<<

стр. 2
(всего 21)

СОДЕРЖАНИЕ

>>

S Cl
SH S S
18
16



Его структура установлена методом РСА [14]. В отличие от рентгенострук-
турных данных спектры ЯМР 1Н и 13С соединения 18 указывают на существование
в растворе CDCl3 нескольких спектроскопически различимых конформеров. Это
подтверждается данными квантовохимического анализа, указывающими на теоре-
тическую возможность существования, по крайней мере, шести устойчивых кон-
формационных состояний [15] (схема 16).


Схема 16


R R
R
R
SS SS


R
R
SS


R
S
S
R



S S
R
S S
R R
R




Пленарные доклады
28
Литература

1. Шагун Л.Г., Паперная Л.К., Воронков М.Г. и др., ЖОрХ 1999 35 (3) 380.
2. Шагун Л.Г., Дорофеев И.А., Ермолюк Л.П. и др., ЖОрХ 2001 37 (9) 1273.
3. Шагун Л.Г., Усов В.А., Воронков М.Г. и др., ЖОрХ 1989 25 (4) 878.
4. Шагун Л.Г., Воронков М.Г., Сарапулова Г.И. и др., Изв. АН, Сер. хим. 1997
(6) 1224.
5. Шагун Л.Г., Тимохина Л.В., Воронков М.Г. и др., ЖОрХ 1996 32 (12) 1881.
6. Ishi A., Maruta T., Teramoto K., et al., Sulfur Lett. 1995 18 (5) 237.
7. Shimada K., Kodaki K., Aoyagi S., et al., Chem. Lett. 1999 695.
8. Senning A., Angew. Chem. 1979 (18) 941.
9. Шагун Л.Г., Ермолюк Л.П., Воронков М.Г. и др., ЖОрХ 2002, в печати.
10. Шагун Л.Г., Сарапулова Г.И., Ермолюк Л.П. и др., ХГС 2001 (10) 1418.
11. Usov V., Shagun L., Belskii V., et al., Sulfur Lett. 1992 14 (2+3) 145.
12. Шагун Л.Г., Дабижа О.Н., Воронков М.Г. и др., ЖОрХ 2000 70 (6) 983.
13. Шагун Л.Г., Ермолюк Л.П., Воронков М.Г. и др., ЖОрХ 2002, в печати.
14. Usov V., Shagun L., Belskii V., et al., Sulfur Lett. 1995 18 (6) 281.
15. Шагун В.А., Шагун Л.Г., Усов В.А., Изв. АН, Сер. хим. 1995 (12) 2359.




Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 29
Кислород- и серусодержащие гетероциклические
соединения – доноры оксида азота и ингибиторы
NO-синтаз
Граник В.Г.
Государственный Научный Центр по антибиотикам (ГНЦА)
117105, Москва, ул. Нагатинская, 3а


Введение

В последние полтора десятилетия в биологии произошли события, повлекшие за
собой фундаментальные изменения наших представлений о функционировании
самых различных биологических систем. Было обнаружено, что оксид азота – NO,
является одним из универсальных и необходимых регуляторов функций клеточ-
ного метаболизма [1–12]. Неожиданно оказалось, что газ, и газ токсичный, моле-
кула которого является, к тому же, свободным радикалом, соединением коротко-
живущим и легко подвергающимся самым разнообразным химическим трансфор-
мациям, непрерывно ферментативно продуцируется в организме млекопитающих,
оказывая ключевое воздействие на ряд физиологических и патофизиологических
процессов. Оксид азота участвует в регуляции тонуса кровеносных сосудов, инги-
бирует агрегацию тромбоцитов и их адгезию на стенках кровеносных сосудов,
функционирует в центральной и вегетативной нервной системе, регулируя дея-
тельность органов дыхания, желудочно-кишечного тракта и мочеполовой системы.
Существуют две стороны проблемы NO в организме млекопитающих. Первая – это
образование NO в организме в недостаточных количествах, что приводит к ряду
тяжелых последствий (сердечно-сосудистые, инфекционные, воспалительные за-
болевания, тромбозы, злокачественные опухоли, заболевания мочеполовой сис-
темы, мозговые повреждения при инсультах и др.). Другая, и не менее важная,
сторона проблемы – продукция в организме избыточных количеств оксида азота.
Из-за "вездесущей природы" NO, способного в результате простой диффузии
проникать практически через любые биологические мембраны, слишком большой
выброс этого медиатора приводит к целому ряду тяжелых патологических сос-
тояний. К таким болезням относятся септический шок (остро развивающийся,
угрожающий жизни патологический процесс, обусловленный образованием очагов
гнойного воспаления в органах и тканях), нейродегенеративные заболевания, раз-
личные воспалительные процессы. Поскольку хорошо известно, что генерация
эндогенного NO в организме – результат окисления L-аргинина ферментами
NO-синтазами, очевидно, что во избежание перепродукции этого соединения необ-
ходимо использование ингибиторов NOS.
Целью настоящего сообщения является обобщение наиболее важных данных,
касающихся NO-доноров и ингибиторов NO-синтаз в ряду кислород- и серу-
содежащих гетероциклов, с особым упором на результаты исследований послед-
них лет.

Пленарные доклады
30
Вполне естественно, что на первом этапе обсуждения целесообразно оста-
новиться на том, что уже известно об источниках и путях образования оксида азота
в живом организме. Общая схема биосинтеза NO достаточно хорошо проработана
и выглядит следующим образом [1–5, 8, 9].


NH2
NH2 NH2 +
O2 H2O 1/2NADFH 1/2NAD
HO
HO HO

O
O O
+ O2
NADFH H2O
NAD
NH
H2N
NH NH
H2N H2N

O
NH N
HO
L-аргинин L-N?-гидроксиаргинин L-цитруллин
+
NO




Экзогенные доноры оксида азота [10, 11]

Итак, NO играет ключевую роль в контроле васкулярного тонуса, участвует в
поддержании сердечно-сосудистого гомеостаза (гомеостаз – относительное дина-
мическое постоянство внутренней среды – крови, лимфы, тканевой жидкости и
устойчивость основных физиологических функций – кровообращения, дыхания,
терморегуляции, обмена веществ и т.д. – организма), в регуляции дыхания, имму-
нитета и нейропередаточных механизмах, является цитотоксическим и цитостати-
ческим агентом. Хотелось бы подчеркнуть, что в здравоохранении в настоящее
время используется ряд лекарственных средств, активность которых обоснованно
связывают с их способностью in vivo высвобождать оксид азота. Это, прежде всего,
такие средства, как нитроглицерин, нитросорбид, амилнитрит, никорандил и др. –
антиангинальные препараты (от латинского названия angina pectoris – грудная
жаба), являющиеся представителями группы периферических вазодилататоров.
К этой группе относят также такие известные доноры оксида азота, как натрия
нитропруссид и молсидомин [6–9].


