературе представлениями о биотестовом анализе, как способе интегральной оценки экологического состояния природных компо-

нентов окружающей среды. Для оценки взаимосвязи степени токсичности, определяемой биотестированием, с данными аналитических исследований был применен метод регрессионного анализа. В результате математической обработки данных экологических исследований поверхностных вод методом пошаговой множественной регрессии результирующая модель с отбракованными незначимыми факторами принимает вид:

y=0,111324+0,247097X18-0,012660X1-0,019326X19+0,043699X5, где у - токсичность, X18 - нефтепродукты; X1 - рН; X19 -фенолы, X5 - БПК.

Результаты математической обработки показали, что гипотеза об отсутствии какой бы то ни было линейной связи между данными биотестирования и результатами физико-химических анализов отклоняется, т.е. взаимосвязь имеет место. Расчетное значение F-критерия Фишера F(5,497)=2,93 больше табличного значения равного 2,21 для уровня значимости а=0,05, что говорит о высокой степени достоверности установленной взаимосвязи. Коэффициент множественной корреляции между данными биотестирования и результатами физико-химических анализов составляет 0,17. Таким образом, наиболее значимыми факторами, коррелирующими с полным набором данных по токсичности (допустимая, умеренная и высокая степени токсичности), при оценке поверхностных вод являются нефтепродукты, рН, фенолы и биологическое потребление кислорода.

После математической обработки данных экологических исследований проб поверхностных вод с допустимой степенью токсичности, методом пошаговой множественной регрессии и отбраковки незначимых факторов модель имеет вид:

y=0,00879X1-3,44642X10+1,68250X9+0,00006X3, где y - токсичность, X1 - рН; X10 - никель; X9 - хром, X3 -сухой остаток.

Результаты математической обработки показали, что гипотеза об отсутствии какой бы то ни было линейной связи между данными биотестирования и результатами физико-химических анализов отклоняется. Расчетное значение F-критерия Фишера F(6,406)=6,08 больше табличного значения равного 2,09 для уровня значимости а=0,05, что говорит о высокой степени достоверности установленной взаимосвязи. Коэффициент множественной корреляции между данными биотестирования и результатами физико-химических анализов составляет 0,29. Следовательно, после исключения из обрабатываемого массива данных с умеренной и высокой степенями токсичности наиболее значимыми факторами стали: рН, никель, хром и сухой остаток.

В результате математической обработки данных экологических исследований проб поверхностных вод с умеренной и высокой степенями токсичности методом пошаговой множественной регрессии, результирующая модель после отбраковки незначимых факторов принимает вид:

y=-0,617826X8-0,043671X2+0,015631X11+0,075677X5-0,017779X19-

-0,013066X1,

где y - токсичность, X8 - марганец, X2 - взвешенные вещества, X11 - железо, X5 - БПК, X19 - фенолы, X1 - рН.

Результаты математической обработки показали, что гипотеза об отсутствии линейной связи между данными биотестирования и результатами физико-химических анализов отклоняется. Расчетное значение F-критерия Фишера F(7,82)=2,98 больше табличного значения равного 2,14 для уровня значимости а=0,05, что говорит о высокой степени достоверности установленной взаимосвязи. Коэффициент множественной корреляции между данными биотестирования и результатами физико-химических анализов составляет 0,45. После исключения из массива данных проб с допустимой степенью токсичности в число самых значимых факторов вошли: марганец, взвешенные вещества, железо, БПК5, фенолы и рН. Анализируя весь набор полученных результатов с применением в качестве тест-объекта инфузорий (инфузория туфелька - Paramecium caudatum), следует отметить, что рН - значимый фактор для всех трех вариантов обработки данных, а БПК и фенолы для двух вариантов обработки (для полного массива данных и массива, включающего пробы с умеренной и высокой степенями токсичности). Нефтепродукты, никель, хром, марганец, сухой остаток и взвешенные вещества вошли в значимое число факторов в одном из вариантов обработки данных.

Таким образом, выявленная повышенная чувствительность тест-объекта инфузория туфелька к фоновому содержанию нефтепродуктов, фенолов, марганца, железа, никеля, хрома, взвешенных веществ, сухого остатка, биологического потребле-

ния кислорода, и рН свидетельствует о том, что он может эффективно применяться при экологической оценке качества водных объектов испытывающих повышенную техногенную нагрузку в районах интенсивной добычи углеводородного сырья.

