<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">farmaec</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2070-4909</issn><issn pub-type="epub">2070-4933</issn><publisher><publisher-name>IRBIS LLC</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2023.192</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">farmaec-863</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ОРИГИНАЛЬНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ORIGINAL ARTICLES</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Сравнительный хемомикробиомный анализ бактериоцинов</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Comparative chemomicrobiomic analysis of bacteriocins</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-2659-7998</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Торшин</surname><given-names>И. Ю.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Torshin</surname><given-names>I. Yu.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Торшин Иван Юрьевич – к.ф-м.н., к.х.н., старший научный сотрудник </p><p>WoS ResearcherID: C-7683-2018; Scopus Author ID: 7003300274</p><p>ул. Вавилова, д. 44, корп. 2, Москва 119333</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Ivan Yu. Torshin – PhD (Phys. Math.), PhD (Chem.), Senior Researcher</p><p>WoS ResearcherID: C-7683-2018; Scopus Author ID: 7003300274</p><p>44 corp. 2 Vavilov Str., Moscow 119333</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-7663-710X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Громова</surname><given-names>О. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Gromova</surname><given-names>O. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Громова Ольга Алексеевна – д.м.н., профессор, ведущий научный сотрудник</p><p>WoS ResearcherID: J-4946-2017; Scopus Author ID: 7003589812</p><p>ул. Вавилова, д. 44, корп. 2, Москва 119333</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Olga A. Gromova – Dr. Med. Sc., Professor, Leading Researcher</p><p>WoS ResearcherID: J-4946-2017; Scopus Author ID: 7003589812</p><p>44 corp. 2 Vavilov Str., Moscow 119333</p></bio><email xlink:type="simple">unesco.gromova@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru">Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук<country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en">Federal Research Center “Computer Science and Control”, Russian Academy of Sciences<country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2023</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>25</day><month>09</month><year>2023</year></pub-date><volume>16</volume><issue>4</issue><fpage>643</fpage><lpage>656</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Торшин И.Ю., Громова О.А., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Торшин И.Ю., Громова О.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Torshin I.Y., Gromova O.A.</copyright-holder><license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.pharmacoeconomics.ru/jour/article/view/863">https://www.pharmacoeconomics.ru/jour/article/view/863</self-uri><abstract><sec><title>Цель</title><p>Цель: комплексный анализ спектра антибактериального действия бактриоцинов.</p></sec><sec><title>Материал и методы</title><p>Материал и методы. Проведен хемомикробиомный анализ бактериоцинов A/B, C, S, 28b, RS-2020 для оценки значений минимальных ингибирующих концентраций (англ. minimum inhibitory concentration, MIC) для 152 штаммов болезнетворных бактерий и значений площади под кривой роста (англ. area under curve AUC) для репрезентативной выборки нормобиоты (38 бактерий – комменсалов человека).</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. По сравнению с другими молекулами бактериоцин С характеризовался меньшими значениями констант MIC для широкого круга штаммов патогенных бактерий. Так, он более эффективно ингибировал штаммы возбудителей бактериальной пневмонии (H. influenzae, S. mutans, S. pneumoniae, S. pyogenes), внутрибольничных инфекций (K. pneumoniae, P. aeruginosa, S. aureus, S. epidermidis, S. pneumoniae), заболеваний кожи (M. audouinii, T. mentagrophytes и др.), инфекций мочевыводящий путей (E. cloacae, протеи P. mirabilis и P. vulgaris), Fusobacterium necrophorum и грибов Candida. В то же время бактериоцин С в меньшей степени, чем молекулы сравнения, тормозил рост нормофизиологической микробиоты родов Bacteroides, Enterococcus, непатогенных Escherichia, дрожжей S. cerevisiae и др. Стимулируя микроорганизмы – продуценты бутирата (анион масляной кислоты), бактериоцин С может проявлять пребиотические свойства.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. Выявлены и описаны основные структурные признаки молекулы бактериоцина С, связанные с антибактериальным воздействием на патогенную микробиоту.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Objective: comprehensive analysis of the spectrum of antibacterial action of bactеriocins.Material and methods. Chemomicrobiome analysis of bacteriocins A/B, C, S, 28b, RS-2020 was performed to assess the minimum inhibitory concentration (MIC) values for 152 strains of pathogenic bacteria and the area under the growth curve (AUC) values for a representative sample of normobiota (38 human commensal bacteria).Results. Compared to other molecules, bacteriocin C was characterized by lower MIC constants for a wide range of pathogenic bacterial strains. Thus, it more effectively inhibited strains of pathogens of bacterial pneumonia (H. influenzae, S. mutans, S. pneumoniae, S. pyogenes), nosocomial infections (K. pneumoniae, P. aeruginosa, S. aureus, S. epidermidis, S. pneumoniae), skin diseases (M. audouinii, T. mentagrophytes, etc.), urinary tract infections (E. cloacae, P. mirabilis and P. vulgaris), Fusobacterium necrophorum and Candida fungi. At the same time, bacteriocin C to a lesser extent than the reference molecules inhibited the growth of the normophysiological microbiota of the Bacteroides, Enterococcus genera, non-pathogenic Escherichia, yeast S. cerevisiae and others. By stimulating butyrate (butyric anion) producing microorganisms, bacteriocin C can exhibit prebiotic properties.Conclusion. The main structural features of the bacteriocin C molecule associated with the antibacterial effect on pathogenic microbiota were identified and described.