МУЛЬТИСЕНСОРНЫЙ ЦВЕТОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРЕПАРАТОВ ДИДРОГЕСТЕРОНА, ТРОКСЕРУТИНА И АДЕМЕТИОНИНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ШТРИХ-КОДОВ

Цель. Разработка универсального экспрессного и доступного способа определения дидрогестерона, троксерутина и адеметионина в лекарственных препаратах методом мультисенсорной цифровой цветометрии с использованием уникального двумерного кода. Разработанный подход может быть применен для быстрого выявления фальсификатов лекарственных средств на предварительном этапе анализа (до использования более дорогого специализированного оборудования).

Материалы и методы. Для реализации предложенного подхода использованы субстанции дидрогестерона («Эбботт Биолоджикалз Б.В.», Нидерланды), троксерутина (АО «Интерфарма», Прага, Чехия), адеметионина (ООО «Фармамед», Москва, Россия), капсулы троксерутина 300 мг (ООО «Пранафарм», Самара, Россия), лиофилизат для приготовления раствора для внутривенного и внутримышечного введения «Гептрал»^® (адеметионин) 400 мг («Эбботт Лэбораториз», ГмБХ, Германия), таблетки «Дюфастон»^® (дидрогестерон) 10 мг («Эбботт Хелскеа Продактс Б.В.», Нидерланды). Метод мультисенсорной цветометрии реализован с использованием следующего набора из 8 сенсоров (C₁-C₈): интактный раствор – 96% (v/v) водный раствор этанола – C₁; 1 мМ спиртовой раствор антрахинонового зеленого (CAS#4403-90-1) – C₂; 0,2% водный раствор 3-метилбензотиазолинон-гидразона (CAS#1128-67-2) – C₃; 0,2% водный раствор метилоранжа (CAS#547-58-0) – C₄; 1 мМ спиртовой раствор сульфородамина B (CAS#3520-42-1) – C₅; 1 мМ спиртовой раствор 1-гидроксипирена (CAS#5315-79-7) – C₆; 1 мМ спиртовой раствор красного очаровательного AC (CAS# 25956-17-6) – C₇; 1 мМ водный раствор железа (III) хлорида – C₈. В качестве основы для чипа использовали прозрачные планшеты из полипропилена с плоским дном на 96 ячеек, объем ячейки – 350 мкл (Thermo Fischer Scientific, США, кат. № 430341). Для получения растровых изображений применяли офисный планшетный сканер Epson Perfection 1670 (CCD-матрица) со съемной крышкой. Полученные цифровые изображения ячеек обрабатывали в программе ImageJ (Wayne Rasband, National Institutes of Health, USA; http://imagej.nih.gov/ij) с использованием цветовой модели RGB 24 бит (8 бит на канал).

Результаты. Адекватность разработанного подхода подтверждена при анализе вышеперечисленных лекарственных препаратов. Показано, что полученные результаты не имеют статистически значимых отличий от величин, определённых спектрофотометрическим методом.

Заключение. Показана возможность использования мультисенсорной цифровой цветометрии для фармацевтического анализа. Разработанные способы определения действующих веществ могут служить хорошим дополнением к более дорогостоящим традиционным методам.

1. Апяри В.В., Горбунова М.В., Исаченко А.И., Дмитриенко С.Г., Золотов Ю.А. Использование бытовых цветорегистрирующих устройств в количественном химическом анализе // Журнал аналитической химии. – 2017. – Т. 72, № 11. – С. 963–977. DOI: 10.7868/S0044450217110019

2. Иванов В.М., Моногарова О.В., Осколок К.В. Возможности и перспективы развития цветометрического метода в аналитической химии // Журнал аналитической химии. – 2015. – Т. 70, № 10. – С. 1011-1025. DOI: 10.7868/S0044450215100114

3. Моногарова О.В., Осколок К.В., Апяри В.В. Цветометрия в химическом анализе // Журнал аналитиче-ской химии. – 2018. – Т. 73, № 11. – С. 857–867. DOI: 10.1134/S0044450218110063

4. Химченко С.В., Экспериандова Л.П. Цветометрия в инструментальном и визуальном тест-анализе. Lam-bert Academic Publishing. – 2014. – 220 с.

