CC BY
35
The problems of social hygiene, public health and history of medicine. 2017; 25 (1)
50_DOI http://dx.doi.org/10.1016/0869-866X-2017-25-1-45-50
History of medicine
крайнего северо-востока СССР удовлетворительно решило задачу сохранения здоровья населения. Исследование не имело спонсорской поддержки.
ЛИТЕРАТУРА
1. Ильина В.А. (ред.) Камчатская область в годы Второй мировой и Великой Отечественной войн 1941—1945 гг. Сборник документов Государственного архива Камчатского края 1939— 1945. Петропавловск-Камчатский: Новая книга; 2010.
2 Барсуков М.И. (ред.) Здравоохранение в годы Великой Отечественной войны 1941—1945 гг. Сборник документов и материалов. М.: Медгиз; 1977.
3. Таганский С.Г. (ред.) Камчатская область в годы Великой Отечественной войны_(сборник документов и материалов о трудовом подвиге камчатцев в 1941—1945 гг.). Петропавловск-Камчатский: Дальневосточное книжное издательство; 1975.
4. Козлов А.Г. Из истории здравоохранения Колымы и Чукотки (1941—1954 гг.). Магадан: Книжное издательство областного дома санитарного просвещения; 1991.
5. Курыгин В. Фронт требует — мы экономим. Камчатская правда. 1943; 4 августа.
6. Ильинский Н. (ред.). Сборник законов СССР и указов президиума Верховного Совета СССР 1938—1944 гг. М.: Издание «Ведомостей Верховного Совета СССР»; 1945.
7. Петренко Э.П. Страницы истории здравоохранения Чукотки. В кн.: Северо-Восток России: прошлое, настоящее, будущее. Материалы II научно-практической конференции. Магадан: Кордис; 2004; Т. 1; 39—42.
8. Ткачева Г.А. Дальневосточное здравоохранение в 1941—1945 гг. Россия иАТР. 2001; 3(33); 74—85.
Поступила 12.04.2015 Принята в печать 31.03.2016
REFERENCES
1 Il'ina V.A. (Ed.) Kamchatka Region in the Years of World War II and the Great Patriotic War 1941—1945: The Collection of Documents of the State Archive of Kamchatskiy Krai 1939—1945. [Kamchatskaya oblast' v gody vtoroy mirovoy i Vrelikoy Otechestvennoy voin 1941—1945 gg.: Sbornik dokumemtov]. Petropavlovsk-Kamchats-kiy: Novaya kniga; 2010. (in Russian)
2. Barsukov M.I. (Ed.) Health in the great Patriotic war, 1941—1945: Collection of documents and materials. [Zdravookhranenie v gody Velikoy Otechestvennoy voiny 1941—1945 gg. : Sbornik dokumentov i materialov]. Moscow: Medgiz; 1977. (in Russian)
3. Taganskiy S.G. (Ed.) Kamchatka Region During the Great Patriotic War (The Collection of Documents and Materials about the Heroic Labor of Kamchatnov During 1941—1945). [Kamchatskaya oblast' v gody Velikoy Otechestvennoy voiny (sbornik dokumentov i materialov]. Petropavlovsk-Kamchatskiy: 1975. (in Russian)
4. Kozlov A. History of the Kolyma and Chukotka Health Service (1941—1954 were). Magadan; 1991. (in Russian)
5. Kurygin V. The front requires — we save. Kamchatskaya pravda. 1943; 4 avgusta. (in Russian)
6. Il'inskiy N. (Ed). The Collection of Laws of the USSR and Decrees of Presidium of the Supreme Soviet of the USSR 1938—1944 gg.[Sbornik zakonov SSSR i ukazov Prezidiuma Verkhovnogo Soveta SSSR 1938—1944 gg.]. Moscow: Izdanie «Vedomostey Verkhovnogo Soveta SSSR»; 1945. (in Russian)
7. Petrenko E.P. History of Chukotka health service. In: North-East of Russia: Past, Present, Future: Materials of II Scientific-practical Conference. [Severo-Vostok Rossii: proschloe, nastoyashchee i budushchee: Materialy II nauchno-prakticheskoy konferentsii]. Magadan: Kordis; 2004: Vol. 1; 39—42. (in Russian)
8. Tkacheva G.A. Health care in the far East 1941—1945. Rossiya i ATR. 2001: 3(33); 74—85. (in Russian)
© Серебряный Р.С., 2017 УДК 61:93:612.015:001.891.57
Серебряный Р.С.
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БИОХИМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ОРГАНИЗМЕ ЧЕЛОВЕКА ВО ВТОРОЙ ПОЛОВИНЕ XX ВЕКА
Национальный НИИ общественного здоровья им. Н.А. Семашко, 105064, г. Москва
Проанализировано состояние имитационного моделирования биохимических процессов в историческом аспекте. Представлены различные подходы к созданию моделей взаимно действующих ферментных систем в организме человека. Технология давала возможность находить решения для ферментативных реакций, в которых число реагентов не превышало 40. Фактический материал, полученный в экспериментах и клинических наблюдениях, позволил строить модели взаимозависимости метаболизма и энергии. Ключевые слова: биохимические системы; история имитационного моделирования; ферментативные реакции; технология создания моделей.
