![]() |
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Целью проекта является разработка инструментальной платформы и химико-аналитической методологии для совокупной оценки параметров качества водных дисперсий оксида графена. Это потребует получения и исследования стабильных водных дисперсий углеродных наноматериалов на основе оксида графена, обладающих про- и антиоксидантными свойствами и низкой цитотоксичностью, как потенциальных нанофармпрепаратов.
The aim of the project is to develop an instrumental platform and a chemical-analytical methodology for the comprehensive evaluation of the quality parameters of graphene oxide aqueous dispersions. This will require the obtaining and investigation of stable aqueous dispersions of carbon nanomaterials based on graphene oxide, possessing both pro- and antioxidant properties, and potentially low cytotoxicity, as potential nano-pharmaceuticals. The relevance and scientific significance of the problem being addressed are due to the necessity of developing new nano-pharmaceuticals that possess several important properties distinguishing them from traditional medicinal agents: multifunctionality, the ability for targeted delivery in the body, and the capacity for in vivo monitoring. Graphene oxide (GO) is one of the water-soluble carbon compounds, typically obtained through the chemical exfoliation of graphite. The solubility of GO is primarily determined by the structural features of the resulting oxidation product and its oxygen-containing functional groups. Reproducible methodologies for obtaining GO and its aqueous dispersions have been developed by now, but there are no recommendations aimed at assessing the quality of the resulting products at different synthesis stages. To address the challenges of biomedical applications as potential pharmaceuticals with targeted antioxidant activity, it is necessary to obtain carbon-based nanomaterials (high-purity aqueous dispersions of graphene oxide) with either pro- or antioxidant enzymatic activity, low toxicity, and variability of physicochemical properties. As a result of the project, new materials will be obtained, new complex analytical methods will be developed, and knowledge about the pro- and antioxidant activity of potential nano-pharmaceuticals in significant molecular models (active oxygen and nitrogen forms) will be acquired. The proposed approaches can be extended to any classes of studied nanomaterials. The data obtained in the project will be valuable for planning further research on carbon dispersion forms for medical applications. The application of machine learning methods for sample selection based on properties and targeted (vectorial) study of samples based on a large amount of information for graphene oxide will be applied for the first time.
В результате выполнения проекта будут разработаны инструментальная платформа и методология для совокупной оценки химико-аналитических параметров водных дисперсий оксида графена и исследования их физико-химических свойств, получены новые знания о про- и антиоксидантной активности водных дисперсий оксида графена (нескольких видов) в молекулярных и клеточных моделях, а именно: 1) методики и подходы к синтезу (выделению и очистке) водных дисперсий углеродных наноматериалов: применение стабилизаторов, антикоагуляционных добавок, ультразвуковых зондов — в непрерывном и модуляционном режиме и т. д. 2) условия динамической диализной очистки, а также параметры коллоидной стабильности и степени чистоты, получаемых водных дисперсий оксида графена. 3) алгоритмы машинного обучения для оценки кластерной структуры выборки водных дисперсий оксидов графена с использованием данных молекулярной спектроскопии и других методов. Это позволит выделить из общей совокупности образцов оксида графена, группы образцов с уникальными и принципиально разными свойствами за счет подходов: (1) генерации фичей и их отбора (feature selection), (2) кластеризации на признаках, извлеченных из спектральной информации, (2) кластеризация спектров как временных рядов, (4) построение нейронной сети и кластеризация на эмбедингах. На основе этих знаний будут отобраны образцы для выполнения п.4-5. 4) характеристики про- и антиоксидантной емкости в единицах стандартных про- и антиоксидантов, а также ферментов (нанозимная активность) в молекулярных свободнорадикальных системах и клеточных моделях — супероксид-анион, пероксид водорода, монооксид азота, органические радикалы, липидные радикалы, как с использованием традиционных подходов, так и с применением внешней потенциостатической генерации активных форм кислорода. 5) кинетические схемы и эффективные константы скоростей химических реакций для водных дисперсий оксида графена в молекулярных свободнорадикальных и клеточных системах;
Результаты, полученные в проекте, могут служить основой для изучения до сих пор надежно не разработанных нанофармпрепаратов для борьбы с окислительным стрессом или создания стандартного образца водных растворов, обладающих заданными свойствами. При разработке стандартных образцов и методик анализа водных дисперсий и для применения оксида гарфена в биомедицинских исследованиях, таких как создание противовирусных или антиоксидантных препаратов — необходимо создание комплексных подходов, которые будут сформированы по результатам работы над Проектом. Полученные в проекте результаты позволят использовать их также для широкого класса углеродных наноматериалов, таких, как наноалмазы, углеродные квантовые точки и др.
