CC BY
43
Результаты анализа аттрактора ВСОЧ по клиническими и биохимическим показателям у беременных женщин 1-й возрастной группы
(15-19 лет)
Number of measures: 16 Number of Phase plane dimension m = 14 General asymmetry value rX = 21.383 Interval X1 = 2 Asymmetry rX1 = 0.0000 Interval X2 = 25 Asymmetry rX2 = 0.1400 Interval X3 = 8 Asymmetry rX3 = 0.2500 Interval X4 = 2 Asymmetry rX4 = 0.0000 Interval X5 = 1 Asymmetry rX5 = 0.5000 Interval X6 = 53 Asymmetry rX6 = 0.0283 Interval X7 = 11 Asymmetry rX7 = 0.0455 Interval X8 = 75 Asymmetry rX8 = 0.2733 Interval X9 = 7 Asymmetry rX9 = 0.0714 Interval X10 = 13 Asymmetry rX10 = 0.0385 Interval X11 = 44 Asymmetry rX11 = 0.0455 Interval X12 = 3 Asymmetry rX12 = 0.1667 Interval X13 = 17 Asymmetry rX13 = 0.2059 Interval X14 = 4 Asymmetry rX14 = 0.2500 General V value = 2.86E+0013
Итоговые значения (по всем координатам) показатели асимметрии (rX) и общий объём многомерного параллелепипеда V (General V value) дают представление о параметрах аттракторов ВСОЧ для этих 2-х групп данных. Из таблиц легко видеть существование различий межу значениями rX и V для этих двух групп. В частности, общий показатель асимметрии (расстояние в фазовом 14-ти мерном пространстве между статистическими и хаотическими центрами аттрактора) в 1-й возрастной группе rX = =21,383, в 3-й возрастной группе rX = 38,578, т.е. этот показатель выше на (38,578-21,383)х100 / 21,383 = 80,4%.
Одновременно общий объем параллелепипеда, внутри которого находится аттрактор движения ВСОЧ, различен в этих двух возрастных группах: для женщин 1-й возрастной группы он меньше (V1 = 2.86хЕ+13) сравнительно со значениями 2-й возрастной группы, (V3 = 4.54Е+13). В 3-й возрастной группе этот показатель выше почти в 2 раза. Это свидетельствует о том, что у беременных женщин старше 31 года имеется значительный разброс в значениях аттракторов ВСОЧ, что можно связать со всем статусом парасимпатических и других влияний на регуляторные системы организма. У женщин старшего возраста более значительный интервал изменений координаты Х8 (141 против 75) и Х10 (общий белок). Большие значения Vаттрактора соответствуют значительным отклонениям от области «мягкой» патологии и ведут к тяжелым осложнениям и угрозе жизни.
Литература
1. Еськов В.М. Компартментно-кластерный подход в исследованиях биологических динамических систем (БДС). Монография..— Самара, 2003.- 198с.
2. Еськов В.М. и др. Экологические факторы Ханты-Мансийского автономного округа: Ч. 2.- Самара: Офорт, 2004.- 172с.
3. Еськов В.М. и др. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Ч.4.- Тула: Изд-во ТулГУ .2003.-203с.
4. Кустаров В.Н., Линде В.А. Гестоз.- СПб, 2000.- 57 с.
5. Зильбер А.П. , Шифман ЕМ. Дебют гестоза: артериолоспазм
или артериодилатация // Междун. мед.обзоры.- 1994.
6. Брагинский М.И. и др.// Сибирский мед. ж.- 2006.- №6.- С.29-32.
THE USE OF METHOD OF CHAOS THEORY FOR THE COMPARISION OF ATTRCTOR’S PARAMETRS IN PREGNANCY WOMEN WITH HESTOSIS IN CONDITIONS OF NORTH OF R.F.
V.M. ES’KOV, R.N. ZHIVOGLYAD, S.M. CHANTURIA, T.N. SHIPILOVA,
H.V. SURVILLO, K.A. KHADARTSEVA
Summary
The new calculation method of attractors parameters of human organism stage vector presented. It proved that in women with hesto-sis pathology has different values of attractors and asymmetry coefficient rX
Key words: attractors parameters, hestosis pathology
УДК 612-083
НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНЫЙ СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАСШИРЕННОЙ ИММУНОГРАММЫ У БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ
ДИАБЕТОМ 2 ТИПА С РАЗЛИЧНЫМИ КЛИНИЧЕСКИМИ ВАРИАНТАМИ ТЕЧЕНИЯ
И.Ю. ДОБРЫНИНА*
Современная диабетология - это одна из наиболее развивающихся отраслей медицины, которая базируется на достижениях фундаментальных наук (клинической кибернетики, биотехнологии, иммунологии) и органично связана со смежными клиническими дисциплинами. Количественная и качественная идентификация закономерностей дизадаптивных метаболических нарушений в патогенезе хронических сосудистых осложнений у больных СД-2 с различными клиническими вариантами течения является чрезвычайно актуальной в аспекте динамики поведения вектора состояния организма (ВСОЧ). Человеческий организм как открытая самоуправляющая система построена по иерархическому принципу, в то же время она представлена многими миллиардами работающих с определенной степенью автономности клеток, сравнимых по сложности с суперкомпьютерами.
