Лекарственное загрязнение природных вод суши

Рост числа химических соединений,
зарегистрированных в CAS*
Количество органических соединений - не менее 70 %.
На практике используется до 5 млн. наименований синтезированных
химических соединений**
* - CAS - Chemical Abstracts Service (данные приведены без учета последовательностей белков и нуклеиновых кислот)
** - Источник: US EPA, http:www.epa.com - цит. по: Моисеенко Т.И. Водная экотоксикология. – М.: Наука, 2009. С.79

Некоторые показатели производства и рынка лекарств в России*
В 2014 г. объем фармрынка России составил 1 152 млрд. руб. в ценах конечного потребления (на 10,1% больше, чем в 2013 г.). В 2014 г. фармацевтический рынок России занял 7 место в мире.
В 2014 г. в России затраты на покупку лекарств на одного человека составили 114 долл. в год (примерно в 3 раза меньше среднеевропейского уровня и в 5 раз меньше потребления в США).
По прогнозу российский фармацевтический рынок вырастет в 2015 г. на 15% в рублях и достигнет 1,3 трлн руб.
Сельхозживотные в России ежегодно употребляют около 3,5 тыс. тонн антибиотиков, из них порядка 19% в качестве стимуляторов роста, 22% – как профилактические средства**.
*Аналитические отчеты маркетингового агентства DSM Group - http://www.dsm.ru/;
** Кулистикова Т. Допинг на ферме - agro-profi.ru
*** Стратегия развития фармацевтической промышленности Российской Федерации на период до 2020 г. - http://www.pharma2020.ru/;
Увеличение доли продукции отечественного производства на внутреннем рынке до 50% в стоимостном выражении к 2020 г.;
Стимулирование разработки и производства инновационных лекарственных средств;
Другие стимулирующие меры.
Развитие фармацевтической отрасли в России:
стратегия «ФАРМА-2020»***

Некоторые антибиотики и гормоны, обнаруженные в поверхностных водах, стоках
* - проба сточных вод
Источники: L. Santos, A. Araujo, A. Fachini, A. Pena, C. Delerue-Matos, M. Montenegro. Ecotoxicological aspects related to the presence of pharmaceuticals in theaquatic environment // Journal of Hazardous Materials, 2010, 175, 45–95;
см. также Баренбойм Г.М., Чиганова М.А. Лекарственное загрязнение поверхностных и сточных вод // Вода: химия и экология, №10, 2012 (в печати).

Некоторые обнаруженные в водных объектах классы лекарственных средств (по литературным данным*)
* Источник: L. Santos, A. Araujo, A. Fachini, A. Pena, C. Delerue-Matos, M. Montenegro. Ecotoxicological aspects related to the presence of pharmaceuticals in theaquatic environment // Journal of Hazardous Materials, 2010, 175, 45–95

Источники загрязнения водной среды лекарствами
Фармацевтическое производство, НИИ по разработке новых лекарств
Медицинские и аптечные учреждения
Сельское хозяйство
Ветеринария
Население

Опасность для человека и гидробиоты, связанная с загрязнением водной среды лекарствами

Значение максимально допустимого остаточного уровня (MRL) в США для некоторых лекарств в питьевой воде
Источник: Snyder S., Lue-Hing C., Cotruvo J., Drewes J. E., Eaton A., Pleus R. C., Schlenk D. Pharmaceuticals in the water environment. - NACWA. 34 p.

