CC BY
37
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ХРОНОСТРУКТУРЫ СЕЗОННЫХ РИТМОВ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ
С.М. ЧИБИСОВ, К.В. ШЕБЗУХОВ, С.А. ШАСТУН
Кафедра патологической физиологии РУДН. Москва, ] 17198, ул.Миклухо-Маклая, д. 8
Медицинский факультет
В настоящее время в медико-биологических исследованиях все большую актуальность приобретают многомерные статистические методы обработки данных. Одними да наиболее удобных, наглядных и интуитивно понятных являются методы кластерного анализа Они позволяют выявлять влияние внешних и внутренних факторов на состояние живой системы, понять механизмы их действия, структурировать экспериментальные данные, находя скрытые связи и закономерности. Производился ретроспективный анализ данных, полученных на 480 кроликах породы «шиншилла» массой 2,5-3,5 кг. Использование методов кластерного анализа позволило обнаружить сезонные изменения хроноструктуры связей между показателями сердечно-сосудистой системы и выявить основные функциональные группы, обеспечивающие адаптацию сердца в различные сезоны года.
Материалы и методы
Экспериментальные данные, обсуждаемые в работе, были получены на 480 интакт-ных кроликах-самцах породы «шиншилла» массой 2,5-3,5 кг. Исследования проводились сериями по 3 дня и были ориентированы по срокам астрономического календаря на дни весеннего и осеннего равноденствий, летнего и зимнего солнцестояния. У животных электроманометрически в центральном конце левой сонной артерии с помощью полиграфа «Мп^о§га1>82» регистрировалось систолическое (АРМАХ) и диастолическое (АРМГЫ) артериальное давление. В полостях левого и правого желудочков измерялось реальное внутрижелудочковое давление (УРЯЕАЬЬУ и УРЯЕАЬКУ соответственно). Затем вызывалась пятисекундная окклюзия аорты (для левого желудочка) и легочной артерии (для правого желудочка) и фиксировалось пиковое систолическое внутрижелудочковое давление в условиях практически изометрического сокращения камер сердца (УРМАХЬУ и УРМАХЛУ). С помощью метода микро-Аструп были получены показатели кислотно-основного состояния и газовый состав артериальной (АНВ, АРН, АРС02, АР02, АНСОЗ) и венозной (УНВ, УРН, УРС02, УР02, УНСОЗ) крови. Анализ и обработка проб осуществлялись на микроанализаторе ОР-215. Также были получены показатели активности лизосомных ферментов: неседиментируемая активность (ЫБА), доступная активность (ЕА) и общая активность (СА). На основе полученных данных вычислялась артериально-венозная разница (АУР02) и пульсовое давление (РР). У животных по общепринятым методикам производилось исследование кардиомиоцитов в трансмиссионном электронном микроскопе.
Необходимо заметить, что все животные в процессе эксперимента подвергались им-мобилизационному стрессу, связанному с условиями эксперимента. Несмотря на это в данных четко выявляются ритмические структуры.
Для проведения кластерного анализа данные по каждому параметру нормировались вычитанием среднего и делением на корень квадратный из дисперсии [2].
Если каждый объект описывается к признаками, то он может быть представлен как точка в ^-мерном пространстве, и сходство с другими объектами будет определяться как соответствующее расстояние. В нашем исследовании применялось евклидово расстояние, вычисляемое по формуле:
т
4г(£(ха-_а:д)2>1/2'
Аг=1
где с/# - расстояние между / и у объектами, Хц и - значения / переменной этих объектов.
По формуле вычислялась матрица расстояний между объектами. Дальнейший анализ проводился по методу Уорда. Данный метод предполагает, что на первом шаге каждый кластер состоит из одного объекта.