Для цитирования: Серебряный Р.С. "Состояние имитационного моделирования биохимических процессов в организме человека во второй половине ХХ века". Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2017; 25 (1): 50—55. DOI http://dx.doi.org/10.18821/0869-866X-2017-25-1-50-55 Для корреспонденции: Серебряный Роман Сергеевич, д-р мед. наук, заведующий лабораторией фактографии и исторических баз данных Национального НИИ общественного здоровья им. Н.А. Семашко, 105064, Москва, niiimramn@mail.ru
Serebriany R.S.
the imitation modeling of biochemical processes in human organism in the second half of xx century
The N.A. Semashko national research institute of public health, 105064 Moscow, Russia The article analyzes condition of imitation modeling of biochemical processes in historical aspect. The different approaches are presented related to development of models of mutually functioning enzyme systems in human organism. The technology made it possible to work out resolutions of enzyme reactions with number of reagents less than forty. The factual material received in experiments and clinical observations permitted to construct models of interdependence of metabolism and energy.
Keywords: biochemical system; history ofimitation modeling; enzyme reactions; technology ofmodel development For citation: Serebriany R.S. The imitation modeling of biochemical processes in human organism in second half of XX century. Problemi socialnoi gigieni, zdravookhranenia i istorii meditsini. 2017; 25 (1): 50—55. (In Russ.) DOI http://dx.doi.org/10.18821/0869-866X-2017-25-1-50-55
Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2017; 25 (1)
DOI http://dx.doi.org/10.1016/0869-866X-2017-25-1-50-55_51
История медицины
For correspondence: Serebriany R.S., doctor of medical sciences, head of laboratory of photography and historical data bases. e-mail: niimramn@mail.ru
Conflict o/interests. The authors declare absence of conflict of interests. Financing. The study had no sponsor support
Received 07.12.2015 Accepted 15.09.2016
Позитивные результаты, достигнутые в моделировании респираторно-гемодинамических систем в медицине и практическом здравоохранении в 1970—1980-е годы [1], были во многом обусловлены работами, посвященными алгоритмизации биохимических процессов в организме человека, которые проводились несколько раньше.
В начале 1940-х годов Д. Гарфинкель [2] впервые применил математические методы моделирования и вычислительную технику в биохимических исследованиях.
Появление быстродействующих электронно-вычислительных машин (ЭВМ) с высокоразвитым математическим обеспечением в середине ХХ века дало возможность более широко использовать их при изучении биохимических систем, под которыми понимались биологические структуры, где наиболее важным считалось протекание определенных ферментативных процессов во времени независимо от их размеров [3, 4].
Для биохимических организаций характерно большое число входных и выходных параметров, поэтому чрезвычайно сложен процесс оценки их функционирования.
Т. Prased хорошо иллюстрирует это на примере трех линейных систем, описывающих некоторые аспекты распределения тиреоидных гормонов и их метаболизма у людей [5]. Они имели 4 различных типа входов с 6 состояниями и 12 параметрами в наиболее сложном случае.
Использование методов имитационного моделирования становилось единственной альтернативой для изучения подобных трудно анализируемых динамических систем с помощью общепринятых приемов в биологии и медицине [6]. Имели значение большой диапазон задержек реакций во времени, которые могут исчисляться от долей секунд, например в буферной системе крови, до нескольких часов, например изменение уровня альдостерона в крови, а также наличие противоречий, наблюдающихся при построении моделей, аналогичных заложенным природой в человеке, на что указывает проявление этого феномена во многих биохимических системах, в частности при формировании иммунной реакции в лимфоузле, которая создает картину конкуренции между Т- и В- лимфоцитами с одновременным обеспечением в результате их взаимодействия появления адекватного иммунного ответа и тем самым достижения определенного уровня общей стабилизации [7].
М.К. Бабунашвили и Б.С. Зильберфарб [8] на основе иерархии молекулярной организации клетки, применив критерии функциональной однородности биопроизводств, через внутренние противоречия по-
строили и обобщили компактную функциональную схему клеточного метаболизма.
При исследованиях ферментных систем особый интерес вызывала задача, касающаяся вычисления концентрации реагентов в течение всей реакции при известной скорости протекания процесса. С этой целью были получены нелинейные дифференциальные уравнения, отражающие в целом функционирование биохимических процессов и изучена стабильность равновесного состояния [9].
N.N. Ogustorel [3] реализовывал дифференциальные уравнения в виде специальной программы для ЭВМ численными способами с использованием разложения в ряд Тейлора. Технология оказалась пригодной для того, чтобы находить пути для осуществления ферментативных реакций, в которых количество реагентов не превышало 40.
А. Шерю и Р. Перре [10] представили действие ферментов в виде автономной системы, описанной рядом нелинейных дифференциальных уравнений.