Исследуемые водные объекты – источники водоснабжения Москвы
∙ Исследуемые водохранилища:
Иваньковское, Учинское, Клязьминское, Истринское, Можайское, Озернинское, Рузское.
∙ Исследуемые реки: р.Москва, р.Руза, р.Истра
∙ Исследуемые водозаборы
4-х станций водоподготовки:
Восточной, Западной,
Рублевской, Северной

Анализ осуществлялся методом хромато-масс-спектрометрии с использованием газового хроматографа НР 5890 серии II с масс-селективным детектором НР 5989В.
Идентификация веществ осуществлялась на основе результатов поиска по библиотекам масс-спектров NIST (243,8 тыс. соединений) и Willey (399 тыс. соединений).
N-бутил-бензолсульфамид – лечение рака простаты; противогрибковое средство.
Пример установления химической структуры и идентификации лекарственного вещества из водной пробы методом ХМ/МС (скрининговый метод)
Экспериментальный масс-спектр N-бутил-бензолсульфамида
Библиотечный масс-спектр N-бутил-бензолсульфамида

В исследуемых водных объектах обнаружены:
Действующие вещества лекарственных средств – 47;
Вспомогательные вещества лекарственных средств – 11;
Метаболиты известных лекарств – 38;
Вещества, входящие в витаминные комплексы и БАДы – 5;
Продукты деструкции лекарств (например, при очистке вод от циклофосфамида методами интенсивного окисления - 9)

Некоторые примеры обнаруженных в 2009-2013 гг. действующих веществ лекарственных средств
* - в водных пробах мг/л; в пробах донных отложений (отмечены *) – мг/кг.

Некоторые обнаруженные метаболиты известных лекарственных средств

Некоторые обнаруженные продукты деструкции при интенсивном окислении циклофосфамида (противоопухолевый препарат) в процессе очистки воды
Циклофосфамид
(начальная концен-трация 0,161 мг/л)
1,2-дитиан-4,5-диол (0,00342)
Холеста-3,5-диен (0.01872)*
Додецил акрилат (0,0167)
1-хлоро-додекан (0,014)
Олеанитрил (0,01754)
Додеканол (0,00522)
Глюцитол (0,00872)
В скобках указана максимальная концентрация (в мг/л) по ходу эксперимента

В 2009-2013 гг. в исследуемых объектах (вода, донные отложения, снеговой покров акватории и прибрежной зоны) обнаружено 184 органических соединений, включая 47 лекарственных веществ и 38 метаболита.
Для формального учета совместного действия веществ, обнаруживаемых в одной пробе, необходимо знание величин ПДК.
В нормативах установлены значения ПДК только для 26 соединений из 184; это привело к необходимости разработать систему оценки видов потенциальной опасности обнаруженных ксенобиотиков, включая опасные побочные свойства лекарств, на основе информационных технологий.
Количественная оценка массива обнаруженных ксенобиотиков, включая лекарства

1. Использование справочных баз данных по токсичности веществ для оценки побочного действия лекарств и опасности других ксенобиотиков.
2. Моделирование биологической активности вещества на основе связи «структура – активность» для:
оценки побочного действия лекарств;
определения основного и побочного действия метаболитов лекарств;
определения токсического действия продуктов химической трансформации лекарств и других ксенобиотиков;
выявления среди обнаруженных соединений квази-лекарств (т.е. веществ, проявляющих фармакологические активности, но не используемых в медицине и ветеринарии).
Основные методы оценки биологической активности химических соединений на основе информационных технологий

Некоторые регистры и базы данных по свойствам химических соединений (фрагмент списка)

Основные расчетные методы, используемые для оценки биологической опасности соединений
Метод квантово-химических расчетов
Метод расчета на основании полуэмпирических и эмпирических формул для конкретных классов соединений и видов активности
Метод с использованием обучающей выборки (версия – дескрипторный анализ)
- вида биологической активности;
- LD50;
- ПДК;
- физико-химических характеристик, включая растворимость, устойчивость, реакционную способность и т.д. (для перехода к некоторым видам биологической активности, ПДК);
- структур продуктов физико-химической деструкции основного вещества;
- характеристик химической активности вещества с выявлением активных центров.
Расчет и прогноз:

