Введение

С учетом возрастающей потребности населения в качественной ортопедической стоматологической помощи, особенно среди возрастных контингентов, актуальность разработки и усовершенствования материалов для съемных конструкций зубных протезов становится очевидной.

Исследование нового беспрекурсорного базисного материала «Белакрил эетилметакрилат горячего отверждения» («Белакрил-Э ГО») и применение усовершенствованной технологии открывает пути к улучшению органолептических свойств полимеров, что, несомненно, влияет на процесс адаптации пациентов к съемным протезам [Чуев и др., 2019; Штана и др., 2019].

Процесс адаптации к съемным протезам является сложным и многофакторным, он оказывает значительное влияние как на психоэмоциональное, так и на физиологическое состояние пациента [Чижов и др., 2015]. Комфортное ношение съемной конструкции зубного протеза зависит не только от его функциональности и эстетики, но и от органолептических характеристик материала, из которого он изготовлен. Неприятные ощущения, вызванные остаточными мономерами и другими летучими органическими соединениями в полимерных материалах, могут существенно затруднить адаптацию к протезу, вызывая дискомфорт у пациента и даже приводя к полному отторжению конструкции [Чижов и др., 2015; Чуев и др., 2019; Штана и др., 2019].

Современные технологии производства направлены на минимизацию содержания вредных веществ в полимерах, что положительно сказывается на их органолептических свойствах. Однако, несмотря на технологические усовершенствования, вопрос о том, как различные методы производства влияют на органолептические характеристики материалов и, как следствие, на адаптацию пациентов, остается открытым и требует дальнейшего изучения.

Современные технологии с использованием «электронного носа», имитирующие человеческое обоняние, открывают новые перспективы к объективной оценке органолептических свойств полимерных материалов [Kuchmenko et al., 2019].

Эта технология позволяет быстро и точно измерять общее содержание выделяющихся летучих органических соединений из проб, что является ключевым для коррекции технологического процесса изготовления материалов и повышения качества съемных протезов [Kuchmenko et al., 2022].

Провести дальнейшее исследование по улучшению органолептических свойств нового беспрекурсорного базисного материала «Белакрил-Э ГО» и предложенной усовершенствованной технологии для снижения остаточных мономеров с использованием инновационных технологий «электронного носа» было поставлено очередной задачей в нашей работе.

Таким образом, целью нашего исследования является сравнение уровня эмиссии летучих органических соединений (ЛОС) из современных базисных материалов, используемых в различных технологических процессах изготовления съемных конструкций зубных протезов, а также оценка возможных органолептических свойств готовых протезов по сравнению с известными аналогами с применением анализатора газов типа «электронный нос».

Объекты и методы исследования

В рамках нашего исследования была применена усовершенствованная технология изготовления базисных полимеров, разработанная на основе данных, полученных в предыдущих экспериментальных работах. Основное внимание было уделено минимизации содержания остаточных мономеров в полимерных материалах, что, как известно, оказывает существенное влияние на органолептические свойства и, соответственно, на комфорт и безопасность использования съемных протезов.

Усовершенствование технологии изготовления базисных полимеров было разработано для минимизации содержания остаточных мономеров и улучшения органолептических свойств беспрекурсорного базисного материала «Белакрил-Э ГО». Был получен патент на изобретение № 2721581.

Этапы усовершенствованной технологии включали оптимизацию состава полимера, а также изменение ряда параметров полимеризации и после полимеризационной обработки.

Данное исследование является продолжением в изучении органолептических параметров изучаемого полимера в сравнении с наиболее известными и распространенными полимерами стоматологического назначения.

Для этого были использованы базисные полимеры, широко применяемые в производстве съемных конструкций зубных протезов (таблица 1).

Всего было подготовлено 26 образцов по 2 шт. из каждого материала размерами 2 см × 2 см × 2 мм и весом по 10 граммов каждый.

Таблица 1
Table 1

Стоматологические базисные материалы
Dental base materials

Исследование проводилось на базе лабораторий ООО «Владмива» в городе Белгород и Воронежского государственного университета инженерных технологий (ВГУИТ), а также с использованием оборудования ООО «Сенсорика-Новые Технологии» в городе Воронеж. Это позволило применить передовые методы анализа и обеспечить высокую точность измерений.