В процессе создания математических моделей управления метаболизмом кальция, фосфора, гормонов и их распределения в жидкостях и тканях человеческого тела, а также формирования достаточного условия динамической стабилизации равновесных состояний [11] выявилась необходимость более глубокого анализа кинетики ферментных и метаболических систем с помощью ЭВМ [12]. Накопленные количественные данные, как в опытах, так и во время клинических наблюдений за больными в стационаре, позволили разработать математические алгоритмы взаимозависимости метаболизма и энергии [13].
Masahiro Okamoto и Katsuy Hayashi [14], применяя имитации, изучали биохимические системы с обратной связью, способные к осцилляциям под влиянием внешних факторов. Показано, что для проявления стойких осцилляций в биохимических структурах нужны строго ограниченные параметры: обратная связь между конечным продуктом и одной из реакций, а также соотношение констант скоростей начальной и конечной реакций. Исходная концентрация конечного продукта также влияла на поведение биохимической системы с обратной связью как осциллятора. Это дало авторам право заключить, что установленное явление может служить отображением внешнего воздействия на биохимические процессы. Если исходить из молекулярных механизмов, обнаруженные эффекты возможны для определенного типа аллостерических ферментов, вследствие чего, опираясь на вышесказанное, ученые сделали вывод, что осцилляторное поведение ферментативных цепных реакций может быть универсальным свойством биохимических систем с обратной связью [4, 14].
The problems of social hygiene, public health and history of medicine. 2017; 25 (1)
52_DOI http://dx.doi.org/10.1016/0869-866X-2017-25-1-50-55
History of medicine
Кроме рассмотренных выше работ, можно привести еще несколько изысканий, в которых делается попытка создать модель ферментативной реакции, подчиняющейся закону Михаэлиса—Ментен (один субстрат — один продукт), на основе моделирования действия отдельного фермента [15], а также модели локализованного обмена в кинетике с единой программой для универсальной ЭВМ, предусматривающие изучение скоростей превращения метаболитов как функцию времени. Однако и в этих исследованиях изучалась только одна сторона жизнедеятельности биохимических систем.
K. Michael и C. Ernest [16] при математическом моделировании ферментных систем показали, как численный анализ этих моделей проясняет причины экспериментально наблюдающихся, но интуитивно непонятных явлений гидролиза, и установили системы с 2 и 3 ферментами, которые могут выступать в качестве агентов, контролирующих концентрацию вторичного распада, выразив это через уравнения, отражающие связи метаболических путей.
K. Biener [17] построил математическую модель диффузии субстрата и продукта ферментативной реакции, протекающей на поверхности мембраны, и объяснил их роль в процессах метаболизма, функциональное и структурное единство с мембраной клетки.
Г.А. Елпатова и соавт. [18] для анализа чувствительности метаболической сети разработали структуру, состоящую из произвольного числа метаболитов, ферментов и спонтанных (неферментативных) реакций, которые делились на виды с быстрым и медленным равновесием. С ее применением исследовали сходный с гликолизом модельный ряд 4 ферментативных реакций, 3 медленных неферментативных реакций и 2 быстрых равновесий. При увеличении констант оттока и притока основная регуляция переходила от последнего фермента к первому. Поведение системы зависело от неферментативных событий, причем при некоторых условиях их значение оказалось неотделимо от роли реакции, катализируемой ферментами [19, 20].
J. Reich [21] сделал попытку математически обосновать принцип стремления к оптимуму биохимических систем относительно определенных критериев отбора. На клеточном уровне простейшей схемы метаболизма им составлены дифференциальные уравнения катализа, позволяющие проследить механизм эффективности данного процесса по генетическому коду. Критерием отбора он выбрал скорость роста клетки, а параметрами — константы реакции метаболизма. При проведении машинных экспериментов выявилась способность к гомеостатическому регулированию циклических ферментативных реакций и установлено, что системы с обратной связью, чувствительные к скорости ферментативных реакций, обладают большей адаптацией к гомеостати-ческому равновесию, т. е. поддержанию стабильных значений концентрации веществ при раздражении внешними факторами, чем системы, лишенные такой обратной связи.
В публикациях тех лет нередко встречаются материалы [22], касающиеся регламентирования уровня глюкозы в крови на основе взаимодействия "инсулин — глюкоза" с конкретными рекомендациями для построения следящих управляющих систем [23], базирующихся на фактических экспериментальных и клинических наблюдениях. Однако L.A. Camfield и D.C. Blocker [24] указывали, что, несмотря на кажущуюся легкость моделирования блока "инсулин— глюкоза", пока еще не совсем понятны отношения одного из главных источников энергии в живом существе и регулятора его утилизации к общей метаболической активности организма.
Характерной чертой систем с обратной связью такого типа является то, что они более способны к эффективному гомеостатическому регулированию, чем системы, реагирующие только на концентрации веществ. Это привело к заключению, что в системах с последовательными обратными связями для поддержания гомеостаза должна одновременно меняться активность всех ключевых ферментов, чувствительных к управлению с обратной связью [25].
