Важной составляющей стратегии развития фармацевтической промышленности в современной России являются процессы импортозамещения. Применительно к данной отрасли промышленности они важны не только в экономическом и технологическом плане, но и как средство обеспечения национальной безопасности, решения социальных проблем.
В настоящее время, учитывая значительную трудоемкость ресурсоведческих работ, оценкой состояния ресурсов лекарственных растений занимаются лишь отдельные организации в рамках научно-исследовательских работ [1, 6, 10]. Это связано преимущественно с разрушением системы заготовок лекарственного растительного сырья. Так, например, до 1990-х гг. существовала система заготовок сырья дикорастущих лекарственных растений через широко разветвленную сеть заготовительных пунктов трех организаций: заготовительные конторы и совхозы всесоюзного объединения, заготовительные организации союза потребительской кооперации, аптечные управления республик СССР.
Большинство ресурсоведческих исследований носят фрагментарный характер и посвящены отдельным (потенциальным или перспективным) видам дикорастущих лекарственных растений. Все это привело к тому, что, несмотря на обилие лекарственных растений и значительные запасы лекарственного растительного сырья, крупнейшие отечественные производители лекарственных трав и сборов (например, «Красногорсклексредства», «Народная медицина») часть своей продукции изготавливают из импортного сырья [8].
Целью работы является разработка методических подходов использования информационных технологий в лекарственном ресурсоведении.
Объектами исследования служили популяции дикорастущих лекарственных растений, относящихся к сорной, луговой и лесной растительности.
В период с 2003 по 2014 гг. на кафедре фармакогнозии с курсом ботаники Пермской государственной фармацевтической академии велись работы по наполнению электронного кадастра дикорастущих лекарственных растений, разработанного при сотрудничестве с ГИС-центром Пермского государственного национального исследовательского университета в виде географической информационной системы (ГИС).
За данный период были обследованы более 20 административных районов Пермского края и более 15 районов Свердловской области. В настоящее время нами накоплен массив показателей, включающих количественные и качественные характеристики, более чем для 4000 популяций 20 видов дикорастущих лекарственных растений (рис. 1).
Ресурсы дикорастущих ЛР были изучены с использованием маршрутно-ключевого метода и метода работы на конкретных зарослях. Для определения запасов сырья большинства растений закладывали учетные площадки размером 1 м2.
Рассчитаны биологический запас (БЗ), эксплуатационный запас (ЭЗ), возможный ежегодный объем заготовок (ВЕОЗ).
В каждой популяции были заготовлены образцы лекарственного растительного сырья для проведения товароведческого и фитохимического анализа.
Результаты ресурсоведческого и фитохимического анализа вошли в основу атрибутивной базы данных ГИС «Лекарственные растения».
Рис. 1. Фрагмент электронной карты-схемы ГИС «Лекарственные растения»
Для создания ГИС «Лекарственные растения» в качестве основы нами была использован программный продукт ArcView GIS, разработанный институтом Исследований Систем Окружающей Среды (Environmental Systems Research Institute, ESRI) и нашедший широкое распространение в РФ.
В ходе изучения возможностей ГИС в кадастрировании дикорастущих лекарственных растений был разработан алгоритм создания и использования, представленный на рисунке 2.
Предложенный алгоритм создания ГИС «Лекарственные растения» состоит из двух основополагающих этапов:
1) экспериментального, который служит источником получения массива данных. В ходе экспериментального этапа проводятся ресурсоведческие исследования популяций дикорастущих лекарственных растений региона;
2) геоинформационного, в ходе которого происходит наполнение атрибутивной базы данных.
Таким образом, процесс симбиоза фармакогнозии и геоинформатики позволяет создать электронный кадастр дикорастущих лекарственных растений, включающий базу данных по ресурсоведческим, товароведческим показателям, а также по показателям экологической чистоты сырья.
Проведенные фитохимические исследования образцов позволили получить массив фитохимических характеристик сырья каждой конкретной популяции.
Рис. 2. Алгоритм создания и применения ГИС «Лекарственные растения»
Использование средств ГИС позволяет автоматизировать формирование карточки (паспорта мест сбора сырья) по каждому месту сбора (рис. 3);
Рис. 3. Паспорт популяции боярышника кроваво-красного в Карагайском районе Пермского края
Полученные массивы данных позволили предложить наиболее рациональную структуру исходной атрибутивной базы данных, представленную в таблице.
Предлагаемая структура атрибутивной базы данных ГИС
|
Характеристика |
Описание |
|
ID |
Идентификационный номер популяции |
|
Название лекарственного растения |
Название лекарственного растения на русском и латинском языке |
|
Лекарственное растительное сырьё |
Вид лекарственного растительного сырья, которое заготавливается от данного растения |
|
Координаты популяции |
Географические координаты (широта и долгота) |
|
Фото |
Фотография популяции |
|
Схема |
Схема (контуры) популяции |
|
Административный район |
Отношение к административному району |
|
Площадь заросли |
Площадь заросли, га |
|
ПЗС |
Плотность запасов сырья, кг/га |
|
БЗ |
Биологический запас сырья, кг |
|
ЭЗ |
Эксплуатационный запас, кг |
|
ВОЕЗ |
Возможный объем ежегодной заготовки, кг |
|
ЗО |
Содержание золы общей, % |
|
ЗНР |
Содержание золы, нерастворимой в 10%-ном растворе хлористоводородной кислоты |
|
ДВ |
Содержание действующих (экстрактивных) веществ |
|
Радиационный контроль |
Показатели радиационной безопасности сырья |
|
Заключение |
Заключение о соответствии (несоответствии) сырья требованиям нормативной документации |
Представленная структура базы данных не является «статической» и может дополняться в зависимости от потребностей пользователя.
Включение ресурсоведческих и фитохимических показателей в базу данных позволяет проводить анализ обследованных территорий в зависимости от различных факторов.
Так, например, для сравнения административных районов по характеристикам популяций ЛР может быть использован условный коэффициент, названный «показатель сырьевой ценности района» (ПСЦР), который представляет собой произведение возможного объема ежегодной заготовки сырья (ВОЕЗ) и среднего показателя содержания действующих веществ (ДВ) в данном районе [10, 11]. Данный показатель позволяет сравнивать районы между собой по результатам комплексной оценки состояния зарослей ЛР, учитывающей не только запас сырья, но и содержание в нем биологически активных веществ. Использование данного показателя в ГИС позволяет визуализировать районы (рис. 4), наиболее перспективные для заготовки того или иного вида сырья.
Рис. 4. Ранжирование районов по ПСЦР для душицы обыкновенной (на примере Пермского края)
Предложенный алгоритм создания и использования геоинформационной системы на модели ряда растений Среднего Урала может быть использован для любых практически значимых растений, в том числе растений, подлежащих охране.
Рецензенты:
Алексеева И.В., д.ф.н., профессор кафедры фармацевтической технологии ГБОУ ВПО ПГФА Минздрава России, г. Пермь;
Хомов Ю.А., д.фарм.н., профессор кафедры фармацевтической химии ФДПО и ФЗО ГБОУ ВПО ПГФА Минздрава России, г. Пермь.