CC BY
31Ученые записки Таврического национального университета им. В. И. Вернадского Серия «Биология, химия». Том 22 (61). 2009. № 2. С. 152-165.
УДК 612.014
ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ПРОФИЛЬ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА СТУДЕНТОВ С РАЗЛИЧНЫМ ТИПОМ ВЕГЕТАТИВНОЙ
РЕГУЛЯЦИИ
Чуян Е.Н., Бирюкова Е.А., Раваева М.Ю., Никифоров И.Р.
Статья посвящена оценке индивидуального профиля функционального состояния организма испытуемых с различным типом вегетативной регуляции. Показано, что испытуемые-ваготоники характеризуются наиболее высокими, а симпатотоники - низкими интегральными показателями функционального состояния организма. Методом кластерного анализа показано наличие разных механизмов поддержания гомеостаза и регуляции функционального состояния у испытуемых с разным тонусом вегетативной нервной системы.
Ключевые слова: вариабельность ритма сердца, нормотоники, симпатотоники, ваготоники, индивидуальный профиль функционального состояния.
ВВЕДЕНИЕ
По мнению некоторых авторов [1, 2], вся информация о состоянии биологического объекта заложена в модуляции биоритмов организма и, в первую очередь, в изменении ритмической активности сердца, а, следовательно, может быть использована для оценки параметров вегетативного гомеостаза - одного из важнейших показателей, характеризующих функциональное состояние (ФС) организма. Изменение ритма сердца при различных состояниях организма и в различных условиях среды рассматривается как достаточно объективный индикатор адаптационных реакций [2, 3]. В связи с этим, сердце и сердечно-сосудистая система (в отличие от традиционного анатомо-физиологического понимания их функций) составляют мощный информационный канал, несущий значительный объем информации, первичным источником которой могут быть все без исключения органы и системы организма [4]. Следовательно, новейшим направлением оценки ФС организма является разработка и усовершенствование информационных способов диагностики на основе комплексного многофакторного подхода к анализу сердечного ритма.
Применение математического анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР) и комплексной оценки сердечно-сосудистой системы (включая характеристики пульса, сердечного ритма, артериального давления, минутного объема, гомеостаза и т.д.) на практике доказало свою эффективность и перспективность для донозологической диагностики заболеваний, в том числе при проведении массовых обследований населения. Следует отметить, что с помощью современных
компьютерных технологий математический анализ ВСР можно провести всего за несколько минут, что является крайне важным для массовых обследований и мониторирования ФС.
Известно, что различные физиологические показатели, используемые в оценке ФС организма, имеют разную информативность, различные отклонения от нормы у испытуемых в зависимости от индивидуальных особенностей и, поэтому вносят неодинаковый вклад в получение окончательного результата. Это дает основание ввести понятие индивидуальный профиль функционального состояния (ИПФС), как комплекс показателей, характеризующих исходное фс организма.
Наши предыдущие исследования [5] показали высокую эффективность применения системы комплексного компьютерного исследования «Омега-М», основанной на анализе ВСР, для оценки особенностей системы вегетативного управления сердцем (СВУС), активность которой, по нашему мнению, вносит наибольший вклад в ИПФС. Однако остается неизученным ИПФС организма испытуемых, принадлежащих к различным типологическим группам, отличающимся в частности, типом вегетативной регуляции. Вместе с тем, данное исследование представляется весьма актуальным, так как, во-первых, значительно дополняет классические способы оценки ритма сердца и, во-вторых, позволяет количественно оценить состояние различных регуляторных систем и всего организма в целом у испытуемых с различным тонусом вегетативной нервной системы (ВНС).
В связи с этим целью настоящего исследования явилось выявление ИПФС организма испытуемых с различным тонусом ВНС.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
В исследовании принимали участие 93 студента-волонтера женского пола в возрасте 20-25 лет, условно здоровых, без признаков сердечно-сосудистой и дыхательной патологии. Все испытуемые по индексу напряженности (ИН) [2, 6] были разделены на 3 группы: нормотоники - 56% (50<ИН<200 усл.ед.; п = 53 чел.), ваготоники - 27% (ИН<50 усл.ед.; п = 25 чел.) и симпатотоники - 17% (ИН>200 усл.ед.; п = 15 чел.).