Широкое распространение получили модели, в фундамент которых положены динамические взаимодействия химического состава жидкостей или концентрации веществ в крови. S. Tauber [26] в подобных случаях вводил понятие «матрица реакции», составленной из алгебраических уравнений соответствующих химических реакций, а концентрации веществ рассматривал как решение этих уравнений. Такая постановка задачи и ее реализация позволили ему перейти от моделирования дискретных к моделированию непрерывно протекающих во времени процессов.
Моделирование транспорта метаболитов и гормонов, а также их общее содержание в жидкостях и тканях организма обычно рассматривали вместе с моделями почечных функций, которые позволяли имитировать процесс удаления токсичных метаболитов из крови, с одновременной разработкой математических моделей, описывающих отдельные функции нефрона, связанные с транспортом натрия, мочевины и других веществ [27, 28]. При моделировании почечной динамики отмечалось появление оптимальных условий для функционирования аппарата искусственной почки [29].
Чрезвычайно трудным оказалось моделирование кислотно-щелочного равновесия (КЩР) — емкой многоконтурной системы регулирования, которое невозможно без учета транспорта газов и буферной системы крови. Поэтому согласно A.W. Grodno и соавт. [30], R.C. Tomas [31] и P. de Weer [32], весьма ценными следует считать отдельные алгоритмы, способствующие даче некоторых математических характеристик КЩР. К данному процессу непосредственное отношение имеют математические выражения, определяющие энергию метаболизма в зависимости от скоростей образования углекислого газа и утилизации кислорода [33]. Особо следует отметить труды, которые на основании сочетаний аппаратных и математических способов ведения исследований
Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2017; 25 (1)
DOI http://dx.doi.org/10.1016/0869-866X-2017-25-1-50-55_53
История медицины
создавали плодотворную почву для построения математических моделей. S.Z. Turney [34], J.J. Osborn и соавт. [35] полученную подобным образом информацию положили в основу построения моделей буферной системы крови и КЩР. Кроме того, к числу таких экспериментов относились и разработанные мониторные системы определения газового баланса крови методами неинвазивных измерений [36—38].
Целый ряд программ для ЭВМ позволял на базе математического моделирования вычислять такие показатели, как буферные основания крови, насыщение гемоглобина кислородом, парциальное давление кислорода, скорригированное на температуру обследуемого в зависимости от гематокрита, концентрации белков в плазме и др. [39]. Естественным следствием явилась разработка диагностических программ для ЭВМ, констатирующих 13 состояний по нарушению КЩР, а также пакет программ для оценки диффузионно-перфузионного коэффициента по кислороду и баланс веществ при взаимозависимых изменениях обменных процессов в легких, крови и тканях организма [40, 41].
Описание комплексности биологических систем лучше всего осуществлялось с помощью дифференциально-разностных уравнений, так как учитывалось, что задержка во времени на различных уровнях биологической организации может влиять на качество их поведения. В.М. Глушков и соавт. [42] именно такой подход использовали и для уточнения динамической модели внутри и межклеточных взаимодействий и получили обобщение двухпродукто-вых микромоделей на многопродуктовый, а также континуальный случай.
Несмотря на некоторые успехи, достигнутые в области математического моделирования ферментативных реакций, являющихся основой для построения математической модели обменных процессов всего организма, подчеркивалось, что существует ряд специфических особенностей, усложняющих познание метаболических состояний. В частности, это комплексность процессов, включающих большое количество физических и химических показателей, многие из которых на рассматриваемом историческом этапе развития науки были еще не до конца поняты. Кроме того, отсутствовало достаточное количество данных о протекании процесса, связанных с практическими, этическими и экономическими причинами.
Доказано, что методически возможны следующие виды моделирования:
♦ моделирование, при котором в качестве единственного способа представления исследуемой ферментной системы используются дифференциальные уравнения;
♦ моделирование, основанное на применении наряду с дифференциальными уравнениями и других способов описания системы;
♦ моделирование, при котором дифференциальные уравнения вообще не используются.
Анализ опубликованных трудов по моделированию ферментных реакций в тот исторический пери-
од показал, что моделирование на ЭВМ может дать ценные результаты при изучении кинетики ферментов, особенно тех, которые трудно поддаются выделению в чистом виде.
ЛИТЕРАТУРА
1. Серебряный Р.С. Моделирование физиологических систем организма в 1970—80 годы XX века (к истории вопроса). Пробл. соц. гиг., здравоохр. и истории мед. 2014; (4): 58—64.
2. Гарфинкель Д. Моделирование биохимических систем. В кн.: Вычислительные устройства в биологии и медицине. М.: Мир; 1967: 346—73.
3. Ogustorel N.N. A lanet^ study of enzyme systems. Nonlinear Anal. Theory Meth. Appl. 1971; 2 (1): 15—35.
4. Garfinkel D., Garfinkel L., Moore W.T. Computer simulation and means of physiological integration of biochemical systems. Lect. Notes Biomathemat. 1977; 13: 119—28.