Литература

1.Биоиндикация и биомониторинг: Сб. ст. АН СССР, Ин-т эволюции, морфологии и экологии животных им. А.Н. Северцо-ва, Нац. ком. биологов Сов. Союза / Под ред. Д.А. Криволуцкий. М.: Наука, 1991. 288 с.

2Булатов А.И., Макаренко П.П., Шеметов В.Ю. Охрана окружающей среды в нефтегазовой промышленности. М.: Недра, 1997. 482 с.

3. Системная компьютерная биология / Под ред. акад. Н.А.Колчанова, СО РАН, 2008.

4.Постановление Правительства ХМАО от 29.07.03№ 302-П «Об утверждении требований к определению исходной (фоновой) загрязненности компонентов природной среды, проектированию и ведению системы локального экологического мониторинга в границах лицензионных участков недр на территории ХМАО».

5Майстренко В.Н., Хамитов Р.З., Будников Г.К. Экологоаналитический мониторинг суперэкотоксикантов. М.: Химия, 1996. 319 с.

6. Методика определения токсичности воды по хемотакси-ческой реакции инфузорий,ПНД Ф Т 14.1:2:3:4.2. СПб., 2003. 14с.

УДК 616.127-005.4:616.12-008.46-036.12] :615.03:004.032.26

ОПТИМИЗАЦИЯ СОВРЕМЕННОЙ ФАРМАКОТЕРАПИИ БОЛЬНЫХ ИБС С ХРОНИЧЕСКОЙ СЕРДЕЧНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТЬЮ И НАРУШЕНИЯМИ РИТМА С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Р.Г. САФРОНОВ, А.А. РОМАНЧИКОВА, М.А.АЛЫМЕНКО, Г.С. МАЛЬ*

Ключевые слова: нейросетевые технологии, фармакотерапия

Повышенный уровень атерогенных липидов в крови и развитие атеросклероза определяют возникновение всех форм ИБС, смертность от которых в России составляет около 80:100000 населения и является одной из самых больших в мире. Не оставляет сомнений положение, что контроль уровня липидов крови является важнейшим условием в профилактике и лечении ИБС. Исследование влияния на заболеваемость и смертность от ИБС липидснижающей диеты и лекарственных препаратов, проведенные в 80-90-е годы, дали позитивные результаты - снижение уровня холестерина (ХС) в крови сопровождалось снижением частоты новых случаев ИБС и смертности от нее [4,10].

Новым этапом в профилактике сердечно-сосудистых заболеваний стало появление препаратов из группы статинов, снижающих уровень атерогенных липопротеидов. Кроме статинов, современная гиполипидемическая фармакология располагает другими группами препаратов: фибраты и ю-полиненасыщенные жирные кислоты. Каждый из этих препаратов имеет свои особенности и в определенных клинических ситуациях с учетом изменений липидного спектра им может быть отдано предпочтение, что требует изучения у пациентов как с ИБС: стабильной стенокардией, так и осложненной хронической сердечной недостаточностью (ХСН) и нарушениями ритма [1,9].

ИБС является основной этиологической причиной развития сердечной недостаточности. Этот вывод можно сделать по результатам эпидемиологических исследований в популяциях и по оценке контингента больных, включенных в многоцентровые исследования по выживаемости больных ХСН. Ишемическая этиология декомпенсации была отмечена в среднем у 64% [3]. По результатам Фремингемского исследования, частота впервые установленного диагноза ХСН составила 2,5-2,7 на 1000 всех обращений в год, число больных ХСН составило 2% от всех госпитализированных в стационары. Среди лиц старше 60 лет, особенно мужского пола, не страдающих ИБС с приступами стенокардии и считающих себя здоровыми, при специальном инструментальном исследовании сердечно-сосудистой системы в условиях нагрузочных проб в 11,5% случаев выявляют начальную стадию ХСН [8,11]. Смертность от ХСН остается очень высокой и, независимо от причины и функционального класса, в течение года относительно постоянной, составляя 10%; 5-летняя смертность - 62% среди мужчин и 43% среди женщин. Уровень

* Курский ГМУ, 305041, г. Курск, К. Маркса, 3, КГМУ, 8(4712)560680