O
ONO2
O2NO
ONO2
ONO
ONO2
ONO2 O
нитроглицерин нитросорбид амилнитрит




Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 31
O O
H
N OEt
N CH Na2[Fe(CN)5NO]
N
N ONO2
± N
NO
O
молсидомин натрия нитропруссид
никорандил



Среди соединений, относящихся к кислородсодержащим гетероциклам, рас-
смотрим, в первую очередь, производные сиднониминов. Сиднонимины – мезо-
ионный класс гетероциклов, исследование производных которого показало их
значительный потенциал, как доноров оксида азота [10, 11]. Разложение сид-
нониминов – процесс, сильно чувствительный к кислороду и свету и приводящий,
наряду с оксидом азота, к супероксид анион-радикалу. В качестве одного из
примеров, приведена схема метаболизма и деградации известного антиангиналь-
ного препарата молсидомина, действие которого достоверно связано с его способ-
ностью высвобождать оксид азота.

O O
O O
O
OEt эстеразы N N
N N
N CH N CH N
pH>5
печени
± ±
N NH
NO NO
CN
SIN-1A
молсидомин SIN-1


O2 O O
·
O
+
NO

+
+
· +
N N
NO
? ?H
?O2 N N
N

CN CN
CN
SIN-1C

Установлено, что разложение SIN-1A (в отличие от SIN-1) – pH-независимый
процесс и в эту стадию включен кислород. Более того, имеется корреляция между
потреблением кислорода и образованием оксида азота в растворах SIN-1. SIN-1A
является активатором растворимой гуанилат циклазы (рГЦ) и повышает внутри-
клеточную концентрацию циклического гуанозин монофосфата и, соответственно,
его эффекты – вазодилатацию, ингибирование агрегации тромбоцитов, нейро-
трансмиссию, регуляцию иммунного ответа, которые типичны для доноров оксида
азота. При трансформации молсидомина с выделением NO образуется супероксид–
анион–радикал и по этой причине реализуются пероксинитрито-подобные эф-
фекты SIN-1, такие как окисление липопротеинов низкой плотности, деградация
дезоксирибозы, ингибирование глицеральдегид-3-фосфат-дегидрогеназы, цито-
токсическое действие. Выше на схеме показано ферментативное разложение мол-
сидомина. Возможна, однако, и не энзиматическая деградация препарата. Уже
следы кислорода промотируют дальнейшие трансформации вплоть до образования
N-морфолиноаминоацетонитрила (SIN-1C). Существенно, что облучение видимым

Пленарные доклады
32
светом значительно ускоряет зависимое от наличия кислорода высвобождение
оксида азота из SIN-1.
Как следует из схемы, в результате восстановления кислорода возникает
супероксид–анион–радикал в стехиометрических количествах. Оксид азота реаги-
рует с этим анион–радикалом со скоростью, контролируемой только диффузией с
образованием пероксинитрита, который разлагается до высоко реакционноспо-
собного гидроксильного радикала, инициирующего перокисидирование липопро-
теинов низкой плотности.


+
· ?
? · ·
· H
+
+ NO2
NO ONOO HO
O2 ONOOH
гидроксил-
перокси-
радикал
нитрит



Известно, что многие сиднонимины обладают выраженной антигипертен-
зивной активностью, которая, вообще говоря, характерна для доноров оксида азота
Укажем на несколько соединений ряда сиднониминов, привлекающих значи-
тельное внимание в связи с их высокой биологической активностью. Это – аналоги
молсидомина, такие как пирсидомин, являющийся сильным сосудорасширяющим
средством с высокой продолжительностью действия. Пирсидомин, так же как
молсидомин, сначала метаболизируется в организме, а уже метаболиты являются
донорами оксида азота. Главный метаболит пирсидомина – дарсидомин вызывает
селективное расширение большой эпикардиальной коронарной артерии, оказывает
противоишемическое действие и не индуцирует толерантности при длительном
применении.


OH
HO
O CO2H
N N
OMe
N N CO2H
± ±
N NH
NO NO
дарсидомин тартрат
пирсидомин



Ряд других производных сиднонимина, также являющихся донорами оксида
азота фармакологически активны и являются антитромботическими агентами in
vivo, благодаря NO-зависимой способности ингибировать агрегацию тромбоцитов.
Подобно сиднониминам, производные других мезо-ионных соединений про-
являют выраженные свойства доноров оксида азота и соответствующие биоло-
гические эффекты. Это – оксатриазолиевые производные 1–3, оказавшиеся весьма
эффективными ингибиторами агрегации тромбоцитов, способные устойчиво
снижать артериальное давление в модельных опытах на животных и проявляющие
противоастматический эффект.

Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 33
Cl
Cl Cl



N N N
N±N N±N N±N
O
O O O
O NS NH
O
2 3
1


Еще один класс гетероциклических соединений, производные которого явля-
ются донорами оксида азота – это фуроксаны. Первым этапом деградации фуро-
ксанов является атака тиолят-анионом по положениям 3 и(или) 4, приводящая к
дезароматизации цикла, что обеспечивает возможность его раскрытия с последую-
щим высвобождением оксида азота. Тиол-зависимое высвобождение NO из фуро-
ксанов представлено на схеме.


O O
R' N ?
O
? R'
R
N N
R"S
R' R'
+
O O NO
R"S N
?
N R"S NO
R N RO
R R"S
?
O2
R"S

? NO
O O2
? SR"
R'
R"S N R"SH
R' O NO2 + N2O3
ONO
N
R
N
?
R HO
?NO R"SNO ?
?
NO2 + NO3
R' SR"

NO
R


Как видно из схемы, фуроксаны мало стабильны по отношению к основаниям
и нуклеофильным реагентам и разлагаются под действием тиолят-анионов. Про-
изводные 4–6 ингибируют спазмы сосудов, индуцированных норадреналином,
превосходя по активности в этом отношении нитроглицерин, являются ингиби-
торами агрегации тромбоцитов, проявляют концентрационно-зависимую вазодила-
тирующую активность.

