В работе В. М. Юрина (1980) рассмотрен качественно характер изменения ионной проницаемости мембран для группы фармакологических препаратов и молекулярных «инструментов».
Так, например, имидазол (минимальная концентрация 10-4М) снижает проницаемость для ионов калия, натрия и хлора, ГАМК (10-4М) делает то же самое (за исключением иона натрия); пропазин (10-6М) и барбитал (10-3М) повышают проницаемость иона натрия и т. д. Эти данные используются в общей классификации вместе с другими параметрами.
Дальнейшее подтверждение возможности классификации широких групп ХС по их влиянию на неспецифическую модель можно найти в работах В. И. Поротикова и др. (1980). Этот цикл работ выполнен на трабекулах предсердия лягушки с использованием метода фиксации потенциала и нуль-изоклин при анализе экспериментальных данных. Трабекулы сердца лягушки — эпиморфная модель для определения ряда кардиотропных активностей, в частности антиаритмиков.
И в этом качестве модель очень хорошо показала свою эффективность. В. И. Поротикову не только удалось найти четкий алгоритм для определения антиаритмической активности, но и обнаружить ряд новых антиаритмиков.
Однако принципиально более интересно другое: на предсердии лягушки удалось четко классифицировать и местные анестетики и нейротропные и психотропные соединения разных классов.
Например, оказалось, что психостимуляторы увеличивают входящий натрий-кальциевый ток, а представители всех других испытанных классов фармакологических препаратов (всего 20 классов) действуют наоборот, причем каждый класс по-своему.
Местные анестетики уменьшают именно натриевый входящий ток, а антиаритмики уменьшают выходящий калиевый ток.
Изучение классификационных возможностей эритроцитов, клеток нителлы и трабекул предсердия показало, что при правильно подобранном многопараметрическом описании реакций на ХС неспецифические модели позволяют хорошо классифицировать вещества по их механизму действия.
А как правило, вещества с определенным механизмом действия (в данном случае на мембраны) относятся к одному и тому же фармакологическому классу. Фармакологический класс может быть представлен несколькими различными по механизму действия группами веществ. В этом случае алгоритм прогноза будет иметь вид логической суммы из элементарных алгоритмов, основанных на единстве механизма действия.
Таким образом, описанный выше подход дает достаточно детальное и точное предсказание фармакологической активности.
Практическое значение такого подхода и возможности его реализации рассмотрены нами в последующем изложении.
«Биологически активные вещества»,
Г.М.Баренбойм, А.Г.Маленков