5. Prased T.R. Modeling of nonlinear processes in bio systems. In: Proceedings Eleventh Annual Pittsburgh Conference on Modeling and Simulation. Pittsburgh; 1980; Vol. 2: 187—92.
6. Гонджилашвили Я.И. Информационные системы в медицине и здравоохранении. В кн.: Вопросы биологической и медицинской техники. Тбилиси: Мецниереба; 1978; т. 4: 157—65.
7. Солодун Ю.В. Элементы единства и противоречия в реализации иммунного ответа по Т- и В-клеточному типу. В кн.: Философ-ско-методологический анализ противоречия, как важнейшего фактора в гомеостазисе живых организмов. Тезисы докладов. Иркутск; 1985: 64—6.
8. Бабунашвили М.К., Зильберфарб Б.С. Функциональная схема клеточного метаболизма. Известия АН Грузинской ССР. 1977; (3): 197—204.
9. Post J.V. Simulation of metabolic dynamics. In: Proceedings of the 4th Annual Symposium Computing the Media Care. Washington; 1980: 51—9.
10. Шерю А., Перре Р. Математическая модель ферментативной реакции. В кн.: Труды Международного симпозиума по техническим и биологическим проблемам управления. Ереван: Наука; 1966: 422—9.
11. Dibrov B.F., Zharotinsky A.M., Kholodenko B.N. Dynamic stability of steady states and static stabilisation in unbranched pathways. J. Math. Biol. 1982; 15: 51—63.
12. Ogustorel N.N., Geffries D.L., Leung K.V. A kinetic study enzyme systems. Nonlinear Anal. Theory Meth. Appl. 1976; 5 (1): 15—39.
13. Garrahan P.O., Glynn J.M. The stoichiometry of the sodium pump. J. Vet. Med. Physiol. Pathol. Clin. Med. 1967; 2: 192—200.
14. Masahiro Okamoto, Katsuy Hayashi. Oscillatory behavior of enzymatic feedback system. J. Fас. Arg. Kyushu Univ. 1976; 3: 105—16.
15. Берман М. Модели локализованного обмена. В кн.: Вычислительные устройства в биологии и медицине. М.: Мир; 1976: 346—72.
16. Michael К., Ernest С. Metabolic network sensitivity analysis. J. Theor. Biol. 1982; 38 (1): 109—26.
17. Biener K. Mathematishe simulation von enzymreaktionen unter diffusion beeinlussung. Abh. Akad. Wiss. DDR Math. Naturwiss. Techn. 1981; 3: 201—7.
18. Елпатова Г.А., Косарькова Т.В., Постников И.С. Анализ автоколебательных режимов ряда биологических систем. В кн.: Динамика биологической популяции. Горький; 1982: 53—62.
19. Альдеев В.З. Дискретное моделирование в биологии развития. В кн.: Биология развития. М.; 1982: 194—203.
20. Кометиани З.П., Джариашвили Т.Я. Эффект нейрогормонов на К-АТРазную систему. Известия АН Грузинской ССР. 1975; (1): 190—6.
21. Reich J.G. Uber selektionskrifcerien in metabolishen systemen. Biomed. Biochim. Acta. 1984; 43 (1): 47—55.
22. Tiran J., Galle K.R., Porte D. A simulation model of extra cellular glucose distribution in the human body. Ann. Biomed. Enging. 1975; 3: 34—46.
23. Kikuchi M., Machijama E., Kabei N., Yamada A., Sakurai Y., Hara Y., Sano A. Adaptive control system of blood glucose regulation. In:
Medinfo: Proceedings of the 3-rd World Conference. Tokyo; 1980: 96—100.
24. Campfield L.A., Blocker D.C. Simulation of the autonomic neural control of insulin secretion. Comput. Biol. Med. 1979; 9: 191—203.
The problems of social hygiene, public health and history of medicine. 2017; 25 (1)
54_DOI http://dx.doi.org/10.1016/0869-866X-2017-25-1-50-55
History of medicine
25. Reynolds A. Computer-based learning. Training Dev. J. 1982; 10: 22—31.
26. Tauber S. An algebraic model for blood chemistry. Mathemat. Model. 1983; 4: 111—6.
27. Ang P.G.P., Landahl H.D., Bartoli E. Transient and steady simulation of the renal countercurrent mechanism. Comput. Biol. Med. 1977; 7: 87—111.
28. Kainer R. A functional model of the rat kidney. J. Math. Biol. 1979; 4: 57—94.
29. Sharma C.J., Gurta A.K., Mukhopadhyaya P. Optimal control of artifical kidney-patient system with dialysate recycle. In: Proceedings of the 4-th International Conference on Systems Science. Wroclaw; 1977: 129—30.
30. Grodono A.W., Byles P.H., Hawke W. A in-vivo representation of acid-base balance. Lancet. 1976; 7 (4): 499—500.
31. Thomas R.C. The role of bicarbonate, chloride and sodium ions in the regulation of intracellular pH in snail nenzo-nes. J. Physiol. (London). 1977; 273 (3): 317—8.