Пленарные доклады
34
N N
N

OSO OSO
OO
O O
Ph S Ph S Ph S
O O
N N N
O O O NO
NO NO

O
5 6
4


Применение фуроксанопиридазина 7 приводит к значительному гипотензив-
ному действию без развития толерантности. Показания к использованию – кардио-
сосудистые заболевания и гипертензия.

O
O
N
N
O
N N
O
7


При исследовании "гибридных" производных, с NO-донорной фуроксановой
группой синтезирован ряд соединений, в которых в качестве базовых фрагментов
выбран остаток никотинамида (и изоникотинамида), а терминальным заместите-
лем является замещенный остаток фуроксана 8, 9.

O O

N N
O O
O O
O O
N N
N N
H H
O O
N
N
8 9


Практически все полученные соединения вызывают заметную релаксацию
сосудов. "Гибридные" соединения, содержащие в качестве фрагмента фурокса-
новый цикл, созданы на основе целого ряда лекарственных препаратов, например
известного антигипертезивного препарата – ?1-адреноблокатора празозина. В син-
тезированном с такой целью соединении 10 ?-фуранилкарбонильная группа заме-
нена на фуроксанилкарбонильную.


Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 35
O
N
N
O
N
N
MeO N
R
N O
MeO
NH2
10

Синтезированные "гибриды" проявляют различные фармакологические свой-
ства. В одних случаях основной эффект связан с ?1-адреноблокирующей актив-
ностью, в других – доминирует NO-вазодилатирующее действие. Для некоторых
соединений типа 11 обнаружены оба хорошо сбалансированных вида активности,
для других превалирует ?-адреноблокирующая активность или зависимое от NO
расширение сосудов.

O
R N
O
O N
R
X
N
O O O
N O
H
NO
OH
MeO OMe

N
H
12
11

Другая группа "гибридных" соединений, содержащих в своей структуре фуро-
ксановый цикл – производные 1,4-дигидропиридина, например, 12. Такие соеди-
нения, сходные по структуре с нифедипином, проявляют и NO-подобную актив-
ность, и активность, свойственную для антагонистов кальция.


Известные лекарственные препараты, способные генерировать оксид азота

Уже обсуждалось, что целый ряд широко используемых в медицинской практике
лекарств, таких как нитраты, являются, в сущности, пролекарствами, биологи-
ческое действие которых обусловлено их способностью высвобождать оксид азота
in vivo. В настоящее время представляется критически необходимым вновь вер-
нуться к механизмам действия тех лекарств, которые по своей структуре схожи с
соединениями, способными генерировать оксид азота и оценить вклад этого
феномена в их биологическое действие.
Первая группа препаратов, которая представляла интерес для изучения ука-
занной проблемы – известные антимикробные средства нитрофуранового ряда.

Пленарные доклады
36
Нитрофураны эффективны в отношении грамположительных и грамотрицатель-
ных бактерий. Исследовано поведение в восстановительных условиях ряда лекар-
ственных препаратов нитрофуранового ряда, таких как фурациллин, фурагин,
фуразолидон.

O H
N
O O
NH2 N
N O
HN O N
N N

O O O

NO2 NO2 NO2
фурагин
фурациллин фуразолидон

Показано, что при восстановлении производных нитрофурана наблюдается
высвобождение оксида азота. В литературе имеются данные, что анион-радикалы,
образующиеся при восстановлении 5-нитрофуранов, способны претерпевать нит-
ро>нитроэфирную перегруппировку. Исходя из этого, предложен следующий
механизм образования оксида азота при разложении лекарственных препаратов
нитрофуранового ряда.

+
e? H
·
?· H
R NO2 R NO2 NO2
O O O
R

O
+ NO
·
H H
ONO O
O O
R R

Нельзя исключать, что способность к генерации оксида азота рассматривае-
мыми препаратами является одной из причин их высокой антимикробной актив-
ности.
По аналогии с молсидомином, были рассмотрены пути вероятной биотранс-
формации психотропных лекарственных препаратов мезоионного строения – сид-
нофена и сиднокарба.

O H
Ph Ph
N
N CH N CH
± ±
N NH
Ph
NO NO
сиднокарб сиднофен


Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 37
Механизмы действия этих соединений связывают с непрямым симпатоми-
метическим эффектом. Недавнее исследование гидролиза сиднокарба и сиднофена
показало, что в окислительных условиях происходит образование оксида азота и
потому, вероятно, высвобождение оксида азота в организме при применении этих
препаратов. Установление вклада высвобождающегося NO в механизм психо-
тропной активности сиднокарба и сиднофена требует специальных биохимических
и фармакологических исследований.
Нитазол, также как метронидазол и тинидазол, обладает широким химо-
терапевтическим спектром действия по отношению к анаэробным простейшим, а
также и к анаэробным грамотрицательным и некоторым грамположительным бак-
териям. Показано, что нитазол высвобождает в щелочных условиях NO и активи-
рует рГЦ.

O
NO2 NO2
S Et
OH
N
O
NO2 N N O
N N
S
N
H
нитазол метронидазол тинидазол

Как видно из приведенного материала, для различных лекарственных средств
достоверно показано, что они in vitro, а многие и in vivo, высвобождают оксид
азота. Выявление роли этого эффекта в их биологическом действии еще нуждается
в серьезном исследовании.


Ингибиторы синтаз оксида азота (NOS) [12]

Из-за "вездесущей природы" оксида азота, способного в результате простой диф-
фузии проникать практически через любые биологические мембраны, несоответ-
ственно большой выброс этого медиатора приводит к целому ряду различных,
зачастую тяжелых, патологических состояний. Наиболее серьезная проблема
поиска ингибиторов синтеза оксида азота в настоящее время связана с тем, что NO
эндогенно образуется с участием целого семейства NOS, а распределение и свой-
ства этих изоформ во многом определяют их функции. Отсюда остро необходим
не просто поиск ингибиторов NOS, но изыскание веществ, селективно действую-
щих на эти изоформы.
Оксадиазолы 13 и 14, имеющие группировки, содержащие аминокислотный
фрагмент, обнаруживают избирательную активность к индуцибельной NO синтазе.


