Изучение факторов стадийной организации иммунного ответа у пациентов с ургентной хирургической патологией Текст научной статьи по специальности «Фундаментальная медицина»

13. Смирнов Л. Д. Антиоксиданты гетероароматического ряда. Структура, активность, медицинское применение // Сб. тез. 2-го съезда Рос. науч. о-ва фармакологов. - М., 2003. -С.171.

14. Стальная И. Д., Гаришвили Т. Г. Метод определения малонового диальдегида с помощью тиобарбитуровой кислоты // Современные методы в биохимии / Под ред. В. Н. Ореховича. -М.: Медицина, 1977. - С. 66-68.

15. Dhakshinamoorthy S., Porter A. G. Nitric oxide-induced transcriptional up-regulation of protective genes by Nrf2 via the antioxidant response element counteracts apoptosis of neuroblastoma cells // J. Biol. Chem. - 2004. - V. 279. - P. 20 096-200 107.

16. Edidin M. Lipids on the frontier: a century of cell-membrane bilayers // Nat. rev. mol. cell biol. - 2003. - Vol. 4. - P. 414-426.

Поступила 26.07.2010

П. В. САРАП’, Ю. С. ВИННИК2, А. А. ОСТАНИН3

__ v v

ИЗУЧЕНИЕ ФАКТОРОВ СТАДИИНОИ ОРГАНИЗАЦИИ ИММУННОГО ОТВЕТА У ПАЦИЕНТОВ С УРГЕНТНОИ ХИРУРГИЧЕСКОЙ ПАТОЛОГИЕЙ

1МУЗ городская клиническая больница № 6 им. Н. С. Карповича,

Россия, 660062, г. Красноярск, ул. Академика Курчатова, 17. E-mail: [email protected];

2Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В. Ф. Войно-Ясенецкого, Россия, 660022, г. Красноярск, ул. Партизана Железняка, 1;

3НИИ клинической иммунологии СО РАМН,

Россия, 630099, г. Новосибирск, ул. Ядринцевская, 14

Биологическим системам свойственна стадийная организация физиологических реакций. Формирование иммунного ответа происходит под воздействием внешних факторов, представляющих совокупность патогенетических влияний на иммунную систему. Следствием этих воздействий является неоднородность изучаемых данных. Выделены шесть кластеров функциональной организации иммунной системы у пациентов с ургентной хирургической патологией. Каждый кластер отличается от других тяжестью состояния пациентов, летальностью, а также собственными системообразующими показателями. Их использование открывает перспективы в разработке новых интегральных методов динамической оценки тяжести состояния пациентов, прогноза течения и исхода заболеваний, а также выбора наиболее эффективной тактики комплексного лечения.

Ключевые слова: хирургия, иммунитет, кластеры, факторный анализ.

P. V. SARAP1, Y. S. VINNIK2, A. A. OSTANIN3

STUDYING OF FACTORS OF THE IMMUNE RESPONSE PHASIC ORGANIZATION IN PATIENTS WITH URGENT SURGICAL PATHOLOGY

1N. S. Karpovich city clinical hospital № 6,

Russia, 660062, Krasnoyarsk, Academic Kurchatov st., 17. E-mail: [email protected];

2V. F. Voino-Yasenetskiy Krasnoyarsk state medical university,

Russia, 660022, Krasnoyarsk, Partisan Zheleznyak st., 1;

3Clinical immunology institute of Siberian branch of Russian academy of medical science,

Russia, 630099, Novosibirsk, Yadrincevskaya st., 14

The phasic organisation of physiological reactions is peculiar to biological systems. Formation of the immune response occurs on account of the influence of external factors which are set of pathogenetic influences on immune system. Consequence of these influences is heterogeneity of studied data. Allocated six clusters of immune system functional organisation in patients with urgent surgical pathology. Everyone cluster differs from others by severity of patients, mortality, and also own system-organize indicators. Using its opens prospects in working out of new integrated methods of a dynamic estimation of patients severity, the forecast of a current and outcome of diseases, choice of the most effective tactics of complex treatment.

Key words: urgent surgery, immunity, clusters, factor analysis.