Изучение органолептических показателей образцов проводилось с использованием анализатора газов «Нос-диагност» (рис. 1). Прибор «Электронный нос» состоит из массива газочувствительных сенсоров, которые реагируют на различные летучие химические соединения в воздухе около сенсоров. Каждый сенсор имеет уникальные характеристики и чувствителен к определенным группам соединений, что позволяет получить комплексную информацию о химическом составе ЛОС анализируемого образца.

Рис. 1. Электронный «Нос-диагност» в рабочем состоянии. Образцы помещаются в ячейку детектирования для анализа
Fig. 1. Electronic «Nose-diagnostic» in working condition. Samples are placed in the detection cell for analysis

Анализатор запаха работает по принципу введения испытуемого образца, содержащего запаховые молекулы, в устройство, где газочувствительные сенсоры реагируют на эти молекулы, изменяя свои характеристики, в частности пьезосенсоры изменяют частоту колебания кварцевой пластины при нагрузке. Фиксируются сигналы каждого сенсора и обрабатываются в совокупности в специализированном программном обеспечении, которое позволяет по базе данных для индивидуальных паров ЛОС идентифицировать их присутствие в смеси.

Вся работа с образцами проводилась строго с применением перчаток без запаха для предотвращения контаминации.

Порядок был следующий: образцы помещались в ячейку детектирования анализатора, где в течение 60 секунд фиксировалась реакция массива сенсоров на выделяющиеся ЛОС. Затем сенсоры переносились на подставку, где в течение следующих 100 секунд фиксировался процесс самопроизвольной десорбции молекул с поверхности сенсоров.

Сигналы с каждого из восьми сенсоров фиксировались каждую секунду и обрабатывались в программном обеспечении, создавая многомерные аналитические сигналы.

Оценка программным обеспечением автоматически выдает площадь интегрального сигнала каждого сенсора, предоставляя количественные показатели интенсивности выделяемых соединений (таблица 2).

Аналитические фиксируемые и расчетные сигналы «электронного носа» являлись основой для сравнения характеристики образцов полимеров, изготовленных различными технологическими методами.

Таблица 2
Table 2

Количественные характеристики сигналов «электронного носа-диагноста», построенных по разным алгоритмам выделения достоверных сигналов
Quantitative characteristics of «electronic diagnostic nose» signals constructed using different algorithms for identifying reliable signals

Различия между полученными данными статистически достоверны при p ˂ 0,05.

S1 – S8 – площади под выходными кривыми каждого сенсора, Гц.с.

S1 – S8 – areas under the output curves of each sensor, Hz.s.

В таблице 2 значения для полимеров относительно холостого измерения залиты зеленым цветом, если численная характеристика сокращается относительно фона не менее чем на 50 %. Желтой заливкой выделены значения сигналов сенсоров и массива, если у них порядок значений на уровне и меньше, чем для фона (вначале (фон 1) и в конце (фон 2) измерения) (таблица 3). Для этих проб выделяемые ЛОС также не значительны, но фиксировались сенсорами. Красной заливкой выделены численные характеристики, которые для проб превышают фоновые, это обозначало, что из полимеров дополнительно выделяются ЛОС в заметном (значимом) количестве. Чем больше цвет смещен в зеленую область, тем чище полимер.

Статистическая обработка полученных результатов выполнена на персональном компьютере с операционной системой «Microsoft Windows 10» с использованием пакетов программ для статистической обработки (языка программирования) Python 3.7 и следующих статистических пакетов для этого языка: пакета для статистической обработки данных scipy.stats и statsmodels.stats.multicomp. При статистической обработке данных для определения нормальности распределения использовали критерий Шапиро – Уилка. Для сравнения групп применяли параметрический t-критерий для двух независимых выборок, дисперсионный анализ, непараметрический критерии Пирсона и Манна – Уитни для двух независимых выборок, Краскелла – Уоллиса для нескольких выборок, при необходимости с поправкой на множественные сравнения Бонферрони. Различия считали статистически достоверно значимыми при p < 0,05.

Применялся авторский способ [Кучменко и др., 2023] многомерной обработки данных «Coloristic», с помощью которой строилась таблица параметров парной чувствительности, в зависимости от их численных значений присваивался им определенный цвет со стандартными координатами в системе RGB. Для этого применялись границы цветового кода для сенсоров «Носа-диагноста» и суммировались цветовые метки параметров в открытом ресурсе визуальной колеровки (https://get-color.ru/) для каждого образца и получали цветовой суммарный код, соответствующую ему цветовую метку, характеризующие именно объект и выделяемую им смесь ЛОС. Отклики сенсоров фиксировались, обрабатывались и сопоставлялись в программном обеспечении анализатора «MAG Soft».