N N
N N
O O
NH2 NH2
O
O
OR OR
O O
13 14


Пленарные доклады
38
Целый ряд амидинов, имеющих в качестве заместителей тиенильные и ариль-
ные остатки, оказались селективными ингибиторами нейрональной NO-синтазы,
основное назначение которых – лечение различных нейродегенеративных заболе-
ваний. Полагают, что избыточная продукция оксида азота нейрональной изоформой
фермента (nNOS) является одной из причин развития болезни Паркинсона.

H
H
N
N H
H
N
N
S
S HN
O
HN Ph
Ph

H
H
N
N H
N
S
S HN
O
HN Ph
X
O

Целый ряд амидинов различных типов проявляет свойства селективных инги-
биторов nNOS.


Het
H H N
R
N N

S S
NH NH

Описаны селективные ингибиторы iNOS.

S NH2
S NH2 R S
S
NH2
NH2
N
N
N
N R'

При воздействии ингибиторов на nNOS важно отсутствие эффекта, сопровож-
дающегося резким снижением артериального давления. То же относится к iNOS.
К числу ингибиторов NO-синтаз относятся различные гетероциклические
соединения, такие как селективный iNOS-ингибитор – 3-морфолинометил-5-хло-
роксазолон-2, сульфоны тиазольного, сульфоксид тиадиазольного и сульфон окса-
зольного ряда.

O
O
O Ph
R
R
S
S
S O
S
S
O
O
O R
N
N
N NC
NC
NC
Alk OH


Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 39
O
N
S
Cl O
N S O
S
O
N N NC
O N

Конденсированные производные пиримидина и пиридина являются избира-
тельными блокаторами iNOS.

O
S
H
H N OEt
N
N R N
S
N
N N
S N
NH2
NH2 NH2

Несомненные трудности поиска лекарственных средств среди ингибиторов
синтеза оксида азота диктуются огромным многообразием, часто совсем не родст-
венных, функций этого медиатора. И понятно, что осознанное решение проблемы
придет только в том случае, когда понимание механизма ферментативного окис-
ления достигнет такого уровня, что станет возможным предсказывать структуры,
тропные к той или иной изоформе. Впечатляющим примером является пири-
дофуроксан 15, который по обычным представлениям должен быть NO-донором, а
фактически является ингибитором индуцибельной NO-синтазы [13].

O

N
O
N
N
15

В данном докладе рассмотрены основные вопросы, связанные с генерацией
экзогенного оксида азота в организме и ингибированием NOS. Обсуждение подхо-
дов к повышению количества NO в органах и тканях не дает полной картины без
рассмотрения возможностей снижения его концентрации при избыточном высво-
бождении при различных патологических состояниях. В рамках одной статьи в
наше время невозможно обобщить весь огромный материал, касающийся раз-
личных сторон биологического действия оксида азота. Нет сомнений, что исследо-
вание доноров оксида азота и ингибиторов ферментов, катализирующих образова-
ние этого медиатора – привлекательная и перспективная область и органической
химии, и медицинской химии, и биохимии, и фармакологии.
Отметим важное исследование, посвященное сравнению биологической актив-
ности ряда производных фуроксана, N-оксидов имидазола и бензимидазола [14].

Пленарные доклады
40
O
Ph R R R' R R
N N
O R"
N N R" N N N N
O O
O
O
R'


Для объяснения того факта, что фуроксановые производные обладают выра-
женной активностью, в то время как имидазольные этого действия не проявляют,
авторы определили параметры липофильности, редокс-потенциалы и распреде-
ление электронной плотности в исследуемых соединениях и приписали различия
биологической активности к различиям этих параметров. К сожалению, авторы
работы не акцентировали внимания на несомненном факте, что фуроксаны, в
отличие от N-оксидов производных имидазола, являются эффективными генерато-
рами оксида азота и, возможно, образование NO и пероксинитрита ответственно за
биологическую активность соединений этого ряда.
И в заключение – о проблеме NO в целом. Когда в науке возникает новая
парадигма – новая концептуальная схема и новая модель постановки проблемы и
ее решения, всегда появляется впечатление, что теперь будут разрешены много-
численные вопросы, на которые не удавалось ответить прежде. И, действительно,
понимание огромной роли, которую играет оксид азота в живом организме,
обеспечили реальный прорыв в биологии и медицинской химии, открыв целые
новые научные направления их развития. Однако сегодня первоначальная эйфория
уже начинает проходить. Простые решения, которые, казалось бы, напрашивались
из первоначальных данных изучения доноров NO и ингибиторов NOS, оказались
не полными и недостаточными. И, тем не менее, нельзя не подчеркнуть, что
прошло меньше полутора десятков лет с тех пор, как стало ясно, что загадочное
соединение – произведенный эндотелием релаксирующий фактор (EDRF) – это
нестабильный токсичный газ (или какая-либо из форм его депонирования),
постоянно высвобождающийся в организме млекопитающих, роль которого в
жизненных процессах переоценить невозможно. Важно, что исследование извест-
ных лекарственных средств позволяет утверждать, что среди многих из них
имеются доноры оксида азота. Отсюда вытекает необходимость внимательного
рассмотрения вопроса о вкладе этого феномена (генерации NO) в механизм дейст-
вия давно применяющихся в здравоохранении лекарств и о возможной коррекции
устоявшихся взглядов на эти механизмы. Отметим также, что возможность изыска-
ния ингибиторов синтаз оксида азота среди существующих лекарственных средств
пока всерьез не обсуждалась. Конечно, эта проблема заслуживает самого при-
стального внимания, а ее исследование может привести к значительным успехам и
в теоретическом, и в практическом отношениях.


Литература

1. Moncada S., Palmer R.M.S., Higgs E.A., Pharmacol. Rev. 1991 43 109.
2. Marletta M.A., J. Med. Chem. 1994 37 1899.

Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 41
3. Griffith O.W., Stuehr D.J., Ann. Rev. Physiol. 1995 57 707.
4. Граник В.Г., Рябова С.Ю., Григорьев Н.Б., Успехии химии 1997 66 (8) 792.
5. Feelish M., J. Cardiovas. Pharmacol. 1991 17 (Suppl 3) 25.
6. Машковский М.Д., Лекарственные средства, Харьков: Торгсин, 1997, изд. 13.
7. Машковский М.Д., Лекарства XX века, М.: Новая волна, 1998, с. 319.
8. Граник В.Г., Лекарства. Фармакологический, биохимический и химический
аспекты, М.: Вузовская книга, 2001.
9. Граник В.Г., Основы медицинской химии, М.: Вузовская книга, 2001, с. 384.
10. Граник В.Г., Григорьев Н.Б., Изв. АН, Сер. хим. 2002 (8) 1268.
11. Wang P.G., Xian M., Tang X., et al., Chem. Rev. 2002 102 1091.
12. Граник В.Г., Григорьев Н.Б., Изв. АН, Cер. хим. 2002 (11).
13. Annual Drug Data Rep. 1998 20 (5) 404.
14. Boiani M., Cerecetto H., Gerpe A., Gonzalez M., Drugs Future 2002 27
(Suppl. A) 268.