Таблица 1
Показатели сердечно-сосудистой системы в различные сезоны
Параметр \Сезон Весна Лето Осень Зима
АРМАХ, мм рт.ст. 149,14+14,91 137,06118,23 * 137,05116,28 * 148,68+15,85
АРМДО, мм рт.ст. 111,75±11,23 99,44117,48 * 103,47112,50 * 114,55113,74
РР, мм рт.ст. 37,40±8,60 37,62111,59 33,5817,68 34,1316,98
УРЯЕАЬЬУ, мм рт.ст. 116,81±22,25 * 135,66131,53 * 119,56133,57* 105,59129,76
УРМАХЬУ, мм рт.ст. 199,73+27,34 ♦ 206,01125,12 * 208,71126,53 * 182,31+34,09
УРЯЕАЬЯУ, мм рт.ст. 23,10+4,01 * 25,2615,29 * 22,2414,60 21,4014,28
УРМАХЛУ, мм рт.ст. 43,57+7,72 » 46,6618,88 * 40,3417,90 39,8817,28
АНВ, г % 11,03+1,52 12,7912,58 12,36+1,97 12,76+2,88
АРН 7,40±0,12 7,3810,08 7,40+0,07 7,4410,07
АРС02, мм рт.ст. 29,64+4,33 34,79+6,18 36,9515,70 29,3813,71
АР02, мм рт.ст. 85,10110,51 90,09119,87 87,97+9,15 83,01+12,98
АНСОЗ, мм рт.ст. 18,68±3,84 20,1414,13 22,5814,49 20,11+3,33
УНВ, г % 11,03±1,55 12,8511,82 11,8811,96 12,9212,62
УРН 7,40±0,10 7,38+0,07 7,3910,07 7,4310,06
УРС02, мм рт.ст. 31,55±4,13 36,1615,32 38,8816,15 30,5313,75
УР02, мм рт.ст. 49,7218,16 61,11119,27 48,7115,68 46,76110,79
УНСОЗ, мм рт.ст. 19,3813,65 21,0513,87 23,1714,54 20,1613,28
АУР02, мм рт.ст. 35,13114,09 28,99111,59 39,26+9,68 36,25116,04
СА 5,8211,63 4,9711,81 4,7612,18 8,54+1,65
№А 2,9010,91 2,1710,76 1,3910,57 2,24+0,50
ЕА 3,1110,74 2,4510,90 1,5210,56 2,4410,55
Примечания: для параметров сократительной функции сердца определена достоверность различия в сравнении со значениями этих переменных в зимний сезон (* - при Р<0,01).
Первоначально объединяются два ближайших кластера. Для них определяются средние значения каждого признака и рассчитывается сумма квадратов отклонений Ук\
т.
ы >1
где к - номер кластера, i - номер объекта, у - номер признака, р - количество признаков, характеризующих данный объект, щ - количество объектов в к-м кластере.
В дальнейшем на каждом шаге работы алгоритма объединяются те объекты или кластеры, которые дают наименьшее приращение величины Ук. Метод Уорда приводит к образованию гиперсферических кластеров приблизительно равных размеров с минимальной внутрикластерной вариацией. В итоге все объекты оказываются объединенными в один кластер.
Наиболее наглядно результат работы метода Уорда (как и других агломеративных методов) демонстрируется с помощью горизонтальной дендрограммы (древовидной диаграммы), на которой указываются названия или номера объектов и расстояние, на котором произошло объединение в каждом кластере. Увеличение расстояния ослабляет критерий оценки, связывая в кластеры все большее количество объектов, в итоге образуя один кластер.
Результаты анализа
АРМАХ
АРМ1М
УИ*ЕАИ.У
УРМАЯУ
ЧРГ&А1М
УРКАХЯУ
Рис. 1.
Дендрофаммы кластеризации показателей сердечно-сосудистой системы
в различные сезоны.
*Л»пГ* тИЛоа
ужедиу
УРЯЕАШУ
АНСОЭ
АРСО*
я*
VPWA1.LV УРЯеАЬЯУ АРС02 АУРО2 ЕА
13-
12 и 1в И Цпквов ОМапс*
22 И Я
АРС02 ' Анета -УРН£АЦ.У -УРЯ£Л1ЯУ -ЕА -
Рис. 2.
Дендрограммы кластеризации выборочных показателей сердечно-сосудистой системы
в различные сезоны.