Исследование проводилось в утренние часы в тихом, хорошо проветриваемом помещении с постоянной температурой +20 - +22 С0. Перед началом исследования испытуемым давали время расслабиться, успокоиться. Работу начинали с регистрации ЭКГ сигнала в первом стандартном отведении с помощью системы комплексного компьютерного исследования функционального состояния человека «Омега-М» (Производство научно-исследовательской лаборатории «Динамика», г. Санкт-Петербург). Регистрацию проводили в положении сидя при спокойном дыхании в течение 3-5 минут, то есть времени, необходимого для набора 300 кардиокомплексов.
В качестве методов оценки ИПФС были использованы: метод вариационной пульсометрии, спектральный анализ ВСР (в системе оценок, рекомендуемых стандартами Европейского Кардиологического Общества и Северо-Американского общества стимуляции и электрофизиологии [7]) и принципиально новый метод
фрактальной нейродинамики, позволяющий получить интегральные характеристики ФС испытуемых (табл. 1).
Таблица 1.
Основные методы оценки функционального состояния организма
№ пп Краткие обозначения Наименования показателей Физиологическая интерпретация
Показатели вариационной пульсометрии ВСР
1 Si, ИН Индекс напряжения регуляторных систем Степень преобладания симпатических влияний над парасимпатическими [2]
Показатели спектрального анализа ритма сердца
2 ТР Суммарная мощность спектра ВСР (мс2) Суммарный абсолютный уровень активности регуляторных систем [7, 8]
3 ОТ, (%) Мощность спектра высокочастотного компонента вариабельности (в % от суммарной мощности колебаний) Относительный уровень активности парасимпатического звена регуляции ритма сердца [7, 8]
4 LF, (%) Мощность спектра низкочастотного компонента вариабельности (в % от суммарной мощности колебаний) Относительный уровень активности вазомоторного центра [7, 8]
5 VLF, (%) Мощность спектра очень низкочастотного компонента вариабельности (в % от суммарной мощности колебаний) Относительный уровень активности симпатического звена ВНС [7, 8]
Интегральные показатели ФС
6 А Показатель адаптации Степень активности автономного контура регуляции ритма сердца [4, 9]
7 В Показатель вегетативной регуляции Степень активности вегетативного контура регуляции ритма сердца [4, 9]
8 С Показатель центральной регуляции Степень активности гипоталамо-гипофизарной системы (ГГС) [4, 9]
9 D Показатель психоэмоционального состояния Степень активности центральной нервной системы [4, 9]
10 НеаШ Интегральный показатель ФС испытуемых Характеризует общее функциональное состояние [4, 9]
Фрактальный анализ биоритмов является одним из методов, который позволяет выделить связь между различными уровнями регуляции физиологических функций организма. Поскольку фракталоподобные структуры в динамике сердечной и мозговой деятельности свидетельствуют, что в каждой из систем находится информация о каждой, существует проблема определения таких преобразований, которые бы по поведению одной системы в организме могли предсказывать динамику состояния всего организма. Применение математических методов анализа нелинейных систем, устройство и поведение которых подобны друг другу в различных временных и пространственных масштабах, дает основание для успешного решения этой проблемы [4]. Главная идея используемой методики заключена в том, что любые вегетативные функции, будь-то ритмическая активность сердца, изменение температуры, колебание уровня сахара и так далее, содержат в себе всю полноту информации о протекании данных процессов на всех уровнях управления ими. И что самое важное, в них будет отражаться функция всего организма в целом [4].
Известно, что колебания временного ряда кардиоинтервалов обладают самоподобными свойством, то есть отмечается повторяемость свойств в различных временных масштабах [10]. Поскольку сердечно-сосудистая система человека самоорганизована таким способом, что не имеет характерной шкалы длительности или времени, разумно было бы ожидать нарушения ее структуры из-за какого-либо отклонения в ФС. Поэтому, применение фрактального анализа биоритмов позволяет получить более полную информацию о состоянии биологических объектов и существенно дополнить существующие классические методы анализа сердечного ритма.
Нейродинамический метод обработки ритмограмм представляет собой способ преобразования сигналов fj(t), f2(t), f3(t), f3(t), f4(t) и f5(t) в кодовую комбинацию по двоичному основанию, состоящую из последовательности импульсов, все параметры которых одинаковы [9].