Компьютерная программа PASS 2014 прогнозирует 7157 видов биологической активности со средней точностью свыше 94,1%. Обучающая выборка содержит информацию о 959801 биологически активных соединений и лекарственных препаратов.
Разработчик PASS для скрининга и конструирования новых лекарственных веществ – ИБМХ им. В.Н. Ореховича РАМН.
Токсичность;
Макроэффекты (фармакологические эффекты);
Биохимические механизмы действия;
Трансформация соединений в терминах метаболизма;
Эффекты влияния на генную экспрессию;
Эффекты влияния на белки-транспортеры.
Классификация видов биологической активности, представленных в программе PASS

Сокращение: БА – биологическая активность, ОДУ – ориентировочно допустимый уровень, ПДК – предельно допустимая концентрация, ПТВ – приоритетно токсичные вещества, БД – базы данных
Примечание: под БД «лекарства» понимаются синонимическая БД (содержит химическую структуру, химическое название, синонимы и некоторые свойства, включая токсичность) и БД метаболитов
Поисковая и расчетная информационная система по оценке биологической активности
(алгоритм функционирования)*

Пример оценки адекватности поисковых и расчетных информационных технологий по отношению к экспериментальным на примере тетрациклина
Некоторые виды прогнозируемой токсичности (по расчету), по которым экспериментальные данные не выявлены (возможные побочные действия):
0,923 тератоген; 0,915 эмбриотоксикант и др. (для определенных организмов)

Некоторые опасные свойства органических веществ, обнаруженных в источниках водоснабжения г.Москвы по базам экспериментальных данных или расчету (при рекогносцировочных обследованиях)
*В скобках дана вероятность проявления данного вида активности в долях
Средние концентрации – 1-100 мкг/л

Экотоксикологическая карта (на примере Истринского водохранилища)
В скобках указано количество соединений,
обнаруженных в конкретном месте отбора пробы, прояв-ляющих данный вид токсичности.
* Д/о – донные отложения

Пример квазифармакологических активностей (с вероятностью проявления) обнаруженных органических соединений (при рекогносцировочных обследованиях)

Программа GUSAR представляет собой инструмент для создания моделей на основе количественных взаимосвязях «структура-активность».
Химическая структура в GUSAR, как и в программе PASS, представлена дескрипторами, используемыми в программе PASS, и дескрипторами биологической активности, которые основаны на результатах прогнозирования в программе PASS. Программа, в том числе, позволяет прогнозировать дозы веществ, вызывающих летальный исход у половины тестируемых живых объектов, т.е. LD50.
Преимущества:
Требуется знание только структурной формулы;
ПО устанавливается локально на любой ПК;
Имеет готовые модели и обучающие выборки;
Может быстро обрабатывать большие объемы данных

Результаты расчетного определения LD50 некоторых обнаруженных органических соединений*
* Расчет произведен по программе Gusar в ИБМХ РАМН (описание программы расчета см. Lagunin A., Zakharov A., Filimonov D., Poroikov V. QSAR Modelling of Rat Acute Toxicity on the Basis of PASS Prediction // Molecular informatics. 2011. 30. p. 241 – 250)

ТОП-10 наиболее токсичных ксенобиотиков, включая лекарства, по величине ЛД50 (расчетные прогнозные значения для мышей при оральном введении)

Выводы
1. Разработана технология оценки ксенобиотического профиля водных объектов, как одного из этапов определения индивидуальной и интегративной биологической опасности веществ, включающая оптимизацию существующих методов обнаружения органических ксенобиотиков, использование информационных источников и расчетных методов типа «структура-активность».
2. Блок информационных технологий представлен в виде поисковой и расчетной информационной системы (ПРИС).
3. Приложение ПРИС к анализу ксенобиотического профиля ряда водных объектов – источников водоснабжения Москвы позволило обнаружить некоторые вещества лекарственного назначения, а также их метаболиты.
4. Введено понятие квазифармакологической активности и обнаружен ряд веществ, обладающих подобной активностью, что повышает надежность определения биологических мишеней таких веществ.
5. Предложено экотоксикологическое картирование ксенобиотического профиля и картирован ряд водных объектов.
6. Технология оценки ксенобиотического профиля принципиальна, может быть использована для формирования такого профиля и дополнительной оценки функционального назначения некоторых индивидуальных веществ, которые входят в «органическое вещество» водных объектов.

