4 декабря 2014

Методы теоретической классификации ХС и методы биодатчиков

Некоторый вклад в определение ростостимулирующей активности смогут внести методы теоретической (расчетной) классификации ХС и методы биодатчиков, испольующие предварительное обучение, для тех классов ХС, прототипы которых уже «известны» системе (среди них могут быть такие хорошо известные стимуляторы роста, как нафтеновые, индолилуксусные и арахидоновые кислоты и др.).

Основную сеть для «отлова» ХС с ростостимулирующей активностью составляют алгоритмы, полученные с помощью эвристических подходов и эпиморфного моделирования.

В АСК ХС используется эвристический алгоритм определения этого вида активости по влиянию ХС на ионный гомеостаз, и возможно применение алгоритма, основанного на методе межклеточных контактов. К эвристическим алгоритмам определения ростостимулирующей активости можно добавить алгоритм, использующий результаты определения влияния ХС на поверхностное натяжение на границе среды.

К числу алгоритмов, использующих эпиморфное моделирование, можно отнести прямое определение ростостимулирующей активности на бактериях (по влиянию на скорость роста микроколоний), на дрожжах, клетках хлореллы и лимфоцитах — по влиянию на скорость прироста массы клетки.

Прямое определение дает точное указание на наличие этой активности у ХС в условиях эксперимента на тест-объектах, входящих в состав базы системы классификации, точнее, это определение указывает на стимуляцию синтеза белков у дрожжей, хлореллы, лимфоцитов и скорость образования колоний у микроорганизмов.

Нам становятся известны дозовые и отчасти временные зависимости ростостимулирующей активности ХС. Казалось бы, этого достаточно, однако вполне возможно, что вещество в условиях эксперимента не проявит ростостимулирующей активности, хотя в иных оно будет ее проявлять. Так, например, известно, что твины, будучи добавлены в среду и находясь там постоянно, не стимулируют рост, тогда как, если их после добавления быстро удалить из среды, проявляют заметную ростостимулирующую активность. Обладают эти вещества искомой активностью и in vivo, например, при нанесении на кожу, когда они достаточно быстро всасываются и «уходят» из эпителия.

Все эти сведения мы получим, сопоставляя дозовые зависимости влияния ХС на ионный гомеостаз и энергетику клеток и тканей.

При этом круг объектов будет значительно шире, чем при прямом определении на эпиморфных моделях, так как многие из дополнительных методов существенно технологичнее, чем методы определения прямого эффекта. Следовательно, мы значительно детальнее устанавливаем объектную специфичность ростостимулирующего действия ХС и, что особенно важно, включаем сюда тканевую специфичность.


«Биологически активные вещества»,
Г.М.Баренбойм, А.Г.Маленков





Моделирование состояний — задача, которую для большинства случаев еще предстоит решать. Только АСК ХС обладает достаточной производительностью, чтобы установить характер и степень адекватности состояний модели in vitro и состояний in vivo в отношении большого массива ХС. Поэтому мы вынуждены ограничиться пока лишь кратким упоминанием основных способов создания моделей состояний. Первый способ состоит в том, что…

2- й пример. Пусть энергетика клетки является той системой, которую требуется представить параметрически. Набор состояний порожден в ходе морфогенетических процессов (нормальных и патологических) на основе, например, ткани печени. Самой экономной (а именно к наиболее экономному, но полному представлению всегда и следует стремиться) системой параметров будет в этом случае, вероятно, следующая: отношение активности суммарной гексокиназы к…

Рассмотрим на примерах, как можно определить систему представительных характеристик и параметров для спектра состояний и моделировать эти состояния: 1-й пример. Пусть межклеточный контакт является той биофизической системой, которую надо описать параметрически. Пусть объектами являются эпителиальные ткани лабораторных животных (или человека) во всем их разнообразии, порождаемом морфогенетическими, физиологическими и генетико-популяционными процессами. В качестве основной характеристики межклеточного…

Активность этого фермента существенно детерминируется генетически. В распределении популяции людей по активности этого фермента существуют два максимума, соответствующие низкой и высокой активности фермента; это можно рассматривать как отражение «генетически определенных состояний». Определив у ХС способность образовывать комплексы с медью, можно предсказать опасность того, что при длительном употреблении этот препарат может вызвать лекарственную волчанку у лиц…

Учет всех подобных особенностей реакций организма на ХС с определенным видом активности в зависимости от состояния, даже в форме вероятностного предсказания, имеет очень большое практическое значение. Такое предсказание может сделать гораздо более содержательными и одновременно дешевыми последующие испытания на животных, более безопасными клинические испытания и дальнейшее клиническое использование. Вместе с тем очевидно, что в общем…