Статистическая обработка данных осуществлялась с помощью пакета программ «Омега-М» («Динамика»; г. Санкт-Петербург) и «Статистика 6.0». Для изучения интегральных характеристик показателей использовали кластерный анализ методом k-средних (k-means clustering), который является многомерным статистическим методом, служит адекватным инструментом оценки многокомпонентных реакций организма и позволяет находить скрытые связи как внутри функциональных систем, так и между ними [11].
Для нормирования значений показателей использовали коэффициент сдвига (K) этих показателей по отношению к значениям, полученным в группе нормотоников в %, рассчитанный по формуле:
, ( Н — К, 2 k= -х 100
где Н - значения показателей, полученные в группе нормотоников; К1<2 - полученные в группе симпато- (1) и ваготоников (2) соответственно.
Достоверность различий полученных данных определяли с помощью 1>критерия Стьюдента.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Спектральный анализ, который широко используется как неинвазивный метод изучения вегетативной регуляции сердца [12], ярко продемонстрировал достоверные различия изученных показателей у испытуемых выделенных групп (табл. 2; рис. 1).
Таблица 2.
Показатели спектрального анализа сердечного ритма у испытуемых выделенных
групп (х ±S х )
Показатель Группы испытуемых
Нормотоники (I) п=53 Ваготоники (II) п=25 Симпатотоники (III) п=15
НБ % 26,2±1,6 рп<0.05 рш<0.001 34,0±4,1 р1<0.05 р111<0.001 14,2±1,6 pI<0.001 pII<0.001
LF % 39,3±1,9 33,9±3,0 39,9±3,7
% 39,5±4,5 33,4± 2,7 Рш<0.05 46,1±3,6 pII<0.05
LF/HF 1,57±0,63 0,92±0,51 3,21±0,61
ТОТАЬ, мс2 2028,9±118,8 р11<0.001 р111<0.001 4697,8± 274,0 р1<0.001 р111<0.001 706,4±148,7 pI<0.001 pII<0.001
ИЦ 41,5±2,0 35,3± 2,8 рш<0.001 49,7±3,5 pII<0.001
Примечание: р1-ш — достоверность различий по критерию Стьюдента при сравнении значений в группах испытуемых, обозначенных 1-111 соответственно.
В частности, у нормотоников было зарегистрировано превалирование в спектре низкочастотных и УЬБ) компонентов над высокочастотным
компонентом НБ ^Б/НБ=1,57±0,63) (табл. 2). У симпатотоников наблюдалось превалирование УЬБ-модуляций и значительное преобладание LF над НБ компонентой ^Б/НБ на 200% выше, чем у нормотоников) (табл. 2; рис. 1), а у ваготоников - примерно одинаковое соотношение всех компонентов спектра, о чем свидетельствует соотношение LF/HF компонентов спектра близкое к 1 (табл. 2). Вместе с тем, в общую мощность спектра, у испытуемых-ваготоников наибольший вклад вносили высокочастотные компоненты спектра (НБ), у симпатотоников -УЬБ, а у нормотоников - LF компоненты (табл. 2; рис. 1).
показатели
______к,%
-200 -100 0 100 200 300 400
В ваготоники □ симпатотоники
Рис. 1. Значения коэффициента сдвига (к,%) спектральных характеристик ВСР у испытуемых симато- и ваготоников по отношению к значениям, полученным в группе нормотоников.
Примечание: ▲ - достоверность отличий (р<0,05) по ^критерию Стьюдента относительно значений в группе нормотоников;
■ - относительно значений в группе ваготоников.
Известно, что на частоту и интенсивность колебаний ритма сердца влияют нейрогенный и гуморальный каналы регуляции [7]. Многочисленные экспериментальные данные указывают на то, что спектр ВСР, получаемый при анализе коротких (3-5 минутных) фрагментов ритмограмм, имеет исключительно нейрогенную природу. Поскольку как высокочастотный, так и оба низкочастотных компонента в спектре ВСР исчезают после денервации сердца [13], нет их у пациентов с трансплантированным сердцем [14] и у плодов - анэнцефалов [15], то нейрогенная природа этих феноменов сомнений не вызывает [2]. Картина исчезновения как дыхательных, так и обоих низкочастотных составляющих ВСР совпадает со смертью мозга [16]. Следовательно, первопричиной их появления служат колебания активности ВНС [14].