Благодарю
за внимание

Блок-схема методики пробоподготовки и анализа при скрининговом обнаружении ксенобиотиков

Анализ осуществлялся методом хромато-масс-спектрометрии с использованием газового хроматографа НР 5890 серии II с масс-селективным детектором НР 5989В. Идентификация веществ осуществлялась на основе результатов библиотечного поиска. Были использованы библиотека масс-спектров электронной ионизации национального бюро стандартов США NIST, содержащая масс-спектры около 129 тысяч соединений и библиотека масс-спектров Willey, содержащая 275 тысяч масс-спектров соединений.
Аналитические исследования
Экспериментальный масс-спектр дибутилфталата
Библиотечный масс-спектр дибутилфталата

Количество органических соединений, для которых известны значения ПДК

MNA/0: C
MNA/1: C(CN-H)
MNA/2: C(C(CC-H)N(CC)-H(C))
Дескрипторы многоуровневых атомных окрестностей – MNA (на примере никотиновой кислоты)
Филимонов Д.А., Поройков В.В. (2006) РХЖ, L, (2), 66-75.
Filimonov D.A., Poroikov V.V. (2008) In: Chemoinformatics Approaches to Virtual Screening. Eds. Alexandre Varnek and Alexander Tropsha. Cambridge (UK): RSC Publishing, 182-216.

MNA/2
C(C(CC-H)C(CC-C)-H(C))
C(C(CC-H)C(CN-H)-H(C))
C(C(CC-H)C(CN-H)-C(C-O-O))
C(C(CC-H)N(CC)-H(C))
C(C(CC-C)N(CC)-H(C))
N(C(CN-H)C(CN-H))
-H(C(CC-H))
-H(C(CN-H))
-H(-O(-H-C))
-C(C(CC-C)-O(-H-C)-O(-C))
-O(-H(-O)-C(C-O-O))
-O(-C(C-O-O))
Дескрипторы многоуровневых атомных окрестностей – MNA
Филимонов Д.А., Поройков В.В. (2006) РХЖ, L, (2), 66-75.
Filimonov D.A., Poroikov V.V. (2008) In: Chemoinformatics Approaches to Virtual Screening. Eds. Alexandre Varnek and Alexander Tropsha. Cambridge (UK): RSC Publishing, 182-216.

Токсические и фармакологические эффекты циклофосфамида (противоопухолевое вещество), прогнозируемые расчетно по программе PASS

Применение расчетных методик на примере анилина
Молекулярная диаграмма
Структурная формула
Расчет биологической активности по программе PASS:
Распределение
π-электронной плотности
0,846 нейротоксикант
0,800 канцероген группы 1
0,781 канцероген группы 2А
0,778 вызывает рвоту
0,751 депрессант
0,712 канцероген, мыши (самцы)
0,700 канцероген, мыши (самки)
0,689 канцероген, мыши
0,686 канцероген, крысы (самцы)
0,663 канцероген группы 3
0,679 вызывает гипергликемию
Анилин используется, в частности, в производстве пластмасс, красителей, искусственных каучуков, полиизоцианатов (сложных клеев, лакокрасочных покрытий) и т.д.
Некоторые свойства анилина по данным квантовохимических расчетов:
Химически активен: по ароматическому кольцу и аминогруппе; сильная гидрофобность; слабая гидрофильность (может иметь сродство к мембранам и ДНК); фотохимически неустойчив; способен к окислению (возможен переход в бензохинон с увеличением гидрофильности)

Некоторые нормотворческие меры