32. De Weer P. Intracellular pH transients induced by CO2 ol NH3. Respir. Physiol. 1978; 33: 41—50.
33. Burztein S., Saphar P., Glaser P., Taitelman V., Nedey R. Determination of energy metabolism from respiratory functions alone. J. Appl. Physiol. 1977; 42 (1): 117—9.
34. Turney S.Z. Computerized multibed respiratory monitoring. In: Computers in Critical Care and Pulmonary Medicine: Proceedings of the 3-rd International Symposium. Tokyo; 1983; Vol. 3: 9—26.
35. Osborn J.J., Bilson R., Tsoi C., Sullivan E., Mitchell B. Pulmonary fast space measurement from expered PCO — a pulmonary function test designed for automation. In: Computers in Critical Care and Pulmonary Medicine: Proceedings of the 3-rd international Symposium. Tokyo; 1983; Vol. 3: 187—93.
36. Rickaby D.A., Hanus M.U., Hamilton L.H. A computer program for calculating respiratory anatomic dead space. Int. J. Biomed. Comput. 1984; 12 (2): 125—38.
37. Jones N.L., Robertson D.G., Kane J.W. Difference between end-tidal
and arterial PC02 in exercise. J. Appl. Physiol. 1979; 47 (5): 954— 60. 2
38. Устинов А.Г., Кабишева Н.Б., Потапова И.И. Диалоговая система для автоматизированного анализа газового состава выкаемого воздуха. В кн.: Проблемы автоматизации в медицине. М.; 1982: 121—30.
39. Kelman G.R. Digital computer subroutine for the conversion of oxygen tension into saturation. J. Appl. Physiol. 1966; 21 (4): 1375—9.
40. Heineken P.G., Lobdell D.D. Calculations for pH during C02 and 02 exchange with blood. Respir. Physiol. 1976; 28: 277—87.
41. Grodins F.G., Buell J., Bart A.J. Mathematical analysis and digital simulation of respiratory control system. J. Appl. Physiol. 1976; 39 (2): 260—76.
42. Глушков В.М., Иванов В.В., Яненков В.М. Моделирование внутри и межклеточных взаимодействий на основе одного класса динамических микромоделей. Препринт. Киев: Институт кибернетики АН УССР; 1978.
Поступила 07.12.2015 Принята в печать 15.09.2016
REFERENCES
1. Serebryanyy R.S. Modeling of physiological systems of the body in the 1970—80 years of 20 century. (The history of the issue). Probl. sots. gig., zdravookhr. i istorii med. 2014; (4): 58—64. (in Russian)
2. Garfinkel' D. Modeling of biochemical systems. In: Calculating Devices in Biology and Medicine. [Vychislitel'nye ustroystva v biologii i meditsine]. Moscow: Mir; 1967: 346—73. (in Russian)
3. Ogustorel N.N. A kinetk study of enzyme systems. Nonlinear Anal. TheoryMeth. Appl. 1971; 2 (1): 15—35.
4. Garfinkel D., Garfinkel L., Moore W.T. Computer simulation and means of physiological integration of biochemical systems. Lect. Notes Biomathemat. 1977; 13: 119—28.
5. Prased T.R. Modeling of nonlinear processes in bio systems. In: Proceedings Eleventh Annual Pittsburgh Conference on Modeling and Simulation. Pittsburgh; 1980; Vol. 2: 187—92.
6. Gondzhilashvili Ya.I. Informational systems in medicine and healthcare. In: Problems of Biological and Medical Technique. [Voprosy biologicheskoy i meditsinskoy tekhniki]. Tbilisi: Metsniereba; 1978; Vol. 4: 157— 65. (in Russian)
7. Solodun Yu.V. Elements of unity and contradiction in vealization of the immune vesponse by T-, B-cell type. In: Philosophical-methodological Analyse of Contrradicfions as the Most Impovtanl Factor in Homeostasis of Organisms. [Filosofsko-metodologiches-
kiy analiz protivorechiya kak vazhneyshego faktora v gomeo.stazi.se zhivykh organizmov: Tezisy dokladov]. Irkutsk; 1985: 64—6. (in Russian)
8. Babunashvili M.K., Zil'berfarb B.S. Functional scheme of cellular metabolism. Izvestiya AN Gruzinskoy SSR. 1977; (3): 197—204. (in Russian)
9. Post J.V. Simulation of metabolic dynamics. In: Proceedings of the 4th Annual Symposium Computing the Media Care. Washington; 1980: 51—9.
10. Sheryu A., Perre R. Mathematical model of enzymalic reaction. In: Proceedings of the International Symposium on Technical and Biological Problems of Management. [Trudy Mezhdunarodnogo simpoziuma po tekhnicheskim i biologicheskim problemam uprav-leniya]. Erevan: Nauka; 1966: 422—9. (In Russian)
11. Dibrov B.F., Zharotinsky A.M., Kholodenko B.N. Dynamic stability of steady states and static stabilisation in unbranched pathways. J. Math. Biol. 1982; 15: 51—63.