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>Бактериальные  патогены</kwd><kwd>микробиом  человека</kwd><kwd>площадь  под  кривой  роста</kwd><kwd>фармакоинформационные технологии</kwd><kwd>хемоинформатика</kwd><kwd>анализ хемографов</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>Bacterial  pathogens</kwd><kwd>human  microbiome</kwd><kwd>area  under  the  growth  curve</kwd><kwd>AUC</kwd><kwd>pharmacoinformatics</kwd><kwd>chemoinformatics</kwd><kwd>chemograph analysis</kwd></kwd-group><funding-group xml:lang="ru"><funding-statement>Работа выполнена при поддержке гранта Российского научного фонда (проект № 23-21-00154 «Разработка методов прогноза свойств фармакологических препаратов по их молекулярной структуре с помощью теории топологического анализа хемографов»).</funding-statement></funding-group><funding-group xml:lang="en"><funding-statement>The work was supported by a grant from the Russian Science Foundation (project no. 23-21-00154 “Development of methods for predicting the properties of pharmacological preparations by their molecular structure using the theory of topological analysis of chemographs”).</funding-statement></funding-group></article-meta></front><body><sec><title>ВВЕДЕНИЕ / INTRODUCTION</title><p>Бактериоцины представляют собой антибактериальные пептиды, состоящие из 15–20 аминокислот. Они действуют как антибиотики против грамположительных бактерий (например, Bacillus subtilis, Staphylococcus aureus) и, в меньшей степени, против грамотрицательных (в частности, E. coli). Торможение развития бактериального компонента инфекции является важным шагом в лечении и профилактике тяжелого течения смешанных вирусно-бактериальных инфекций [<xref ref-type="bibr" rid="cit1">1</xref>]. Например, течение острых респираторных заболеваний (ОРЗ) может существенно усложняться бактериями Streptococcus pyogenes, Streptococcus pneumoniae, Haemophilus influenzae, Bordetella pertussis, Neisseria gonorrhoeae, Chlamydophila pneumoniae, Mycoplasma pneumoniae, Fusobacterium necrophorum [<xref ref-type="bibr" rid="cit2">2</xref>][<xref ref-type="bibr" rid="cit3">3</xref>]. Бактериоцины используются в лекарственных средствах для терапии назофарингита, тонзилита, ринита, ангины, ларингита и в препаратах местного действия для лечения инфицированных ран [<xref ref-type="bibr" rid="cit4">4</xref>][<xref ref-type="bibr" rid="cit5">5</xref>].</p><p>Аминокислотная последовательность «линейных» бактериоцинов А и В (формил-X-Gly-Ala-D-Leu-Ala-D-Val-Val-D-Val-Trp-D-Leu-X-D-Leu-Trp-D-Leu-Trp-этаноламин, X = триптофан в бактериоцине A, X = фенилаланин в бактериоцине B) сформированы так, что образуют спиральные фрагменты структуры белка (рис. 1). «Линейные» бактериоцины являются ионофорами: их спиральные димеры образуют поры в клеточных мембранах и в органеллах бактерий, что нарушает натрий-калиевый баланс бактерий и приводит к гибели клеток [<xref ref-type="bibr" rid="cit6">6</xref>]. Этот механизм действия бактериоцинов обусловливает отсутствие резистентности, характерной для многих других антибиотиков.</p><fig id="fig-1"><caption><p>Рисунок 1. Бактериоцины образуют антипараллельные (а) и параллельные (b) двойные спирали, а также димер-спирали (c) в липидных слоях бактериальных мембран.C – С-концевой (т.е. последний) остаток пептида; N – N-концевой (первый) остаток</p><p>Figure 1. Bacteriocins form antiparallel (a) and parallel (b) double helixes and dimer helixes (c) in lipid layers of bacterial membranes.C – C-peptide residue (i.e. last); N – N-peptide residue (first)</p></caption><graphic xlink:href="farmaec-16-4-g001.jpeg"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/farmaec/2023/4/JnUQ8e1fVT5PEV5dwen8Dr7rWlcF1hmTxD6WkyKH.jpeg</uri></graphic></fig><p>Бактериоцин C (известный также как грамицидин) — «циклический» вариант бактериоцина, в котором «линейная» последовательность аминокислот замкнута в цикл. Он характеризуется бактериостатическим и бактерицидным действием в отношении стрептококков и стафилококков, грамположительных анаэробных бактерий и др. В частности, бактериоцин С оказывает бактериостатическое действие на Streptococcus pneumoniae и Staphylococcus spp. [<xref ref-type="bibr" rid="cit7">7</xref>]. Он применяется наружно в терапии гнойных и воспалительных инфекций кожи и мягких тканей, язв, пролежней, при воспалительных заболеваниях уха и горла, стоматите, гингивите, конъюнктивите, кератите, блефарите, фурункулезе.</p><p>Заметим, что имеется ряд мисконцепций, связанных со свойствами бактериоцина С. Пропоненты данных мисконцепий действуют агрессивно, не располагая никакими научными данными, подтверждающими их заявления. Например, считается, что грамицидин С «полностью инактивируется в кислой среде желудка», поэтому якобы «не воздействует на бактерии кишечника». Подобного рода утверждения противоречат общеизвестному факту: среда в кишечнике нейтральная или слабощелочная (рН&gt;7,0 в тонком кишечнике, рН&gt;8,0 в толстом кишечнике). Имеются также не вполне корректные и бездоказательные утверждения о том, что якобы грамицидин С «аналогичен бактериоцинам комменсалов ротоглотки». Такие заявления полностью игнорируют и существенные различия в размерах белков (на порядок и более), и, конечно же, свойства белков. Также распространяются ничем не обоснованные заблуждения о якобы низкой всасываемости и системной биодоступности данной молекулы и делаются далеко идущие выводы о том, что, мол, распределение и накопление в тканях не имеет принципиального значения. Такого рода мисконцепции обусловливают необходимость сравнительных исследований различных бактериоцинов (в частности, по отношению к микробиому человека).</p><p>Известны также бактериоцины, которые не являются пептидами. Например, бактериоцин S (также известен как «малый бактериоцин») был исходно выделен из культуральной жидкости грамотрицательной бактерии Rhizobium leguminosarum, образующей симбиотические азотфиксирующие клубеньки на ряде бобовых растений. Бактериоцин S структурно связан с котранскрипционными факторами, влияющими на рост бактерий Vibrio fischeri, Pseudomonas aeruginosa, Erwinia carotovora и др. [<xref ref-type="bibr" rid="cit8">8</xref>].</p><p>Бактериоцин 28b из Serratia marcescens проявляет бактерицидную активность против грамотрицательных бактерий (прежде всего, E. coli). Анализ мутантных штаммов E. coli показал, что воздействие бактериоцина 28b осуществляется при участии основного липополисахарида, белков наружной мембраны OmpA и OmpF, а также бактериальных белков TolQ, TolA и TolB [<xref ref-type="bibr" rid="cit9">9</xref>]. Синтетический бактериоцин RS-2020 – перспективная молекула для исследования антибактериальных свойств.