Пленарные доклады
42
QSAR prediction of environmental toxicity of
oxygen- and sulphur-containing heterocycles
Dearden J.C., Netzeva T.I.
School of Pharmacy and Chemistry, Liverpool John Moores University,
Byrom Street, Liverpool, L3 3AF UK
tel.: +44 151 231 2066, fax: +44 151 231 3107, e-mail: j.c.dearden@livjm.ac.uk

Introduction

More than 100,000 chemicals are released into the environment, and probably fewer than
5% have toxicity data available. Even for high production volume chemicals (HPVCs)
(those chemicals produced in quantities of > 1000 tons per year in the EU and > 442 tons
per year in the USA) there is a lack of information concerning their toxicity [1], as is
shown in Table 1.
Table 1. Availability of toxicity data for HPVCs
European Union USA
Number 2465 2863
Full toxicity data 3% 7%
Partial toxicity data 43% 50%
No toxicity data 54% 43%
With ever-increasing concern about the environment, governments and regulatory
agencies throughout the world are seeking to assess the environmental dangers posed by
the release of chemicals. Recently the Commission of the European Communities
presented a White Paper entitled "Strategy for a Future Chemicals Policy" which
proposed that about 30 000 existing chemicals should be tested on animals for a range of
toxic effects [2]. This would obviously be a very expensive and time-consuming task,
involving the use of many thousands of animals. Table 2 shows the costs of some of the
tests [3]. It must also be asked whether it is necessary to test the large number of
chemicals that have been in use for many years without obvious adverse effects.
Table 2. Costs of single toxicity tests in 1994
Test Cost (US$) Test duration
Microtox 62 5 min
Lettuce 296 96 h
Rotifer 333 24 h
Brine shrimp 333 24 h
Polytox 407 21 min
Daphnia magna 703 48 h
Pimephales promelas 1036 96 h
Selenastrum capricornutum 1280 96 h
Carcinogenicity (rodent) 2 million 2 yr

Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 43
Because of the increasing need for toxicity assessment, a number of organisations
are investigating the use of alternatives to animal testing. For example, ECVAM
(European Centre for the Validation of Alternative Methods; altweb.jhsph.edu/publica-
tions/ECVAM/ecvam-reports.htm) is examining ways forward for the application of
existing alternative methods, and seeking to identify areas of research that could
facilitate the development of new alternative methods; ECETOC (European Centre for
Ecotoxicology and Toxicology of Chemicals; www.ecetoc.org) recently organised a
Workshop on Regulatory Acceptance of (Q)SARs for Human Health and Environmental
Endpoints; FRAME (Fund for Replacement of Animals in Medical Experimentation;
www.frame.org.uk) is involved with the development and acceptance of methods to
replace animal testing for regulatory and other purposes. An important alternative to
animal testing for toxicity is the use of quantitative structure?activity relationships
(QSARs), which are mathematically-derived rules that quantitatively model a property
(e.g. toxicity) in terms of descriptors of chemical structure. Of course, biological data are
needed to develop a QSAR in the first place, but it can then be applied to the prediction
of the toxicities of other chemicals with the same mechanism of action. It should be
noted that predictions should not be made for chemicals that are outside the range
covered by the chemicals used to develop the QSAR (the training set).
To determine whether or not a chemical exerts a given biological effect via a
particular mechanism of action is often difficult. Hence QSARs are usually developed
using compounds of a single chemical class on the assumption that such a congeneric
series has a common mechanism of action. Any chemicals that do not possess the same
mechanism of action will show up as outliers; that is, they will be poorly modeled by the
QSAR.
The descriptors of chemical structure that are used in the development of a QSAR
are physicochemical and structural properties. These fall into three main classes:
hydrophobic, electronic, and steric [4]. Since most chemicals move through an organism
by partitioning between aqueous and lipid compartments, transport is controlled largely
by hydrophobicity. This is generally well modeled by the octanol?water partition coef-
ficient (P). Interaction with a receptor site, on the other hand, is a function of the ability
of the chemical to form (usually non-covalent) links with the receptor (for example,
through hydrogen bonding and dipolar forces) and by the ability to fit the receptor site,
which is a function of molecular size and shape. Dearden [4] has discussed each type of
descriptor in detail.
Topological descriptors are also widely used in QSAR. These are calculated from
the molecular structure, but are not always easily interpretable in physicochemical terms.
The most widely used topological descriptors are molecular connectivities [5] and
electrotopological state descriptors [6]. Corwin Hansch is acknowledged to be the father
of QSAR; his first publication on the subject [7] in 1962 dealt with the herbicidal effects
of phenoxyacetic acid derivatives. He has since published hundreds of papers, and his
recent book [8] summarizes progress in the field.
QSAR is a tool for the prediction of biological activity, and hence is well suited to
the prediction of environmental toxicity. Over the past two decades, environmental
QSAR has increased steadily in importance, and Nendza [9] has admirably summarized
its achievements. We are now at the stage where some regulatory agencies, such as the
U.S. Environmental Protection Agency, routinely use some QSAR-predicted toxicities
for regulatory purposes; it is expected that such use will become much more extensive in