Лечение пациентов с ургентной хирургической патологией по-прежнему остается достаточно сложной задачей практической медицины ввиду высокого числа осложнений и летальности [15]. Изучению патогенеза иммунологических нарушений при послеоперационной болезни, гнойной хирургической инфекции и сепсисе уделяется существенное внимание [8, 17].

Биологическим системам свойственна стадийная организация физиологических реакций [3]. С позиций системного анализа считается, что формирование взаимосвязей внутри систем происходит при участии внешних факторов. При этом элементы системы стремятся приобрести характеристики, оптимальные для компенсации внешних влияний [6]. В результате сочетанного действия нескольких факторов массивы данных

Кубанский научный медицинский вестник № 7 (121) 2010 УДК 612.017.1-616-089.1

Кубанский научный медицинский вестник № 7 (121) 2010

изучаемых элементов становятся неоднородными: в областях с оптимальными характеристиками появляются сгущения данных - кластеры, состоящие из элементов со сходными характеристиками. Показатели, наиболее тесно связанные с действием системообразующих факторов - системообразующие показатели [6], наиболее информативно определяющие [3] динамику состояния пациентов, принадлежащих кластеру.

Цель исследования - выделить отдельные варианты организации иммунного ответа у пациентов с урген-тной хирургической патологией, оценить особенности действия факторов и системообразующие показатели для каждого из кластеров иммунного статуса.

Материалы и методы

Обследованы 442 пациента с экстренной патологией органов брюшной полости, требовавшей экстренного оперативного лечения. Среди них пациенты с перфора-тивными язвами желудка и ДПК (162 человека, 36,6%), проникающими ранениями с повреждениями органов брюшной полости (73, 16,5%), панкреонекрозами (45, 10,2%), острой спаечной кишечной непроходимостью (70, 15,8%), деструктивными формами аппендицита (31, 7%), у 104 пациентов, включая вышеназванных, наблюдались другие острые воспалительные процессы (23,5%). Перитонит и абдоминальный сепсис наблюдались у 292 человек (66,1%). В то же время изменения состава лейкоцитов крови, соответствующие синдрому системной воспалительной реакции (ССВР), отмечены на момент исследования только у 54 пациентов (12,2%). Госпитальная пневмония развилась у 11 пациентов (2,5%), полиорганная недостаточность -у 59 больных (13,3%). Выздоровевших пациентов - 381 (86,2%), в 61 случае (13,8%) заболевание закончилось летальным исходом. Пациенты обследованы в течение первых двух суток с момента операции и на 5-7, 10-12-е сутки послеоперационного периода. В исследование включены 949 результатов обследований. Интегральная оценка тяжести состояния пациентов проводилась в динамике с помощью шкал APACHE II, SAPS II, SOFA, MODS.

Все пациенты были оперированы в течение первых суток с момента госпитализации. Оперативное лечение включало лапаротомию, ревизию органов брюшной полости, устранение последствий травмы или ранения, ликвидацию (по возможности) очага инфекции. При невозможности одномоментного устранения гнойного процесса в брюшной полости проводились программированные релапаротомии. Все пациенты получали ин-фузионную, детоксикационную и антибактериальную терапию в объеме, адекватном тяжести состояния.

Уровень экспрессии на лимфоцитах молекул CD3, CD4, CD8, CD16, CD20, CD25, CD38, CD95 определяли на люминесцентном микроскопе с помощью моноклональных антител производства ООО «Сорбент». Экспрессию CD16-рецепторов исследовали также на мембранах нейтрофилов (CD16н). Оценивали абсолютные количества клеток (аЬв), отношения числа клеток: CD4+/CD8+, CD25+/CD38+, CD25+/CD95+, CD38+/ CD95+. Фагоцитарную активность нейтрофилов: фагоцитарный индекс (ФИ), число фагоцитирующих нейтрофилов (ЧФН), - изучали с помощью латекс-теста. Концентрация сывороточных иммуноглобулинов 1дА, 1дМ, 1дО определялась методом иммунопреципитации в агаровом геле [13]. Уровень циркулирующих иммунных комплексов (ЦИК) проводили после инкубации с раствором ПЭГ-6000 с учетом результатов фотоэлектроколориметрии при длине волны 315 нм [10].