</p><p>В целом сравнительное изучение эффективности и безопасности бактериоцинов представляет существенный научный и практический интерес. Перед проведением масштабных экспериментальных исследований in vivo или клинических испытаний целесообразно оценить различия в эффективности бактериоцинов на более фундаментальном уровне. Хемомикробиомные скрининги препаратов, проводимые на основе современных информационных технологий анализа больших данных, позволяют оценивать эффекты веществ на различные типы бактерий-комменсалов в желудочно-кишечном тракте человека и на различные штаммы болезнетворных бактерий [10–12].</p><p>В настоящей работе представлены результаты сравнительного хемомикробиомного анализа бактериоцинов С, A и B, S, 28b и RS-2020. Хемомикробиомный анализ основан на хемоинформационном подходе, теории анализа размеченных графов, теории метрического анализа данных [<xref ref-type="bibr" rid="cit13">13</xref>], комбинаторной теории разрешимости, топологической теории анализа [<xref ref-type="bibr" rid="cit14">14</xref>] плохо формализованных задач и новейших методов прогнозирования значений числовых переменных [<xref ref-type="bibr" rid="cit15">15</xref>].</p><p>Цель – комплексный анализ спектра антибактериального действия бактериоцинов.</p></sec><sec><title>МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ / MATERIAL AND METHODS</title></sec><sec><title>Хемомикробиомный анализ / Chemomicrobiomic analysis</title><p>Проведен хемомикробиомный анализ молекул бактериоцинов (рис. 2). Хемореактомный подход к анализу фундаментальной проблемы «структура – свойство» молекул – один из новейших трендов применения систем искусственного интеллекта в постгеномной фармакологии. При этом анализ фармакологического «потенциала» исследуемых молекул выполняли в рамках хемоинформационной парадигмы, т.е. путем сопоставления химической структуры изучаемой молекулы со структурами миллионов других молекул, фармакологические свойства которых были ранее изучены в экспериментальных и клинических исследованиях.</p><fig id="fig-2"><caption><p>Рисунок 2. Химические формулы молекул, для которых был проведен хемомикробиомный анализ. Сплошные стрелки обозначают связи, направленные из условной плоскости рисунка к читателю, пунктирные – из плоскости рисунка от читателя</p><p>Figure 2. Chemical formulas of the molecules for which chemomicrobiome analysis was performed. Solid arrows indicate bonds pointing from the notional plane of the figure toward the reader, dashed arrows indicate bonds pointing from the plane of the figure away from the reader</p></caption><graphic xlink:href="farmaec-16-4-g002.jpeg"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/farmaec/2023/4/ymNL50qzNHJcvUKtZmcDSGqZ7zUEBGACPA16Keq9.jpeg</uri></graphic></fig><p>«Обучение» алгоритмов искусственного интеллекта осуществляли на основе больших данных, собранных в таких ресурсах, как PubChem/PHARMGKB, HMDB, STRING [16–18] и др., и реализовали с использованием многоуровневого контроля качества обучения в рамках топологического подхода к распознаванию информативных паттернов в данных [13–15].</p><p>Теория топологического распознавания – это развитие алгебраического подхода к проблемам распознавания. Она является полезным инструментом изучения описаний характеристик (признаков) объектов. В случае хемореактомного анализа объектами исследования являются хемогрáфы (χ-графы) – особые типы графов, т.е. математических конструкций, каждая из которых состоит из группы вершин и группы ребер – связей между вершинами. В рамках теории топологического распознавания вводится функция расстояния dχ, отражающая химическое расстояние между двумя произвольными молекулами [10–12].</p></sec><sec><title>Этапы обработки данных / Stages of data processing</title><p>Для обработки собранных данных применяли новейшие методы топологической теории машинного обучения [<xref ref-type="bibr" rid="cit15">15</xref>]. На первом этапе, используя способ вычисления химического расстояния dχ, устанавливали список молекул, наиболее близких к исследуемому веществу. На втором этапе для каждой молекулы из базы данных извлекали все измеренные фармакологические свойства. Затем для каждого из фармакологических свойств строили эмпирическую функцию распределения (ЭФР) значений этого свойства. Значения различных фармакологических свойств вычисляли как математическое ожидание и дисперсию соответствующих ЭФР [<xref ref-type="bibr" rid="cit10">10</xref>].</p></sec><sec><title>Репрезентативная выборка нормобиоты человека / Representative sample of human normobiota</title><p>Для каждого из изученных веществ были получены значения площади под кривой роста (англ. area under growth curve, AUC) для репрезентативной выборки нормобиоты человека, включившей 38 бактерий-комменсалов (в т.ч. различные виды бифидо- и лактобактерий) и более 152 болезнетворных бактерий, которые более подробно описаны в работах [<xref ref-type="bibr" rid="cit10">10</xref>][<xref ref-type="bibr" rid="cit12">12</xref>][<xref ref-type="bibr" rid="cit19">19</xref>]. Данная выборка микробиома включает 21 род бактерий и представляет 78% микробиома желудочно-кишечного тракта.</p><p>Большинство исследованных штаммов были комменсалами с относительной численностью 1% или более и распространенностью не менее 50% у здоровых добровольцев. На этой выборке штаммов микробиома для всех молекул на рисунке 1 были оценены значения AUC, их стандартные отклонения и значения статистической достоверности отличий AUC от контроля (стандартная среда выращивания бактерий).</p><p>На основании информации в базах данных Human Microbiome Project [<xref ref-type="bibr" rid="cit17">17</xref>], iHMP [<xref ref-type="bibr" rid="cit17">17</xref>] и PubChem [<xref ref-type="bibr" rid="cit18">18</xref>] были разработаны алгоритмы для оценки значений минимальных ингибирующих концентраций (англ. minimum inhibitory concentration, MIC) для 152 штаммов болезнетворных бактерий.</p></sec><sec><title>РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ / RESULTS AND DISCUSSION</title><p>Хемоинформационный анализ позволил оценить воздействие исследованных молекул на протеом (совокупность белков), метаболом (совокупность метаболитов) и микробиом (совокупность микроорганизмов-симбионтов) человека. В частности, в результате проведения анализа были получены:</p></sec><sec><title>Накопление исследованных молекул в различных клетках и тканях человека / Accumulation of the studied molecules in diverse human cells and tissues</title><p>Хемоинформационный анализ показал, что исследованные молекулы существенно отличались по накоплению в различных тканях организма человека. В частности, бактериоцин С практически не накапливается в тканях мозга и сердца, а концентрируется в желчи и волосах. В фибробластах и ткани селезенки исследованные бактериоцины (за исключением бактериоцина S) накап-ливаются в сопоставимых количествах (рис. 3a). Бактериоцин С может накапливаться в слюне, выводится с мочой и калом, практически не накапливаясь в крови и грудном молоке (рис. 3b).