Пленарные доклады
44
the future, as the safety of chemicals becomes an ever more important issue, and more
public concern is expressed about the use of animals in toxicity testing. It should not be
forgotten, however, that experimental toxicity data are needed in order to develop a QSAR
in the first place, and there is still a marked dearth of good quality data in many areas.
Most environmental toxicity data have been obtained using aquatic species such as
fish, Daphnia, the ciliate Tetrahymena pyriformis, the phosphorescent bacterium Vibrio
fischeri, and algae. Cronin and Dearden [10] have reviewed the literature concerning
QSAR modeling of environmental toxicity. Eight modes of action have been identified
in fish, namely non-polar narcosis, polar narcosis, uncoupling of oxidative
phosphorylation, respiratory membrane irritation, acetylcholinesterase inhibition, central
nervous system seizure, inhibition of photosynthesis, and alkylation [11]. These are
usually more broadly grouped as: non-polar narcosis, polar narcosis, unselective reacti-
vity, and specific mechanisms of action. It is important to obtain a correct QSAR predic-
tion of toxicity, in order that a chemical's mode of action is correctly identified. To
facilitate this, Verhaar et al. [12] developed a classification scheme based on the
presence of functional groups to allocate chemicals to these four groups. Later Boxall et al.
[13] used a pattern recognition approach to classification based on molecular descriptors,
and obtained 76% correct predictions.
The first QSAR study of non-polar narcosis was that of Konemann [14] who
correlated the acute toxicity of heterogeneous industrial chemicals to the guppy, Poecilia
reticulata:

log(1/LC50) = 0.87log P – 1.87, (1)

n = 50, r2 = 0.98, s = 0.23,

where LC50 = concentration (mM) to kill 50% of fish in a specified time, n = number of
chemicals, r = correlation coefficient, and s = standard error of the estimate.
Later, van Leeuwen et al. [15] found that very similar correlations were obtained
for other aquatic species. Lipnick [16] suggested that non-polar narcosis be considered
as a "base-line" toxicity, with no chemicals having lower toxicity, and this is now
accepted. It should be mentioned that occasionally a chemical appears to show lower
than base-line toxicity, but this is invariably due to an artefact, such as evaporative loss
giving a lower than nominal aqueous concentration, or hydrolysis yielding a more
hydrophilic product.
Veith and Broderius [17] reported that some unreactive chemicals, such as phenols
and anilines, that produced toxicity consistent with narcosis were nevertheless more
toxic than would be expected for non-polar narcosis. This mode of action is termed polar
narcosis, and may arise from the presence of a strongly hydrogen bonding group in a
molecule. The QSAR found by Veith and Broderius [17] for toxicity to the fathead
minnow, Pimephales promelas, was:

log(1/LC50) = 0.65log P – 0.71, (2)

n = 39, r2 = 0.900, s not given.



Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 45
Reactive chemicals are generally more toxic still, although their toxicities can nev-
ertheless sometimes be correlated with log P alone. For example, the toxicity of ?,?-un-
saturated aldehydes to a phosphorescent bacterium, Vibrio fischeri, is given [18] by:

log(1/EC50) = 0.50log P + 0.35, (3)

n = 7, r2 = 0.854, s = 0.23, F = 36.2.

Note that the coefficients on log P are in the order: eq. 1 > eq. 2 > eq. 3, while the
opposite is true of the intercepts. Thus at some high value of log P, the three equations
converge, as is shown in Fig. 1.




Aldehyde toxicity
Log 1/LC50




Polar narcosis




Non-polar narcosis

Log P


Fig. 1. Schematic representation of QSARs for non-polar narcosis (eq. 1), polar narcosis (eq. 2),
and aldehyde toxicity (eq. 3).


Clearly, QSARs such as those depicted in Figure 1 do not extend ad infinitum. As
hydrophobicity increases, aqueous solubility decreases, and a point is reached where
solubility is too low for a toxic concentration to be reached (the solubility cut-off). This
is typically at log P values of 6–7.
Generally, the toxicity of reactive chemicals can be modeled only by the incorpo-
ration in a QSAR of one or more descriptors that reflect reactivity. Typically such
reactivity is electrophilic, since nucleophilic groups such as OH, NH and SH are
common in biological macromolecules. Cronin and Schultz [19] developed the following
QSAR for the toxicity of a diverse set of aromatic compounds to Tetrahymena
pyriformis:

log(1/IGC50) = 0.603log P – 0.330ELUMO – 1.00, (4)

n = 239, r2 = 0.800, Q2 = 0.796, s = 0.335, F = 476,


Пленарные доклады
46
where IGC50 = concentration (mM) that inhibits growth by 50%, ELUMO = energy of
lowest unoccupied molecular orbital, Q = cross-validated correlation coefficient (leave-
one-out procedure), and F = Fisher statistic.
Since most QSARs are used for predictive purposes, it is important that their
predictive ability is assessed. Whilst cross-validation is one method of assessing predic-
tive ability, it can be criticized as simply giving a measure of the internal consistency of
the data-set used to develop the QSAR (the training set). A better approach is to use the
QSAR to predict the toxicities of chemicals not used in the training set (external
validation).
As well as ELUMO, other measures of reactivity can be used in QSARs involving
reactive chemicals. An interesting example is given by Veith and Mekenyan [20] who
correlated the toxicity of chemicals with three different modes of action to P. promelas,
using the molecular orbital descriptor known as superdelocalisability:

log(1/LC50) = 56log P + 13.7SavN – 1.49, (5)

n = 114, r2 = 0.81, s = 0.44,

where SavN = average nucleophilic superdelocalisability.
Specifically acting chemicals are exemplified by the organophosphorus insecticides.
Hermens et al.[21] were able to model the toxicity of these compounds to P. reticulata
with a two-term QSAR:

log(1/LC50) = 0.23?? + 0.80k + 2.77, (6)

n = 9, r2 = 0.92, s = 0.19,

where ?? = sum of hydrophobic substituent constants and k = experimentally determined
rate constant of reaction with 4-nitrobenzylpyridine. Although a later study by de Bruijn
and Hermens [22] with 20 such insecticides failed to confirm this correlation, Verhaar
et al. [23], using a number of physicochemical descriptors, obtained a series of good
QSARs for the toxicity of a series of 12 organophosphorus insecticides. Recently
Devillers [24] used a neural network approach to model the toxicity of 66 diverse
pesticides to the bluegill fish, Lepomis macrochirus, using autocorrelation descriptors
encoding lipophilicity and hydrogen bonding ability; he found RMS residual values of
0.345 log units for the training set and 0.359 log units for a 21-compound test set.
An interesting study by Kaiser et al. [25] used neural networks to model the toxicity
to P. promelas of a very heterogeneous set of 1000 chemicals with various modes of
action. Using functional groups as descriptors, they obtained r2 = 0.899, and a test set of
84 chemicals yielded r2 = 0.803.