Концентрацию в сыворотке крови цитокинов: рецепторного антагониста интерлейкина-1 (ИЛ-1-РА), фактора некроза опухоли - а (а-ФНО), интерлейкинов ИЛ-4 и ИЛ-8 - определяли методом иммуноферментного анализа с помощью диагностических наборов производства ЗАО «Вектор-Бест».

Учитывали показатели периферической крови: количество лейкоцитов (1_), абсолютное количество лимфоцитов (АКЛ); показатели лейкоцитарных индексов интоксикации (ЛИИ): по Я. Я. Кальф-Калифу (ЛИИкк), В. К. Островскому (ЛИИос) и по С. Ф. Химич в модификации А. Л. Костюченко с соавт. (ЛИИх) [4]. Исследовали показатели, характеризующие вегетативную регуляцию: число признаков напряженности адаптационных реакций по Л. Х. Гаркави и соавт. (ЧПН) [2]; индекс Кегс1б (ИК), показатель минутного объема кровотока (МОК) [1], уровень экспрессии на лейкоцитах серотонинрецепторных комплексов ^Т-К) [9]. Кроме традиционных биохимических показателей определяли уровень общего холестерина, активность лактатдегидрогеназы (ЛДГ), холинэстеразы (ХЭ) и концентрацию среднемолекулярных пептидов (СМП) в сыворотке крови пациентов.

В качестве основных статистических параметров учитывали среднее арифметическое значение величин (М) и их стандартную ошибку (т). Нулевая гипотеза проверялась сопоставлением экспериментального и критического значений и-критерия Вилкоксона - Манна-Уитни. Критический уровень значимости (р) при проверке статистических гипотез принимался равным 0,05.

Необходимо проводить процедуру кластеризации с использованием самых информативных показателей, наиболее полно отражающих организацию изучаемых данных. Выбор наиболее информативных показателей осуществляется с помощью методов факторного

Таблица 1

Характеристики кластеров иммунной системы, M± m, мкл-1

Показатель Кластер 1, n=15 Кластер 2, n=71 Кластер 3, n=166 Кластер 4, n=241 Кластер 5, n=253 Кластер 6, n=203

abs CD3+ 1332,8±64,5 889,7±17,4 630,8±6,9 428,8±4,1 273,2±3,5 127,8±3,7

abs CD4+ 811,2±61,0 510,7±11,4 363,9±4,5 263,5±3,5 161,1±2,4 71,6±2,1

abs CD8+ 752,8±38,2 537,1±14,8 384,2±5,5 264,9±3,1 164,3±2,4 75,5±2,4

abs CD16+ 977,7±84,7 570,3±24,6 412,6±9,4 296,1±6,5 198,5±4,2 116,3±3,3

Примечание: достоверность различий между кластерами для всех показателей p<0,001.

Таблица 2

Показатели шкал тяжести состояния пациентов выделенных кластеров

Показатель Кластер 1, n=15 Кластер 2, n=71 Кластер 3, n=166 Кластер 4, n=241 Кластер 5, n=253 Кластер 6, n=203

МИП, баллы 14,30±2,61 13,45±1,12 13,66±0,68 12,75±0,64 12,94±0,63 15,62±0,77; P3<0,05; P4, P5<0,01

Apache II, баллы 8,73±1,97 7,72±0,46 8,42±0,39 9,71±0,39; P2<0,05; P3<0,1 12,31±0,34; P1<0,01; P2-P4<0,001 15,74±0,39; P1-P5<0,001

SOFA, баллы 2,53±0,45 1,94±0,15 2,20±0,13 2,50±0,12; P2<0,05 3,05±0,11; P1<0,1; P2-P4<0,001 3,59±0,12; P1<0,01; P2-P5<0,001

SAPS II, баллы 27,67±3,61 25,08±0,80 27,34±0,76 30,14±0,73; P2, P3<0,01 33,77±0,65; P1<0,01; P2-P4<0,001 38,98±0,76; P2-P5<0,001

MODS, баллы 2,47±0,46 1,79±0,14 2,11±0,12 2,42±0,11; P2<0,01; P3<0,1 2,94±0,10; P1<0,1; P2-P4<0,001 3,57±0,11; P1<0,01; P2-P5<0,001

Летальность 1 (6,67%) 8 (11,27%) 14 (8,43%) 32 (13,28%) 44 (17,39%) 70 (34,48%)

Примечание: P1, P2, P3, P4, P5 - достоверность различий с показателями 1-5-го кластеров соответственно.