Таблица 2
Последовательность объединения кластеров в различные сезоны (выборочные показатели)
асстояние Сезон вязи
Весна
8,24 АРН АНСОЗ
11,75 УРЯЕАІАУ УРЯЕАЬЯУ
12,92 АРН АНСОЗ АРС02
14,11 АУР02 ЕА
14,27 УРЯЕАІХУ УРЯЕАЬЯУ АНВ
15,24 РР VPREA1.LV УРЯЕАЬЯУ АНВ
18,74 РР УРЯЕАІХУ УРЯЕАЬЯУ АНВ АУР02 ЕА
24,05 РР УРЯЕАІХУ УРЯЕАЬЯУ АНВ АУР02 ЕА АРН АНСОЗ АРС02
Лето
9,22 АРН НСОЗ
11,21 УРЯЕАІХУ РЯЕАЬЯУ
13,69 АНВ PH АНСОЗ
14,29 АУР02 А
15,08 РР РЯЕАІХУ УРЯЕАЬЯУ
15,96 РР РЯЕАІХУ УРЯЕАЬЯУ АРС02
18,40 РР РЯЕАІХУ УРЯЕАЬЯУ АРС02 АУР02 ЕА ЕА
20,75 РР РЯЕАІХУ УРЯЕАЬЯУ АРС02 АУР02 ЕА АНВ АРН АНСОЗ
Осень
8,44 АРС02 АНСОЗ
8,69 УРЯЕАІХУ УРЯЕАЬЯУ
13,44 РР АНВ
13,58 АРН АРС02 НСОЗ
15,71 РР АНВ УР02
17,06 УРЯЕАІХУ УРЯЕАЬЯУ ЕА
18,05 РР АНВ УР02 АРН РС02 НСОЗ
20,13 РР АНВ УР02 АРН РС02 НСОЗ УРЯЕАІХУ \ /РЯЕАЬЯУ ЕА
Зима
7,87 АРН АНСОЗ
11,07 УРЯЕАІХУ УРЯЕАЬЯУ
13,80 РР АНВ
14,72 АРН АНСОЗ АРС02
14,86 РР АНВ УРЯЕАЬЬУ УРЯЕАЬЯУ
15,48 АУР02 ЕА
18,09 РР АНВ УРЯЕАЬЬУ УРЯЕАЬЯУ УР02 ЕА
21,45 РР АНВ УРЯЕАЬЬУ УРЯЕАЬЯУ УР02 ЕА АРН НСОЗ РС02
С.М.Чибисов, К.В.Шебзухов, САДЦастун Кластерный анализ хроноструктуры сезонных ритмов. 25
&
Обсуждение результатов
Для объяснения полученных данных, в первую очередь, необходимо выделить основные структурные элементы. Анализ распределения показателей в различные сезоны указывает на активную роль параметров метаболического пула в формировании структуры взаимосвязей. В первую очередь это АУР02, как показатель активности метаболических реакций, и показатели лизосомальной активности, характеризующие энергетические процессы в клетках [5]. Вторую группу составляют, собственно, показатели сократительной функции сердца. Показатели гемоглобина, выполняющего транспортную функцию, и кислотно-основного состояния играющие на данном этапе второстепенную роль можно считать вспомогательными. Наибольший интерес представляет взаимодействие первых двух групп параметров, т.к. по нему можно судить о напряженности во всей системе. Наиболее четко кластеры структурированы в зимний сезон, когда плотно сформированы кластеры первого порядка АРН-АНСОЗ; УРЯЕАЬЬУ-УРЯЕАЬКУ; РР-АНВ; АУР02-ЕА (таблица 2). Второй порядок кластеров представлен показателями сердечно-сосудистой системы и гемоглобина, к которым впоследствии присоединяется кластер АУР02 и ЕА. Плотная группировка АУР02 и показателей сократительной функции сердца являются маркером напряженного состояния системы, когда адаптация к климатически неблагоприятному сезону (зиме) переводится на наиболее оптимальный режим энергетического обеспечения клеток, отключая «лишние» реакции. В зимний период показатели сократительной функции сердца имеют достоверное (р<0,01) отличие от значений в другие периоды (таблица 1).
Анализ состояния кардиомиоцитов животных «зимней» группы показал, что их состояние можно оценить, как состояние «пищевой» гиперфункции.
Зимой наблюдается самое большое количество первичных и вторичных лизосом. Вторичные лизосомы в подавляющем большинстве заполнены каплями липофусцина, который иногда замещает весь матрикс органелл. В зимний сезон отмечено самое большое количество исчерченных и гомогенных липидных включений, состав которых динамически изменялся в течение суток. Закономерно то, что количество исчерченных липидов находится в обратно пропорциональной зависимости с наличием цитогранул гликогена, а гомогенные липиды сопутствуют увеличению гликогена в клетке.