5. Шульц Э.В., Моногарова О.В., Осколок К.В. Цифровая цветометрия: аналитические возможности и пер-спективы использования // Вестник Московского университета. Серия 2: Химия. – 2019. – Т. 60, № 2. – С. 79–87.

6. Черноусова О.В., Рудаков О.Б. Цифровые изображения в аналитической химии для количественного и качественного анализа // Химия, физика и механика материалов. – 2019. – Т. 21, № 2. – С. 55-125.

7. Погоцкая А.А., Бузук Г.Н. Применение сканера и компьютерных программ цифровой обработки изобра-жений для количественного определения алкалоидов в листьях маклеи сердцевидной // Вестник фармации. – 2009. – Т. 46, № 4. – С. 32-38.

8. Ершик О.А., Бузук Г.Н. Применение сканера и компьютерных программ цифровой обработки изображе-ний для количественного определения фенольных соединений корневищ с корнями сабельника болотного // Вестник фармации. – 2008. – Т. 42, № 4. – С. 6-12.

9. Иванкова М.Н., Бузук Г.Н. Цветометрический метод определения состава порошков из лекарственного растительного сырья // Вестник фармации. – 2010. – Т. 50, № 4. – С. 22-28.

10. Вернигорова М.Н., Бузук Г.Н. Цветометрическая методика определения компонентного состава порош-ков травы череды трехраздельной (Bidens Tripartita L.) // Вестник фармации. – 2013. – Т. 62, № 4. – С. 28-33.

11. Бузук Г.Н., Кузьмичева Н.А. Цветометрический и денситометрический методы анализа в стандартизации таблеток «Аскорутин» и «Рутаскорбин» // Вестник фармации. – 2011. –Т. 53, № 3. – С. 12-18.

12. Рудакова Л. В., Васильева А.П., Шведов Г.И., Поплавская Е.В. Цифровые технологии для определения цветности и белизны лекарственных средств // Фармацевтические технологии и упаковка. – 2012. – Т. 215, № 2. – С. 38-40.

13. Choodum A., Daeid N.N. Rapid and semi-quantitative presumptive tests for opiate drugs // Talanta. – 2011. – Vol. 86. – P. 284-292. DOI: 10.1016/j.talanta.2011.09.015

14. Choodum A., Parabun K., Daeid N.N., Kanatharana P., Wongniramaikul W. Real time quantitative colourimet-ric test for methamphetamine detection using digital and mobile phone technology // Forensic Science Internation-al. – 2014. – Vol. 235. – P. 8-13. DOI: 10.1016/j.forsciint.2013.11.018

15. Oskolok K.V., Shults E.V., Monogarova O.V., Chaplenko A.A. Optical molecular analysis using office flatbed photo scanner: new approaches and solutions // Talanta. 2018. – Vol. 178. – P. 377–383. DOI: 10.1016/j.talanta.2017.09.049

16. Осколок К.В., Шульц Э.В., Моногарова О.В., Чапленко А.А. Оптический молекулярный анализ фарма-цевтических препаратов с использованием офисного планшетного сканера: цветометрия и фотомет-рия // Вопросы биологической, медицинской и фармацевтической химии. – 2017. – Т. 20, № 8. – С. 22–27.

17. Monogarova O.V., Chaplenko A.A., Oskolok K.V. Multisensory digital colorimetry to identify and determination of active substances in drugs // Sensors and Actuators, B: Chemical. – 2019. – Vol. 299 (in press). DOI: 10.1016/j.snb.2019.126909

18. Ушаков Е.Н., Алфимов М.В., Громов С.П. Принципы дизайна оптических молекулярных сенсоров и фо-тоуправляемых рецепторов на основе краун-эфиров // Успехи химии. – 2008. – Т. 77, № 1. – С. 39-59.

