КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ ВЗАИМОСВЯЗИ БИОХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА СЛЮНЫ И ХАРАКТЕРИСТИК ИНФРАКРАСНЫХ СПЕКТРОВ ПОГЛОЩЕНИЯ

ВАК 14.03.2010 Клиническая лабораторная диагностика
УДК 61 Медицина. Охрана здоровья
ГРНТИ 76.03 Медико-биологические дисциплины
ОКСО 31.02.03 Лабораторная диагностика
ББК 54 Клиническая медицина
ТБК 57 Медицина. Фармакология
BISAC MED047000 Laboratory Medicine

Язык материала:

русский

Ключевые слова:

слюна, биохимия, инфракрасная спектроскопия, корреляционный анализ

Аннотация и ключевые слова

Аннотация (русский):
Проведено сопоставление характеристик инфракрасных спектров (высота, площадь полос поглощения) с биохимическим составом на примере слюны человека. Установлены корреляции как отдельных полос поглощения, так и их комбинаций с рядом биохимических показателей слюны. Предложено обоснование выявленных закономерностей исходя из метаболических особенностей данной биологической жидкости.

Ключевые слова:
слюна, биохимия, инфракрасная спектроскопия, корреляционный анализ

Текст

Метод инфракрасной (ИК) спектроскопии достаточно широко распространен для анализа как биологических тканей, так и биологических жидкостей [1]. Биологические жидкости включают мочу, слюну, кровь, желчь, сок поджелудочной железы, грудное молоко и слезы. В настоящее время большое количество исследователей применяют ИК спектроскопию для выявления различных патологических состояний организма человека [2]. Однако, зачастую авторы ограничиваются сравнением спектров, полученных для разных групп пациентов, делая акцент на различиях, но не вдаваясь в механизм происходящих изменений. Тем не менее, необходимо выявить корреляции между отдельными полосами в ИК спектрах и биохимическим составом образца, чтобы понимать, какие метаболические изменения в организме могут повлиять на изменение вида спектра, что в свою очередь поможет правильнее интерпретировать результаты. В данной работе в качестве модельной биологической жидкости выбрана слюна [3]. Целью работы являлось выявление корреляционных взаимосвязей биохимического состава слюны и характеристик ИК спектров.

Материал и методы

В исследование включены 298 здоровых добровольцев. У всех участников проводили забор слюны в количестве 5 мл. Образцы слюны собирали утром натощак путем сплевывания в стерильные пробирки, центрифугировали при 7000 об/мин. Образцы объемом 50 мкл высушивали на подложке из селенида цинка в термостате при 37°С. ИК-спектры поглощения регистрировали на ИК-Фурье-спектрометре «ФТ-801» (СИМЕКС) в диапазоне 500-4000 см^-1.

Для каждой группы вычислялись следующие данные: наличие полосы поглощения (ПП) "да/нет", положение ПП (отклонение относительно среднего значения или относительно табличного значения положения пика), высота пика и площадь. Кроме того, для каждой группы были накоплены данные биохимического анализа (34 показателя) [4]. Теснота корреляционной связи определяется по коэффициенту корреляции (r): сильная (*) — r = ±0,7 до ±1, средняя (#) — r = ±0,3 до ±0,699, слабая — r = 0 до ±0,299.

Результаты и обсуждение

На первом этапе исследования были получены ИК спектры слюны и выбраны 38 полос поглощения, которые встречаются на большинстве спектров. Пример ИК спектра слюны приведен на рис. 1.

$Описание: G:\ПУБЛИКАЦИИ\Публикации 2018\Опубликовано_2018\ЖПС_3_2018\Бельская_рис.1.TIF$ Рис. 1 Пример ИК спектра слюны.

Для каждой полосы полглощения были рассчитаны коэффициенты корреляции с биохимическим составом слюны, который включал показатели минерального, белкового, липидного обмена, активность ферментов, показатели липопероксидации и эндогенной интоксикации (табл. 1).

Таблица 1 Корреляционные взаимосвязи ПП в ИК спектрах слюны.

ПП, см^-1	Биохимический показатель	Интерпретация спектра	Высота	Площадь
743	Роданиды	Белки (амид V, NH)	0,53	0,50
986	Молекулы средней массы (МСМ 280/254 нм)	Нуклеиновые кислоты, белки (νPO₄)	0,53	0,55
986	Каталаза	Нуклеиновые кислоты, белки (νPO₄)	0,51	0,50
1437	Супероксиддисмутаза (СОД)	δ(CH₂), липиды, жирные кислоты; δ(CH) полисахариды	0,51	0,52
1473	Триеновые конъюгаты	Белки, липиды (δCH₂)	0,60	0,57
1490	Триеновые конъюгаты	Белки (νCC, δCH)	0,56	0,55
1490	Мочевина	Белки (νCC, δCH)	0,56	0,55
1509	Триеновые конъюгаты	Белки (CH)	0,58	0,53
1637	Альбумин	Амид I (β-складчатая структура)	0,55	0,56
	α-аминокислоты		0,86	0,85
	Хлориды		0,73	0,71
	Гаммаглутамилтрансфераза (ГГТ)		0,67	0,65
	Сиаловые кислоты		0,51	0,49
1653	Молекулы средней массы (МСМ, фракция 254 нм)	Амид I (νCO, δCN, δNH) белки в конформации α-спирали	0,51	0,54
1653	Молекулы средней массы (МСМ, фракция 280 нм)	Амид I (νCO, δCN, δNH) белки в конформации α-спирали	0,51	0,54
1749	Триеновые конъюгаты	νCO липиды, триглицериды, полисахариды	0,65	0,63
1749	Супероксиддисмутаза (СОД)	νCO липиды, триглицериды, полисахариды	0,52	0,50
2060	Роданиды	SCN^- тиоцианаты	0,57	0,58
	Лактат		0,87	0,85
	Калий		0,69	0,57