12. Ogustorel N.N., Geffries D.L., Leung K.V. A kinetic study enzyme systems. Nonlinear Anal. Theory Meth. Appl. 1976; 5 (1): 15—39.
13. Garrahan P.O., Glynn J.M. The stoichiometry of the sodium pump. J. Vet. Med. Physiol. Pathol. Clin. Med. 1967; 2: 192—200.
14. Masahiro Okamoto, Katsuy Hayashi. Oscillatory behavior of enzymatic feedback system. J. Fac. Arg. Kyushu Univ. 1976; 3: 105—16.
15. Berman M. Model of loculized currency. In: Computing Devices in Biology and Medicine. ¡Vychislite'lnye ustroystva v biologii i meditsine]. Moscow: Mir; 1976: 346—72. (in Russian)
16. Michael K., Ernest C. Metabolic network sensitivity analysis. J. The-or. Biol. 1982; 38 (1): 109—26.
17. Biener K. Mathematishe simulation von enzymreaktionen unter diffusion beeinlussung. Abh. Akad. Wiss. DDR Math. Naturwiss. Techn. 1981; 3: 201—7.
18. Elpatova G.A., Kosar'kova T.V., Postnikov I.S. Analysis of self-oscillating modes of number of biological systems. In: Dynamics of Biological Population. [Dinamika biologicheskoy populyatsii]. Gor'kiy; 1982: 53—62. (in Russian)
19. Al'deev V.Z. Pisevete modeling in developmental biology. In: Biology of Developmental. [Biologiya razvitiya]. Moscow; 1982: 194— 203. (in Russian)
20. Kometiani Z.P., Dzhariashvili T.Ya. The effect of neurohormones on K-AT different system. Izvestiya AN Gruzinskoy SSR. 1975; (1): 190—6. ( in Russian)
21. Reich J.G. Uber selektionskrifcerien in metabolishen systemen. Biomed Biochim. Acta. 1984; 43 (1): 47—55.
22. Tiran J., Galle K.R., Porte D. A simulation model of extra cellular glucose distribution in the human body. Ann. Biomed. Enging. 1975; 3: 34—46.
23. Kikuchi M., Machijama E., Kabei N., Yamada A., Sakurai Y., Hara Y., Sano A. Adaptive control system of blood glucose regulation. In: Medinfo: Proceedings of the 3-rd World Conference. Tokyo; 1980: 96—100.
24. Campfield L.A., Blocker D.C. Simulation of the autonomic neural control of insulin secretion. Comput. Biol. Med. 1979; 9: 191—203.
25. Reynolds A. Computer-based learning. Training Dev. J. 1982; 10: 22—31.
26. Tauber S. An algebraic model for blood chemistry. Mathemat. Model. 1983; 4: 111—6.
27. Ang P.G.P., Landahl H.D., Bartoli E. Transient and steady simulation of the renal countercurrent mechanism. Comput. Biol. Med. 1977; 7: 87—111.
28. Kainer R. A functional model of the rat kidney. J. Math. Biol. 1979; 4: 57—94.
29. Sharma C.J., Gurta A.K., Mukhopadhyaya P. Optimal control of ar-tifical kidney-patient system with dialysate recycle. In: Proceedings of the 4-th International Conference on Systems Science. Wroclaw; 1977: 129—30.
30. Grodono A.W., Byles P.H., Hawke W. A in-vivo representation of acid-base balance. Lancet. 1976; 7 (4): 499—500.
31. Thomas R.C. The role of bicarbonate, chloride and sodium ions in the regulation of intracellular pH in snail nenzo-nes. J. Physiol. (London). 1977; 273 (3): 317—8.
32. De Weer P. Intracellular pH transients induced by CO2 ol NH3. Respir. Physiol. 1978; 33: 41—50.
33. Burztein S., Saphar P., Glaser P., Taitelman V., Nedey R. Determination of energy metabolism from respiratory functions alone. J. Appl. Physiol. 1977; 42 (1): 117—9.
34. Turney S.Z. Computerized multibed respiratory monitoring. In: Computers in Critical Care and Pulmonary Medicine: Proceedings of the 3-rd International Symposium. Tokyo; 1983; Vol. 3: 9—26.
Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2017; 25 (1)
DOI http://dx.doi.org/10.1016/0869-866X-2017-25-1-55-58_55
История медицины
35. Osborn J.J., Bilson R., Tsoi C., Sullivan E., Mitchell B. Pulmonary fast space measurement from expered PCO — a pulmonary function test designed for automation. In: Computers in Critical Care and Pulmonary Medicine: Proceedings of the 3rd international Symposium. Tokyo; 1983; Vol. 3: 187—93.
36. Rickaby D.A., Hanus M.U., Hamilton L.H. A computer program for calculating respiratory anatomic dead space. Int. J. Biomed. Comput. 1984; 12 (2): 125—38.
37. Jones N.L., Robertson D.G., Kane J.W. Difference between end-tidal and arterial PC02 in exercise. J. Appl. Physiol. 1979; 47 (5): 954—60.