</p><fig id="fig-3"><caption><p>Рисунок 3. Оценки вероятностей накопления исследованных молекул в различных клетках, тканях и биосубстратах человека (по результатам хемоинформационного анализа):a – накопление в органах и клетках; b – уровни в биосубстратах (норма)</p><p>Figure 3. Estimates of probabilities of the studied molecules accumulation in different human cells, tissues and biosubstrates (based on the results of chemoinformatic analysis):a – accumulation in organs and cells; b – levels in biosubstrates (normal)</p></caption><graphic xlink:href="farmaec-16-4-g003.jpeg"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/farmaec/2023/4/Pn5tXawBpXnHEtJ2w1P8CgF8BDOwOLHHxIh8VZXl.jpeg</uri></graphic></fig><p>Проведен анализ схожести химической структуры бактериоцина С со структурами всех молекул в базе данных метаболома человека. Различия между каждой парой молекул оценивалось посредством вычисления химического расстояния dχ (dχ=0 – молекулы идентичны, dχ=1 – молекулы не имеют значимых совпадений структурных фрагментов) [10–12]. Отметим, что степень структурной схожести бактериоцина С и бактериоцинов А/В была невысокой (dχ=0,36, что соответствует совпадению не более чем 64% структурных фрагментов в молекулах бактериоцинов А/В и С).</p><p>Среди компонентов метаболома человека наиболее близким к бактериоцину С по химической структуре (значения dχ в диапазоне 0,03–0,20) был ряд нейропептидов, в т.ч. морфицептин (пептид, выделенный из бета-казеина, dχ=0,03), эндоморфин-2 (агонист мю-опиоидных рецепторов, dχ=0,07), нейромедин N (нейропептид, схожий с нейротензином, который стимулирует вазодилатацию и взаимодействует с дофаминергической системой, dχ=0,19). Однако, учитывая крайне низкое накопление бактериоцина С в головном мозге (см. рис. 3а), бактериоцин С вряд ли будет проявлять существенные нейромодулирующие эффекты.</p><p>Интересно отметить схожесть структуры бактериоцина С с вазоконстрикторными пептидами вещество Р (dχ=0,38), ангиотензин IV (dχ=0,38), ангиотензин II (dχ=0,43), а также с антигипертензивным препаратом эналаприл (dχ=0,39), принадлежащим к классу ингибиторов ангиотензинпревращающего фермента (АПФ). Ингибируя АПФ, эналаприл тормозит биотрансформацию ангиотензина I в ангиотензин II, который регулирует артериальное давление и является ключевым компонентом ренин-ангиотензин-альдостероновой системы [<xref ref-type="bibr" rid="cit20">20</xref>]. Схожесть с эналаприлом позволяет предположить слабый антигипертензивный эффект бактериоцина С при поступлении в системный кровоток.</p></sec><sec><title>Воздействие исследованных молекул на метаболом человека / The effect of the studied molecules on human metabolome</title><p>Выполнено сравнение оценок влияния исследуемых бактериоцинов на 1322 фермента, которые участвуют в формировании метаболома человека, и найдены достоверные отличия для 682 из 1322 метаболических ферментов. В результате сравнений профилей, включающих 682 метаболических фермента, стало возможным построение диаграммы, наглядно характеризующей степень метаболомных различий между исследованными молекулами (рис. 4). Анализ суммированных данных позволяет сделать несколько выводов.</p><fig id="fig-4"><caption><p>Рисунок 4. Проекция различий в метаболомных профилях исследованных бактериоцинов на плоскость.АТФ – аденозинтрифосфат</p><p>Figure 4. Projection of differences in the metabolomic profiles of the studied bacteriocins onto a plane.ATP – adenosine triphosphate</p></caption><graphic xlink:href="farmaec-16-4-g004.jpeg"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/farmaec/2023/4/ATTyjnnFkawMCVQxI8cK5HZV45LB5Yxyc1kwCSTa.jpeg</uri></graphic></fig><p>Во-первых, метаболомные эффекты бактериоцина С наиболее близки к метаболомным эффектам бактериоцинов А и В. Все остальные бактериоцины проявляют существенно отличающиеся метаболомные эффекты.</p><p>Во-вторых, бактериоцины А/В/С расположены ближе к вертикальной оси, которая отражает степень взаимодействия исследованных бактериоцинов с ферментами биосинтеза АТФ. Эти ферменты вовлечены в биологические процессы энергетического метаболизма клеток (GO:0006754 Биосинтез АТФ, GO:0003873 6-фосфофрукто-2-киназа, GO:0006003 Метаболизм фруктозо-2,6-бифосфата, GO:0009055 Цепь переноса электронов, GO:0006120 Митохондриальный транспорт электронов через никотинамид динуклеотид и убихинон, GO:0006081 Метаболизм альдегидов, GO:0072593 Метаболизм активных форм кислорода, GO:0051591 Ответ на циклический аденозин монофосфат)1.</p><p>В-третьих, бактериоцины А/В/С практически не затрагивают горизонтальную ось диаграммы на рисунке 4, которая соответствует взаимодействиям с ферментами катаболизма АТФ и регуляции экспрессии генов. Эти метаболомные эффекты в гораздо большей степени связаны с синтетическим бактериоцином RS-2020 и «малым» бактериоцином S, чем с бактериоцинами А/В/С. Горизонтальная ось соответствует биологическим активностям, связанным с расходованием АТФ (GO:0032869 Клеточный ответ на инсулиновый стимул, GO:0007200 Сигнальный путь рецепторов через фосфолипазу C, GO:0006195 Катаболизм пуринов, GO:0046135 Катаболизм пиримидинов), в т.ч. с использованием АТФ для регуляции экспрессии генов (GO:0006361 Инициация транскрипции РНК-полимеразой I, GO:0010628 Активация экспрессии генов) и для роста клеток (GO:0007411 Рост аксонов, GO:0043005 Рост нейронов, GO:0014069 Постсинаптическая плотность).</p><p>В-четвертых, анализ профилей активностей 682 метаболических ферментов дает возможность выделить 15 функциональных категорий по международной номенклатуре GO, отличающих метаболомные эффекты бактериоцина С от бактериоцинов А и В (рис. 5). По сравнению с бактериоцинами А и В для метаболомных эффектов бактериоцина С были более характерны метаболомные эффекты, связанные с аминокислотным метаболизмом (GO:0048038 Связывание хинона, GO:0006541 Метаболизм глутамина, GO:0006536 Метаболизм глутамата, GO:0006103 Метаболизм 2-оксоглутарата), антиоксидантной защитой (GO:0006750 Биосинтез глутатиона), гормональным балансом (GO:0032355 Ответ на эстрадиол, GO:0051384 Ответ на глюкокортикоиды, GO:0042574 Метаболизм ретиналя), липидным метаболизмом (GO:0008610 Биосинтез липидов, GO:0004497 Монооксигеназы, GO:0015721 Транспорт желчных кислот, GO:0030148 Биосинтез сфинголипидов).