Toxicity of oxygen- and sulphur-containing heterocycles

Numerous compilations of environmental toxicity data are available, although many of
these are quite small. Three of the largest are those where the test species are:

Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 47
1. Pimephales promelas, the fathead minnow. This contains toxicity data on about 600
chemicals [26], determined at the US E.P.A. laboratory in Duluth, MN, USA.
2. Tetrahymena pyriformis, an aquatic ciliate. Currently about 2000 chemicals have
been tested against this species at the University of Tennessee, and the toxicities of
most of these have been published [27].
3. Vibrio fischeri (formerly Photobacterium phosphoreum), a phosphorescent bacterium
whose phosphorescence decreases with toxic insult. This database, known as
COMPUTOX and containing V. fischeri toxicities of some 2000 chemicals, is
commercially available from Terrabase Inc. (www.terrabase-inc.com). It also
contains toxicity data for various fish species, rat and mouse, other aquatic species
such as Daphnia magna, Tetrahymena pyriformis, crayfish, mussel, and various
algae and bacteria.


Methods

Toxicity data on O- and S-containing heterocycles were extracted from the above three
databases; V. fischeri data were obtained from COMPUTOX ver. 5.0. The values of
log P are measured values wherever possible; where these are not available the means of
three values calculated from ClogP ver. 1.0.0 (www.biobyte.com), Interactive Analysis
(www.logp.com) and KOWWIN ver. 1.66 (www.epa.gov/oppt/exposure/docs/episui-
tedl.htm) have been used. ELUMO values were calculated using TSAR for Windows
ver. 3.3 (www.accelrys.com). Statistical analysis was carried out using Minitab ver. 13.0.


Results

Toxicity to Pimephales promelas

A total of 22 O- and S-containing heterocycles were found with reported toxicity to
P. promelas, and these are listed in Table 3.

Table 3. Toxicities of O- and S-containing heterocycles to Pimephales promelas
Compound CAS No. log(1/LC50)* log P ELUMO
2,3-Benzofuran (1) 271896 0.93 2.67 –0.063
3-Bromothiophene (2) 872311 1.42 2.62 –0.115
Carbofuran (3) 1563662 2.42 1.63 0.245
5-Chloro-2-mercaptobenzo-
thiazole (4) 5331919 1.80 3.42** –0.867
Cineole (5) 470826 0.18 2.50 2.851
A-Decanolactone (6) 706149 0.98 2.72 1.162
Dicumarol (7) 66762 1.82 2.07 –1.012
2,3-Dihydrobenzofuran (8) 496162 0.17 2.14 0.361
2,5-Dimethylfuran (9) 625865 0.13 2.24 0.719
1,4-Dioxane (10) 123911 –2.05 –0.27 2.824

Пленарные доклады
48
Table 3. Contnued
Flavone (11) 525826 1.80 3.56 –0.776
Furan (12) 110009 0.05 1.34 0.723
4-(2-Hydroxyethyl)mor
pholine (13) 622402 –1.32 –0.99** 2.446
Piperine (14) 94622 1.56 3.20** –0.820
Resmethrin (15) 10453868 4.74 6.14 0.376
Rotenone (16) 83794 4.94 4.10 –0.522
Saccharin sodium salt
hydrate (17)*** 128449 –1.95 0.91 –1.289
Solketal (18) 100798 –2.10 0.42** 2.252
Strychnine hemisulphate
salt (19)*** 60413 2.54 1.93 0.198
Tetrahydrofuran (20) 109999 –1.48 0.47 3.111
Tetrahydrofurfuryl
methacrylate (21) 2455245 0.69 1.60** 0.131
1,3,5-Trioxane (22) 110883 –1.82 –0.43 2.389

*LC50 in mM
**Calculated log P value
***log P measured for free acid or base; ELUMO calculated for free acid or base




The QSAR for non-polar narcosis to P. promelas (the baseline QSAR) is reported
[28] as:

log(1/LC50) = 0.87log P – 1.79, (6)

n = 51, r2 = 0.957, s = 0.30, F = 1088,

where LC50 = concentration to kill 50% of fish during the 96-h test.
The observed toxicity–log P correlation for the data in Table 3 is given by:

log(1/LC50) = 1.057log P – 1.411, (7)

n = 22, r2 = 0.738, s = 1.053, F = 56.3.

The toxicity data in Table 3 are plotted against log P in Figure 2; the solid line is
the baseline QSAR from eq. 6. It can be seen that there are a number of positive outliers,
i.e. compounds whose toxicity is appreciably greater than would be expected for non-
polar narcosis. (Compounds lying more than two standard deviations from the baseline
QSAR are generally regarded as outliers).

Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 49
16
5

4
Log 1/LC50

3 19
3
2 7

1

0

13
-1

-2

-1 0 1 2 3 4 5 6

Log P

Fig. 2. Correlation of toxicity to P. promelas with log P.


It can also be seen that one compound apparently possesses appreciably lower
toxicity than expected for baseline narcosis; such behavior is generally acknowledged to
arise from evaporative loss from the test vessel during toxicity testing, leading to lower
than nominal concentration of toxicant. However, in this case the compound in question
is saccharin sodium salt hydrate 17 that is not volatile. The explanation is probably that
the log P value used for this compound is that of the free acid, since the log P value of
the salt is not available, and software for the calculation of log P cannot handle ionized
species. The log P value of 17 is undoubtedly considerably lower than that of the free
acid. The presence of the outliers is the reason for the statistics of eq. 8 being much
poorer than those of eq. 7.
If ELUMO is incorporated into the correlation, the resulting QSAR is:

log(1/LC50) = 0.966(0.174)log P – 0.183(0.203)ELUMO – 1.110, (8)

n = 22, r2 = 0.749, s = 1.058, F = 28.3.

The numbers in brackets after the coefficients are the standard errors of the coef-
ficients, and it can be seen that that for ELUMO is actually greater than the value of the
coefficient. This indicates that the ELUMO term is not significant, and contributes little or
nothing to the correlation; this is shown also by the fact that the statistics of eq. 8 are no
better than those of eq. 7.
The positive outliers in Fig. 2 are carbofuran 3, dicumarol 7, 4-(2-hydroxyethyl)-
morpholine 13, rotenone 16, strychnine hemisulphate salt 19. Both carbofuran 3 and
dicumarol 7 are reactive acylating agents, and would thus react with nucleophilic centers
on proteins. 4-(2-Hydroxyethyl)morpholine 13 could be involved in membrane
interaction through its NCCO moiety, which is the same as in choline; in addition, if the
–OH group is derivatized, it could be activated. Rotenone 16 has a number of potentially

Пленарные доклады
50
reactive sites; for example, its carbonyl group could react to form a Schiff's base complex,
and the heterocyclic oxygens could behave as electrophiles. Strychnine is, of course, a
well-known poison, and could react electrophilically through its carbonyl group and its
heterocyclic oxygen atom.