В настоящее время считается установленным, что HF компонента спектра, или дыхательные волны, обусловлены вагусной активностью [17, 18], тогда как LF составляющая, по мнению многих авторов, характеризует состояние симпатического отдела ВНС [17] и, в частности, системы регуляции сосудистого тонуса (активность вазомоторного центра) [19, 20]. Поэтому при повышении тонуса симпатического отдела значительно возрастают значения показателя LF/HF [8], что
зарегистрировано в нашем исследовании у симпатотоников. По другой гипотезе, низкочастотные компоненты спектра являются центрогенными: их порождает нейронная сеть ствола мозга, которая определяет колебания интенсивности потока импульсов как симпатических, так и парасимпатических кардиомоторных нейронов с периодом около 10 секунд, т.е. на частоте около 0,1 Гц [21]. Что касается модуляции VLF-волн, то природа их до конца еще не ясна. Спектральная мощность VLF, по мнению многих зарубежных авторов [19, 20], характеризует активность симпатического отдела ВНС. По мнению других авторов [22], VLF отражает церебральные эрготропные влияния на нижележащие уровни и позволяет судить о функциональном состоянии мозга, поскольку амплитуда VLF тесно связана с психоэмоциональным напряжением и функциональным состоянием коры головного мозга. Существуют также данные о том, что мощность спектра в VLF диапазоне может использоваться как надежный маркер степени связи автономных (сегментарных) уровней регуляции кровообращения с надсегментарными, в том числе с гипофизарно-гипоталамическим и корковым уровнями. По данным других авторов [14], VLF является хорошим индикатором управления метаболическими процессами. О тесной связи VLF-компоненты ВСР с метаболическими процессами в организме свидетельствуют исследования, в которых показано, что суточная динамика уровня концентрации в сыворотке крови гормона жировых клеток -лептина - полностью повторяет суточную динамику VLF-диапазона [23].
Следовательно, полученные нами данные о преобладании низкочастотных компонентов спектра у испытуемых - нормотоников (табл. 2; рис. 1) могут свидетельствовать о значительной активации у волонтеров данной группы симпатических влияний на сердечный ритм. Сведения о равном соотношении мощностей всех изученных компонентов спектра и наименьших среди всех испытуемых значениях мощности спектра в VLF диапазоне у ваготоников (табл. 2; рис. 1) указывают на вегетативный баланс организма и наибольшую автономность регуляции сердечного ритма у испытуемых этой группы. Вместе с тем, превалирование в спектре мощности ВСР у симпатотоников VLF-компоненты (табл. 2; рис. 1) подтверждает значительное преобладание симпатических и надсегментарных влияний и отражает повышенную активность центрального, нейрогуморального и метаболического уровней регуляции [22] у испытуемых данной группы.
Полученные результаты могут быть дополнены данными оценки общей мощности спектра у испытуемых выделенных групп. Так, общая мощность спектра у ваготоников оказалась выше, чем у нормотоников и тем более у симпатотоников в 2,23 и 6,65 (p<0,05) раза соответственно (табл. 2; рис. 1).
Поскольку известно, что чем выше общая мощность спектра, тем более выражены адаптационные возможности организма [1], то можно сделать вывод о оптимальных адаптационных возможностях этой системы у ваготоников. Кроме того, согласно литературным данным [12], во время симпатической активации тахикардия обычно сопровождается снижением общей мощности спектра, в то время как во время вагусной стимуляции наблюдается обратная картина. Учитывая выше приведенные данные, снижение общей мощности спектра у испытуемых-симпатотоников может быть связано со значительной активацией центров
симпатической регуляции СВУС и большим влиянием центрального контура регуляции на сердечный ритм. Полученные нами данные согласуются с литературными данными [12] и могут отражать индивидуальные особенности испытуемых.
Поскольку в прикладной физиологии и клинической медицине ВСР используется не только для изучения СВУС, но и для оценки состояния здоровья, функциональных резервов, особенностей регуляции и адаптационных реакций организма, то на следующем этапе, анализировали интегральные показатели ФС, которые дают возможность свести в единое целое информацию со всех уровней регуляции организма испытуемых (табл. 3; рис. 2)
Таблица 3.