анализа. Факторный анализ позволяет описывать и объяснять наблюдаемые данные с помощью небольшого числа скрытых («латентных») факторов. Процедура выделения главных компонент (ГК) заключается в поиске в многомерном пространстве осей факторов, описывающих значения дисперсии изучаемых переменных. Каждый последующий фактор описывает значения остаточной дисперсии; его значимость для описания организации массива данных снижается по сравнению с предыдущим фактором. Для повышения интерпретируемости факторов использовали метод вращения VARIMAX, отличающийся характеристиками координатных осей и позволяющий получать более контрастные факторные нагрузки [11].

В качестве массива данных были использованы показатели: абсолютные количества лейкоцитов (1_), CD3+, CD4+, CD8+, CD16+, CD16+н, CD20+, CD25+, CD38+, CD95+, ЧФН, концентрации Ідв, ІдА, 1дМ, ЦИК. В результате исследования наиболее информативными для кластеризации признаны показатели: аЬв CD3+, аЬв CD4+, аЬв CD8+, аЬв CD16+. Оптимальное число кластеров определяли на основании вычисления величин Евклидовых расстояний между среднегрупповыми величинами [5]. Были выделены 6 кластеров иммунного статуса. Характеристики кластеров приведены в таблице 1.

Затем с помощью аналогичных процедур факторного анализа исследовали показатели пациентов каждого выделенного кластера. Значения первой, наиболее значимой, ГК были использованы для вычисления коэффициентов ранговой корреляции Спирмена (г3) с показателями состояния пациентов. Показатели со значениями г3>0,7 рассматривали как системообразующие, наиболее точно характеризующие внутреннюю организацию данных внутри кластера.

Нужно отметить, что интервалы показателей иммунного статуса различных кластеров могут накладывать-

ся друг на друга. Например, минимальное значение abs CD3+ первого кластера (972,7/мкл) меньше максимального значения abs CD3+ второго кластера (1313,3/мкл). Чтобы отнести показатели иммунного статуса пациента к тому или иному кластеру, необходимо соотнести между собой значения дистанций от средних значений каждого кластера (центра кластера).

Выделение кластеров иммунного ответа предполагает различия тяжести состояния и различные исходы заболевания. Большинство показателей тяжести состояния пациентов пятого и шестого кластеров выше, чем значения в 1-4-м кластерах (табл. 2). Исключение составляет шкала Apache II, значения которой повышаются для пациентов 3-6-го кластеров (табл. 2).

Результаты и обсуждение

Рассмотрим и опишем взаимосвязи первых ГК как наиболее сильно связанных с организацией кластеров. Рассматриваемые ниже первые факторы для разных кластеров иммунной системы являются совершенно различными. Действие патогенетических факторов на структуру изучаемых данных отражают системообразующие показатели. Они же являются ключевыми для воздействия на состояние системы. Поэтому системообразующие показатели актуальны для мониторинга состояния пациентов в изучаемой группе. Лечебные мероприятия, направленные на изменение характеристик системообразующих показателей, будут наиболее эффективными.

При исследовании системообразующих показателей пациентов, вошедших в первый кластер, выявлено, что со значениями основной, первой, главной компоненты отрицательно коррелируют показатели интоксикации: ЛИИх (rS=-0,77) и уровень билирубина (rS=-0,75) (рисунок). Первая ГК прямо коррелирует с показателем вегетативной регуляции - ИС (rS=0,91), а также с экспрессией CD4 молекул (rS=0,84) и abs CD4+