</p><fig id="fig-5"><caption><p>Рисунок 5. Достоверные отличия между бактериоцином С и всеми другими исследованными бактериоцинами в профилях воздействия на метаболом человека. На концентрических окружностях приведены числа метаболических ферментов, относящихся к 15 указанным функциональным категориям по международной номенклатуре GO (англ. Gene Ontology)</p><p>Figure 5. Significant differences between bacteriocin C and all other bacteriocins studied in the profiles of effects on the human metabolome. The numbers of metabolic enzymes belonging to 15 indicated functional categories according to the international Gene Ontology (GO) nomenclature are shown on the concentric circles</p></caption><graphic xlink:href="farmaec-16-4-g005.jpeg"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/farmaec/2023/4/1YhrSuc1EM0ycUTkIT5qMTEkKtFTDkRs9AfcXv4I.jpeg</uri></graphic></fig><p>В-пятых, воздействие бактериоцина С на метаболом связано с метаболическими ферментами, которые достоверно чаще, чем ферменты из контрольной группы, взаимодействуют с рядом микронутриентных кофакторов: двухвалентными железом Fe(2+) и медью Cu(2+), аскорбат-анионом (витамин С), пиридоксалем (витамин В6) (рис. 6). Соответственно, обеспеченность этими микронутриентами может влиять на метаболизацию и эффективность бактериоцина С.
</p><fig id="fig-6"><caption><p>Рисунок 6. Микронутриентные кофакторы, вовлеченные в метаболомные ответы бактериоцинов. Для каждого кофактора приведены числа ферментов в группе метаболических ферментов и ферментов в контрольной группе</p><p>Figure 6. Micronutrient cofactors involved in the metabolomic responses of bacteriocins. For each cofactor, the numbers of enzymes in the metabolic enzyme group and enzymes in the control group are given</p></caption><graphic xlink:href="farmaec-16-4-g006.jpeg"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/farmaec/2023/4/blDFd45lEVLpHIGnoXkXod9ZgmGzCQcNIsKiPP2W.jpeg</uri></graphic></fig><p>Таким образом, для бактериоцина С характерен уникальный метаболический отклик организма, отличающий его от эффектов других бактериоцинов. В частности, бактериоцин С практически не взаимодействует с ферментами катаболизма АТФ и регуляции экспрессии генов человека.</p></sec><sec><title>Бактериоцины и рост нормофизиологического микробиома человека / Bacteriocins and growth of normophysiological human physiological microbiome</title><p>В результате хемомикробиомного анализа получены оценки значений AUC для 38 репрезентативных представителей здоровой микробиоты человека (нормобиоты). Для дальнейшего анализа отобраны только те данные, которые соответствовали значениям AUC, статистически достоверно отличающимся от контрольных экспериментов (р&lt;0,05 при сравнении со стандартной средой выращивания бактерий) и со значениями стандартных отклонений AUC, не превышающими погрешность метода (в среднем 0,07 у.е. AUC).</p><p>В среднем по выборке здоровой микробиоты значение AUC для бактериоцина С составило 0,62±0,19 у.е. Более высокий усредненный показатель AUC был найден только для бактериоцина 28b (0,72±0,14); для всех остальных бактериоцинов среднее значение AUC было на 15–35% ниже (бактериоцины A/B – 0,54±0,26, бактериоцин RS2020 – 0,44±0,26, бактериоцин S – 0,46±0,28). Полученные результаты суммированы на рисунке 7.</p><fig id="fig-7"><caption><p>Рисунок 7. Профили воздействия исследованных молекул на нормобиоту человека. Ширина каждого прямоугольника пропорциональна соответствующему нормализованному значению площади под кривой роста соответствующего комменсала</p><p>Figure 7. Profiles of the studied molecules effects on the human normobiotic. The width of each rectangle is proportional to the corresponding normalized value of the area under the growth curve of the corresponding commensal</p></caption><graphic xlink:href="farmaec-16-4-g007.jpeg"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/farmaec/2023/4/wvflvkqnMNFfpifZAMshCw1VI4ClWwC59zuMVJVJ.jpeg</uri></graphic></fig><p>В наибольшей степени пребиотические эффекты бактериоцина С по отношению к нормобиоте были очевидны для бифидобактерий B. longum, участвующих в биосинтезе витаминов и входящих в состав многих пробиотиков (AUC 0,55; для остальных молекул AUC 0,05–0,35). Рост бифидобактерий B. adolescentis, составляющих до 85% нормобиоты и необходимых для всасывания жиров и выработки короткоцепочечных жирных кислот (КЦЖК), в наибольшей мере поддерживался бактериоцином С (AUC 0,44) и бактериоцином 28b (AUC 0,57; для остальных молекул AUC 0,04–0,25). Бактериоцин С лучше всех остальных молекул поддерживал рост бактерий Roseburia hominis, которые регулируют Т-лимфоцитарный иммунитет и, кроме того, сами производят антимикробные пептиды (AUC 0,65; для остальных молекул AUC 0,04–0,50).</p><p>Для ряда нормобиотических бактерий эффекты бактериоцина С были сопоставимы с эффектами бактериоцина 28b (AUC 0,50–0,88), а эффекты всех остальных молекул были существенно меньше (AUC 0,07–0,60) (рис. 8). К этим бактериям относились:</p><fig id="fig-8"><caption><p>Рисунок 8. Представители нормобиоты, для которых пребиотические эффекты бактериоцина были наиболее выраженными (a, b).DSM (нем. Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen) – Немецкая коллекция микроорганизмов и клеточных культур; ATCC (англ. American Type Culture Collection) – Американская коллекция типовых культур</p><p>Figure 8. Representatives of normobiota, for which the prebiotic effects of bacteriocin were the most pronounced (a, b).DSM (German: Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen) – German Collection of Microorganisms and Cell Cultures; ATCC – American Type Culture Collection</p></caption><graphic xlink:href="farmaec-16-4-g008.jpeg"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/farmaec/2023/4/qsC0eL3mbyBllFz6TuwC1TedGUn7Dd11toaOsZqG.jpeg</uri></graphic></fig><p>Очевидно, что, стимулируя микроорганизмы – продуценты масляной кислоты и других КЦЖК, бактериоцин С может проявлять пребиотические свойства.