ПРИНЦИПИАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ
Как правило, производя «мультиспектральное» [1,2] или гиперспектральное [2-9] исследование, картирование и классификацию в UV, Vis, NIR, MIR и пр. диапазонах, аналитик-пищевик задается целью получения спектральных данных лишь как промежуточным результатом, исходя из чего считаются концентрации тех или иных веществ в аналите, ищется соответствие пиков известным агентам / производится спектральная классификация [10-14] (в том числе – в имэджинге, то есть в картировании свойств продукта [15,16]) и т.д. Однако любой результат такого рода имеет смысл только для макроскопического анализа. В то же время до середины 1990-х гг практически не шла речь о процессах на молекулярном уровне «фудомики», определяемых:
1) молекулярной информацией на уровне комплементарных взаимодействий пищевого агента (нутриента или активной добавки, металлорганического носителя эссенциального элемента, токсина) с молекулами его консумента, специфично (комплементарно) таргетируемыми при метаболизации [17-19];
2) численно-моделируемой молекулярной динамикой взаимодействия агента с биомакромолекулами [20-22], том числе – на генном уровне, что может вести к канцерогенезу [20];
3) структурным подобием добавок или иных агентов фармакологическим или токсичным веществам, определяемым методами QSAR – количественного соотношения структуры и свойств [23-26], применимыми как к белковым, в т.ч. аллостерическим воздействиям [27], так и к генетическим (мутагенез-индуцирующим) [28,29] эффектам;
4) молекулярно-биологическими / молекулярно-биофизическими эффектами, определяемых местом данной молекулы в метаболических путях (metabolic pathways) / на метаболических картах в целом [30-36];
5) молекулярными конформационными эффектами, вызываемыми агентами и добавками разного плана как на эписемантиды полимерома организма [37-39], так и на способные к индуцируемой агентами мутации семантиды [40-43] (надо сказать, данное разделение эффектов эволюционно закреплено с периода полной дифференциации / дивергенции клеточных пулов первых и вторых (семантид и эписемантид) на ранних филогенетических этапах, в условиях простоты пищевых и метаболических цепей [44]);
6) количественно-определяемыми молекулярно-биологическими эффектами пищевой матрицы [45];
7) супрамолекулярными эффектами и надмолекулярными взаимодействиями в пищевой системе с добавкой и / или организме, метаболизирующем её в ходе алиментарного акта [46-49].
Иначе говоря: эффектами молекулярной биологии, супрамолекулярной биологии [50] и, в пределе, субмолекулярной биологии Сент-Дьердьи [51-54] (в несколько более абстрактном смысле, чем закладывали в это значение журналы «Journal of Supramolecular and Cellular Biochemistry» и «Journal of Supramolecular Structure and Cellular Biochemistry»).
Однако известно, что любая целевая молекула, определяемая в дескрипторах QSAR и QSPR в рамках компьютерно-опосредованной аналитики типа COBAC [55-58], может быть охарактеризована через перечисление решений её уравнения состояния в рамках молекулярной термодинамики её метаболизации (molecular thermodynamics of metabolism [59]) либо напрямую через решение уравнений Шредингера, применяемых в настоящее время уже для анализа белков [60] (в т.ч. пищевых – по определению) и супрамолекулярных структур типа ферментов или иных комплементарно-взаимодействующих агентов с нековалентными связями в системе рецептор-субстрат [61], а также молекулярных кластеров [62], не говоря уж о более простых агентах типа гидратированного протона (отвечающего за рН пищепродукта или добавки, вплоть до рассмотрения его самого как добавки в процессах пищевого производства, фармакопеи, связанных с закислением среды) [63], который может воздействовать на уравнение состояния молекулярных (или, более физически точно – молекулярно-динамических, так как речь идёт о методе моделирования) ансамблей [64].
