Медики РУДН обнаружили высокий уровень селена в пшенице, выращенной в богатых селеном областях
С дефицитом селена (Se) может быть связано развитие таких патологий, как болезни Кешана и Кашин-Бека, которые распространены в Китае и Центральной Азии, хотя отмечаются отдельные случаи и в России. Нормализация уровня Se в организме приводит к снижению риска в том числе и ряда метаболических нарушений. Поэтому разработка методов коррекции уровня селена в организме человека становится важным аспектом превентивной медицины.
Медики РУДН в сотрудничестве с коллегами из ЯрГУ им. П. Г. Демидова, а также Университета Тапар (Патияла, Индия) в рамках гранта Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) под руководством доктора медицинских наук и профессора кафедры медицинской элементологии РУДН Маргариты Скальной, оценили уровни Se и других микроэлементов в зернах пшеницы в богатом селеном районе Пенджаба в Индии.
Исследователи отобрали по 12 образцов зёрен пшеницы из Se-богатой и Se-нормальной областей, а затем изготовили из муки традиционные индийские лепёшки роти. Образцы обрабатывали методом микроволнового разложения в азотной кислоте при температуре 170-180 °С в течение 20 мин. Определение содержания селена и других микроэлементов (Co, Cr, Cu, Fe, I, Mn, Si, Sr, V, Zn) проводилось методом масс-спектрометрии с индуктивно связанной плазмой.
Медики РУДН выяснили, что уровень селена в пшенице из Se-богатых районов превышали аналогичное значение для пшеницы из нормальных районов более чем в 488 раза. В хлебе селена было больше в 179 раз.
Исследователи показали, что в хлебе из пшеницы, выращенной в районе с высоким содержанием Se, уровень хрома (Cr), меди (Cu), йода (I), марганца (Mn) и ванадия (V) превышает контрольные значения на 203%, 22%, 78%, 43% и 40% соответственно. Как и в случае с зёрнами пшеницы, уровень содержания лития (Li) и стронция (Sr) в хлебе, обогащенного Se, был на 21% и 39% ниже, чем в хлебе с нормальным содержанием Se. Исследование также продемонстрировало, что если выращивать пшеницу на богатых селеном почвах, то концентрация токсичных металлов снижается: количество мышьяка (As) в зерне уменьшилось на 23%, а мышьяка и ртути (Hg) в хлебе — на 37% и 65%.
«Предполагается, что выявленные различия могут являться следствием изменения не только общего уровня селена, но и его отдельных форм, а также кислотности почв. Снижение содержания тяжелых металлов и металлоидов при этом может быть опосредовано прямым взаимодействием селена с ртутью и мышьяком, препятствуя их аккумуляции, а также повышением активности антиоксидантной системы растений» — отмечает один из авторов статьи, кандидат наук Алексей Тиньков.
Авторы исследования считают, что хлеб с высоким уровнем селена может помочь людям с дефицитом этого микроэлемента, но при обычном уровне употребления хлеба впоследствии может привести к его переизбытку и интоксикации, что и отмечается у коренных жителей исследуемого региона. Таким образом, потребление этих продуктов нужно контролировать. Позже авторы исследования планируют оценить биодоступность Se из других злаковых продуктов, которые им насыщены.
Статья в журнале Biological Trace Element Research.
Исследователи РУДН разработали инновационную систему «Челомер» для создания высокоточных трёхмерных моделей лица за считанные секунды. Проект, поддержанный акселератором RUDN.VC, уже вышел на стадию ранних продаж.
Представьте себе мир, где у каждого есть достаточно еды, чистая вода, доступ к образованию и достойная работа. Мир, где берегут природу и заботятся о будущем нашей планеты. Это и есть цели устойчивого развития — построить устойчивое будущее для всех! Для этого Организация Объединенных Наций (ООН) в 2015 году определила 17 Целей устойчивого развития (ЦУР). ЦУР — это глобальный план, который помогает странам и людям вместе двигаться к лучшему будущему. К нему присоединились 193 государства-члена ООН.
Исследователи факультета искусственного интеллекта РУДН провели масштабное исследование, которое раскрыло системные ошибки больших языковых моделей (LLM) при диагностике депрессии по тексту. Эта работа, выполненная совместно с коллегами из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ и MBZUAI, не только выявляет проблему, но и закладывает основу для создания более надёжных и безопасных инструментов для детектирования депрессии и тревожности.