</p></sec><sec><title>Воздействие бактериоцина и других пребиотиков на рост патогенных штаммов / The effect of bacteriocin and other prebiotics on the growth of pathogenic strains</title><p>Хемомикробиомный анализ значений MIC исследованных молекул при воздействии на 152 штамма болезнетворных бактерий показал, что бактериоцин может тормозить рост некоторых болезнетворных организмов. Такие оценки были получены, в частности, для возбудителей кожных патологий (M. audouinii, T. mentagrophytes и др.), инфекций мочевыводящих путей (E. cloacae, протеи P. mirabilis и P. vulgaris), грибов Candida, возбудителей бактериальной пневмонии (H. influenzae, S. mutans, S. pneumoniae, S. pyogenes), внутрибольничных инфекций (K. pneumoniae, P. aeruginosa, S. aureus, S. epidermidis, S. pneumoniae) и для нормофизиологической микробиоты (рис. 9).</p><fig id="fig-9"><caption><p>Рисунок 9. Результаты хемомикробиомного анализа значений минимальных ингибирующих концентраций (англ. minimum inhibitory concentration, MIC) ряда патогенных бактерий:а – кожные инфекции; b – инфекции мочевыводящих путей; c – грибы Candida; d – возбудители бактериальной пневмонии; e – внутрибольничные инфекции</p><p>Figure 9. Results of chemomicrobiome analysis of minimum inhibitory concentration (MIC) values of a number of pathogenic bacteria:a – skin infections; b – urinary tract infections; c – Candida fungi; d – bacterial pneumonia agents; e – nosocomial infections</p></caption><graphic xlink:href="farmaec-16-4-g009.jpeg"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/farmaec/2023/4/bzgQCANTf824Qvh8ylc7OV9WW4eRdeRv07SlMUPv.jpeg</uri></graphic><graphic xlink:href="farmaec-16-4-g009.jpeg"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/farmaec/2023/4/0lxnZgbJ4jZJROXJltIm73VB9U5PC8uDEnkuVY3L.jpeg</uri></graphic></fig><p>Конечно, в ряде случаев говорить о выраженном антибактериальном действии исследованных бактериоцинов на все бактерии не приходится: для отдельных штаммов значения MIC достаточно велики (40–160 мкг/мл). Однако даже такие умеренные эффекты бактериоцинов способствуют элиминации антибиотик-резистентных штаммов рассмотренных микроорганизмов.</p><p>Для большинства изученных патогенов бактериоцин С проявлял более выраженные бактерицидные эффекты (или по крайней мере эффекты, сопоставимые с другими бактериоцинами). Например, все исследованные бактериоцины в одинаковой степени ингибируют Fusobacterium necrophorum (возбудитель отита, синусита, назофарингита и др.): средние значения MIC лежали в диапазоне 0,30–0,40 мкг/мл.</p><p>В случае возбудителей бактериальной пневмонии Streptococcus pneumoniae (также возбудитель менингита, среднего отита, синусита, эндокардита, септического артрита и др.) средние значения MIC составили 6,25±5,61 мкг/мл для бактериоцина С и 10–13 мкг/мл для всех остальных бактериоцинов. В среднем по различным штаммам Haemophilus influenzae (возбудитель бактериальной пневмонии и других гемофильных инфекций) для бактериоцина С значения MIC составили 10,60±10,48 мкг/мл, для остальных молекул – 11–14 мкг/мл.</p><p>Для Klebsiella pneumoniae (вызывает внутрибольничные инфекции, включая пневмонию, сепсис, инфекции мочевыводящих путей, бактериемию, менингит, абсцессы в печени, особенно при иммунодефицитах) усреднение по 14 штаммам показало сопоставимую активность для бактериоцинов А/В/С (MIC 9,24±7,47 мкг/мл), бактериоцинов RS2020 и S (14,1±13,21 мкг/мл) и несколько лучшую активность для бактериоцина 28b (8,28±14,14 мкг/мл).</p><p>В случае 12 штаммов Pseudomonas aeruginosa (вызывает внутрибольничные инфекции, в т.ч. вентилятор-ассоциированную пневмонию и сепсис, характеризуется естественной резистентностью к антибиотикам) эффекты всех бактериоцинов были сопоставимы (MIC 23,34±21,62 мкг/мл).</p><p>Для 21 штамма стафилококков S. aureus (вызывает внутрибольничные инфекции, кожные инфекции – прыщи, целлюлит, карбункулы, пневмонию, менингит, эндокардит, бактериемию и сепсис) наименьшие значения MIC были найдены для бактериоцина С (8,75±6,37 мкг/мл, для остальных молекул – 14,59±14,07 мкг/мл).</p><p>Анализ значений MIC на выборке нормофизиологической микробиоты (Bacteroides, Enterococcus, непатогенные E. coli) подтвердил описанные выше результаты анализа 38 бактерий – комменсалов нормобиоты. В частности, значения MIC для нормобиоты были достоверно выше для бактериоцина С (28,47±27,16 мкл/мл) и бактериоцинов А/В (24,74±28,39 мкл/мл), чем для остальных молекул (18,48±15,25 мкл/мл). Соответственно, бактериоцины А/В/С в меньшей степени тормозят рост нормобиоты, чем другие бактериоцины.</p><p>Был проведен анализ хемомикробиомных алгоритмов, которые характеризовались максимально возможной аккуратностью прогнозирования значений MIC (80–95%). Сопоставление весов признаков в этих алгоритмах с результатами для нормофизиологической микробиоты позволило выявить основные структурные признаки бактериоцина С, связанные с воздействием на патогенную микробиоту. Всего было выявлено более 1000 таких структурных фрагментов. Наибольший вклад в снижение значений MIC для патогенных бактерий вносили пептидные фрагменты между пролином и лейцином (вес –0,13 мкг/мл на один фрагмент в молекуле бактериоцина С), пептидная связь между фенилаланином и лейцином (вес –0,10 мкг/мл), фрагмент боковой цепи лизина (вес –0,107 мкг/мл) и др. (рис. 10).</p><fig id="fig-10"><caption><p>Рисунок 10. Фрагменты структуры бактериоцина С, наиболее значимые для воздействия молекулы на болезнетворные штаммы бактерий. Для указанных фрагментов приведены значения вклада в константу минимальной ингибирующей концентрации (англ. minimum inhibitory concentration, MIC) (мкг/мл), полученные в результате усреднения по 152 штаммам. Отрицательное значение вклада соответствует снижению MIC, т.е. большему вкладу фрагмента в антибактериальную активность. Обозначения фрагментов приведены в соответствии с номенклатурой, используемой в хемореактомном анализе: l – цепь атомов; C – L-атом углерода; D – D-атом углерода; c – sp2-гибридный атом углерода; N – трехвалентный атом азота</p><p>Figure 10. Fragments of the structure of bacteriocin C, most significant for the effect of the molecule on pathogenic bacterial strains. The contribution values to the minimum inhibitory concentration (MIC) constant (µg/mL), obtained by averaging over 152 strains, are given for these fragments. A negative contribution value corresponds to a lower MIC, i.e. a greater contribution of the fragment to antibacterial activity. Fragment designations are given according to the nomenclature used in chemoreactome analysis:l – atoms chain; C – L-carbon atom; D – D-carbon atom; c – sp2-hybrid carbon atom; N – trivalent nitrogen atom</p></caption><graphic xlink:href="farmaec-16-4-g010.jpeg"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/farmaec/2023/4/8jVM7ma7abZ7mCDtloiYsjW8g8McymjzinHfApKu.jpeg</uri></graphic></fig></sec><sec><title>ЗАКЛЮЧЕНИЕ / CONCLUSION</title><p>Лечение ОРЗ может включать топическое применение бактерицидных средств. Представленные в работе оценки значений MIC для 152 штаммов болезнетворных бактерий, полученные посредством хемомикробиомного анализа, показали, что бактериоцин С характеризуется меньшими значениями MIC для различных штаммов H. influenzae, S. mutans, S. pneumoniae, S. pyogenes, K. pneumoniae, P. aeruginosa, S. aureus, S. epidermidis, F. necrophorum. Важно подчеркнуть, что многие из перечисленных бактерий участвуют в патофизиологии ОРЗ.