O. І. Панасенко, Т. О. Самура, А. С. Гоцуля, О. А. Кремзер, І. В. Мельник, В. П. Буряк, В. О. Саліонов, Р. О. Щербина, А. А. Сафонов, Н. А. Постол, С. М. Куліш

Запорізький державний медичний університет

МЕТОДИ АКТИВІЗАЦІІ НАВЧАЛЬНОГО ПРОЦЕСУ ПРИ ВИВЧЕНІ ТОКСИКОЛОГІЧНОІ ХІМІЇ

Ділова гра є одним з методів активізації творчої діяльності студентів вищих медичних (фармацевтичних) навчальних закладів при вивчені токсикологічної хімії,оволодіння якою дозволяє студентам по закінченню навчання сформувати особисту професійну концепцію “Я-фахівець”.

Студенти від початку навчання володіють певними знаннями та практичними навичками, які набули ще в школі. Завданням викладачів є створення умов для підвищення якості засвоєння теорії та практики токсикологічної хімії з використанням ефективного шляху виховання - ділової гри.

Співробітники кафедри токсикологічної хімії Запорізького державного медичного університету (ЗДМУ) при викладанні методів і методик судово-хімічного аналізу для дослідження токсикантів часто використовують одну з методик активізації творчої діяльності, а саме, ділову гру. Загально відомо, що серед токсикантів (природні та синтетичні наркотики, природні та синтетичні глікозиди, антидепресанти, снодійні, седативні знеболюючі лікарські засоби) є багато сполук, які за своєю хімічною будовою подібні одним до одного і тому мають схожі фізико-хімічні константи (УФ–спектри, ІЧ–спектри, значення hR_f при тонкошаровому аналізі, температуру топлення та інші).

В теперішній час в світі існують прилади, які можливо використовувати для ідентифікації токсикантів. Однак до цього часу в Україні не існує жодного відділення судово-медичної токсикології, яка би була обладненна сучасними приладами, що здатні здійснювати ідентифікацію отриманих речовин близьких за своєю структурою. На жаль, в практиці обласних бюро судово-хімічних досліджень, це відбувається доволі часто.

Ділова гра є обмежена в просторі та часі активність студентів по створенню нового відношення до вивчаємої дисципліни в залежності від модифікації ділової гри ( імітаційні,операційні, рольові ігри, організаційно-комуникатівні та інщі), можуть бути впровадженні різні типи рольових позицій часників і генератор ідей, розробник, імітатор, аналітик, координатор, методолог).

Педагогічна наука висуває до организаціі певні вимоги [1]:

1) гра повинна базуватися на вільній творчості та самовизначенні студентів. Дослід вказує, що вони часто відносяться до обов'язків більш відповідально, ніж до навчальної діяльності;

2) в процесі гри повинен бути елемент змагання між окремими командами.

Це значно підвищує самоконтроль студентів та активізує їх діяльність. Як свідчать данні підручників [7, 9] та навчально-методичних посібників [5, 6, 8] серед отруйних речовин багато сполук, які проявляють подібні фізико-хімічні константи і в тому числі УФ–спектри.

Державна фармакопея України (ДФУ) рекомендує використовувати для ідентифікації лікарських засобів положення максимуму смуги поглинання (λ_макс) та молярний коефіцієнт світопоглинання (ξ_макс).

Однак для сполук, які за своєю будовою, використання λ_макс та ξ_макс неможливо, так як їх кількісні значення близькі один одним, а їх різниця знаходиться в мережах помилки УФ-спектрофотометра.

У якості прикладу можна навести значення λ_макс та ξ_макс для кетостероїдів. Положення їх максимумів знаходиться в мережах 241 - 242 нм, а ξ_макс, коливається в границях між 1,56 ∙ 10⁴ і до 1,58 ∙ 10⁴ [2].

Студентам було запропоновано за допомогою літературних даних Інтернету розробити методику використання УФ–спектртрів для ідентифікації опійних алкалоїдів (морфін та кодеїн) для їх ідентифікації. Література вказує, що окрім значення λ_макс та ξ_макс при вивченні УФ-спектрів додатково розраховується напівширина смуги поглинання (ΔV½,см¯¹), інтегральна інтенсивність (А), сила асцилятора (f) та матричний елемент переходу едетронів (Мік), розрахунок яких докладно описаний в монографії О. В. Свердлової [10].

Вперше в практиці фармацевтичного аналізу для ідентифікації 3–кетостероїдів значення λ_макс Та ξ_макс мало відрізняються одним від одного [4] нами були використанні Δ ʋ ½? A,f та Мik.

Студентами було запропоновано розробити алгоритм ідентифікації морфіну та кодеїну на підставі основних оптичних характеристик електронних спектрів поглинання (рис.1):

1. 2.

Рис.1. Хімічна будова морфіну (1) та кодеїну (метилморфін) (2)

Як свідчать літературні дані [11] за положенням λ_макс морфіну (285 нм; 0,1 М НCl), а також їх інтенсивність (морфін макс 1,42 ∙ 10⁴ у 0,1М НCl), кодеїн (1,39 ∙ 10⁴ у 0,1М НCl) зазначенні сполуки не можуть бути ідентифіковані з достатньою токсичністю [3].

На підставі цього слід зробити висновок, що для розробки алгоритму ідентифікації досліджуваних сполук слід використовувати статистичний метод їх ідентифікації. При розробці методики ідентифікації студенти взяли до уваги, що метод порівняння дисперсій є можливим тільки у випадку наявності незалежних випадкових величин, що розподіленні за нормальним законом.