С позиций пищевой хемометрики, базирующейся на спектральном или масс-спектрометрическом анализе [65-71], и спектрального фингерпринтинга на базе этих данных [72] (с географической привязкой данных [73] или без – в данном случае не имеет значения), учитывая распространение квантово-химических или квантово-хемометрических подходов в COBAC-опосредованной аналитике пищи и её поллютантов (например – гербицидов [74]), не составляет труда создание средств получения решений (спектральной кластеризации по прогнозируемым типам решения уравнений состояния и уравнений Шредингера), базирующихся на суперкомпьютерной / кластерной или распределенной вычислительной базе, и порождающих методами автоматизированного порождения и проверки гипотез и смежными алгоритмами (типа GSM-методов) ответы на вопросы о патогенности, токсичности, резистентности или сенситивности (в рамках баз субмолекулярной биохимии), адекватно идеям, высказывавшимся и реализовывавшимся в 1970-е – 1980-е гг. в НИИ БИХС акад. Л.А. Пирузяном.
РАБОТЫ ШКОЛЫ АКАД. ПИРУЗЯНА
В частности, речь в перспективе идёт о гибридной «атомно-молекулярной медицине» и, в частности, по аналогии, «атмно-молекулярной фармакологии» [75-78], по определению, базирующейся / обязанной базироваться на понимании атомных и молекулярных механизмов, по определению, в пределе сводящихся к решению фундаментальных уравнений на каждом из этих уровней для каждого из действующих химических агентов или преобразующихся под их действием биологических (биохимических) агентов. На данный момент, с позиций школы акад. Пирузяна, рассматривавшей нарушения молекулярной динамики, определяемой техникой колебательной и вращательной спектроскопии, как одну из составляющих причин молекулярных патологий [79, 80], является возможным детектирование данных патологий и, по крайней мере, частичное опознание их причин вышеуказанными спектроскопическими (а ныне – и «спектрально-фингерпринтинговыми») методами. Аналогичное верно также и для ряда фармакологических, иммунологических и аллергологических агентов, биологически-активных пищевых добавок / нутриентов. Их введение в клетки и ткани, сопровождающееся биологическими или биомолекулярными эффектами, может быть детектировано тем же путем, так как сводится к тем же основным принципам молекулярных движений.
Нековалентные / координационные взаимодейтсвия, определяющие аспекты действия комплементарно и аллостерически взаимодействующих с биосистемой агентов, могут быть, с точки зрения школы акад. Пирузяна, рассмотрены только в рамках концептуального подхода т.н. «лигандной патологии» и предиктивной к ней «хелатной фармакологии» [81]. Так как биологически активные добавки, по существу, являются фармакологическими агентами, к ним также применимы эти концептуальные подходы. Вопросы стехиометрии и количественного анализа их воздействия на биомолекулярные субстраты организма, принимающего их, есть, в сущности, вопросы о соотношении «фармакологической метрологии» [82] с «физиологической метрологией» [83] (о соотношении SBGN, QSAR и QSPR [55-58]). Прогностический фактор в данных случаях основывается на полиморфизме (молекулярном полиморфизме) агентов, участвующих в метаболизации тех либо иных ксенобиотиков [84], а скрининг имеет многофакторный характер, так как в основе феноменов воздействия и элиминации лежат «мультифакториальные», по природе, процессы (и заболевания [85,86]). Применимость данного подхода, если говорить о пищевой технологии, доказывается также работами коллектива акад. Пирузяна, в частности – опубликованными уже после его смерти (по пищевым факторам развития онкологии см.: [87]). Систематические подходы к анализу и прогнозированию биологической активности химических соединений, известные с 1970-х гг. [88] в фармакологической / фармако-химической периодике, имеют право быть интегрированными в современные протоколы тестирования добавок и нутриентов (а, по существу, обязаны быть интегрированными в них, исходя из соображений биомедицинской безопасности). Первые банки данных по QSAR и QSPR (хотя сами эти направления на тот момент ещё не сформировались) были запущены в СССР коллективом Л.А. Пирузяна [89]. Один из наиболее активных в использовании подходов – прогнозирование биоактивности «подструктурным анализом» [90] – целиком соответствует и ныне применяющимся методам QSAR.