Показано, что не все выбранные полосы коррелируют с тем или иным показателем биохимического состава слюны, что может быть обусловлено отсутствием в перечне определяемых веществ ряда показателей, а также сложным характером спектра. Для ряда ПП наблюдается корреляция с несколькими биохимическими показателями, что также свидетельствует о сложной и неоднозначной структуре спектра. Сильные корреляции выявлены для ПП амида I с содержанием α-аминокислот, что вполне закономерно, а также с уровнем хлоридов, которые могут влиять на конформационную структуру белка и смещать его изоэлектрическую точку. Сильная корреляция ПП тиоцианат-ионов с уровнем лактата, по-видимому, обусловлена ролью тиоцианатов в антибактериальной защите с участием пероксидаз слюны, в том числе лактопероксидазы и миелопероксидазы. Остальные корреляции являются корреляциями средней силы и вполне обоснованы исходя из метаболических особенностей слюны человека.

На следующем этапе исследования были рассчитаны все возможные отношения высот и площадей ПП в ИК спектрах слюны для поиска сильных корреляций с биохимическими показателями. Этот этап также необходим, чтобы исключить дополнительную необходимость нормировки спектров и коррекции базовой линии, что зачастую делает невозможным сопоставление данных по спектрам, полученных разными авторами. По результатам расчетов выявлено больше сильных корреляций, чем только для высот и площадей ПП (табл. 2).

Таблица 2 Коэффициенты корреляции биохимических показателей слюны и комбинаций высот и площадей ПП в ИК спектрах.

Отношение высот ПП, см^-1	Биохимический показатель	r	Отношение площадей ПП, см^-1	Биохимический показатель	r
h1542/h2060	Общий белок	0,89	s1473/s1455	Натрий	0,98
h1542/h2060	Калий	0,87	s1749/s1647	Сиаловые кислоты	0,91
h1542/h2060	Мочевина	0,76	s1653/s2932	Пировиноградная кислоты	0,79
h1542/h2060	ЛДГ	0,72	s2932/s929	Мочевая кислота	0,75
h2932/h2060	Лактат	0,95	s1637/s616	Альбумин	0,75
h1637/h3097	α-аминокислоты	0,81	s1647/s1437	Имидазольные соединения	0,7
h1637/h3097	ГГТ	0,76
h855/h771	Натрий	0,73
h855/h771	СОД	0,71
h1637/h616	Хлориды	0,71
h2060/h1244	Сиаловые кислоты	0,70
h1490/h1772	Триеновые конъюгаты	-0,72
h1772/h1542	Роданиды	-0,73

Показано, что при расчете соотношений высот и площадей ПП выявляются корреляции с биохимическими показателями, которые не были выявлены на предыдущем этапе (табл.2). Так, дополнительно выявлены корреляции с уровнем мочевой и пировиноградной кислот, натрием, общим белком и имидазольными соединениями. Это расширяет возможности интерпретации спектров в их биомедицинском приложении.

Заключение. Проведено сопоставление характеристик ИК спектров (высота, площадь полос поглощения) с биохимическим составом на примере слюны человека. Установлены корреляции как отдельных полос поглощения, так и их комбинаций с рядом биохимических показателей слюны. Предложено обоснование выявленных закономерностей исходя из метаболических особенностей данной биологической жидкости.

Список литературы

1. Z. Movasaghi, S. Rehman, I. ur Rehman. Applied Spectroscopy Reviews, 43, N 2 (2008) 134-179; https://doi.org/10.1080/05704920701829043

2. A.A. Bunaciu, H.Y. Aboul-Enein, Ş. Fleschin. “Vibrational Spectroscopy in Clinical Analysis”. Applied Spectroscopy Reviews. 2015. 50(2): 176-191.

3. L.M. Rodrigues, T.D.M. Alva, H. da Silva Martinho, J.D. Almeida. “Analysis of saliva composition in patients with burning mouth syndrome (BMS) by FTIR spectroscopy”. Vibrational Spectroscopy. 2019. 100: 195–201.

4. Bel’skaya L.V., Sarf E.A., Solomatin D.V. Age and gender characteristics of IR spectra of normal human saliva. Applied Spectroscopy. 2020 https://doi.org/10.1177%2F0003702819885958

Отправить рукопись

Цитировать

Подтверждение

Регистрация