Кубанский научный медицинский вестник № 7 (121) 2010

Кубанский научный медицинский вестник № 7 (121) 2010

(г3=0,92), соотношением CD4+/CD8+ (г3=0,96). ГК-1 прямо связана с показателями активации иммуноцитов -числом аЬв CD25+ лимфоцитов: г3=0,79 (антиген CD25 является рецепторной молекулой ИЛ-2); соотношениями CD25+/CD38+ (г3=0,79) и CD25+/CD95+ (г3=0,77); синтезом 1дМ (г3=0,97) и концентрацией в сыворотке ЦИК (г3=0,95). Обнаружены отрицательные корреляционные связи ГК-1 с CD8+,% (г3=-0,90), CD20+,% (г3=-0,71), CD38+,% (г3=-0,76). Действие фактора, численно определяемого ГК-1, приводит к снижению уровня холестерина (г3=-0,97) - мембраностабилизирующего вещества; при снижении холестерина мембраны иммунокомпетентных клеток обладают большей текучестью, что обусловливает увеличение иммунореактивности. Обратный процесс - попытка клеток противодействовать явлениям перекисного окисления липидов [12]. Очевидно, что значения ГК-1 отражают влияния положительных воздействий на состояние организма, о чем свидетельствуют положительные коэффициенты корреляции с показателями активации иммунной системы и отрицательные показатели с показателями интоксикации. Наибольшие значения г3 свидетельствуют о том, что состояние реактивности иммунной системы осуществляется именно по соотношению иммунорегу-ляторных популяций клеток: CD4+/CD8+ и продукции иммуноглобулинов 1дМ [16].

Для ГК-1 второго кластера характерны корреляционные связи с экспрессией антигенов CD3 (г3=0,94), CD4 (г3=0,89), CD8 (г3=0,88), CD20 (г3=0,80) (рисунок). Обнаружены отрицательные взаимосвязи ГК-1 и АКЛ (г3=-0,97), а также числом лимфоцитов: аЬв CD16+ (г3=-0,92), аЬв CD25+ (г3=-0,97), аЬв CD38+ (г3=-0,78), аЬв CD95+ (г3=-0,90) и экспрессией антигенов CD16 (г3=-0,70). Таким образом, у пациентов, показатели которых принадлежат ко второму кластеру, основы организации иммунного ответа определяют показатели клеточного звена иммунной системы. Очевидно, что для лечения этих пациентов препараты, оказывающие воздействие на иммунокомпетентные клетки, будут наиболее эффективны.

Системообразующие показатели третьего кластера, наиболее информативно определяющие структуру данных, - АКЛ и аЬв CD25+ (рисунок). Учитывая направленность корреляционных связей, значения ГК-1 отражают влияние факторов, изменяющих структуру популяций иммунокомпетентных клеток. Прослеживаются влияния, стимулирующие удельные показатели экспрессии антигенов лимфоцитов в сочетании со снижением их абсолютного количества. В третьем кластере значения ГК-1 прямо коррелируют со значениями показателей интоксикации: уровнем 1_ (г3=0,98), ЛИИкк (г3=0,88), ЛИИос (г3=0,99), ЛИИх (г3=0,99). Направленности связей ГК-1 с показателями вегетативной регуляции: ЧПН (г3=0,73), ИС (г3=-0,88), 3Т-К (г3=-0,88), ХЭ (г3=-0,75), - демонстрируют сим-патикотонические влияния основного фактора. Однонаправленные изменения за счет числа лейкоцитов отмечены с АКЛ (г3=0,81), аЬв CD16+н (г3=0,94), аЬв CD25+ (г3=0,86), аЬв CD38+ (г3=0,84), ЧФН (г3=0,95). Также положительно связаны значения ГК-1 со значениями экспрессии рецепторов к ИЛ-2 (для CD25+ г3=0,72). Напротив, уровень экспрессии антигенов CD20 отрицательно связан со значениями ГК-1 (г3=-0,93). У пациентов третьего кластера для коррекции состояния иммунной системы наиболее актуальны дезинтоксикационная терапия в сочетании

с противострессовыми мероприятиями, применение ронколейкина.