Мембранный скрининг по биологической проницаемости биоактивных структур предполагал исследование как специфических, так и неспецифических эффектов [91,92], однако, учитывая, что на мембраны оказывают влияние электронные и ядерные спины, влияющие на скорость рекомбинации свободных радикалов в биологических модельных фосфолипиды-содержащих средах и нативных тканях [93,94], а спиновая химия эффективно исследуется техникой ЭПР-спектроскопии / ЭПР-спектрометрии, то соответствующие вращательные движения, входящие в уравнения, описывающие атомную и основанную на ней молекулярную систему, могут быть и «фингерпринтируемы» по данным анализа спектров ЭПР, а соответствующие переменные введены в указанные уравнения. Спиновые компоненты, как известно, присутствуют и в уравнениях Шредингера [95-101], и в некоторых записях различных уравнений состояния [102-104] (хотя в ряде случаев в некоторых уравнениях состояния используется зависимость от момента [105-107]). Поэтому интегрировать в качестве источников опорных данных для уравнений можно практически полный спектр устройств для сбора и анализа спектральной информации.
МАСШТАБНЫЙ МУЛЬТИ- И ГИПЕР- СПЕКТРАЛЬНЫЙ СКРИНИНГ
На данный момент вычислительные мощности портативных устройств достигают уже того уровня, когда решение подобных задач не является затруднительным. Для этого требуется только достаточно полный набор спектральных данных, описывающий различные типы интрамолекулярных конформационных и т.п. движений. Соответственно, можно создать программно-аппаратный комплекс – «фабрику данных для фингерпринтинга» – с серийным широкодиапазонным (не только от радиочастот или IR до UV, но максимально полная номенклатура по всему спектру по всем возможным критериям анализа) конвейерным устройством «спектрохимической» диагностики, который будет давать возможность характеризации типов или мод колебательной динамики, “патогномоничных” диагностически-значимых термов для молекулярной, супра- и суб-молекулярной диагностики (если речь идёт о поиске во вращательных и колебательных спектрах, в рамках поздних задумок школы акад. Пирузяна). Не требует дополнительных пояснений тот факт, что разные длины волн относятся к описанию разных типов движений: колебательные, вращательные, электронные переходы – в зависимости от диапазона спектроскопии. Поэтому гамильтонианы тестируемых соединений могут быть изучены максимально полно. Точно такую же систему без использования ЦКП можно внедрить при эмпирическом поиске решения ключевых уравнений встречающихся в пищевой промышленности или в синтезе фармакофоров.
Разработаны технологии структурного анализа, основанные на применении различных термов. Если для полноты данных добавить спектрополяриметрию / спектроскопию магнитного кругового дихроизма и т.п. методы, связанные с поляризацией и иной анизотропией молекулярных сред, то объём переменных критически возрастет до состояния табулированного описания полных решений соответствующих уравнений (систем уравнений) с графической визуализацией в экстремально большом количестве переменных.
Таким образом, агент-аналит представляет собой действующий фактор в той мере, в какой он представляет собой набор мод соответствующих переменных и зависимостей. То есть, иначе говоря, приоритетной задачей аналитика данных в области пищевого контроля является получение комплексных данных об этих значениях и простейших решениях из спектральных измерений с последующей интерпретацией их в рамках химико-физического теоретического формализма. Это требует применения развитой вычислительной химии, реализуемой только с применением достаточно робастной и параметрически-развитой компьютерной техники.
ТЕХНИКО-ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ ПРОБЛЕМЫ
Вполне очевидно, однако, что ни один пищевик-биоаналитик или лаборант-клиницист (и даже, в наивысшем случае, бионформатик-практик) не преследует такой задачи и не смог бы её решить в адекватные проблеме сроки, тем более – on-line, синхронно с получением спектральных, структурых данных на приборе. Поэтому, в идеальном случае, в практику должны быть внедрены программные пакеты, а лучше – программно-аппаратный комплекс, гибридизуемый с большим количеством оборудования, прямой задачей работы которого будет являться получение данных такого рода.
Естественно, однако, что в таком случае удобство редукции переменных до обеспеченного скоростью операций минимума, должно быть утеряно, поэтому, с целью увеличения репрезентативности подобных данных потребуется создание систем «data mining» – расшифровки данных, их визуализации и интерпретации. В таком случае возникнет потребность в объемлющем все аспекты молекулярной статики и динамики (во всех областях частотной иерархии) результате, которым может являться только полноценное численное решение указанных уравнений.