</p><p>Для S. pneumoniae и S. aureus бактериоцин С проявлял более выраженные бактерицидные эффекты по сравнению с остальными бактериоцинами. При усреднении по 10 штаммам S. pneumoniae средние значения MIC составили 6,25±5,61 мкг/мл для бактериоцина С и 10–13 мкг/мл для всех остальных бактериоцинов. Усреднение по 21 штамму стафилококков S. aureus показало наименьшие значения MIC для бактериоцина С (8,75±6,37 мкг/мл, для остальных молекул – 14,59±14,07 мкг/мл). В случае других возбудителей назофарингита бактериоцин С показал эффекты, сопоставимые с остальными бактериоцинами (Haemophilus influenzae: MIC 10–14 мкг/мл, Fusobacterium necrophorum: MIC 0,30–0,40 мкг/мл, Klebsiella pneumoniae: MIC 8–14 мкг/мл, Pseudomonas aeruginosa: MIC 23,34±21,62 мкг/мл).</p><p>В то же время бактериоцин С в меньшей степени, чем молекулы сравнения, тормозил рост нормобиоты родов Bacteroides, Enterococcus, непатогенных E. coli, дрожжей S. cerevisiae и др. Более того, основываясь на оценках значений AUC для 38 бактерий – комменсалов человека, можно предположить, что бактериоцин С проявляет пребиотические свойства, стимулируя микроорганизмы – продуценты короткоцепопочечных жирных кислот.</p><p>1. Международная номенклатура GO (англ. Gene Ontology).
</p></sec></body><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Marx J., Hockberger R., Walls R. Rosen's emergency medicine: concepts and clinical practice. 7th ed. Chapter 30. Philadelphia, Pennsylvania: Mosby; 2010.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Marx J., Hockberger R., Walls R. Rosen's emergency medicine: concepts and clinical practice. 7th ed. Chapter 30. Philadelphia, Pennsylvania: Mosby; 2010.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bisno A.L. Acute pharyngitis. N Engl J Med. 2001; 344 (3): 205–11. https://doi.org/10.1056/NEJM200101183440308.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bisno A.L. Acute pharyngitis. N Engl J Med. 2001; 344 (3): 205–11. https://doi.org/10.1056/NEJM200101183440308.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Baltimore R.S. Re-evaluation of antibiotic treatment of streptococcal pharyngitis. Curr Opin Pediatr. 2010; 22 (1): 77–82. https://doi.org/10.1097/MOP.0b013e32833502e7.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Baltimore R.S. Re-evaluation of antibiotic treatment of streptococcal pharyngitis. Curr Opin Pediatr. 2010; 22 (1): 77–82. https://doi.org/10.1097/MOP.0b013e32833502e7.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Wang F., Qin L., Pace C.J., et al. Solubilized gramicidin A as potential systemic antibiotics. Chembiochem. 2012; 13 (1): 51–5. https://doi.org/10.1002/cbic.201100671.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Wang F., Qin L., Pace C.J., et al. Solubilized gramicidin A as potential systemic antibiotics. Chembiochem. 2012; 13 (1): 51–5. https://doi.org/10.1002/cbic.201100671.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Palm J., Fuchs K., Stammer H., et al. Efficacy and safety of a triple active sore throat lozenge in the treatment of patients with acute pharyngitis: Results of a multi-centre, randomised, placebo-controlled, double-blind, parallel-group trial (DoriPha). Int J Clin Pract. 2018; 72 (12): e13272. https://doi.org/10.1111/ijcp.13272.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Palm J., Fuchs K., Stammer H., et al. Efficacy and safety of a triple active sore throat lozenge in the treatment of patients with acute pharyngitis: Results of a multi-centre, randomised, placebo-controlled, double-blind, parallel-group trial (DoriPha). Int J Clin Pract. 2018; 72 (12): e13272. https://doi.org/10.1111/ijcp.13272.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lum K., Ingólfsson H.I., Koeppe R.E. II, Andersen O.S. Exchange of gramicidin between lipid bilayers: implications for the mechanism of channel formation. Biophys J. 2017; 113 (8): 1757–67. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2017.08.049.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lum K., Ingólfsson H.I., Koeppe R.E. II, Andersen O.S. Exchange of gramicidin between lipid bilayers: implications for the mechanism of channel formation. Biophys J. 2017; 113 (8): 1757–67. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2017.08.049.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Регистр лекарственных средств России. Грамицидин С (Gramicidinum S). URL: https://www.rlsnet.ru/active-substance/gramicidin-s-1294 (дата обращения 30.03.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Register of Medicines of Russia. Gramicidinum S. Available at: https://www.rlsnet.ru/active-substance/gramicidin-s-1294 (in Russ.) (accessed 30.03.2023).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Schripsema J., de Rudder K.E., van Vliet T.B., et al. Bacteriocin small of Rhizobium leguminosarum belongs to the class of N-acyl-L-homoserine lactone molecules, known as autoinducers and as quorum sensing co-transcription factors. J Bacteriol. 1996;178 (2):366–71. https://doi.org/10.1128/jb.178.2.366-371.1996.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Schripsema J., de Rudder K.E., van Vliet T.B., et al. Bacteriocin small of Rhizobium leguminosarum belongs to the class of N-acyl-L-homoserine lactone molecules, known as autoinducers and as quorum sensing co-transcription factors. J Bacteriol. 1996;178 (2):366–71. https://doi.org/10.1128/jb.178.2.366-371.1996.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Enfedaque J., Ferrer S., Guasch J.F., et al. Bacteriocin 28b from Serratia marcescens N28b: identification of Escherichia coli surface components involved in bacteriocin binding and translocation. Can J Microbiol. 1996; 42 (1): 19–26. https://doi.org/10.1139/m96-004.