В четвертом кластере ГК-1 положительно коррелирует с уровнем холестерина (rS=0,97), экспрессией антигенов CD16 (rS=0,85), CD25 (rS=0,90), значением abs CD16+ (rS=0,73) (рисунок). Отрицательные корреляционные связи зарегистрированы между ГК-1 и показателями вегетативной регуляции, возрастающими при симпатикотонии: ИК (rS=-0,81), МОК (rS=-0,93); с уровнем мочевины (rS=-0,84), показателем активности гликолитических процессов - ЛДГ (rS=-0,85). ГК-1 отрицательно связана с тяжестью состояния пациентов, оцененной по шкалам Apache II (rS=-0,98), SOFA (rS=-0,90), SAPS II (rS=-0,96), MODS (rS=-0,78). Наиболее полно организацию данных пациентов четвертого кластера отражают показатели тяжести состояния по шкалам Apache II, SAPS II, уровень сывороточного холестерина. Это свидетельствует о повышении роли стабилизации мембран клеток за счет холестерина как ответа на действие повреждающих факторов [12]. У пациентов четвертого кластера иммунологические нарушения обусловлены сочетанным действием стресса, нарастанием полиорганной недостаточности (ПОН), снижением текучести мембран клеток.

У пациентов пятого кластера со значениями первой главной компоненты прямо связана концентрация холестерина (rS=0,91) (рисунок). Отрицательные связи отмечаются между значениями ГК-1 и показателями тяжести состояния пациентов по шкалам Apache II (rS=-0,92), SOFA (rS=-0,88), SAPS II (rS=-0,89), MODS (r3=-0,92). Как и в четвертом кластере, системообразующие показатели пятого кластера также связаны действием механизмов защиты посредством стабилизации мембран клеток. Совокупность системообразующих показателей свидетельствует о нарастании значимости ПОН и стабилизации клеточных мембран для нарушения функций иммунной системы.

В шестом кластере наиболее информативно отражают действие основного фактора показатели продукции цитокинов (рисунок). Зарегистрированы отрицательные корреляционные связи ГК-1 с ИЛ-4 (rS=-0,98), ИЛ-1-РА (rS=-0,97), положительная взаимосвязь с ИЛ-8 (rS=0,97) и отношением ИЛ-4/ИЛ-8 (rS=0,93). ГК-1 положительно коррелирует с ФИ (rS=0,99), IgM (rS=0,75), ЦИК (rS=0,75), числом преапоптотических клеток (для abs CD95+ rS=0,80) и отрицательно - с отношениями CD38+/CD95+ (rS=-0,75) и CD25+/CD95+ (rS=-0,76). Связи ГК-1 с уровнем холестерина (rS=0,95) и abs CD16+ (rS=-0,92), соотношением цитокинов ИЛ-1-РА/а-ФНО (rS=-0,86) свидетельствуют о возрастании роли апоптоза и стабилизации мембран клеток. Действие основного фактора на показатели состояния пациентов можно считать положительным, учитывая отрицательные связи ГК-1 с уровнем мочевины (rS=-0,85), концентрацией СМП (rS=-0,72), напряженностью адаптационных реакций (для ЧПН rS=-0,76), тяжестью состояния пациентов по шкалам Apache II (rS=-0,94), SOFA (rS=-0,98), SAPS II (rS=-0,85), MODS (rS=-0,88). Наибольшие коэффициенты корреляции ГК-1 зарегистрированы с продукцией цитокинов, ФИ, тяжестью состояния пациентов по шкале SOFA и уровнем холестерина. Состояние пациентов шестого кластера наиболее тяжелое, характеризующееся развитием сепсиса, ССВР, ПОН, сопровождаемое «медиаторной бурей» и дисбалансом цитокинов [14]. Именно в этом кластере уровни цитокинов являются системообразующими показателями, тесно связанными с действием патологических факторов. Вероятно, это