грант РНФ |
# | Сроки | Название |
1 | 12 июля 2024 г.-30 июня 2025 г. | Создание управляемой машинным обучением аналитической инструментальной платформы для комплексной характеризации нанофармпрепаратов: водные дисперсии оксида графена |
Результаты этапа: Все запланированные научные результаты выполнены в полном объеме. Кратко их можно разделить на несколько тематических блоков. 1. Получение стабильных, высококонцентрированных дисперсий. В ходе работ в рамках первого года получено более 50 образцов водных дисперсий оксидов графена. Преимущественный тип образцов — по методу Хаммерса, а также образцы допированные гетероатомами (азотом, серой, фосфором). Все образцы проходили предварительную стадию очистки от загрязнителей, которые там получаются в процессе синтеза или дополнительной постобработки. (а) первичные загрязнители: окислительный мусор и примеси переходных металлов — продукты трансформации окислителей синтеза. (б) вторичные окислители, которые попадают в дисперсию, например, после дополнительно обработки ультразвуковыми зондами, которые деградируют из-за высокомощного звукового потока. Мы предложили вариант полуавтоматической очистки дисперсий включающий в себя применение программируемых перистальтических насосов, дозирующих реагенты очистки и отмыва. Модуль полуавтоматической очистки включает в себя: (1) реагенты для проведения очистки и последующего отмыва дисперсий — рассмотрено применение индивидуальных реагентов: пероксида водорода, ЭДТА и их комбинаций (2) блок диализных мешков в широком диапазоне отсечек по моелкулярной массе от 0.5 кДа (для удаления незначительного количества низкомолекулярных примесей) до 14 кДа, обеспечивающей более глубокую очистку от высококисленных низкомолекулярных побочных продуктов оксида графена. (3) блок онлайн мониторинга аналитических сигналов процесса очистки — кондуктометрический, электрохимический, оптический (как в режиме спектрофотометра, так и в режиме фотометра), а также блок ручного отбора реагентов. Стабильность и воспроизводимость результатов не ухудшалась в течение периода проведения эксперимента. Продолжительность очистки в среднем лежала во временном интервале от 7 до 16 дней. 2. Использование арсенала методов аналитической химии для оценки качества полученных продуктов очистки водных дисперсий оксида графена. Методы анализа включали применение общепринятых методов анализа порошков (исходные прекурсоры для получения водных дисперсий): порошковой дифрактометрии — для оценки степени превращения графита в оксид графена (появление характеристических рефлексов в области малых углов 10-12 2teta), метода рентгеновской-фотоэлектронной спектроскопии (РФЭС) для оценки соотношения С:О, показывающее степень окисленности исследуемого материла (все полученные образцы в работе имели величину С:О в диапазоне от 2.5 до 4.0). Мы предложили обязательную стадию проверки микропримесного состава, которая потенциально оказывает влияние на поведение разрабатываемых нанофармпрепартов. С помощью метода атомно-эмиссионной спектроскопии с индуктивно связанной плазмой (как многоэлементного метода анализа) для минимальных масс навесок получено, что образцы коммерческих препаратов оксидов графена могут содержать до 0.5 масс.% примесей. Также предприняты попытки оценки поверхностных активных кислотных центров на очищенных образцах с помощью сорбции ИК-активных зондов. Число активных кислотных центров Брёнстенда-Лоури и Льюиса оценено на уровне не более 5%. В случае анализа водных дисперсий вариации методов зависят от поставленной задачи и включают исследование: (а) коллоидной стабильности, (б) степени чистоты, (г) качественного состав кислородных групп и (д) радикал-перехватывающей активности в контексте исследуемых нанофармпрепаратов. Так как в работе в рамках первого года получено более 50 образцов, а методы анализа разнообразны, то количество информации получаемых от одного объекта весьма велико. Что повлекло за собой применение методов математической статистики, хемометрики и машинного обучения для решения задачи кластеризации данных. Алгоритмы машинного обучения использованы для работы с большой выборкой образцов оксида графена и проведения их кластерного анализа на основе информации из методов молекулярной ИК- и УФ/вид. спектроскопии и динамического рассеяния света (Этот этап работы опубликован в https://doi.org/10.1016/j.diamond.2025.112352). Дополнительно оценивали возможность кластерного анализа в контексте использования методов понижения размерности для изучения возможностей группировки по типу распределения функциональных групп на поверхности ОГ в рамках заданного типа ОГ для общих фракций. 3. В случае оценки про- и антиоксидантной активности изучены ключевые модели активных форм кислорода (супероксид-анион радикал), пероксильных радикалов, а также оценена потенциальная возможность вовлечения ОГ в перекисное окисление липидов и фосфолипидов, активных форм азота (моноксид азота). В рамках работ в первом году разработаны проекты методик хемилюминесцентного определения антиоксидантной активности. Разработанные методики имеют метрологическую обеспеченность в оценке прецизионности результатов, которые будут расширены на все валидационные параметры в рамках второго и третьего годов. Одно из основных достижений в этом пункте связано с тем, что мы разработали методику оценки эффективности нанофракций оксида графена (0.5–14 кДа) в перехвате оксида азота. Мы показали, что скорость этого процесса в 70 раз больше тушения хемилюминесценции (Этот этап работы опубликован в https://www.mdpi.com/1420-3049/30/5/1069). 4. Математическое моделирование профиля хемилюминесцентных кривых позволило оценить эффективные константы процессов в моделях генерации пероксильных радикалов, супероксид-анион радикала, а также моноксида азота. Также уточнены кинетические схемы процессов. Также оно помогает оценить кинетическую антиоксидантную активность оксида графена (динамическую способность к перехвату радикалов). Работы в этом направлении будут продолжены в рамках 2 и 3 годов выполнения проекта после уточнения концентрации «активных групп», что позволит более детально проработать схемы процессов. Результаты проекта освящены на внешнем ресурсе организации (https://istina.msu.ru/projects/673360092/). | ||
2 | 1 июля 2024 г.-30 июня 2026 г. | Создание управляемой машинным обучением аналитической инструментальной платформы для комплексной характеризации нанофармпрепаратов: водные дисперсии оксида графена |
Результаты этапа: | ||
3 | 1 июля 2026 г.-30 июня 2027 г. | Создание управляемой машинным обучением аналитической инструментальной платформы для комплексной характеризации нанофармпрепаратов: водные дисперсии оксида графена |
Результаты этапа: |
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".