Виходячи з цієї умови, необхідно з оптичних характерстик електронних спектрів поглинання виключити положення максимуму (λ_макс, Нм;ʋ _макс; см^-1) та інтенсивність світлопоглинання (ξ_макс. та lgξ) оскільки вони функційно пов'язані між собою, інші характеристики є незалежними одна від одної, незважаючи на те, що поміж деякими з них існує кераляційний зв'язок. Студенти встановили вплив розмірності, необхідно розглядати замість оптичних характеристик їх відносні величини:

; ; ; ; ; , (I).

Де зірочкою позначені оптичні характеристики відомої речовини, а у знаменника вставленні оптичні характеристики кожного з “теоретично” відомої сполуки. При цьому слід розрахувати квадрати відхилень зазначених величин від одиниці:

(λ* / λit^-1)²,( ξ* /ξit^-1)²,….(Mik* /Mik it^-1)2 (II).

Сума квадратів відхилень, що віднесена до зменшенного на одиницю кількості прийнятих до уваги оптичних характеристик буде уявляти незміщену оцінку дисперсії і відносних величин (віднесена дисперсія):

S²=; (III).

Де 5 кількість прийнятих до уваги оптичних характеристик, яка зменшена на одиницю (n - 1 = 6 - 1= 5).

Мінімальне значення суми S²; для кожної і–тої речовини зі всіх m, що розглядається, свідчить про те, що саме ця і–та сполука є тою, яку ми шукаємо: S² = inf (s²j), якщо необхідно одержати статично достовірний висновок про те, що і-та лікарська речовина є та, яку ми шукаємо, треба порівняти відносну дисперсію S²i з другою, що є найближчою до Si²; близькою за значенням дисперсію для щуканої р–сполуки.

Для цього розраховуємо дисперсійне відношення:

F = S²p /S²i (IV).

Якщо F kp≥3,5 то із вірогідністю не меньше 90% i-та речовини є та, яку ми ідентифікуємо.

Алгоритм ідентифікації. Для ідентифікації токсикантів, які мають схожу хімічну структуру (морфін та кофеїн) студентам був розроблений алгоритм ідентифікації і створена програма для комп'ютера.

Позначимо через x_ij (x₁,x₂,…xn; j=1,2…n; n=6) оптичні характеристики УФ-спектрів λi; ξi; ΔV I; A I; f I; Mik ї-тої лікарської речовини (і=1, 2... m; у випадку, що досліджують студенти m=2 (морфін та кодеїн). Оптичні характеристики невідомої речовини були позначені дослідниками через x* (x₁ *, x₂ *,…xm*; j=1,2…n; n=6). Порівнюючи оптичні характеристики невідомої речовини з оптичними характеристиками морфіну та кодеїну, одержуємо n значень відносних дисперсій, які розраховуємо за формулою (V):

Si²=1/5

Далі знаходимо мінімальне значення відносних дисперсій та упорядкування відносних дисперсій за величиною від найменшого до найбільшого значень: S²; =S² min = inf (S²i). Другу більшою за величиною відносну дисперсію після S²i позначимо S²p. Розрахунок дисперсійного відношення проводимо за формулою F = S²p / Si². При порівнянні дисперсійного відношення з критичним значенням F kp якщо F ≥ 3,5, то і-та речовина є тою, яку ми ідентифікуємо. За даними Браунлі вірогідність ідентифікації у даному випадку буде більшою за 90%.

Для ідентифікації досліджуваних речовин за оптичними характеристиками студенти склали алгоритм та програму “IDFSUB”, а сам процес ідентифікації може бути автоматизований для лікарських засобів, які мають схожу хімічну структуру.

Висновки

1. Встановлено, що значення напівщілини Δʋ_½ та інтегральної інтенсивності А смуг поглинання сили асцилятора f та матричного переходу електронів, можуть бути використані для ідентифікації лікарських засобів.

2. Розроблений алгоритм та програма ідентифікації морфіну та кодеїну за аптечними характеристиками можу бути реалізований за допомогою комп’ютера будь-якого типу.

Литература

1. Абрамов Т. С. Деловые игр : теория и проведения, Т. С. Абрамов, В. А. Степанович // Екатеринбург : Деловая книга, 1999. – 192 с.

2. Крамаренко В. П. Токсикологічна хімія / В. П. Крамаренко // Київ: Вища школа, 1995. – 424 с.

3. Ніженковська І. В. Токсикологічна хімія: підручник / І .В. Ніженковська, О. В. Велочинська, М. М. Кучер // Київ: ВСВ “Медицина”, 2012. – 372 с.

4. Велочинська О.В. Токсикологічна хімія. Отртутні речовини та їх біотрансформація: Навчальний посібник / О. В. Велочинська, І. В. Ніжековська // Київ: ADEF - Україна, 2015. – 320 с.

5. Крамаренко В. Ф. Химико-токсикологический анализ. Практикум / В. Ф. Крамаренко // Київ : Вища школа, 1982. – 272 с.

6. Крамаренко В. Ф. Анализ ядохимикатов / В. Ф. Крамаренко, Б. М. Туркевич // Москва: Химия, 1987. – 264 с.

7. Арзаманцев А. П. Химические стандартные образцы, применяемые в анализе лекарственных веществ / А. П. Арзаманцев // Современнные проблемы фармацевтической науки и практики. – Киев, 1972. – С. 588 – 589.

8. Свердлова О. В. Электроннные спектры в органической химии / О. В. Свердлова // 2е изд. юперероб – Л: Химия, 1985. – 248 с.

9. Буряк В. П. Применение оптических характеристик электронных полос поглощения в фармацевтическом анализе. Идентификация лекарственных средств из группыы кетостероидов и их синтетических аналогов / В. П. Буряк, З. Б. Моряк // Экспресс-Информ. / ЦБНТИ мед пром. - сти. Передовой опыт в хим. – фарм промышленности. – 1980. – № 10. С. 18 – 23.