19. Kangas M.J., Ernest A., Lukowicz R.M., Mora A.V., Quossi A., Perez M., Kyes N., Holmes A.E. The identification of seven chemical warfare mimics using a colorimetric array // Sensors. – 2018. – Vol. 18, № 4291. – P. 1-8. DOI: 10.3390/s18124291

20. Kangas M.J., Wilson K.L., Burks L.M., Atwater J., Lukowicz R.M., Garver B., Mayer M., Havenridge S., Holmes A.E. An improved comparison of chemometric analysis for the identification of acids and bases with colorimetric sensor arrays // International Journal of Chemistry. – 2018. – Vol. 10. – P. 36-55. DOI:10.5539/ijc.v10n2p36

21. Kangas M.J., Burks R.M., Atwater J., Lukowicz R.M., Garver B., Holmes A.E. Comparative chemometric analy-sis for classification of acids and bases via a colorimetric sensor array // Journal of Chemometrics. – 2017. – P. e2961. DOI: 10.1002/cem.2961

22. Zhang C., Bailey D.P., Suslick K.S. Colorimetric sensor arrays for the analysis of beers: A feasibility study // Journal of Agricultural and Food Chemistry. – 2006. – Vol. 54, № 14. – P. 4925-4931. DOI: 10.1021/jf060110a

23. Zhang C., Suslick K.S. A colorimetric sensor array for organics in water // Journal of the American Chemical Society. – 2005. – Vol. 127, № 33. – P. 11548-11549. DOI: 10.1021/ja052606z

24. Palacios M.A., Wang Z., Montes V.A., Zyryanov G.V., Anzenbacher P.Jr. Rational design of a minimal size sen-sor array for metal ion detection // Journal of the American Chemical Society. – 2008. – Vol. 130, № 31. – P. 10307-10314. DOI: 10.1021/ja802377k

25. Feng L., Musto C.J., Kemling J.W., Lim S.H., Zhong W., Suslick K.S. Colorimetric sensor array for determination and identification of toxic industrial chemicals // Analytical Chemistry. – 2010. – Vol. 82, № 22. – P. 9433-9440. DOI: 10.1021/ac1020886

26. Lin H., Suslick K.S. A colorimetric sensor array for detection of triacetone triperoxide vapor // Journal of the American Chemical Society. – 2010. – Vol. 132, № 44. – P. 15519-15521. DOI: 10.1021/ja107419t

27. Carey J.R., Suslick K.S., Hulkower K.I., Imlay J.A., Imlay K.R.C., Ingison C.K., Ponder J.B., Sen A., Wittrig A.E. Rapid identification of bacteria with a disposable colorimetric sensing array // Journal of the American Chemical Society. – 2011. – Vol. 133, № 19. – P. 7571-7576. DOI: 10.1021/ja201634d

28. Suslick B.A., Feng L., Suslick K.S. Discrimination of complex mixtures by a colorimetric sensor array: coffee aromas // Analytical Chemistry. – 2010. – Vol. 82, № 5. – P. 2067-2073. DOI: 10.1021/ac902823w

29. Goodey A. Development of multianalyte sensor arrays composed of chemically derivatized polymeric micro-spheres localized in micromachined cavities // Journal of the American Chemical Society. – 2001. – Vol. 123, № 11. – P. 2559-2570. DOI: 10.1021/ja003341l

30. Моногарова О.В., Чапленко А.А., Осколок К.В. Идентификация и определение левомицетина в лекар-ственных препаратах методом мультисенсорной цифровой цветометрии // Вестник Московского универси-тета. Серия 2: Химия. – 2020. – Т. 61, № 1.

31. Johnke H. Detecting concentration of analytes with DETECHIP: a molecular sensing array // Journal of Sensor Technology. – 2013. – Vol. 3, № 3. – P. 94-99. DOI: 10.4236/jst.2013.3301

32. Smith A. Improved image analysis of DETECHIP® allows for increased specificity in drug discrimination // Journal of Forensic Research. – 2012. – Vol. 3, № 8. – P. 161-164. DOI: 10.4172/2157-7145.1000161

33. Okuom M.O., Holmes A.E. Developing a color-based molecular sensing device: DETECHIP® // Sensors & Transducers. – 2014. – Vol. 183, № 12. – P. 30-33.