Введение. Цифровая цветометрия – один из доступных и простых методов, которые можно применять для экспрессного выявления недоброкачественных лекарственных средств. Главным ограничением метода является его недостаточная селективность. Для повышения селективности предложено использование молекулярных сенсоров – веществ, изменяющих окраску при физико-химическом взаимодействии с аналитом. Цифровой цветометрический анализ с использованием набора сенсоров, позволяет получить большой объём информации об образце, однако такое значительное число данных довольно сложно интерпретировать и использовать для экспрессной оценки состава препарата. Кроме того, применение большого набора сенсоров существенно увеличивает уровень информационного шума. Для уменьшения влияния шумовой составляющей, а также для сокращения размерности данных целесообразно применение хемометрических алгоритмов, в частности, метода главных компонент (principal component analysis, PCA). Показано, что использование PCA позволит заменить 24 значения светлот цветных каналов 2-3 численными величинами главных компонентов без потери аналитической информации.

Цель. Цель исследования – разработка нового способа идентификации нестероидных противовоспалительных средств методом мультисенсорной цифровой цветометрии с использованием способа главных компонент.

Материалы и методы. Анализ проводили в прозрачных 96-луночных планшетах из полипропилена с плоским дном (Thermo Fischer Scientific, США, кат. № 430341). В лунки планшета последовательно вносили по 100 мкл соответствующего сенсора и по 100 мкл спиртовых растворов субстанций нестероидного противовоспалительного средства. В отдельный ряд лунок для сравнения вносили растворы сенсоров без добавления растворов субстанции (интактные лунки). После добавления растворов субстанции планшет заклеивали пленкой, встряхивали на планшетном шейкере PST-100HL (BioSan, Латвия) в течение 5 минут и оставляли на 20 минут для завершения протекания реакций. Для получения растровых изображений применяли офисный планшетный сканер Epson Perfection 1670 (CCD-матрица) со съемной крышкой. В качестве аналитического сигнала использовали разность светлот цветовых каналов между лункой с аналитом и интактной лункой. Полученные цифровые изображения ячеек обрабатывали в программе ImageJ с использованием цветовой модели RGB 24 bit (8 бит на канал). Результаты и обсуждение. Показано, что использование хемометрических алгоритмов для обработки результатов мультисенсорного цветометрического анализа позволяет задействовать в получении аналитической информации весь массив данных, а не только значения светлот отдельных каналов некоторых сенсоров. Метод главных компонент позволяет одновременно избавиться от шумовой составляющей цветометрического сигнала и выделить наиболее чувствительные для данного образца сенсоры. Адекватность предложенного комбинированного подхода подтверждена при идентификации действующих веществ в 5 препаратах группы нестероидных противовоспалительных средств.

Заключение. Предложенный в настоящей работе подход можно с успехом применять в качестве экспрессного и доступного способа оценки подлинности препаратов группы нестероидных противовоспалительных средств.