Ввиду непрерывного расширения ассортимента и объема применяемых органических химических соединений в промышленности, сельском хозяйстве и медицине, приобретает особую значимость оценка токсического их воздействия на окружающую среду и обитающие в ней живые организмы. К сожалению, только небольшая часть уже используемых соединений имеет какие-либо экспериментальные токсикологические характеристики. Это связано со значительной стоимостью таких экспериментальных оценок и необходимостью привлечения больших количеств живых подопытных объектов. Существенно улучшить сложившуюся ситуацию может проведение систематических исследований количественных взаимосвязей между структурой соединений и их активностью (КССА) с последующим использованием результатов моделирования для расчета токсичности новых веществ.

Среди тест-объектов для оценки токсического воздействия химических соединений на окружающую среду часто используют водные организмы, включая различные бактерии, рыбы, рачки. Подавляющая часть опубликованных обширных КССА исследований с указанными водными организмами в настоящее время связана с острой токсичностью с использованием экспериментальных значений LC50 (концентрации соединений, приводящие к гибели 50 % испытываемых организмов в течение установленного периода времени). Одним из направлений работы Отдела компьютерного молекулярного дизайна ИФАВ РАН является КССА моделирование токсичности органических соединений для водных организмов [1–3]. В качестве активности использовались данные по острой токсичности по отношению к рыбам: гуппи (Г) (Poecilia reticulata), тупоголовому гольяну (ТГ) (Pimephales promelas), радужной форели (РФ) (Oncorhynchus mykiss) и рачкам дафнии магна (Daphnia magna) (ДМ). В результате этой работы были получены устойчивые прогностические классификационно-регрессионные КССА модели острой токсичности большого ряда органических соединений по отношению к указанным биологическим объектам на основе концепции структурного и физико-химического сходства [1–3]. В случае ДМ сотрудничество с Институтом озероведения РАН привело к обширному КССА исследованию с использованием современных компьютерных технологий на базе собственных экспериментальных данных по острой токсичности для 443 органических соединений [4].

Острая токсичность оценивается как результат воздействия химических соединений на организмы в течение короткого периода времени и является важной характеристикой при экстремальных ситуациях. Не менее важной характеристикой опасности химических соединений для окружающей среды является хроническая токсичность, связанная с длительным воздействием веществ на тестируемый организм. Такие воздействия могут быть вызваны деятельностью химических предприятий и промышленности в целом. Количественная оценка хронической токсичности является намного более длительной и дорогостоящей процедурой по сравнению с острой токсичностью. В качестве количественной меры хронической токсичности обычно используются концентрации соединений, при которых эффект не наблюдается (NOEC, No Observed Effect Concentration).

В настоящее время, как было отмечено в публикациях [5–7], нет стабильных предсказательных КССА моделей хронической токсичности химических соединений для рыб, особенно с использованием ясных физико-химических дескрипторов, а созданная в Агентстве окружающей среды США компьютерная программа ECOSAR [8] оценивает величины NOEC на основе параметра липофильности Kow (коэффициент распределения вещества в системе н-октанол – вода) или фиксированного соотношения LC50/NOEC весьма приближенно.

Цель исследования: настоящее сообщение посвящено КССА моделированию хронической токсичности органических соединений для рыб на основе ряда физико-химических дескрипторов, включая экспериментальные и рассчитанные величины липофильности.

Материалы и методы исследования

В работе использовались данные по хронической токсичности log(NOEC) (NOEC, ммоль/л, время воздействия 21 день) 29 соединений по отношению к тупоголовому гольяну, взятые из работы [9]. Величины острой токсичности log(LC50) (LC50, ммоль/л, 96 час. для гуппи, тупоголового гольяна, радужной форели и LC50, ммоль/л, 24 часа для рачка дафния магна заимствованы из публикаций [1, 4]).

Для описания структуры химических соединений было использовано 5 физико-химических дескрипторов, рассчитанных на основе ряда компьютерных программ: logPslip – десятичный логарифм расчетного коэффициента распределения вещества в системе октанол – вода (Slipper[10]), AlogP – десятичный логарифм расчетного коэффициента распределения вещества в системе октанол – вода (DRAGON[11], методика расчета Ghose – Crippen), MlogP – десятичный логарифм расчетного коэффициента распределения вещества в системе октанол – вода (DRAGON[11], методика расчета Moriguchi), α – молекулярная поляризуемость (Å3) (HYBOT[13]), ∑Ca – сумма Н-акцепторных свободноэнергетических дескрипторов (HYBOT [13]). Кроме того, в работе были использованы экспериментальные величины logKow, взятые из статьи [9].