Интегральные показатели функционального состояния организма испытуемых
(X± Sx )
Группы испытуемых
Показатели Нормотоники Ваготоники Симпатотоники
(I) (II) (III)
62,4±1,8 86,6±2,2 25,8±3,5
А рп<0,001 pI<0,001 pI<0,001
рш<0,001 рш<0,001 pII<0,001
66±2,5 96,9±0,5 22,3±4,2
В рп<0,001 pI<0,001 pII<0,001
рш<0,001 pIII<0,001 ^<0,001
57±1,9 74,2±1,9 33±5,1
С рп<0,001 ^<0,001 pI<0,001
рш<0,001 pIII<0,001 pII<0,001
58,3±1,6 76,9±1,7 33,2±4,5
D pII<0,001 pI<0,001 ^<0,001
pIII<0,001 pIII<0,001 pII<0,001
60,9±1,8 83,6±1,3 28,6±4,1
Неа1Ш pII<0,001 pI<0,001 pI<0,001
рш<0,001 pIII<0,001 pII<0,001
Примечание: р!-ш — достоверность отличий по критерию Стьюдента при сравнении значений в группах испытуемых, обозначенных ЫП соответственно
Таким образом, фи-комплекс отражает активность регулирующего механизма, избирательно отделяющего индивидуальное от социального и связан с принятием решения согласия или же несогласия [12].
-80 -40 i 40 80
В ваштоники □ симпатотоники
Рис. 2. Значения коэффициента сдвига (k,%) интегральных показателей ФС у испытуемых симато- и ваготоников по отношению к значениям, полученным в группе нормотоников.
Примечание: ▲ - достоверность отличий (р<0,05) по t-критерию Стьюдента относительно значений в группе нормотоников;
■ - относительно значений в группе ваготоников.
У испытуемых-симпатотоников были зарегистрированы наиболее низкие значения интегрального показателя ФС (Health) (на 49%; р<0,05 ниже, чем у нормотоников; табл. 3; рис. 2). Подобные изменения у испытуемых данной группы регистрировали относительно значений остальных интегральных показателей ФС. Так, показатель активности автономного уровня регуляции (А) был на 56%, вегетативного (В) - на 61%, гипоталамо-гипофизарного (С) - на 34%, центрального (D) - на 49% (p<0,05) ниже, чем у нормотоников (табл. 3; рис. 2). У испытуемых-ваготоников, напротив, были зарегистрированы наиболее высокие значения интегральных показателей ФС (табл. 3; рис. 2), свидетельствующие об оптимальном функционировании организма. Следовательно, испытуемые-симпатотоники характеризовались наименьшими значениями всех интегральных показателей, нормотоники демонстрировали средние значения, а ваготоники - наиболее высокие значения интегральных показателей, отражающих ИПФС.
Следует отметить, наибольшие различия среди испытуемых выделенных групп были зарегистрированы в отношении показателей активности автономного (А) и вегетативного уровней регуляции (В) (табл. 3; рис. 2), характеризующих активность регуляции физиологических функций на уровне сердца и симпато-вагусный баланс организма испытуемых. Следовательно, полученные нами данные могут
свидетельствовать о нарушениях в работе автономного и вегетативного контуров регуляции у испытуемых-симпатотоников и оптимальном их уровне у ваготоников.
Важно подчеркнуть, что ВНС выполняет в организме две основные функции: сохранение и поддержание гомеостаза (поддержание в пределах физиологической нормы артериального давления, частоты сердечных сокращений, температуры тела, биохимических показателей и т.д.), а также отвечает за мобилизацию функциональных систем организма для адаптации к изменениям условий окружающей среды, т.е. функцию приспособления. Поэтому, учитывая, что все процессы в организме человека так или иначе, связаны с ВНС, вполне возможно, что в основе различий в ИПФС испытуемых лежит разный тонуса ВНС.
Поскольку все изученные показатели ВСР и ФН тесно связаны между собой (увеличение одних приводит к снижению других) [4, 9], то представляет определенный интерес проследить изменения их взаимосвязи у испытуемых с разным тонусом ВНС. Такие взаимосвязи можно установить с помощью кластерного анализа (рис. 3).