Билирубин -0,75

Холестерин 4),97 ) ХЭ 4,75

ЦИК 0,95 } ЧФН 0,95

IgM 0,97 j abs CD38* 0,84

CD25+/CD95* 0,77 j abs CD25-*- 0,86

CD25«7CD38* 0,79 ) abs CD16*h 0,94

abs CD25+ 0,79 ( 1 abs CD95* 4,90 Ç J CD25+ 0,72

CD4+/CD8* 0,96 ( J abs CD38+ 4,78 ( j CD20+ 4,93

CD38+ -0,76 ( J abs CD25+ 4,97 j АКЛ 0,81

abs CD4+ 0,92 Г j abs CD16+ 4,92 ЦЦ Щ ST-R 4.88

CD20+ CD8+ -0,71 С -0,90 ( 0,84 ( J CD20+ } CD16+ 0.80 (Ш 4,70 1 ЧПН §| ИС 0,73 4.88 0.99

CD4+ J CD8+ 0.88 { ) ЛИИх

ИС 0,91 ( ) CD4+ 0.89 Г*" jЛИИос 0.99

ЛИИх 4,77 ( ) CD3+ 0.94 Г j ЛИИкк 0.88

ЛИИкк 0,89 ( ) АКЛ 4.97 ( m L 0.98

Кластер 1

Кластер 2

MODS 4,78

SAPS II 4,96

SOFA 4,90

Apache II 4,98

Холестерин 0,97

Мочевина 4,84

лдг 4,85

abs CD16+ 0,73

CD25+ 0.90

CD16+ 0.85

МОК 4.93

ИК 4.81

Кластер 3

MODS SAPS II SOFA Apache II СМП

Холестерин Мочевина IL4/IL-8 IL-1-RA/TNF ИЛ 8 i ИЛ4 ИЛ-1 -РА ЦИК IgM ФИ

-0.88

-0.85

-0.98

-0.94

4,72

0.95

-0.85

0,93

-0,86

0,97

4,98

-0,97

0,75

0,75

0,99

MODS 4,92 { CD38+/CD95+ 4,75

SAPS II 4,89 { j CD25+/CD95+ 4,76

SOFA 4.88 ( j abs CD95+ 0.80

Apache II Холестерин 4.92 í 0,91 ( ) abs CD16+ члн 4.92 4,76

Кластер 4 .

Показатели: интоксикации

Кластер 5

о

о

вегетативной регуляции иммунного статуса

о

Кластер 6

продукции цитокинов биохимические тяжести состояния

Системообразующие показатели кластеров иммунного статуса

Примечание: диаметры кружков соответствуют абсолютным значениям ^; для всех показателей p<0,001.

Кубанский научный медицинский вестник № 7 (121) 2010

УДК 618.2:612.172.2+612.2+215.216 Кубанский научный медицинский вестник № 7 (121) 2010

является основой эффективности применения цитокинов в комплексном лечении иммунодефицитов у пациентов с глубокой лимфопенией [7]. Особенно актуальными для мониторинга состояния пациентов и оценки эффективности проводимой терапии остаются шкалы тяжести состояния и уровень холестерина.

Таким образом, каждый кластер иммунного статуса обладает собственными системообразующими показателями, отражающими влияние патологических факторов. С усугублением тяжести состояния пациентов в ряду кластеров с первого по шестой изменяется состав системообразующих показателей. В кластерах с менее тяжелым состоянием пациентов (первый и второй кластеры) актуальными являются показатели иммунного статуса. У пациентов третьего кластера также информативны показатели интоксикации и вегетативной регуляции. При усугублении состояния пациентов (4-6-й кластеры) приобретают актуальность в качестве системообразующих показатели шкал тяжести состояния. Уровни цитокинов как системообразующие показатели актуальны только для шестого кластера. Уровень холестерина принадлежит к числу системообразующих показателей в большинстве кластеров организации иммунного статуса.

Организацию и функции иммунного ответа целесообразно рассматривать с позиций фундаментальных знаний об организации сложных саморегулирующихся систем. Патогенетически обоснованным является использование для оценки состояния пациентов с различными вариантами организации иммунного ответа различных клинико-лабораторных показателей. Исследования по изучению факторов организации функционирования иммунной системы открывают перспективы в разработке новых интегральных методов оценки тяжести состояния пациентов, прогноза течения и исхода заболеваний, а также выбора наиболее эффективной тактики комплексного лечения.

ЛИТЕРАТУРА

1. Вейн А. М., Вознесенская Т. Г., Голубев Л. В. и др. Заболевания вегетативной нервной системы. - М.: Медицина, 1991. - 624 с.

2. Гаркави Л. Х, Квакина Е. Б., Уколова М. А. Адаптационные реакции и резистентность организма. - Ростов н/Д: изд-во Рост. ун-та, 1990. - 222 с.