Все статистические расчеты были выполнены с помощью программы SVD [12]. В качестве статистических характеристик в настоящей работе фигурировали: N – число соединений, R2 – квадрат коэффициента корреляции, R2cv – квадрат коэффициента корреляции при кросс-валидации с выбором по одному, RMSE-среднеквадратичная ошибка, RMSEcv – среднеквадратичная ошибка при кросс-валидации с выбором по одному, F – критерий Фишера.

Результаты исследования и их обсуждение

Одним из методов оценки хронической токсичности органических соединений является определение её связи с липофильностью. Так, в работе [9] была получена модель зависимости хронической токсичности 19 соединений, составляющих обучающую выборку, от экспериментальных величин липофильности с хорошими статистическими характеристиками. Нами была подтверждена работоспособность этой модели для расширенного ряда из 29 веществ, включая тестовую выборку из 10 соединений:

log(NOEC)ТГ = 0,71(±0,14) –

– 0,913(±0,046) logKowэксп, (1)

N = 29; R2 = 0,935; R2cv = 0,924;

RMSE = 0,30; RMSEcv = 0,32; F = 388,6.

Статистические критерии уравнения (1) очень хорошие. При этом значение RMSEcv составляет примерно 10 % от общего интервала изменения NOEC в изученном ряду соединений. Это свидетельствует об устойчивом характере выявленной корреляции. Вместе с тем эта модель имеет два существенных недостатка. Во-первых, это соотношение не «структура – свойство», а «свойство – свойство», и понять механистическое содержание этой корреляции весьма затруднительно. Во-вторых, в уравнении (1) используется экспериментально определенный параметр Kow. Это означает, что для оценки хронической токсичности нового соединения необходимо его синтезировать, затем измерить величину Kow и после этого использовать уравнение (1) для расчета величины log(NOEС).

Следует отметить, что второй недостаток уравнения (1) достаточно легко устраним. В настоящее время существует целый ряд компьютерных программ, рассчитывающих коэффициенты распределения в системе н-октанол – вода. Уравнения, связывающие эти дескрипторы с хронической токсичностью, представлены ниже:

log(NOEC) ТГ = 0,78(±0,21) –

0,920(±0,066) logPslip, (2)

N = 29; R2 = 0,877; R2cv = 0,855;

RMSE = 0,42; RMSEcv = 0,44; F = 159,9,

log(NOEC) ТГ = 1,01(±0,17) –

1,034(±0,057) MlogP, (3)

N = 29; R2 = 0,925; R2cv = 0,915;

RMSE = 0,33; RMSEcv = 0,34; F = 332,3,

log(NOEC) ТГ = 0,85(±0,16) –

1,065(±0,058) AlogP, (4)

N = 29; R2 = 0,927; R2cv = 0,915;

RMSE = 0,32; RMSEcv = 0,34; F = 341,0.

Из полученных данных следует, что в случае использования значений коэффициента распределения октанол – вода, рассчитанных программой SLIPPER, коэффициенты уравнения (2) практически совпадают с коэффициентами уравнения (1). Однако статистические критерии несколько хуже. В уравнениях (3) и (4) коэффициенты несколько отличаются от коэффициентов уравнения (1). При этом статистические критерии уравнений (1), (3) и (4) практически одинаковы. Полученные результаты демонстрируют возможность замены экспериментальных значений липофильности на соответствующие расчетные величины.

Другой способ оценки хронической токсичности химических соединений связан с ее корреляцией с соответствующими данными по острой токсичности. Сопоставление данных публикаций [1] и [9] позволило выявить 20 соединений, имеющих общие данные по острой и хронической токсичности при воздействии на тупоголового гольяна. Соответствующее уравнение приведено ниже:

log(NOEC)ТГ = –1,01(±0,07) +

+ 1,051(±0,063) log(LС50)ТГ, (5)

N = 20; R2 = 0,939; R2cv = 0,926;

RMSE = 0,27; RMSEcv = 0,29; F = 277,6.

Статистические критерии уравнения (5) лучше по сравнению с уравнениями (1)–(4). А коэффициенты уравнения (5) свидетельствуют о том, что концентрация порога чувствительности хронической токсичности NOEC для тупоголового гольяна примерно в 10 раз ниже концентрации острой токсичности (LС50)ТГ.