38. Ustinov A.G., Kabisheva N.B., Potapova I.I. Dialog system for automated analysis of the gar composition of the exhaled air. In: Problems of Medicine Automatization. [Problemy avtomatizatsii v medit-
sine]. Moscow; 1982: 121—30. (in Russian)
39. Kelman G.R. Digital computer subroutine for the conversion of oxygen tension into saturation. J. Appl. Physiol. 1966; 21 (4): 1375—9.
40. Heineken P.G., Lobdell D.D. Calculations for pH during C02 and 02 exchange with blood. Respir. Physiol. 1976; 28: 277—87.
41. Grodins F.G., Buell J., Bart A.J. Mathematical analysis and digital simulation of respiratory control system. J. Appl. Physiol. 1976; 39 (2): 260—76.
42. Glushkov V.M., Ivanov V.V., Yanenkov V.M. Modeling Inside and Intercellular Interactions on the Basis of One Class Dynamic Micro-modulus. [Modelirovanie vnutri i mezhkletochnykh vzaimodeystviy na osnove odnogo klassa dinamicheskikh mikromodeley]. Preprint. Kiev: Institut kibernetiki AN USSR; 1978. (in Russian)
© Шерстнева Е.В., 2017 УДК 61:93
Шерстнева Е.В.
ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ МЕДИЦИНСКОГО СОВЕТА МИНИСТЕРСТВА ВНУТРЕННИХ ДЕЛ В ОБЛАСТИ ЛЕКАРСТЕННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ (XIX — НАЧАЛО ХХ ВЕКА)
Национальный НИИ общественного здоровья им. Н.А. Семашко, 105064, г Москва
В статье рассмотрена деятельность Медицинского совета Министерства внутренних дел в области лекарственного обеспечения. Эта деятельность была направлена на стимулирование роста аптечной сети, регулирование вопросов импорта и торговли медикаментами, ценообразования, стандартизацию методов изготовления и контроля качества лекарств, регламентирование медицинской рекламы и др.
Ключевые слова: Медицинский совет Министерства внутренних дел; лекарственное обеспечение. Для цитирования: Шерстнева Е.В. Деятельность Медицинского совета Министерства внутренних дел в области лекарственного обеспечения населения (XIX — начало ХХ века). Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2017; 25 (1): 55—58. DOI http://dx.doi.org/10.18821/0869-866X-2017-25-1-55-58 Для корреспонденции: Шерстнева Елена Владимировна, канд. ист. наук, старший научный сотрудник отдела истории медицины Национального НИИ истории медицины им. Н.А. Семашко, 105064, Москва, otdelistorii@rambler.ru
Sherstneva E. V.
the activities of the medical council of the ministry of internal affairs related to medicinal support of population (xix—early xx centuries)
The N.A. Semashko national research institute of public health, 105064 Moscow, Russia The article considers activity of the Medical council of the Ministry of inner affairs in the field of medicinal .support. This kind of activity was targeted to stimulating development of pharmacy network, regulation of issues of import of trade of medicines, pricing, standardization of methods of manufacturing and quality control of of medicines, regulation of medical advertisement, etc.
Keywords: the Medical council of the Ministry of inner affairs; medicinal support
For citation: Sherstneva E.V. The activities of the Medical Council of the Ministry of Internal Affairs related to medicinal support of population (XIX—early XX centuries). Problemi socialnoi gigieni, zdravookhranenia i istorii meditsini. 2017; 25 (1): 55—58. (In Russ.) DOI http://dx.doi.org/10.18821/0869-866X-2017-25-1-55-58 For correspondence: Sherstneva E.V., senior researcher of the department of history of medicine. e-mail: otdelistorii@rambler.ru
Conflict of interests. The authors declare absence of conflict of interests. Financing. The study had no sponsor support.
Received 12.01.2015 Accepted 13.04.2015
В последнее десятилетие история развития фармации, аптечного дела в России в XIX — начале XX века все больше привлекает внимание исследователей. Однако традиционным является недостаточное внимание к вопросам государственного управления фармацевтической сферой. В целом исследователями определен перечень государственных инстанций, занимавшихся вопросами лекарственного обеспечения, однако содержание их деятельности, как правило, остается за рамками изучения. В результате в работах можно встретить довольно спорные утверждения, к примеру о том, что Медицинский совет Министерства внутренних дел являлся органом, имевшим "не-
которое отношение к аптечному делу" [1]. Обращение к источникам убеждает нас в обратном: даже в последнем документе, касающемся истории этого государственного органа, приказе № 6 НКВД от 28 марта 1918 г., в соответствии с которым Медицинский совет был упразднен, содержатся данные о том, что в начале ХХ века "дела по выдаче привилегий и разрешений на ввоз иностранных и приготовление русских медицинских средств" составляли 37%, а "дела аптечные" — 8% от общей массы дел Медицинского совета [2], т. е. доля дел, касающихся лекарственного обеспечения составляла не менее 45%. Поэтому данный вопрос требует более подробного рассмотрения.