А Б
150[ ' ' 100 80 60 40 50
0
показатели
ЛГЬ НЬ ГЬ 1Ь С В Р НбЭК^у
ЛГЬ В НЬ ГЬ Н69КМ р С V
В
150 100 80 60 40 50 0
показатели
НЬ ЛГЬ 1Ь В ГЬ Н6Э|(^ □ С V Рис. 3. Дендрограммы кластерного анализа спектральных и интегральных характеристик ВСР и ФС у испытуемых выделенных групп: А - нормотоников, Б -ваготоников, В - симпатотоников.
Так, дендрограмма кластерного анализа показателей спектрального и фрактального анализов, построенная путем иерархического объединения их в
кластеры все более высокой общности на основе критерия минимума расстояния в пространстве переменных, у испытуемых-нормотоников (рис. 3-А) содержала 5 кластеров, в которые объединялись исследуемые нами показатели. Первый кластер содержал интегральные характеристики А, В, С, D, Health, на которые в большей степени оказывали влияние показатели ТР, LF и HF, что подтверждает полученные ранее данные о симпато-вагусном балансе организма у испытуемых этой группы.
В дендрограмме испытуемых-ваготоников также были зарегистрированы 5 кластеров (рис. 3-Б). В первый кластер объединились интегральные показатели А, С, D и Health. На этот кластер оказывает влияние второй, содержащий один элемент - мощность низкочастотного компонента спектра (LF), которая отражает активность симпатической нервной системы. На оба описанных кластера опосредованно влияет третий кластер, в который входит мощность спектра в высокочастотном диапазоне (HF), которая у испытуемых данной группы была максимальной и отражает активность автономного контура регуляции [7, 14]. В четвертый объединились показатели общей мощности спектра (ТР) и активности вегетативного уровня регуляции (В), что дает основание полагать, что регуляторные процессы у данных испытуемых не связаны с изменением мощности только одного из спектральных компонентов в отдельности, а в целом зависят от изменения общей мощности всех компонентов. Наибольшая длинна связи с изученными показателями у испытуемых данной группы, зарегистрирована для мощности спектра в VLF-диапазоне, которая отражает влияние надсегментарных уровней регуляции и парасимпатического звена ВНС [22] и была минимальной у этих испытуемых. Следовательно, на изученные показатели ФС у испытуемых-ваготоников наибольшее влияние оказывает парасимпатическая нервная система и вегетативный контур регуляции.
У испытуемых-симпатотоников в первый кластер с интегральными показателями ФС была объединена спектральная мощность волн в LF диапазоне (рис. 3-В). Это может свидетельствовать о том, что наибольший вклад в ФС данных испытуемых вносит активность симпатического компонента ВНС (маркером которой и является мощность в LF диапазоне) [17, 19], что и было зарегистрировано в нашем исследовани методом спектрального анализа. Кроме того, выделен кластер, объединяющий показатели VLF и TP (рис. 3-В), что подтверждает полученные нами данные о значительном вкладе в общую мощность спектра VLF компоненты и свидетельствует о преобладании у данных испытуемых влияний со стороны ГГС [22]. Этот кластер опосредованно связан с показателем вегетативного уровня регуляции (В). Это свидетельствует о том, что значительно сниженные адаптационные возможности и высокая активность надсегментарных уровней, зарегистрированные у испытуемых данной группы, вызваны нарушением вегетативной регуляции. Наибольшую длину связи с изученными показателями регистрировали в отношении HF компонентов спектра, что может свидетельствовать о минимальном вкладе автономного контура регуляции и парасимпатической НС (маркером которых является мощность в HF диапазоне) в ФС испытуемых-симпатотоников.
Полученные нами данные кластерного анализа позволяют судить о наличии разных механизмов поддержания гомеостаза и регуляции ФС у испытуемых с
разным тонусом ВНС. Кроме того, результаты исследования позволяют использовать интегральные характеристики, полученные методом фрактального анализа ВСР, в качестве маркеров оценки ИПФС испытуемых.
Таким образом, проведенное исследование показало высокую эффективность применения системы «Омега-М» для оценки ИПФС организма человека. Показано, что испытуемые-ваготоники имеют наиболее оптимальные показатели ИПФС по сравнению с испытуемыми других групп. Отмечены группы студентов с нарушениями ФС организма, что по-видимому является результатом преренапряжения регуляторных систем и мобилизацией резервных возможностей организма. К ним относятся, в первую очередь, симпатотоники и, в меньшей степени, нормотоники. Поскольку, испытуемые симпато- и нормотоники вместе составляют большенство среди волонтеров, полученные нами данные свидетельствуют, что доминирующим в динамике структуры здоровья студентов является рост числа лиц с функциональным напряжением регуляторных систем и адаптационных механизмов.