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Enfedaque J., Ferrer S., Guasch J.F., et al. Bacteriocin 28b from Serratia marcescens N28b: identification of Escherichia coli surface components involved in bacteriocin binding and translocation. Can J Microbiol. 1996; 42 (1): 19–26. https://doi.org/10.1139/m96-004.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Торшин И.Ю., Громова О.А., Захарова И.Н., Максимов В.А. Хемомикробиомный анализ Лактитола. Экспериментальная и клиническая гастроэнтерология. 2019; 164 (4): 111–21. https://doi.org/10.31146/1682-8658-ecg-164-4-111-121.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Torshin I.Yu., Gromova O.A., Zakcharova I.N., Maximov V.A. Hemomikrobiomny lactitol analysis. Experimental and Clinical Gastroenterology. 2019; 164 (4): 111–21 (in Russ.). https://doi.org/10.31146/1682-8658-ecg-164-4-111-121.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Торшин И.Ю., Галустян А.Н., Иванова М.И. и др. Хемомикробиомный анализ синергизма D-маннозы и D-фруктозы в сравнении с другими метабиотиками. Эффективная фармакотерапия. 2020; 16 (20): 22–31.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Torshin I.Yu., Galustyan A.N., Ivanova M.I., et al. Chemomicrobiome analysis of synergism of D-mannose and D-fructose in comparison with other metabiotics. Effective Pharmacotherapy. 2020; 16 (20): 22–31 (in Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Громова О.А., Торшин И.Ю., Наумов А.В., Максимов В.А. Хемомикробиомный анализ глюкозамина сульфата, пребиотиков и нестероидных противовоспалительных препаратов. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2020; 13 (3): 270–82. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2020.049.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gromova O.A., Torshin I.Yu., Naumov A.V., Maksimov V.A. Chemomicrobiomic analysis of glucosamine sulfate, prebiotics and non-steroidal anti-inflammatory drugs. FARMAKOEKONOMIKA. Sovremennaya farmakoekonomika i farmakoepidemiologiya / FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2020; 13 (3): 270–82 (in Russ.). https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2020.049.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Torshin I.Yu., Rudakov K.V. On metric spaces arising during formalization of problems of recognition and classification. Part 2: Density properties. Pattern Recognit Image Anal. 2016; 26 (3): 483–96. https://doi.org/10.1134/S1054661816030202.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Torshin I.Yu., Rudakov K.V. On metric spaces arising during formalization of problems of recognition and classification. Part 2: Density properties. Pattern Recognit Image Anal. 2016; 26 (3): 483–96. https://doi.org/10.1134/S1054661816030202.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Torshin I.Yu, Rudakov K.V. On the theoretical basis of metric analysis of poorly formalized problems of recognition and classification. Pattern Recognit Image Anal. 2015; 25 (4): 577–87. https://doi.org/10.1134/S1054661815040252.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Torshin I.Yu, Rudakov K.V. On the theoretical basis of metric analysis of poorly formalized problems of recognition and classification. Pattern Recognit Image Anal. 2015; 25 (4): 577–87. https://doi.org/10.1134/S1054661815040252.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Torshin I.Yu, Rudakov K.V. On the procedures of generation of numerical features over the splits of a set of objects and the problem of prediction of numeric target variables. Pattern Recognit Image Anal. 2019; 29 (4): 654–67. https://doi.org/10.1134/S1054661819040175 .</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Torshin I.Yu, Rudakov K.V. On the procedures of generation of numerical features over the splits of a set of objects and the problem of prediction of numeric target variables. Pattern Recognit Image Anal. 2019; 29 (4): 654–67. https://doi.org/10.1134/S1054661819040175 .</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">The Human Microbiome Project Consortium. A framework for human microbiome research. Nature. 2012; 486 (7402): 215–21. https://doi.org/10.1038/nature11209.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">The Human Microbiome Project Consortium. A framework for human microbiome research. Nature. 2012; 486 (7402): 215–21. https://doi.org/10.1038/nature11209.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">The Integrative HMP (iHMP) Research Network Consortium. The Integrative Human Microbiome Project: dynamic analysis of microbiome-host omics profiles during periods of human health and disease. Cell Host Microbe. 2014; 16 (3): 276–89. https://doi.org/10.1016/j.chom.2014.08.014.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">The Integrative HMP (iHMP) Research Network Consortium. The Integrative Human Microbiome Project: dynamic analysis of microbiome-host omics profiles during periods of human health and disease. Cell Host Microbe. 2014; 16 (3): 276–89. https://doi.org/10.1016/j.chom.2014.08.014.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kim S., Chen J., Cheng T., et al. PubChem 2019 update: improved access to chemical data. Nucleic Acids Res. 2019; 47 (D1): D1102–9. https://doi.org/10.1093/nar/gky1033.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kim S., Chen J., Cheng T., et al. PubChem 2019 update: improved access to chemical data. Nucleic Acids Res. 2019; 47 (D1): D1102–9. https://doi.org/10.1093/nar/gky1033.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Maier L., Pruteanu M., Kuhn M., et al. Extensive impact of non-antibiotic drugs on human gut bacteria. Nature. 2018; 555 (7698): 623–8. https://doi.org/10.1038/nature25979.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Maier L., Pruteanu M., Kuhn M., et al. Extensive impact of non-antibiotic drugs on human gut bacteria. Nature. 2018; 555 (7698): 623–8. https://doi.org/10.1038/nature25979.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Saavedra J.M. Brain angiotensin II: new developments, unanswered questions and therapeutic opportunities. Cell Mol Neurobiol. 2005; 25 (3–4): 485–512. https://doi.org/10.1007/s10571-005-4011-5.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Saavedra J.M. Brain angiotensin II: new developments, unanswered questions and therapeutic opportunities. Cell Mol Neurobiol. 2005; 25 (3–4): 485–512. https://doi.org/10.1007/s10571-005-4011-5.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