Можно представить механизм энергетического баланса в зимний сезон следующим образом. Поскольку митохондрии в своем большинстве находятся в сохранном состоянии без явлений разрушения наружной мембраны и с параллельно расположенными кристами, накопление в миокарде фосфолипидов происходит вследствие усиленной селективной адсорбции сердечной мышцей свободных жирных кислот из циркулирующей крови. Этот акт обеспечивается энергией с использованием цитогранул гликогена, который расходуется и исчезает из клетки. По мере накопления и использования исчерченных липидных включений восстанавливается количество гликогена, который находится в миоците вместе с гомогенными липидами и продуктами метаболизма липидных включений первого типа.
В целом, гликогена в клетках сердца «зимней» группы животных меньше, чем в другие сезоны года, и он, видимо, выполняет второстепенную роль в энергообеспечении сократительной функции сердца. Основным энергосубстратом являются липидные включения, которые при перенасыщении могут привести к возникновению внутриклеточной жировой дистрофии. Вероятно, регулятором поступления липидных включений являются соединительнотканные муфты, встречающиеся практически на всех электро-нограммах и в любое время суток зимнего сезона.
Помимо того, в этот сезон наблюдается синхронизация работы левого и правого желудочков, что также свидетельствует о включении механизмов долговременной адаптации [3].
Напротив, в летний период связь АУР02 с показателями сократительной функции сердца ослабевает, АУР02 образует устойчивый кластер с показателями лизосомной активности. Система переходит в функционально менее напряженное состояние, когда
не требуется прямого взаимодействия метаболического аппарата и сократительной системы. Летом в процесс регуляции деятельности сердца включается механизм регуляции посредством участия С02.
Для кардиомиоцитов в летний сезон характерны явления умеренно выраженного межклеточного отека. Клеточные ядра содержат небольшое количество хроматина, который, в основном, расположен маргинально. Часто в ядрах имеется 2-3 ядрышка. Мембрана ядер инвагинирована. В миоцитах много лизосом различных типов. Для митохондрий характерно состояние умеренного набухания, их количество меньше, чем весной и зимой. Ярко выражен полиморфизм митохондрий. Часто встречаются вакуоли с большим количеством мелких митохондрий. Отмечаются явления вакуолизации и гомогенизации матрикса.
Кластерный анализ показателей состояния сердца весной и осенью демонстрирует их как переходные сезоны.
Выводы.
Кластерный анализ позволяет получить более полное представление о структуре связей между показателями сердечно-сосудистой системы и выделить основные информативные параметры, указывающие на степень нагрузки и адаптационную активность системы в разные сезоны. В первую очередь это касается показателей артериальновенозной разницы и активности ферментов лизосом.
Таким образом, кластерный анализ можно выделить, как метод прогностического характера при проведении экспериментальных исследований в хронопатофизиологии сердечно-сосудистой системы.
Литература.
1. Мандель ИД. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 239 с.
2. Дубров А.М., Мхитрян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 с.
3. Чибисов С.М., Овчинникова Л.К., Бреус Т.К. Биологические ритмы сердца и «внешний» стресс. - М.: Издательство Российского Университета, 1998. - 288 с.
4. Комаров Ф.И., Раппопорт С.И. Хронобиология и хрономедицина. - М.: Триада-Х, 2000 - 488 с.
5. Фролов В.А., Казанская Т.А., Дроздова Г.А., Билибин Д.П. Типовые реакции поврежденного сердца. - М.: ВИНИТИ, 1995.-332 с.
6. Агаджанян Н.А., Чеснокова С.А. Адаптивные реакции организма. Тексты лекций. - М.: УДН, 1984. - 52 с.
CLUSTER ANALYSIS OF SEASON RELATED STRUCTURE CHANGE OF CARDIOVASCULAR SYSTEM PARAMETERS
S.M. CHIBISOV, C.V. SHEBZUKHOV, S.A. SHASTUN
Department of Pathological Physiology, Russian Peoples’ Friendship University. Moscow, 117198, Miklukho-Maklaya st., 8, Medical faculty
Cluster analysis of the experimental data with 480 intact rabbits shows the significant season related structure modification of the cardiovascular system parameters. Arterio-venous difference in conjunction with activity of lyso-somes are the most indicative parameters describing metabolic activity caused by season change of the climatic condition. Cluster analysis is the most comprehensive statistical method for experiments in chronopathophisiology of cardiovascular system.