Следовательно, результаты настоящего исследования позволяют сделать вывод о наличии индивидуально-типологических особенностей ФС у испытуемых с разным типом вегетативной регуляции.
ВЫВОДЫ
1. Результаты проведенного исследования доказали высокую эффективность применения системы комплексного компьютерного исследования «Омега-М» для оценки индивидуального профиля функционального состояния организма человека.
2. Ваготоники характеризуются наиболее высокими, а симпатотоники - низкими интегральными показателями функционального состояния организма.
3. Данные кластерного анализа свидетельствуют о наличии разных механизмов поддержания гомеостаза и регуляции функционального состояния у испытуемых с разным тонусом вегетативной нервной системы.
Список литературы
1. Динамика мощности низко- и высокочастотного диапазонов спектра вариабельности сердечного ритма у больных ишемической болезнью сердца с различной тяжестью коронарного атеросклероза в ходе нагрузочных проб. / А.Р.Киселев, В.И. Гриднев, О.М Посненкова [и др.] // Физиология человека. - Т. 34, №3. - 2008. - С. 57-64.
2. Баевский Р.М. Классификация уровней здоровья с точки зрения теории адаптации // Вестник РАМН СССР. - 1989. - № 8. - С. 73-78.
3. Казначеев В.П., Баевский Р.М., Бересенева А.П. Донозологическая диагностика в практике массовых обследований населения. - Л.: Медицина, 1989. - 208с.
4. Смирнов К.Ю., Смирнов Ю.А. Разработка и исследование методов математического моделирования и анализа биоэлектрических сигналов. - С-Пб, 2001. - 43с.
5. Чуян Е.Н. Комплексный подход к оценке функционального состояния организма студентов // Е.Н. Чуян, Е.А. Бирюкова М.Ю. Раваева // Ученые записки Таврического национального университета им. В. И. Вернадского. Сер. «Биология, химия». - 2008. - Том 21 (60), №1. - С. 123-140.
6. Баевский Р.М., Берсенева А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. - М.: Медицина, 1997. - 236 с.
7. Рабочая группа Европейского кардиологического общества и Северо-Американского общества стимуляции и электрофизиологии. Вариабельность сердечного ритма. Стандарты измерения, физиологической интерпретации и клинического использования // Вестн. Аритмол. - 1999. - №11. - С. 53-78.
8. Исследование вариабельности сердечного ритма с использованием пакета программ «КардиоКит»: метод. рекомендации.- СПб: Биосигнал, 2003. - 45 с.
9. Обоснование аппаратно-программных методов, предназначенных для скрининг-диагностики внутренних заболеваний и для оценки эффективности лечебно-профилактических мероприятий в системе диспансеризации военнослужащих и пенсионеров МО: отчет о научно-исслед. работе. -СПб: Изд-во ВМА, 2002. - 77 с.
10. Kobayashi M. Musha T. l/f fluctuation of heartbeat period // IEEE Trans. Biomed. Eng. 1982. V. 29. P. 456.
11. Хроноструктура биоритмов сердца и факторы внешней среды. Монография / Т.К. Бреус, С.М. Чибисов, Р.М. Баевский, К.В. Шебзухов. - М.: Изд-во Рос. ун-та Дружбы народов, 2002. - 232 с.
12. Михайлов В.М. Вариабельность ритма сердца: опыт практ. применения. Иваново: Гос. мед. академия, 2002.- 290 с.
13. Power spectrum analysis of heart rate fluctuation: A quantitative probe of beat-to-beat cardiovascular control / Akselrod S.D., Gordon D., Ubel F.A. [et al]. // Science. - 1981. - Vol. 213, N 4503. - P. 220-222.
14. Spectral analysis of heart rate variability following human of heart transplantation: evidence for functional enenervation / [Fallen E.L., Kamath M.V., Chista D.N., Fitchelt D] // J. Auton. Nerv. Syst. -1988. -V. 23. - P. 199.
