Выявление омик-маркеров негативных эффектов со стороны нервной системы у детей в условиях сочетанного воздействия аэрогенного химического фактора и условий образовательной среды

Введение. Обоснование прогностических и предиктивных молекулярных биомаркеров нарушений регуляторных механизмов гомеостаза является актуальным для решения задач ранней диагностики и профилактики приоритетных неинфекционных заболеваний. Цель исследования. выявление омик-маркеров негативных эффектов со стороны нервной системы у детей, подвергающихся сочетанному воздействию аэрогенного химического фактора и факторов образовательной среды. Материалы и методы исследования. Изучены: показатели содержания химических веществ в атмосферном воздухе и воздухе внутришкольных помещений; напряженность учебного процесса; белки плазмы крови, характеризующие негативные эффекты со стороны нервной системы у детей 7-10 лет при сочетанном воздействии факторов образовательной среды начальной ступени обучения с различными вицами общеобразовательных программ и гигиенических условий. Результаты. У школьников группы наблюдения установлено: повышенное в 1,2-2,4 раза содержание марганца, никеля, свинца, хрома, бензола, ксилола и фенола относительно показателей у детей группы сравнения. Концентрация фенола в крови обоснована в качестве маркера ингаляционной экспозиции. Установлены показатели нарушений образовательного процесса в виде неравномерности распределения учебной нагрузки, увеличения максимально допустимой нагрузки, увеличения в 1,2 раза интеллектуальных нагрузок, сокращения перерыва между основными и факультативными занятиями, усиления интенсивности режима обучения в 1,5 раза. Получены масс-спектры пептидов, отражающих изменения гомеостаза на молекулярном уровне. В результате установления прямой причинно-следственной связи между увеличением относительной массы ингибитора сериновой протеазы Kazal-типа 5 и повышенным содержанием фенола в крови, действием интеллектуальных нагрузок, режима и распределения учебной нагрузки ингибитор сериновой протеазы Kazal-типа 5 обоснован в качестве омик-маркера сочетанного аэрогенного воздействия фенола и факторов образовательной среды. Выводы. Увеличение относительной массы ингибитора сериновой протеазы Kazal-типа 5 при сочетанном аэрогенном воздействии фенола и факторов образовательного процесса является молекулярным показателем прогностически неблагоприятного вовлечения его в патогенез развития функциональных нарушений нервной системы в виде вегетососудистой дистонии.

сочетанное воздействие, аэрогенный химический фактор, факторы образовательного процесса, школьники начальных классов, протеомный профиль, омик-маркеры, негативные эффекты, combined exposure, airborne chemicals, educational process factors, primary school children, proteomic profile, omic markers, adverse effects

1. Кучма В.Р. Охрана здоровья детей и подросток в национальной стратегии действий в интересах детей на 2012-2017 // Гигиена и санитария. 2013. № 6. С. 26-30.

2. Назаров В.А. Сравнительный анализ уровня адаптации и психосоматического здоровья школьников Москвы и Подмосковья при сочетанном воздействии факторов окружающей среды // Вестник РУДН, Серия Экология и безопасность жизнедеятельности. 2012. № 2. С. 57-62.

3. Акарачкова Е.С., Вершинина С.В. Синдром вегетативной дистонии у современных детей и подростков // Педиатрия. 2011. Т. 90, № 6. С. 131-136.

4. Вялков А.И., Мартынчик С.А. , Полесский В.А., Ковров Г.В. Концепция персонализированной медицины в предметной области «нейромедицина» на технологической платформе «Медицина здоровья» // Здравоохранение Российской Федерации. 2014. Т. 58, № 6. С. 4-9.

5. Дон Е.С., Тарасов А.В., Эпштейн О.И., Тарасов С.А. Биомаркеры в медицине: поиск, выбор, изучение и валидация // Клиническая лабораторная диагностика. 2017. Т. 62, № 1. С. 52-59.

6. Мошковский С.А. Омикс-биомаркеры и ранняя диагностика // Биомедицинская химия. 2017. Т. 63, № 5. С. 369-372.

7. Ткачук Е.А., Филиппов Е.С., Жданова-Заплесвичко И.Г. Состояние здоровья школьников в условиях реформирования образования // Сибирский медицинский журнал. 2012. № 3. С. 14-17.

8. Гланц С. Медико-биологическая статистика. М.: Практика. 1998. 459 с.

9. Guidelines for Neurotoxicity Risk Assessment. Risk Assessment Forum. U.S. Environmental Protection Agency Washington, DC EPA/630/R-95/001F April 1998. Available at: www. epa.gov.neuro_tox.pdf. Accessed: 25 Jan 2020

10. Craft GE, Chen A, Nairn AC. Recent advances in quantitative neuroproteomics. Methods. 2013; 61(3):186-218. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2013.04.008

11. Golubnitschaja O, Costigliola V. General Report & Recommendations in Predictive, Preventive and Personalised Medicine 2012: White Paper of the European Association for Predictive, Preventive and Personalised Medicine. EPMA Journal. 2012; 3(1):1-53. (In Russian). DOI: https://doi. org/10.1186/1878-5085-3-14

12. Pamirsky IE, Borodin EA, Shtarberg MA. Regulation of proteolysis of plant and animal inhibitors. Publisher: Lambert Academic Publishing GmbH & Co, 2012. 96 p.

13. Almonte AG, Sweatt JD. Serine proteases, serine protease inhibitors, and protease-activated receptors: roles in synaptic function and behavior. Brain Res. 2011; 1407:107-122. DOI: https://doi.org/10.1016/j.brainres.2011.06.042

14. Tripathi LP, Sowdhamini R. Genome-wide survey of prokaryotic serine proteases: Analysis of distribution and domain architectures of five serine protease families in prokaryotes. BMC Genomics. 2008; 9:549. DOI: https:// doi.org/10.1186/1471-2164-9-549

15. Dalva MB, McClelland AC, Kayser MS. Cell adhesion molecules: signalling functions at the synapse. Nat Rev Neurosci. 2007; 8:206-220. DOI: https://doi.org/10.1038/ nrn2075

16. Lee TW, Tsang VW, Birch NP. Synaptic plasticity-associated proteases and protease inhibitors in the brain linked to the processing of extracellular matrix and cell adhesion molecules. Neuron Glia Biol. 2008; 4(3):223-34. DOI: https://doi.org/10.1017/s1740925X09990172