Оценки острой токсичности установленных структур, проведенные с помощью специального программного обеспечения, показали, что 14 соединений, как и сам несимметричный диметилгидразин, относятся к категории токсичности EPA II, т. е. являются ядовитыми, канцерогенными и мутагенными.
Они представляют собой потенциальную опасность, которая до сих пор оставалась без внимания исследователей. Токсичные, трудно обнаруживаемые и недостаточно изученные продукты трансформации несимметричного диметилгидразина могут попадать в окружающую среду из промышленных сточных вод, в результате проливов ракетного топлива при сбросе первых ступеней ракет или при авариях.
«Мониторинг только наиболее распространенных продуктов трансформации несимметричного диметилгидразина ведет к недооценке угрозы, поскольку в смеси образуются также совершенно неизвестные вещества, – объясняет старший научный сотрудник лаборатории, кандидат химических наук Анастасия Шолохова. – Мы ставили своей целью продемонстрировать разнообразие продуктов превращения несимметричного диметилгидразина. Некоторые из этих молекул могут нести реальную опасность».
Несимметричный диметилгидразин со временем трансформируется, образуя широкий спектр различных азотсодержащих соединений: триазолы, имидазолы, пиразолы, нитрилы, амиды, амины, производные гуанидина. Исследованная смесь образовалась при длительном хранении отходов, содержащих несимметричный диметилгидразин, и состояла из десятков соединений. Большинство из них отсутствуют в химических и спектральных базах данных. Даже предварительный скрининг такой смеси является сложной задачей, и тем более — полное препаративное разделение. «Некоторые соединения имеют сходные масс-спектры, и даже коэффициент соответствия 850 из 1000 не дает достаточной уверенности в том, что вещество определено правильно, особенно если в библиотеке оно не было описано, – продолжает Анастасия Шолохова. – Только сочетание различных хроматографических и масс-спектрометрических методов, ЯМР, машинного обучения и хемоинформатики позволяет предложить надежные структуры».
В качестве дополнительного фактора для подтверждения или отклонения кандидатов при идентификации может быть использован индекс удерживания, для предсказания которого использовались методы глубокого обучения. Эти методы разработаны недавно, они все еще дают большую ошибку, но существующей точности достаточно, чтобы отклонить некоторых ложных кандидатов. Искусственный интеллект позволяет предсказывать масс-спектры, которые сравниваются с экспериментальными.
«Нам не известны другие работы, посвященные скринингу продуктов трансформации несимметричного диметилгидразина с относительно высоким уровнем достоверности, в которых бы использовалась такая комбинация методов хроматографии и масс-спектрометрии, дополненных методами машинного обучения для компенсации недостатка экспериментальных справочных данных, – рассказывает Анастасия Шолохова. – Самое слабое место, в случае, когда обнаруженных соединений нет в базе данных – это создание списка кандидатов. Список создается вручную, и любая автоматизация значительно улучшит рабочий процесс».
Работа поддержана Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (грант N◦ 075-15-2020-782).
По материалам: Anastasia Yu. Sholokhova, Oksana I. Grinevich, Dmitriy D. Matyushin, Aleksey K. Buryak. Machine learning-assisted non-target analysis of a highly complex mixture of possible toxic unsymmetrical dimethylhydrazine transformation products with chromatography-mass spectrometry. Chemosphere, 307 (2022), 135764. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2022.135764.
В других источниках:
Naked Science 11/10/2022
Информационное агентство "Научная Россия" 14/10/2022