Результаты и их обсуждение

Полученные результаты исследования с использованием «электронного носа» позволили получить объективные данные по наличию и концентрации остаточных мономеров и летучих веществ в широко применяемых в стоматологической практике базисных полимерах и провести их сравнительный анализ.

Результат эксперимента с использованием «электронного носа» показал воспроизводимость сигналов от массива сенсоров над каждым образцом, подтверждая эффективность методики для оценки органолептических свойств полимерных образцов.

 Для сравнения качественного и количественного состава диффундирующих ЛОС из разных полимеров рассчитывали параметры парной чувствительности А(i/j) как отношение максимальных сигналов двух разных сенсоров.

 Важнейшей информацией массива сенсоров, когда сигналы каждого сенсора над пробами меняются незначительно, является набор расчетных параметров парной чувствительности сенсоров. Эти параметры в большей степени, чем другие регистрируемые, отражают природу соединений в смеси, даже если соединения находятся в них в малых концентрациях.

При применении авторского способа [Кучменко и др., 2023] многомерной обработки данных «Coloristic», с помощью которой строили таблицу параметров парной чувствительности, в зависимости от их численных значений присваивали им определенный цвет со с стандартными координатами в системе RGB или других. Для этого применяли границы цветового кода для сенсоров «Носа-диагноста» и суммировали цветовые метки параметров в открытом ресурсе визуальной коллеровки (https://get-color.ru/) для каждого образца и получали цветовой суммарный код, соответствующую ему цветовую метку, характеризующие именно объект и выделяемую им смесь ЛОС (таблица 3).

Таблица 3
Table 3

Визуальные отпечатки максимальных сигналов сенсоров
Visual fingerprints of maximum sensor signals

Круговые диаграммы сигналов сенсоров «электронного носа» в парах над пробами и их сравнение. По осям с номерами сенсоров отложены их максимальные сигналы, ΔFmax, Гц (диаграммы максимумов) и текущие в определенный момент времени (кинетические отпечатки). Значимыми для проб являются большие, чем для фона, различия в площадях разных отпечатков, то есть для максимумов и кинетических.

Данная методика позволила визуализировать и количественно оценить различия в интенсивности и качестве запахов и обеспечить возможность сравнивать пробы между собой по суммарной концентрации летучих соединений. Итоговый цвет, полученный в результате анализа, демонстрировал, как технологические усовершенствования влияют на уменьшение нежелательных запахов, делая материалы более приемлемыми для пациентов.

Полученные данные кинетических и визуальных отпечатков выявили различия между образцами, изготовленными разными технологиями. Это позволило выявить влияние технологического процесса на уровень остаточных мономеров и других летучих соединений. Для нас особенно значимым было подтверждение снижения показателей уровня шумов у образцов, изготовленных из базисного материала «Белакрил-Э ГО» с использованием усовершенствованной технологии, на 29 % по сравнению с аналогичными образцами, произведенными по стандартной технологии. Снижение количества летучих органических соединений, способных вызывать нежелательные запахи, подтверждает более высокую чистоту и качество полимера и будет способствовать более комфортной адаптации пациентов к съемным протезам, выполненным из данного полимера.

Остальные тестируемые образцы, выполненные согласно инструкции производителей, продемонстрировали средние показатели шумов, что указывает на их относительную чистоту и совместимость с базовыми требованиями к органолептическим свойствам стоматологических полимеров.

Выводы

В результате проведенного исследования по изучению эмиссии летучих органических соединений, влияющих на органолептические свойства съемных конструкций зубных протезов из современных базисных полимеров, был применен инновационный метод «электронный нос», который показал разницу в органолептических свойствах базисных полимеров и подтвердил снижение показателей уровня шумов у образцов, изготовленных из базисного материала «Белакрил-Э ГО» с использованием усовершенствованной технологии, на 29 % по сравнению с аналогичными образцами, произведенными по стандартной технологии. Это критически важно для оценки биоинертности и безопасности полимерных материалов в клинической практике. Это способствует повышению качества протезирования с возможностью индивидуального подбора конструкционных материалов и разработке новых материалов с оптимальными органолептическими свойствами до их внедрения в клиническую практику.