15. Neurological control. of fetal heart ratele in 20 cases of anencephalic fetuses / [Terao Т., Kawashima У, Noto H.] // Аmуk. J. Obstet. Gynecol. - 1984. - Vol. 149. - P. 201.
16. Heart rate variability in the fetus. In Heart rale variability / [Hirsich M., Karin J., Akserod S.] // Armonk. N.Y. Futura Publisching Company. Inc. - 1995. - P. 517.
17. Richter D. W., Spyer K. M. Cardiorespiratory control: Central regulation of autonomic functions. - N.Y.: Oxford Univ. Press, 1990. - P. 189-207.
18. Respiratory sinus arrhythmia and central respiratory drive in humans / [Al-Ani M., Forkins A.S., Townend J.N., Coote J.H] // Clin. Sci (Colch). - 1996. - Vol. 90, N 3. - P. 235-41.
19. Karemaker J.M. Analysis of blood pressure and heart rate variability: theoretical consideration and clinical applicability // Clinical autonomic disorders. Evaluation and management / Ed. P. A. Low. -Boston etc.: Little Brown and Co., 1993. - P. 315-330.
20. Borst C., Karemaker J.M. Time delays in the human baroreceptor reflex // J. Auton. Nerv. Syst. - 1983. -Vol. 9. - N 2/3. - P. 399- 409.
21. Vascular resistance and arterial pressure low-frequency oscillations in the anesthetized dog / [Cevese A., Grasso R., Poltronieri R., SchenaF].// Am. J. Physiol. - 1995. - Vol. 268, N 1. - P. H7-H16.
22. Оценка симпатических и парасимпатических механизмов регуляции при вегетативных пароксизмах / [Н.Б.Хаспекова, Х.К.Алиева, Г.М.Дюкова] // Советская медицина. - 1989. - № 9. -С. 25-28.
23. A novel pathophysiological phenomenon in cachexic patients with chronic obstructive pulmonary disease: the relationship between the circadian rhythm of circulation leptin and very low frequency component of heart rate variability / Takabatake N., Nakamura H., Abe S. [et al]. // Am. J. Respir. Crit. Care Med. - 2001. - V. 163. - P. 1314.
Чуян О.М., Бiрюковa О.А., Раваева М.Ю., Ниюфоров 1.Р. 1ндиввдуальний профиь функцюнального стану оргашзму студента з р1зним типом вегетативно!" регуляцп // Вчеш записки Тавршського нацюнального ушверситету iм. В.1. Вернадського. Сeрiя „Бюлопя, хiмiя". - 2009. - Т.22 (61).- № 2.- С. 152-165.
Стаття присвячена оцшщ шдивщуального профшю функционального стану оргашзму випробовуваних з рiзним типом вегетативно! регуляцй. Показано, що випробуваш-ваготошки характеризуються найбшьш високими, а симпатототки - низькими штегральними показниками функцюнального стану оргашзму. Показано що виробуваш-ваготонию характеризуються найбшьш високими, а симпатотонию - низькими штегральними показниками функцюнального стану оргашзму. Методом кластерного аналiзу показана наявшсть рiзних механiзмiв тдтримки гомеостазу i регуляцп функцюнального стану у випробовуваних з рiзним тонусом вегетативно! нервово! системи.
Ключовi слова: варiабельность ритму серця, нормототки, симпатотошки, ваготошки, iндивiдуальний профшь функцiонального стану.
Chuyan E.N., Biryukova E.A., Ravaeva M.Y., Nikiforov I.R. The individual profile of a functional state of an organism of examinees with various type of vegetative regulation // Uchenye zapiski Tavricheskogo Natsionalnogo Universiteta im. V. I. Vernadskogo. Series «Biology, chemistry». - 2009. - V.22 (61). - №2.-P. 152-165.
The article is devoted an estimation of an individual profile of a functional state of an organism of examinees with various type of vegetative regulation. At subjects with vagal predominance - the highest, with sympathetic predominance - low integrated indicators of a functional state of an organism is shown. By the claster analysis method presence of different mechanisms of maintenance of a homeostasis and regulation of a functional condition at examinees with a different tone of vegetative nervous system is shown.
Keywords: heart rate variability, subjects with vagal predominance, subjects with sympathetic predominance, normal subjects, the individual profile of a functional state.
Поступила в редакцию 28.05.2009 г.
