Details

Title Разработка алгоритма изучения метаболизма ксенобиотиков in vitro: выпускная квалификационная работа магистра: направление 16.04.01 «Техническая физика» ; образовательная программа 16.04.01_10 «Медицинская биотехнология»
Creators Ильюшонок Семён Кириллович
Scientific adviser Лисицкий Дмитрий Сергеевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт биомедицинских систем и биотехнологий
Imprint Санкт-Петербург, 2023
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects электрохимическое окисление ; фотокаталитическое окисление в суспензии диоксида титана ; бескапельное электрораспыление ; ВЭЖХ-масс-спектрометрический анализ ; МАЛДИ масс-спектрометрический анализ ; electrochemical oxidation ; photocatalytic oxidation in titanium dioxide suspension ; dropless electrospray ; LC-mass spectrometric analysis ; MALDI mass spectrometric analysis
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 16.04.01
Speciality group (FGOS) 160000 - Физико-технические науки и технологии
DOI 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-2519
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key ru\spstu\vkr\24760
Record create date 8/2/2023

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Работа направлена на разработку и оптимизацию методов моделирования биотрансформации ксенобиотиков, позволяющих выявлять вещества, способные образовывать реактивные метаболиты. Цель: разработка метода для быстрой оценки возможности образования реактивных метаболитов. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Получение реактивных метаболитов ксенобиотиков методами электрохимического окисления и фотокаталитического окисления с использованием суспензии диоксида титана. 2. Разработка метода фотокаталитического окисления ксенобиотиков на МАЛДИ мишени. 3. Оценка способности полученных метаболитов к образованию аддуктов с глутатионом и глобином человека. 4. Идентификация продуктов окисления и аддуктов с помощью масс-спектрометрического анализа. 5. Сравнение эффективности получения реактивных метаболитов для быстрой оценки токсичности лекарственных средств. Работа была проведена на базе ФГБУ НКЦТ им. С.Н.Голикова ФМБА России. В результате была собрана установка для электрораспыления, разработана быстрая и эффективная методика моделирования метаболизма ксенобиотиков на поверхности МАЛДИ мишени, функционализированной диоксидом титана.

The work is aimed at developing and optimizing methods for modeling the biotransformation of xenobiotics, which make it possible to identify substances capable of forming reactive metabolites. Objective: development of a method for rapid assessment of the possibility of formation of reactive metabolites Tasks solved during the research: 1. Obtaining reactive metabolites of xenobiotics by electrochemical oxidation and photocatalytic oxidation using a suspension of titanium dioxide. 2. Development of a method for photocatalytic oxidation of xenobiotics on MALDI targets. 3. Evaluation of the ability of the obtained metabolites to form adducts with glutathione and human globin. 4. Identification of oxidation products and adducts using mass spectrometric analysis. 5. Comparison of the efficiency of obtaining reactive metabolites for quick assessment of drug toxicity. The work was carried out at the Federal State-Financed Institution Golikov Research Clinical Center of Toxicology under the Federal Medical Biological Agency. As a result, an electrospray setup was assembled, and a fast and efficient method for modeling xenobiotic metabolism on the surface of a MALDI target functionalized with titanium dioxide was developed.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 4 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics