CC BY
0
Для корреспонденции
Бушманова Екатерина Андреевна - аспирант, младший научный сотрудник отдела экологической и медицинской физиологии ИФ ФИЦ Коми НЦ УрО РАН
Адрес: 167982, Российская Федерация, г. Сыктывкар,
ул. Первомайская, д. 50
Телефон: (8212) 24-00-85
Е-таИ: katerinabushmanova@mail.ru
https://orcid.org/0000-0002-1896-2879
Бушманова Е.А.1, Людинина А.Ю.1, 2
Биоимпедансный анализ компонентного состава тела и энерготраты покоя у высококвалифицированных лыжников-гонщиков
1 Институт физиологии Коми научного центра Уральского отделения Российской академии наук Федерального государственного бюджетного учреждения науки Федерального исследовательского центра «Коми научный центр Уральского отделения Российской академии наук», 167982, г. Сыктывкар, Российская Федерация
2 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина», 167001, г. Сыктывкар, Российская Федерация
1 Institute of Physiology of Komi Science Centre of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, 167982, Syktyvkar, Russian Federation
2 Pitirim Sorokin Syktyvkar State University, 167001, Syktyvkar, Russian Federation
Мониторинг компонентного состава тела на основе биоимпедансного анализа в спортивной практике имеет важное значение в комплексной оценке функционального состояния спортсменов. На основе изменений компонентного состава тела можно оптимизировать рацион питания, а также успешно выстроить и скорректировать тренировочный процесс.
Цель исследования - проведение сравнительной оценки параметров компонентного состава тела и энергообмена в покое у высококвалифицированных лыжников-гонщиков и у молодых людей, не занимающихся спортом. Материал и методы. В обследовании приняли участие члены сборной команды Республики Коми и России по лыжным гонкам мужского пола (n=30, возраст -22,3±2,7 года). В качестве группы сравнения обследованы практически здоровые
Финансирование. Работа выполнена за счет средств субсидии на выполнение государственного задания № ГР1021051201877-3-3.1.8 (2022-2026).
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие конфликта интересов.
Вклад авторов. Концепция и дизайн обследования - все авторы; сбор, анализ материала, формирование таблиц, визуализация данных, написание текста - Бушманова Е.А.; редактирование - Людинина А.Ю.; утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи - все авторы.
Для цитирования: Бушманова Е.А., Людинина А.Ю. Биоимпедансный анализ компонентного состава тела и энерготраты покоя у высококвалифицированных лыжников-гонщиков // Вопросы питания. 2024. Т. 93, № 3. С. 23-30. DOI: https://doi.org/10.33029/0042-8833-2024-93-3-23-30 Статья поступила в редакцию 03.04.2024. Принята в печать 22.04.2024.
Funding. The study was carried out at the expense of subsidies for the implementation of State Assignment No. GR 1021051201877-3-3.1.8 (2022-2026). Conflict of interest. The authors declare no conflicts of interest.
Contribution. The concept and design of the study - all authors; collection, analysis of the material, table formation, data visualization, writing the text -Bushmanova E.A.; editing - Lyudinina A.Yu.; approval of the final version of the article, responsibility for the integrity of all parts of the article - all authors. For citation: Bushmanova E.A., Lyudinina A.Yu. Bioimpedance analysis of body composition and rest energy expenditure in highly trained crosscountry skiers. Voprosy pitaniia [Problems of Nutrition]. 2024; 93 (3): 23-30. DOI: https://doi.org/10.33029/0042-8833-2024-93-3-23-30 (in Russian) Received 03.04.2024. Accepted 22.04.2024.
Bioimpedance analysis of body composition and rest energy expenditure in highly trained cross-country skiers
Bushmanova E.A.1, Lyudinina A.Yu.1, 2
студенты медицинских вузов (n=40, возраст - 20,2±2,4 года). Обследуемые последовательно прошли следующие этапы: оценку компонентного состава тела с использованием биоимпедансного анализатора ACCUNIQ BC380, определение энерготрат покоя методом непрямой калориметрии после стандартизированного низкокалорийного завтрака и величины основного обмена (ВОО) расчетными способами.
Результаты. Показатели общей воды, безжировой массы тела, скелетной мускулатуры и активной клеточной массы были достоверно выше (р<0,001), а процент жировой массы ниже (р<0,001) в группе спортсменов по отношению к показателям обследованных из группы сравнения. Среди всех обследуемых расчетная ВОО была ниже измеренной. При этом по формуле Кетч-МакАрдла ВОО достоверно различалась между группами, в то время как по уравнению прогнозирования Харриса-Бенедикта в ВОО значимых различий не обнаружено. Измеренные ЭТП были достоверно выше на 16% (р<0,001) у спортсменов по отношению к показателю обследованных из группы сравнения. Заключение. Компонентный состав тела лыжников-гонщиков отличался статистически значимо более высоким количеством общей воды, безжировой массы тела, скелетной мускулатуры, активной клеточной массы и низким уровнем процента жировой массы по сравнению со здоровыми нетренированными людьми. Полученные результаты среди спортсменов подтверждают представления о том, что величина энергообмена в покое определяется массой метаболически активных тканей и в меньшей степени зависит от жировой массы. Результаты биоимпедансного анализа можно использовать для контроля состава тела в ходе тренировочного процесса.
Ключевые слова: компонентный состав тела; биоимпедансный анализ;
величина основного обмена; энерготраты покоя; непрямая калориметрия; спортсмены;лыжники-гонщики
The body composition monitoring using bioimpedance analysis (BIA) is important in assessing the functional state of athletes in sports. Based on changes of body composition, it is possible to optimize the actual dietary intake, as well as successfully organize the training process.
The purpose of this research was to conduct a comparative assessment of BIA parameters and rest energy expenditure (REE) in highly trained cross-country skiers and young non-athletes.
Material and methods. The members of the national cross-country skiing team from the Komi Republic and Russian Federation (n=30; age - 22.3+2.7years) were examined. Practically healthy medical students served as a control group for the present study (n=40; age - 20.2+2.4 years). The participants successively passed the following study steps: assessment of the body composition by BIA (ACCUNIQ BC380), REE determination by indirect non-fasting calorimetry and calculation technique. Results. The parameters of total body water, fat-free mass, lean tissue and body cell mass were higher in contrast to the fat mass percentage in the athletes (р<0.001). The calculated REE was lower than measured REE among all the participants. At the same time, the REE calculated by the Ketch-McArdle formula significantly differed between the groups, while no differences were found between the REE calculated by the Harris-Benedict prediction equation. The measured REE were significantly higher by 16% (p<0.001) in athletes compared to those in the control group.
Conclusion. The body composition of athletes was distinguished by a significantly higher amounts of total body water, fat-free mass, skeletal muscle, active cell mass, and lower percentage of fat mass compared to healthy untrained individuals. The results obtained among athletes coincided with the idea that the magnitude of REE is determined by the mass of metabolically active tissues and to a lesser extent depends on the fat mass. BIA results can be used to monitor athletes' body composition during the training process. Keywords: body composition; bioimpedance analysis; basal metabolic rate; rest energy expenditure; indirect calorimetry; athletes; cross-country skiers
В области спортивной медицины мониторинг компонентного состава тела на основе биоимпедансного анализа (БИА) имеет важное значение для оценки функционального состояния спортсменов, позволяет раскрыть механизмы адаптации к физическим нагрузкам, оценить степень готовности спортсменов к соревнованиям и спрогнозировать спортивные результаты [1-3]. На основании изменений показателей жировой
(ЖМ), безжировой (БМТ), скелетно-мышечной (СММ) и активной клеточной массы (АКМ), а также уровня гидратации в организме спортсменов можно скорректировать рацион питания для успешного построения тренировочного процесса [1, 3].
Высокие спортивные результаты и контроль массы тела также непосредственно зависят от адекватного энергопотребления. При этом нарушения режима пита-
ния и несоответствие энергопотребления суточным энерготратам могут привести к нежелательным изменениям компонентного состава тела, таким как снижение БМТ и СММ или увеличение процента жировой массы тела (%ЖМ). Такие изменения, в свою очередь, могут стать результатом снижения физической работоспособности и привести к проблемам со здоровьем, включая повышенный риск возникновения травм или развитие сердечно-сосудистых заболеваний [4-6]. Кроме того, адекватная потребность в энергии может быть определена по суточному расходу энергии, рассчитанному на основе энерготрат покоя (ЭТП) [7]. Известно, что ЭТП являются ключевым компонентом суточных энерготрат и составляют 60-80% у малоподвижных взрослых людей, в то время как у спортсменов - примерно 50% [8]. Вариации в значениях ЭТП обусловлены возрастными и росто-весовыми особенностями и могут изменяться в зависимости от состава тела, особенно от БМТ [9, 10].
В доступных источниках литературы содержатся незначительные сведения о применении метода БИА для оценки компонентного состава тела у лыжников-гонщиков [6, 11] и практически отсутствует информация о связи этих результатов с величиной ЭТП [12]. В связи с этим цель данного исследования - провести сравнительную оценку параметров компонентного состава тела и энергообмена в покое у высококвалифицированных лыжников-гонщиков и у молодых людей, не занимающихся спортом.
Материал и методы
Дизайн (организация) обследования
Ретроспективно проанализированы данные, полученные в результате обследования 2 групп мужчин за 2021-2022 гг. (май-ноябрь). В 1-ю группу были включены спортсмены (п=30), которые являются членами молодежной и взрослой сборных команд Республики Коми по лыжным гонкам, часть из них входит в сборную команду России. Спортивная квалификация - заслуженные мастера спорта (3%), мастера спорта международного класса (7%), мастера спорта (30%), кандидаты в мастера спорта (43%) и перворазрядники (17%). Во 2-ю группу вошли практически здоровые юноши (студенты медицинских вузов, п=40). Участники обеих групп последовательно прошли следующие этапы: антропометрию, БИА и оценку энергообмена в покое.
Критериями допуска к обследованию были возраст (от 18 до 30 лет), отсутствие вредных привычек, острых и хронических заболеваний, признаков острых респираторных вирусных инфекций. Протоколы исследований (от 01.11.2013 и 28.12.2022) рассмотрены и одобрены локальным комитетом по биоэтике ИФ ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, обследуемые дали информированное согласие на участие. Все процедуры проведены в соответствии с этическими стандартами Хельсинкской декларации [13].
Антропометрия и биоимпедансометрия
Накануне обследования участникам было рекомендовано ограничить интенсивные физические нагрузки, поздний ужин, а также воздержаться от кофеина и продуктов с повышенным содержанием соли. Участники пребывали к месту исследования утром (примерно в 9:00) пешим шагом (дорога занимала не более 10 мин) после 8-часового сна натощак. Антропометрию, включая многочастотный сегментарный анализ компонентного состава тела методом БИА, проводили с использованием биоимпедансного анализатора состава тела ACCUNIQ BC380 (SelvasHealthcare, Южная Корея). Обследование проходило в положении стоя на платформе анализатора, при этом использовали встроенный ультразвуковой антропометр, измерение проводили четырехполюсным электродным методом с использованием 8 тактильных электродов. Перед процедурой участникам было рекомендовано опорожнить мочевой пузырь.
Энерготраты покоя
После проведенного БИА обследуемым предлагали стандартизированный углеводный завтрак (банан -1 шт., галеты - 5 шт. и черный чай без сахара - 250 мл), калорийность которого была ~250 ккал. Химический состав завтрака составил (%> от калорийности): белок - 8, жиры - 1, углеводы - 91, как описано ранее [14]. Продолжительность завтрака составила ~10 мин. До измерения ЭТП обследуемые находились в состоянии покоя сидя в течение 30 мин. По истечении этого времени им измеряли ЭТП методом непрямой калориметрии с использованием эргоспирометрической системы Oxycon Pro (Jaeger, Германия) в состоянии полного физического покоя и отсутствия каких-либо внешних раздражителей в полутемной тихой комнате при комфортной температуре (23 °С). Обследуемого помещали на кушетку, предварительно закрепив на его лице маску. Затем участникам давали время для адаптации (10-20 мин), после нормализации значений дыхательного коэффициента (0,8-0,86) проводили измерение в течение 5-10 мин.
Расчетная величина основного обмена
Величина основного обмена (ВОО) была рассчитана с использованием прогнозирующего уравнения Хар-риса-Бенедикта для мужчин [7]:
ВОО = 66,5 + 13,75 х масса тела (кг) + 5,0 х рост (см) -6,78 х возраст (годы).
Кроме того, в серии аппаратов ACCUNIQ расчет ВОО проводился по формуле Кетч-МакАрдла:
ВОО = 370 + (21,6 х БМТ).
Статистические методы
Данные были обработаны в программе Statistica (версия 12.6, StatSoftInc, 2015). Результаты представлены в виде средней и стандартного отклонения (M±a). Значимость различий между показателями оценивали
Таблица 1. Возраст и антропометрические показатели обследованных (M±a)
Table 1. Age and anthropometric indicators of the subjects (M±a)
Показатель Indicator 1-я группа Group 1 2-я группа Group 2
Возраст, годы / Age, years 22,3±2,7 20,2±2,4
Длина тела, см / Height, cm 180,7±6,6 177,0±6,5*
Масса тела, кг / Body weight, kg 75,4±8,5 71,0±14,9
Индекс массы тела, кг/м2 Body mass index, kg/m2 23,0±1,9 22,5±3,8
П р и м е ч а н и е. * - статистически значимое (р<0,05) отличие от показателя обследованных из 1-й группы. N o t e. * - statistically significant (p<0.05) difference from the indicator of those examined from group 1.
2500
^ 2000
1
11500
JT1000
500
ЭТП / REE ВОО (уравнение ВОО (уравнение Кетч-МакАдла) Харриса-Бенедикта) BMR (Ketch- BMR (Harris-McArdle formula) Benedict formula)
□ 1-я группа □ 2-я группа
Значения энерготрат покоя (ЭТП) и расчетной величины основного обмена (ВОО) у 2 групп обследуемых (M±a)
* - статистически значимое (р<0,001) отличие от показателя обследованных из 1-й группы.
The rest energy expenditure (REE) and predict basal metabolic rate (BMR) of the subjects from both groups (M±a)
* - statistically significant (р<0.001) difference from the indicator of those examined from group 1.
с помощью непараметрических критериев Вилкоксона и У-критерия Манна-Уитни. Корреляционный анализ проводили с использованием коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Различия считали статистически значимыми при р<0,05.
Результаты
По результатам антропометрического обследования (табл. 1) группы значимо различались между собой только по длине тела (р=0,029).
Анализ компонентного состава тела на основе БИА выявил достоверные различия между группами по количеству общей воды организма, %ЖМ, БМТ, СММ, АКМ и процента АКМ от массы тела (%АКМ) (табл. 2).
По количеству %СММ от БМТ и %АКМ от БМТ различий между группами не выявлено. Также не обнаружено различий в значениях коэффициента ВнекВ/ВнутВ, с помощью которого оценивают статус гидратации.
Показатель ЭТП у обследованных из 1-й группы (2135±324 ккал/сут) был больше на 16% (р<0,001) по сравнению с показателем во 2-й группе (1840±115 ккал/сут) (см. рисунок).
Значения ВОО, рассчитанные по формуле Кетч-МакАрдла, достоверно различались между группами (р<0,001) и составили соответственно 1772±141 и 1608± 185 ккал/сут. В то время как между уровнями ВОО, полученными на основе уравнения прогнозирования Харриса-Бенедикта, у обследованных в 1-й (1857± 137 ккал/сут) и 2-й (1791±223 ккал/сут) группах значимых различий не обнаружено (р=0,098). В обеих группах обследованных ВОО была ниже ЭТП, что подтверждается ранее проведенными исследованиями [7, 15]. При этом рассчитанные по уравнению Кетч-МакАрдла значения ВОО были ниже по сравнению с ЭТП на 16 и 13% в 1-й (р<0,001) и 2-й (р<0,001) группах соответственно; рассчитанные по уравнению Харриса-Бене-дикта - на 13 и 4% в 1-й (р<0,001) и 2-й (р=0,123) группах соответственно.
Таблица 2. Компонентный состав тела обследованных (M±a) Table 2. Body composition of the subjects (M±a)
Показатель / Indicator 1-я группа / Group 1 2-я группа / Group 2
Общая вода, л / Total body water, l 47,5±4,7 42,0±6,2*
ВнекВ/ВнутВ / ECW/ICW ratio 0,372±0,004 0,374±0,005
Жировая масса, % / Fat mass, % 13,7±3,8 18,2±7,0*
Безжировая масса тела (БМТ), кг / Fat free mass (FFM), kg 64,9±6,5 57,1 ±8,5*
Скелетно-мышечная масса (СММ), кг / Skeletal muscle mass (SMM), kg 36,2±3,6 32,0±4,8*
СММ от БМТ, % / SMM of FFM, % 55,8±0,1 56,1 ±1,7
Активная клеточная масса (АКМ), кг / Active cell mass (ACM), kg 42,7±4,2 37,6±5,6*
АКМ от массы тела, % / ACM of body weight, % 56,8±2,5 53,7±4,6**
АКМ от БМТ, % / ACM of FFM, % 65,8±0,3 65,9±1,9
П р и м е ч а н и е. Статистически значимое отличие от показателя обследованных из 1-й группы: * - р<0,001; ** - р<0,01. ВнекВ/ ВнутВ - отношение внеклеточной воды к внутриклеточной.
N o t e. Statistically significant difference from the indicator of those examined from group 1: * - p<0.001; ** - p<0.01. ECW/ICW ratio - ratio of extracellular water (ECW) to intracellular water (ICW).
Таблица 3. Зависимость энерготрат покоя (ЭТП) и расчетной величины основного обмена (ВОО) от параметров биоимпедансного анализа (БИА) у обследованных
Table 3. The dependence of the resting energy expenditure (REE) and the predict basal metabolic rate (BMR) on parameters of bioimpedance analysis (BIA) in the subjects
Показатель БИА / Parameter BIA 1-я группа / Group 1 Показатель БИА / Parameter BIA 2-я группа / Group 2
P P P P
От ЭТП / From REE
Безжировая масса тела (БМТ), кг Fat free mass (FFM), kg 1,000 <0,001 БМТ, кг / FFM, kg 1,000 <0,001
Скелетно-мышечная масса (СММ), кг Skeletal muscle mass (SMM), kg 0,999 <0,001 Общая вода, л / Total body water, l 0,998 <0,001
Белки, кг / Proteins, kg 0,999 <0,001 Белки, кг / Proteins, kg 0,998 <0,001
Общая вода, л / Total body water, l 0,999 <0,001 СММ, кг / SMM, kg 0,998 <0,001
Активная клеточная масса (АКМ), кг Active cell mass (ACM), kg 0,998 <0,001 АКМ, кг / ACM, kg 0,995 <0,001
Минеральные вещества, кг / Minerals, kg 0,975 <0,001 Минеральные вещества, кг / Minerals, kg 0,968 <0,001
Жировая масса, кг / Fat mass, kg 0,427 <0,001 Жировая масса, кг / Fat mass, kg 0,618 <0,001
От ВОО (уравнение Кетч-МакАрдла) / From BMR (Ketch-McArdle formula)
Белки, кг/Proteins, kg 0,923 <0,001 Белки, кг/Proteins, kg 0,938 <0,001
БМТ, кг/ FFM, kg 0,918 <0,001 БМТ, кг/ FFM, kg 0,910 <0,001
Общая вода, л / Total body water, l 0,916 <0,001 АКМ, кг/ ACM, kg 0,910 <0,001
СММ, кг/ SMM, kg 0,914 <0,001 Общая вода, л / Total body water, l 0,907 <0,001
АКМ, кг / ACM, kg 0,901 <0,001 СММ, кг/ SMM, kg 0,898 <0,001
Минеральные вещества, кг/Minerals, kg 0,889 <0,001 Минеральные вещества, кг/Minerals, kg 0,897 <0,001
Жировая масса, кг/ Fat mass, kg 0,510 <0,001 Жировая масса, кг/ Fat mass, kg 0,823 <0,001
Полученные результаты совпали с представлениями о том, что энергообмен в покое определяется массой метаболически активных тканей [6, 16] и в существенно меньшей степени зависит от ЖМ. Параметры БИА (табл. 3) расположены в порядке уменьшения коэффициентов корреляции взаимозависимости с ЭТП и ВОО, рассчитанных по уравнению Кетч-МакАрдла. Между ВОО по уравнению Харриса-Бенедикта и показателями компонентного состава тела не обнаружено достоверных корреляционных связей.
Результаты и обсуждение
В любом виде спорта существуют требования к физическим качествам спортсменов и показателям компонентного состава тела, исходящие из специфики спортивной деятельности, и лыжные гонки не являются исключением. Применение метода БИА в области спортивной медицины позволяет отслеживать изменения компонентного состава тела в динамике годового тренировочного цикла.
Сравнительный анализ компонентного состава тела лыжников-гонщиков со студентами юношами сходной возрастной группы и весовой категории выявил отличия в показателях общей воды организма, %ЖМ, БМТ, СММ, АКМ и %АКМ от массы тела (см. табл. 2). По показателям %СММ от БМТ и %АКМ от БМТ различий выявлено не было. Также не выявлено различий по значениям коэффициента ВнекВ/ВнутВ, с помощью которого оценивают статус гидратации. Все параметры компонент-
ного состава тела у лыжников-гонщиков были статистически значимо выше, чем у лиц из группы сравнения, за исключением %ЖМ, что можно объяснить спецификой спортивной деятельности лыжников-гонщиков.
Высокое значение показателя общей воды в организме у лыжников-гонщиков относительно группы сравнения было ожидаемым результатом, которое согласуется с данными литературы для спортсменов [17, 18]. Следует учитывать и тот факт, что повышенное значение СММ и, соответственно, повышенное содержание внутриклеточной воды у спортсменов подразумевают, что значения индекса гидратации организма будут выше, чем общепопуляционные. В нашем исследовании не обнаружено значимого различия между группами по индексу гидратации (р=0,269). Мы можем предположить, что это обусловлено тем, что большая часть юношей из группы сравнения на момент проведения обследования вела физически активный образ жизни (см. табл. 2).
Общее количество СММ и ее соотношение с ЖМ являются важными факторами, определяющими физическую работоспособность элитных лыжников-гонщиков [19]. К примеру, при оптимальной подготовке к соревнованиям для мужчин характерен монотонный рост процентной доли СММ в БМТ (%СММ) до 54-56% с одновременным снижением %ЖМ до 7-9% [18]. В связи с этим оценка СММ используется в спортивной медицине наряду с антропометрическими параметрами для характеристики физического развития и уровня тренированности, а также служит мерой адаптационного резерва организма, которая зависит от уровня физической подготовки и питания [20, 21]. У спортсменов-мужчин нормативные
значения %СММ находятся в пределах 54-58% [18], что согласуется с результатами нашего обследования.
Величина АКМ представляет собой количественное содержание метаболически активных тканей в организме (масса мышц, внутренних органов и нервных клеток), которая в процентах от БМТ (%АКМ от БМТ) используется в спортивной медицине как параметр, характеризующий уровень физической работоспособности спортсменов [17]. В клинической практике %АКМ от БМТ применяется для оценки достаточности потребления белка и выраженности гиподинамии [1, 18].
Показатель %АКМ от БМТ в норме у здоровых нетренированных лиц составляет 53-59% [21], при этом в группе сравнения значение %АКМ от БМТ было выше референсных значений и составило 65,9%, что говорит о хорошей физической подготовленности, отсутствии гиподинамии и проблем с питанием у представителей группы сравнения. Для высококвалифицированных спортсменов циклических видов спорта %АКМ от БМТ, как правило, превышает 61-63% [18]. У обследованных лыжников-гонщиков данная величина была выше и составила 65,8%, что может свидетельствовать об отсутствии нарушений питания и хорошем уровне спортивной подготовленности у лыжников-гонщиков. Следует отметить тот факт, что при сравнении абсолютных значений АКМ, СММ и ЖМ между двумя группами выявлены достоверные различия: у лыжников-гонщиков закономерно большие показатели АКМ и СММ и меньшие ЖМ. При сравнении относительных значений %АКМ от БМТ и %СММ от БМТ не выявлено достоверных различий между группами (р=0,078), что говорит о хорошем уровне физического развития представителей группы сравнения, а также о хорошем уровне спортивной подготовленности у лыжников-гонщиков.
Доказано, что уменьшение %ЖМ среди спортсменов до нижней границы нормы (8%) служит показателем высокого уровня подготовленности [19, 22] вследствие увеличения уровня потребления кислорода на килограмм массы тела [23]. Критическое уменьшение жировых отложений может повлиять на способность организма к восстановлению и отрицательно сказаться на иммунной системе [11], а %ЖМ в организме более 13% может приводить к ухудшению спортивных результатов [6]. Однако без индивидуального, продуманного и профессионального выстроенного плана тренировок снижение %ЖМ может привести к необратимым проблемам со здоровьем вследствие перетренированности. В нашем исследовании %ЖМ спортсменов (13,7±3,8%) был выше 10% [22, 24] и близок к значениям %ЖМ (14-15%) в аналогичных исследованиях [6]. Для элитных лыжников-гонщиков было рекомендовано поддерживать значение %ЖМ в пределах от 7 до 12% [22, 25], при этом оптимальное содержание жира в организме мужчин в дисциплинах, тренирующих выносливость, в период соревнований может составлять 8-10% [23].
Значения ВОО могут определяться с помощью прогнозирующих уравнений, которые удобны в использовании и не требуют сложной аппаратуры, однако расчетный
способ менее информативен и имеет большую погрешность по сравнению с непрямой калориметрией [7, 8]. В данном исследовании значения ВОО, рассчитанные по уравнению Кетч-МакАрдла, были ниже ЭТП на 16 и 13% у обследованных из 1-й и 2-й групп соответственно, что может быть связано как с влиянием пищевой нагрузки, так и с достоверно повышенным показателем абсолютной СММ в 1-й группе (см. табл. 3), поскольку по доле метаболически активных компонентов тела (%СММ от БМТ и %АКМ от БМТ) лыжники-гонщики не отличались от группы сравнения. Рассчитанные по уравнению Харриса-Бенедикта значения ВОО были ниже ЭТП на 13% в 1-й группе, что согласуется с результатами другого исследования [15]. Достоверных различий между группами по ВОО на основе уравнения Харриса-Бенедикта не обнаружено, тем не менее группы различались по ростовым показателям (р<0,05), а это позволяет предположить, что весо-возрастные параметры нивелируют ростовые. Кроме того, разница ВОО между группами по уравнению Харриса-Бенедикта может быть незначительна из-за недостоверной разницы между возрастом и абсолютными значениями массы тела (см. табл. 1), которые учитываются в данном уравнении. К тому же было показано, что для прогнозирования ВОО у спортсменов мужского пола наиболее точно подходит уравнение Харриса-Бенедикта в силу наименьшего значения среднеквадратичной ошибки относительно других формул прогнозирования ВОО [7].
По отношению к основному обмену все органы и ткани организма можно подразделить на значимые и малозначимые. Одни являются метаболически и функционально активными, именно их деятельность определяет удельный вклад в формирование энерготрат организма в целом, другие, в частности, жировая ткань, практически не влияют на величину ЭТП [16]. Так, АКМ имеет относительно высокую удельную по массе скорость метаболизма и составляет 20-25% ВОО у среднего взрослого человека. На СММ взрослого человека, не страдающего ожирением, приходится около 25% ВОО. Жировая ткань, служащая основным хранилищем энергии организма - триглицеридов, имеет низкую скорость метаболизма - менее 1% ВОО [26].
В нашем исследовании вне зависимости от различий в компонентном составе тела между группами была обнаружена достаточно высокая сходная корреляционная связь (р>0,889) между величинами ЭТП и ВОО и показателями БИА (см. табл. 3). Исключение составляет только взаимозависимость с ЖМ, коэффициент корреляции для которой был ниже всех других показателей. Данные результаты подтверждают тот факт, что больший вклад в энергообмен покоя вносят метаболически активные параметры компонентного состава тела, такие как СММ, белки, общая вода, АКМ, минеральные вещества, а жировая ткань, напротив, оказывает минимальное влияние на энергообмен в покое [16, 26].
Таким образом, использование метода БИА в спорте позволяет оперативно оценить эффекты тренировочного процесса и определить адаптационные сдвиги в компо-
нентном составе тела, происходящие под воздействием физических нагрузок и проявляющиеся в повышении выносливости организма, в динамике тренировочного цикла. Учитывая тот факт, что во многих видах спорта, в частности в лыжных гонках, компонентный состав тела рассматривается как один из определяющих факторов результативности спортивной деятельности, в этом контексте мониторинг состава тела приобретает решающее значение. Кроме того, показатели компонентного состава тела, имеющие высокую степень корреляции с энергообменом в покое, важно учитывать для ориентировочной оценки величины ЭТП как одного из самых крупных компонентов общего суточного расхода энергии и лежащего в основе формирования персонализированных рационов питания.
Заключение
Компонентный состав тела лыжников-гонщиков отличался статистически значимо более высоким количест-
вом общей воды организма, БМТ, СММ, АКМ и низким уровнем %ЖМ по сравнению со здоровыми нетренированными людьми. В группе спортсменов высокий %АКМ от БМТ относительно референсных значений свидетельствует о хорошем уровне спортивной подготовленности и отсутствии нарушений питания. В обеих группах обследуемых расчетная ВОО была ниже измеренной после стандартного низкокалорийного завтрака величины ЭТП. При этом рассчитанные по формуле Кетч-МакАрдла показатели ВОО достоверно различались между группами, в то время как между ВОО, полученной на основе уравнения прогнозирования Харриса-Бенедикта, значимых различий не обнаружено. Полученные результаты совпали с представлениями о том, что метаболически активные ткани вносят больший вклад в энергообмен покоя. Таким образом, выявленная высокая корреляционная связь ВОО и ЭТП с показателями БИА, характеризующими компонентный состав тела, позволяет использовать последние для контроля эффективности тренировочного процесса.
Сведения об авторах
Бушманова Екатерина Андреевна (Ekaterina A. Bushmanova) - аспирант, младший научный сотрудник отдела экологической и медицинской физиологии ИФ ФИЦ Коми НЦ УрО РАН (Сыктывкар, Российская Федерация) E-mail: katerinabushmanova@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-1896-2879
Людинина Александра Юрьевна (Alexandra Yu. Lyudinina) - кандидат биологических наук, старший научный сотрудник отдела экологической и медицинской физиологии ИФ ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, доцент кафедры биохимии и физиологии ФГБОУ ВО «СГУ им. Питирима Сорокина» (Сыктывкар, Российская Федерация) E-mail: salu_06@inbox.ru https://orcid.org/0000-0003-4849-4735
Литература
Campa F., Toselli S., Mazzilli M., Gobbo L.A., Coratella G. Assessment of body composition in athletes: a narrative review of available methods with special reference to quantitative and qualitative bioimpedance analysis // Nutrients. 2021. Vol. 13, N 5. Article ID 1620. DOI: https://doi.org/10.3390/nu13051620
Alves J., Barrientos G., Toro V., Sánchez E., Muñoz D., Maynar M. Changes in anthropometric and performance parameters in highlevel endurance athletes during a sports season // Int. J. Environ. Res. Public Health. 2021. Vol. 18, N 5. Article ID 2782. DOI: https://doi. org/10.3390/ijerph18052782
Magee M.K., Jones M.T., Fields J.B., Kresta J., Khurelbaatar C., Dodge C. et al. Body composition, energy availability, risk of eating disorder, and sport nutrition knowledge in young athletes // Nutrients. 2023. Vol. 15, N 6. Article ID 1502. DOI: https://doi.org/10.3390/nu15061502 Messonnier L.A. Physical exercise or activity and energy balance or metabolism in the context of health and diseases // Nutrients. 2023. Vol. 15, N 23. Article ID 4909. DOI: https://doi.org/10.3390/ nu15234909
Melin A.K., Heikura I. A., Tenforde A., Mountjoy M. Energy availability in athletics: health, performance, and physique // Int. J. Sport Nutr. Exerc. Metab. 2019. Vol. 29, N 2. P. 152-164. DOI: https://doi. org/10.1123/ijsnem.2018-0201
Grzebisz N. Cardiovascular adaptations to four months training in middle-aged amateur long-distance skiers // Diagnostics (Basel). 2020. Vol. 10, N 7. Article ID 442. DOI: https://doi.org/10.3390/diagnos-tics10070442
Jagim A.R., Camic C.L., Kisiolek J., Luedke J., Erickson J., Jones M.T. et al. Accuracy of resting metabolic rate prediction equations in athletes // J. Strength Conditioning Res. 2018. Vol. 32, N 7. P. 18751881. DOI: https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000002111
Purcell S.A., Johnson-Stoklossa C., Braga Tibaes J.R., Frankish A., Elliott S.A., Padwal R. et al. Accuracy and reliability of a portable indirect calorimeter compared to whole-body indirect calorimetry for measuring resting energy expenditure // Clin. Nutr. ESPEN. 2020. Vol. 39. P. 67-73. DOI: https://doi.org/10.1016/jxlnesp.2020.07.017 Levine J.A. Measurement of energy expenditure // Public Health Nutr. 2005. Vol. 8, N 7A. P. 1123-1132. DOI: https://doi.org/10.1079/ phn2005800
Martinho D.V., Naughton R.J., Faria A., Rebelo A., Sarmento H. Predicting resting energy expenditure among athletes: a systematic review // Biol. Sport. 2023. Vol. 40, N 3. P. 787-804. DOI: https://doi. org/10.5114/biolsport.2023.119986
Larsson P., Henriksson-Larsen K. Body composition and performance in cross-country skiing // Int. J. Sports Med. 2008. Vol. 29, N 12. P. 971-975. DOI: https://doi.org/10.1055/s-2008-1038735 Papadopoulou S.K., Gouvianaki A., Grammatikopoulou M.G., Maraki Z., Pagkalos I.G., Malliaropoulos N. et al. Body composition and dietary intake of elite cross-country skiers members of the Greek National Team // Asian J. Sports Med. 2012. Vol. 3, N 4. P. 257-266. DOI: https://doi.org/10.5812/asjsm.34548
Harriss D.J., Macsween A., Atkinson G. Standards for ethics in sport and exercise science research: 2018 update // Int. J. Sports Med. 2017. Vol. 38. P. 1126-1131. DOI: https://doi.org/10.1055/s-0043-124001 Бушманова Е.А., Логинова Т.П., Людинина А.Ю. Влияние пищевого термогенеза низкокалорийной углеводной нагрузки на энерготраты покоя // Журнал медико-биологических исследований. 2023. Т. 11, № 2. С. 153-161. DOI: https://doi.org/10.37482/2687-1491-Z136
Людинина А.Ю., Бушманова Е.А., Есева Т.В., Бойко Е.Р. Соответствие энергопотребления энерготратам у лыжников-гонщиков
8
2
9
3
7
в общеподготовительный период // Вопросы питания. 2022. Т. 91, 21. № 1. С. 109-116. DOI: https://doi.org/10.33029/0042-8833-2022-91-1-109-116
16. Соколов А.И., Сото С.Х., Тарасова И.Б., Рахмонов Р.С., Васильев А.В. Состав тела и энергообмен в покое // Вопросы питания. 22. 2012. Т. 81, № 2. С. 12-17.
17. Melchiorri G., Viero V., Sorge R., Triossi T., Campagna A., Volpe S.L. et al. Body composition analysis to study long-term training effects in elite male water polo athletes // J. Sports Med. Phys. Fitness. 2018.
Vol. 58, N 9. P. 1269-1274. DOI: https://doi.org/10.23736/S0022- 23. 4707.17.07208-5
18. Николаев Д.В. Биоимпедансный анализ: основы метода. Протокол обследования и интерпретация результатов // Спортивная медицина: наука и практика. 2012. № 2. С. 29-36. EDN 24. QASJFL.
19. Carlsson M., Carlsson T., Hammarstroem D., Malm C., Tonkonogi M. Prediction of race performance of elite cross-country skiers by lean mass // Int. J. Sports Physiol. Perform. 2014. Vol. 9, N 6. P. 1040-1045. 25. DOI: https://doi.org/10.1123/yspp.2013-0509
20. Jones T.W., Lindblom H.P., Karlsson O., Andersson E.P., McGawley K. 26. Anthropometric, physiological, and performance developments in cross-country skiers // Med. Sci. Sports Exerc. 2021. Vol. 53, N 12.
P. 2553-2564. DOI: https://doi.org/10.1249/MSS.0000000000002739
Руднев С.Г., Соболева Н.П., Стерликов С.А., Николаев Д.В., Ста-рунова О.А., Черных С.П. и др. Биоимпедансное исследование состава тела населения России. Москва : РИО ЦНИИОИЗ, 2014. 493 с. ISBN 5-94116-018-6.
Абрамова Т.Ф., Никитина Т.М., Кочеткова Н.И. Морфологические критерии - показатели пригодности, общей физической подготовленности и контроля текущей и долговременной адаптации к тренировочным нагрузкам : учебно-методическое пособие. Москва : ТВТ Дивизион, 2010. 104 с. ISBN 978-5-98724-082-3. Ettema G., Holmberg H.C., Sandbakk O. Analysis of a sprint ski race and associated laboratory determinants of world-class performance // Eur. J. Appl. Physiol. 2011. Vol. 111, N 6. P. 947-957. DOI: https://doi. org/10.1007/s00421-010-1719-9
Udebake V., Berg J., Tjonna A., Sandbakk O. Comparison of physiological and perceptual responses to upper-, lower-, and whole-body exercise in elite cross-country skiers // J. Strength Cond. Res. 2019. Vol. 33, N 4. P. 1086-1094. DOI: https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000003078 Jeukendrup A., Gleeson M. Sport Nutrition. 3rd ed. Champaign, IL : Human Kinetics Publishers, 2019. 616 p. ISBN 1492529036. Heymsfield S.B., Peterson C.M., Bourgeois B., Thomas D.M., Gallagher D., Strauss B. et al. Human energy expenditure: advances in organ-tissue prediction models // Obes. Rev. 2018. Vol. 19, N 9. P. 1177-1188. DOI: https://doi.org/10.1111/obr.12718
References
1. Campa F., Toselli S., Mazzilli M., Gobbo L.A., Coratella G. Assessment of body composition in athletes: a narrative review of available methods with special reference to quantitative and qualitative bioimpedance analysis. Nutrients. 2021; 13 (5): 1620. DOI: https://doi. org/10.3390/nu13051620
2. Alves J., Barrientos G., Toro V., Sánchez E., Muñoz D., Maynar M. Changes in anthropometric and performance parameters in high-level endurance athletes during a sports season. Int J Environ Res Public Health. 2021; 18 (5): 2782. DOI: https://doi.org/10.3390/yerph18052782
3. Magee M.K., Jones M.T., Fields J.B., Kresta J., Khurelbaatar C., Dodge C., et al. Body composition, energy availability, risk of eating disorder, and sport nutrition knowledge in young athletes. Nutrients. 2023; 15 (6): 1502. DOI: https://doi.org/10.3390/nu15061502
4. Messonnier L.A. Physical exercise or activity and energy balance or metabolism in the context of health and diseases. Nutrients. 2023; 15 (23)L 4909. DOI: https://doi.org/10.3390/nu15234909
5. Melin A.K., Heikura I. A., Tenforde A., Mountjoy M. Energy availability in athletics: health, performance, and physique. Int J Sport Nutr Exerc Metab. 2019; 29 (2): 152-64. DOI: https://doi.org/10.1123/ ysnem.2018-0201
6. Grzebisz N. Cardiovascular adaptations to four months training in middle-aged amateur long-distance skiers. Diagnostics (Basel). 2020; 10 (7): 442. DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics10070442
7. Jagim A.R., Camic C.L., Kisiolek J., Luedke J., Erickson J., Jones M.T., et al. Accuracy of resting metabolic rate prediction equations in athletes. J Strength Conditioning Res. 2018; 32 (7): 1875-81. DOI: https://doi. org/10.1519/JSC.0000000000002111
8. Purcell S.A., Johnson-Stoklossa C., Braga Tibaes J.R., Frankish A., Elliott S.A., Padwal R., et al. Accuracy and reliability of a portable indirect calorimeter compared to whole-body indirect calorimetry for measuring resting energy expenditure. Clin Nutr ESPEN. 2020; 39: 67-73. DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnesp.2020.07.017