В работе [1] были установлены хорошие корреляции межвидовой острой токсичности для различных рыб. Поэтому в этой работе мы решили также использовать данные (таблица) не только тупоголового гольяна, но и радужной форели, гуппи и дафнии магна [4].

Результаты корреляции острой токсичности указанных рыбок и рачка дафния магна с хронической токсичностью для тупоголового гольяна приведены ниже:

log(NOEC)ТГ = –1,03(±0,08) +

+ 1,05 (±0,07) log(LС50)Г, (6)

N = 19; R2 = 0,934; R2cv = 0,920;

RMSE = 0,30; RMSEcv = 0,31; F = 238,7,

log(NOEC)ТГ = –0,37(±0,25) +

+ 1,10(±0,15) log(LС50)РФ, (7)

N = 9; R2 = 0,888; R2cv = 0,786;

RMSE = 0,30; RMSEcv = 0,36; F = 55,7,

log(NOEC)ТГ = –1,54(±0,08) +

+ 0,85(±0,07) log(LС50)ДМ, (8)

N = 17; R2 = 0,912; R2cv = 0,889;

RMSE = 0,30; RMSEcv = 0,32; F = 157,0.

Статистические характеристики уравнений (5)–(7) имеют близкие значения. При этом угловые коэффициенты практически совпадают. А уменьшение величины свободного члена для радужной форели (уравнение (7)) может быть связано с небольшим объёмом выборки. В случае же корреляции дафнии и тупоголового гольяна можно утверждать наличие существенной разницы в значениях коэффициентов корреляции по сравнению с аналогичными параметрами уравнения для гуппи и тупоголового гольяна (ср. (6) и (8)). Что, очевидно, связано с существенным отличием в строении этого водного организма и рыб.

Следует также отметить, что уравнения (5)–(8) отражают взаимосвязь свойство – свойство, и для их использования необходима оценка экспериментальных значений острой токсичности соединений в отношении рыбок или рачка. Это существенно ограничивает применимость указанных уравнений для практической работы по изучению хронической токсичности.

Разумной альтернативой для КССА моделей «свойство – свойство» являются модели «структура – свойство» с использованием теоретически рассчитываемых дескрипторов для описания структуры. Ранее в работе [1] были получены статистически значимые регрессионные модели между двумя физико-химическими дескрипторами: α и ∑Ca и острой токсичностью ряда органических соединений по отношению к гуппи, тупоголовому гольяну, радужной форели и дафнии магна.

Это послужило основанием в данной работе для установления корреляции хронической токсичности тупоголового гольяна с указанными дескрипторами. Соответствующее уравнение приведено ниже:

log(NOEC)ТК = 0,48(±0,21) –

– 0,220(±0,010)α + 0,89(±0,10)∑Ca, (9)

N = 29; R2 = 0,899; R2cv = 0,823;

RMSE = 0,39; RMSEcv = 0,48; F = 116,2.

Статистические критерии уравнения (9) весьма хорошие, RMSE близко к ошибке экспериментального определения. Достоинством этого уравнения является то, что для его конструирования не требуются экспериментальные значения. Кроме того, возможно обсуждение механистического содержания эффекта хронической токсичности. Коэффициенты при используемых двух физико-химических дескрипторах имеют противоположные знаки. И поскольку сами значения дескрипторов всегда имеют положительное значение, можно утверждать, что эффекты, описываемые этими дескрипторами, компенсируют друг друга. При этом молекулярная поляризуемость, имея отрицательное значение коэффициента, приводит к уменьшению NOEC и к увеличению хронической токсичности. В то время как Н-акцепторная способность органических соединений увеличивает величину NOEC, что уменьшает хроническую токсичность. Представляется, что полученная механистическая модель, основанная на двух дескрипторах, может использоваться для целенаправленного моделирования вкладов указанных взаимодействий с целью получения оптимальных результатов.

Выводы

Таким образом, в данном исследовании были разработаны КССА модели хронической токсичности органических соединений неспецифического действия на водные организмы, основанные на использовании:

1) экспериментальных значений коэффициента распределения соединений в системе октанол – вода;

2) экспериментальных значений острой токсичности тупоголового гольяна, гуппи, радужной форели и рачка дафния магна;

3) физико-химических дескрипторов.

Работа выполнена в рамках Государственного задания ИФАВ РАН 2019 г. (тема № 0090-2019-0004).