3. Ивантер Э. В., Коросов А. В. Основы биометрии: Введение в статистический анализ биологических явлений и процессов: Учебное пособие. - Петрозаводск: изд-во Петрозавод. гос. ун-та, 1992. - 168 с.

4. Костюченко А. Л., Бельских А. Н., Тулупов А. Н. Интенсивная терапия послеоперационной раневой инфекции и сепсиса. -СПб: Фолиант, 2000. - 448 с.

5. Леончик Е. Ю., Савастру О. В. Кластерный анализ. Терминология, методы, задачи. - Одесса: ОНУ им. И. И. Мечникова, 2007. - 208 с.

6. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: новый диалог с природой. - М.: Прогресс, 1986. - 432 с.

7. Чагина Е. А., Сгурская Л. В., Силкин С. В. и др. Клиникоэкспериментальная характеристика влияния ронколейкина (ИЛ-2) на фагоцитарный резерв нейтрофилов у больных перитонитом // Фундаментальные исследования. - 2004. - № 5. - С. 135-136.

8. Buttenschoen K., Fathimani K., Buttenschoen D. C. Effect of major abdominal surgery on the host immune response to infection // Curr. opin. infect. dis. - 2010. - № 3. - P. 259-267.

9. Fulc B., Hillarp N. A. Fluorescence of catecholamines and related compounds condensed with formaldehyde // J. histochem. cytochem. - 1962. - № 10. - P. 348-354.

10. Haskova V., Kaslik J., Richa J. et al. Simple method of circulating immune complex // Z. immun. forsch. - 1978. - Bd. 195. -P. 399-406.

11. Kaiser H. F. The Varimax criterion for analytic rotation in factor analysis // Psychometrika. - 1958. - № 23. - P. 187-200.

12. Lopez-Revuelta A., Sanchez-Gallego J. I., Hernandez-Hernandez A. et al. Membrane cholesterol contents influence the protective effects of quercetin and rutin in erythrocytes damaged by oxidative stress // Chem. biol. interact. - 2006. - № 15. - P. 79-91.

13. Manchini G., Carbonara A. O., Heremas J. F. Immunochemical quantitation of antigens by single radical immunodiffusion // Immunochemistry. - 1965. - V. 2. - P. 235-254.

14. Oberholzer A., Souza S. M., Tschoeke S. K. et al. Plasma cytokine measurements augment prognostic scores as indicators of outcome in patients with severe sepsis // Shock. - 2005. - № 6. -P. 488-493.

15. Pessaux P., Msika S., Atalla D. et al. Risk factors for postoperative infectious complications in noncolorectal abdominal surgery: a multivariate analysis based on a prospective multicenter study of 4718 patients // Arch. Surg. - 2003. - № 3. - P. 314-324.

16. Reith H. B., Rauchschwalbe S. K., Mittelkötter U. et al. IgM-enriched immunoglobulin (pentaglobin) positively influences the course of post-surgical intra-abdominal infections // Eur. J. med. res. - 2004. -№ 9 (10). - P. 479-484.

17. Rosenberger P. H., Ickovics J. R., Epel E. et al. Surgical stress-induced immune cell redistribution profiles predict short-term and longterm postsurgical recovery. A prospective study // J. Bone joint surg. am. - 2009. - № 12. - P. 2783-2794.

Поступила 17.06.2010

Г. О. СЕРКИНА1, Г. А. ПЕНЖОЯН2, Ю. М. ПЕРОВ1, В. Г. АБУШКЕВИЧ1

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОСЛЕРОДОВЫХ ОСЛОЖНЕНИЙ У ЖЕНЩИН, ПЕРЕНЕСШИХ ПРЕЭКЛАМПСИЮ, НА ОСНОВАНИИ ОЦЕНКИ РЕГУЛЯТОРНО-АДАПТИВНОГО СТАТУСА РОДИЛЬНИЦ

кафедра нормальной физиологии Кубанского государственного медицинского университета, Россия, 350063, г. Краснодар, ул. Седина, 4, тел. 268-55-02;

2кафедра акушерства и гинекологии факультета повышения квалификации и последипломной переподготовки специалистов Кубанского государственного медицинского университета, городская больница № 2,

Россия, 350012, г. Краснодар, ул. Красных партизан, 6/2