9. Levine J. A. Measurement of energy expenditure. Public Health Nutr. 2005; 8 (7A): 1123-32. DOI: https://doi.org/10.1079/phn2005800
10. Martinho D.V., Naughton R.J., Faria A., Rebelo A., Sarmento H. Predicting resting energy expenditure among athletes: a systematic review. Biol Sport. 2023; 40 (3): 787-804. DOI: https://doi.org/10.5114/ biolsport.2023.119986
11. Larsson P., Henriksson-Larsén K. Body composition and performance in cross-country skiing. Int J Sports Med. 2008; 29 (12): 971-5. DOI: https://doi.org/10.1055/s-2008-1038735
12. Papadopoulou S.K., Gouvianaki A., Grammatikopoulou M.G., Maraki Z., Pagkalos I.G., Malliaropoulos N., et al. Body composition and dietary intake of elite cross-country skiers members of the Greek National Team. Asian J Sports Med. 2012; 3 (4): 257-66. DOI: https:// doi.org/10.5812/asjsm.34548
13. Harriss D.J., Macsween A., Atkinson G. Standards for ethics in sport and exercise science research: 2018 update. Int J Sports Med. 2017; 38: 1126-31. DOI: https://doi.org/10.1055/s-0043-124001
14. Bushmanova E.A., Loginova T.P., Lyudinina A.Yu. Thermic effect of low-calorie carbohydrate intake on resting energy expenditure.
Zhurnal mediko-biologicheskikh issledovaniy [Journal of Medical and Biological Research]. 2023; 11 (2): 153-61. DOI: https://doi. org/10.37482/2687-1491-Z136 (in Russian)
15. Lyudinina A.Yu., Bushmanova E.A., Eseva T.V., Boyko E.R. Accordance of energy intake to energy expenditure in skiers across the preparation phase. Voprosy pitaniia [Problems of Nutrition]. 2022; 91 (1): 109-16. DOI: https://doi.org/10.33029/0042-8833-2022-91-1-109-116 (in Russian)
16. Sokolov A.I., Soto S.H., Tarasova I.B., Rakhmonov R.S., Vasil'ev A.V. Body composition and rest energy expenditure. Voprosy pitaniia [Problems of Nutrition]. 2012; 81 (2): 12-7. (in Russian)
17. Melchiorri G., Viero V., Sorge R., Triossi T., Campagna A., Volpe S.L., et al. Body composition analysis to study long-term training effects in elite male water polo athletes. J Sports Med Phys Fitness. 2018; 58 (9): 1269-74. DOI: https://doi.org/10.23736/S0022-4707.17.07208-5
18. Nikolaev D.V. Bioimpedance analysis: fundamentals of the method. Examination protocol and interpretation of the results. Sportivnaya meditsina: nauka i praktika [Sports Medicine: Science and Practice]. 2012; (2): 29-36. EDN QASJFL. (in Russian)
19. Carlsson M., Carlsson T., Hammarstroem D., Malm C., Tonkonogi M. Prediction of race performance of elite cross-country skiers by lean mass. Int J Sports Physiol Perform. 2014; 9 (6): 1040-5. DOI: https:// doi.org/10.1123/yspp.2013-0509
20. Jones T.W., Lindblom H.P., Karlsson O., Andersson E.P., McGawley K. Anthropometric, physiological, and performance developments in cross-country skiers. Med Sci Sports Exerc. 2021; 53 (12): 2553-64. DOI: https://doi.org/10.1249/MSS.0000000000002739
21. Rudnev S.G., Soboleva N.P., Sterlikov S.A., Nikolaev D.V., Staruno-va O.A., Chernykh S.P., et al. Bioimpedance study of body composition in the Russian population. Moscow: RIO TsNIIOIZ, 2014: 493 p. ISBN 5-94116-018-6. (in Russian)
22. Abramova T.F., Nikitina N.M., Kochetkova N.I. Morphological criteria-indicators of fitness, general physical fitness and control of fluidity and long-term adaptation to training loads: an educational and methodical manual. Moscow: TVT Divizion, 2010: 104 p. ISBN 978-598724-082-3. (in Russian)
23. Ettema G., Holmberg H.C., Sandbakk O. Analysis of a sprint ski race and associated laboratory determinants of world-class performance. Eur J Appl Physiol. 2011; 111 (6): 947-57. DOI: https://doi.org/10.1007/ s00421-010-1719-9
24. Udebake V., Berg J., Tjonna A., Sandbakk O. Comparison of physiological and perceptual responses to upper-, lower-, and whole-body exercise in elite cross-country skiers. J Strength Cond Res. 2019; 33 (4): 1086-94. DOI: https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000003078
25. Jeukendrup A., Gleeson M. Sport Nutrition. 3rd ed. Champaign, IL: Human Kinetics Publishers, 2019: 616 p. ISBN 1492529036.
26. Heymsfield S.B., Peterson C.M., Bourgeois B., Thomas D.M., Gallagher D., Strauss B., et al. Human energy expenditure: advances in organ-tissue prediction models. Obes Rev. 2018; 19 (9): 1177-88. DOI: https://doi.org/10.1111/obr.12718