Toxicity to Tetrahymena pyriformis

A total of 27 O- and S-containing heterocycles were found that had been tested against
T. pyriformis, although five of these were not toxic at saturation. The compounds and
their relevant data are listed in Table 4.

Table 4. Toxicities of O- and S-containing heterocycles to Tetrahymena pyriformis
Compound CAS No. log(1/IGC50)* log P ELUMO
2,3-Benzofuran (1) 271896 –0.11 2.67 –0.064
2,1-Benzisoxazole (23) 271589 –0.15 1.52 –0.856
2,1,3-Benzothiadiazole (24) 273132 –0.10 2.01 –1.267
Benzothiazole (25) 95169 –0.03 2.01 –0.482
1-Benzothiophene (26) 95158 0.26 3.12 –0.166
Benzoxazole (27) 273530 –0.26 1.59 –0.338
2,2'-Bithiophene (28) 492977 1.04 3.75** –0.574
3,3'-Bithiophene (29) 3172563 1.00 3.40** –0.139
3-Bromofuran (30) 22037281 –0.48 2.25** 0.340
3-Bromothiophene (2) 872311 –0.04 2.62 –0.115
3-Butylthiophene (31) 34722015 0.96 3.83** 0.270
2-Chlorothiophene (32) 96435 –0.59 2.54 –0.122
Dibenzofuran (33) 132649 1.42 4.12 –0.403
Dibenzothiophene (34) 132650 *** 4.38 –0.400
Dibenzothiophene sulfone (35) 1016053 *** 2.30** –1.172
2,3-Dimethylfuran (36) 14920899 –0.51 2.46** 0.731
2,5-Dimethylfuran (9) 625865 –0.48 2.24 0.719
2-Ethylfuran (37) 3208160 –0.52 2.40 0.735
2-Ethylthiophene (38) 872559 –0.43 2.87 0.227
Furan (12) 110009 –1.51 1.34 0.723
2-Methylbenzofuran (39) 4265252 0.62 3.22 –0.038
3-Methylthiophene (40) 616444 –0.70 2.34 0.264
Phenothiazine (41) 92842 *** 4.15 –0.134
Phenoxathiin (42) 262204 2.04 4.54 –0.255
Thianthrene (43) 92853 *** 4.57** –0.363
Thiophene (44) 110021 –1.44 1.81 0.239
Xanthene (45) 92831 *** 4.40** 0.143
*IGC50 in mM
**Calculated log P value
***Not toxic at saturation

Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 51
The baseline QSAR for toxicity to T. pyriformis is given [28] by:

log(1/IGC50) = 0.74log P – 1.86, (9)

n = 148, r2 = 0.958, s = 0.21, F = 3341,

where IGC50 = concentration to inhibit growth by 50% during the 40-h test.
The toxicity–log P QSAR found for the data in Table 4 is:

log(1/IGC50) = 0.891log P – 2.377, (10)

n = 22, r2 = 0.772, s = 0.428, F = 67.9.

The toxicity data in Table 4 are plotted against log P in Figure 3; the solid line is
the baseline QSAR from eq. 9. It can be seen that there are no obvious positive outliers,
although five compounds appear as negative outliers.



2



1
Log 1/IGC50




0



-1



-2
0 1 2 3 4 5
Log P

Fig. 3. Correlation of toxicity to T. pyriformis with log P.


These are all volatile compounds (from left to right, furan, thiophene, 3-methyl-
thiophene, 2-chlorothiophene and 2-ethylthiophene), and thus probably the apparent
deviations from the baseline can be accounted for by loss of compound from the test
vessel.
Despite the lack of obvious outliers, the incorporation of ELUMO into the correlation
improves the statistics considerably:

log(1/IGC50) = 0.853(0.079)log P – 0.566(0.130)ELUMO – 2.290, (11)

n = 22, r2 = 0.886, s = 0.311, F = 73.9.


Пленарные доклады
52
The figures in brackets in eq. 11 are the standard errors of the coefficients. It can be
seen that in each case the standard errors are much lower than the values of the
coefficients themselves, which means that each coefficient is significant (p < 0.001 in
each case). Clearly, despite the absence of obvious outliers, there is a significant electro-
philic contribution to the overall toxicity of these compounds to T. pyriformis. The
correlation is shown in Figure 4, in which the solid line is the QSAR of eq. 11.



2
Log 1/IGC50 (obsd)




1



0



-1



-1 0 1 2
Log 1/IGC50 (pred)

Fig. 4. Correlation of observed toxicity to T. pyriformis with that predicted from eq. 11.


Toxicity to Vibrio fischeri

A total of 39 O- and S-containing chemicals were found with reported toxicity to
V. fischeri, and these are listed in Table 5.

Table 5. Toxicities of O- and S-containing heterocycles to Vibrio fischeri
log
1/EC50*
Compound CAS No. log P ELUMO
Aflatoxin B1 (46) 1162658 1.13 1.10** –1.368
Aflatoxin G1 (47) 1165395 0.96 1.02** –1.525
2-Amino-6-nitrobenzothiazole (48) 6285570 1.56 1.82** –1.279
2-Amino-5-nitrothiazole (49) 121664 0.85 0.83 –1.325
5-Amino-1,3,4-thiadiazole-2-thiol (50) 2349679 1.64 –0.46** –0.109
2-Aminothiazole (51) 96504 –0.98 0.38 –0.139
L-Arabinose (52) 87729 –2.28 –3.02 2.193
2,3-Benzofuran (1) 271896 1.45 2.67 –0.063
2,1,3-Benzothiadiazole (24) 273132 1.81 2.01 –0.481
Carbofuran (3) 1563662 1.03 1.63 0.245
Carbofuran phenol (53) 1563388 0.43 2.08 0.337
7-Chloro-4-nitrobenzo-2-oxa-
1,3-diazole (54) 10199890 3.70 2.35** –2.501

Генеральный спонсор и организатор – InterBioScreen Ltd. 53
Table 5. Continued
Coumarin (55) 91645 1.07 1.39 –0.930
Dibenzofuran (33) 132649 2.19 4.12 –0.403

<<

стр. 2
(всего 21)

СОДЕРЖАНИЕ

>>