Эти клетки кооперируются в функциональные системы, управляющие сложнейшими физико-химическими кооперативными процессами. Все функциональные системы относятся к биологически динамическим системам, которые имеют компар-тментно-кластерную организацию [5]. При этом клетки - компар-тменты - интегрируются в надклеточные компартменты (органы, системы органов). Все системы компартментно организованных структур иерархически организованы. Эти системы можно назвать кластерами, а организм - кластерной иерархической системой [4]. Общим подходом к изучению сложноорганизованных систем является кластерная теория биологически динамических систем. Особый интерес представляет анализ показателей кластеров расширенной иммунограммы у больных СД-2 с различными клиническими вариантами течения в рамках новых нейрокомпь-ютинговых исследований. Используемый метод позволяет выполнить идентификацию значимости каждого из анализируемых диагностических признаков (параметров порядка расширенной иммунограммы) путем сравнения различных выборок. Кибернетические методы на базе теории хаоса и синергетики с использованием нейро-ЭВМ обеспечивают компартментную и кластерную дифференцировку динамических признаков, идентификацию их значимости (ранжирование весов), диагностическую ценность наиболее важных из них с учетом эндемии, что позволяет использовать индивидуальный подход при диагностике клинических вариантов формирования патологии [4-6].
Системный анализ подразумевает выделение отдельных качеств и свойств изучаемого объекта. Принятие управляющего решения сопряжено с необходимостью целостного системного представления об объекте исследования. Оперируя множеством переменных, описывающих кинетику исследуемого объекта, следует выделять такое множество переменных, которые в зависимости от их набора будут соответствовать определенным руслам, в которых функционирует система, а при попадании в область джокеров нужно уметь обоснованно применять внешние управляющие воздействия. Нейросетевые технологии позволяют решать задачи системного синтеза, который использует данные системного анализа для выделения малого числа параметров, определяющего динамику поведения ВСОЧ и вектор развития системы, взаимосвязи между этими параметрами. Системный синтез позволяет анализировать аспекты самоорганизации системы в пространстве возможностей, признаков и степеней свободы. Системный синтез обеспечивает оптимальное построение баз знаний в целях самоорганизации этих знаний и навыков [3, 6].
Цель работы - сравнительный анализ показателей расширенной иммунограммы у больных СД-2 с целью идентификации клинических вариантов заболевания путем ранжирования диагностических признаков (параметров порядка) и выделения оптимального множества параметров порядка (русел) посредством решения задач минимизации, достаточных для решения задач классификации исследуемых выборок.
Сургутский госуниверситет, 628400, г. Сургут, ул. Энергетиков 14, лаборатория биокибернетики и биофизики сложных систем, тел. 8 (3462) 524713, e-mail: [email protected]
Материалы и методы исследования. Для идентификации параметров порядка ВСОЧ больных с СД-2 были применены нейросетевые методики (в частности, нейросеть «Мультинейрон 2,0»). Нейросети обеспечивали ранжирование параметров кластера расширенной иммунограммы больных СД-2 в стадии компенсации, субкомпенсации и декомпенсации и позволяли минимизировать их число путем отбрасывания малозначащих признаков (решение задач минимизации). Основой работы самообучающихся нейропрограмм является искусственная нейронная сеть, состоящая из совокупности нейронов - элементов, взаимосвязанных между собой определенным образом. Межнейронные связи задаются программно [2]. Функционирование нейрона в нейрокомпьютере или нейропрограмме сопоставимо с работой биологического нейрона и при каждой новой настройке (т.н. дообучении при введении новых параметров порядка) это позволяет получать другие параметры (веса связей, например). Нейросете-вые технологии позволяют решать задачи классификации, оптимизации и прогнозирования.
В настоящем исследовании использовалась выборка из 90 больных СД-2 типа (мужчин, женщин) в возрасте 58,19±0,81лет и стаже заболевания 8,25±0,42 лет: из них 27 мужчин в возрасте 57,04±2,72 года и среднем стаже заболевания 7,44±0,88 года и 63 женщины в возрасте 56,95±1,31 лет и среднем стаже заболевания 8,44±0,52 года. Все больные были распределены по 3-м группам: суб-, де- и компенсации согласно критериям компенсации углеводного обмена при сахарном диабете, обозначенным в федеральной целевой программе «Сахарный диабет» [3]. В I группу были включены больные СД-2 в стадии компенсации с уровнем НвА1с -5,42±0,11%, что выше показателей здоровых (4,82±0,07%, Р1<0,001); во II группу были отнесены больные СД-2 в стадии субкомпенсации с уровнем НвА^ - 7,29±0,06%, что выше показателей I группы (Р2<0,001); в III группу включены пациенты с СД-2 в стадии декомпенсации с уровнем НвА1с - 9,91±0,25%, что выше показателей I и II группы (соответственно Р3<0,001, Р4<0,001). Группа контроля представлена группой условно здоровых лиц. С целью компенсации углеводного обмена пациенты принимали ПСП (гликлазид 30-120 мг/сут., метформин 500-2500 мг/сут.). В работе использована классификация сахарного диабета, разработанная Комитетом экспертов ВОЗ (1999 г.) [1].
Предварительно проводились гематологические и биохимические методы исследования: исследовали показатели периферической крови: количество форменных элементов, лейкоцитарную формулу, СОЭ. Капиллярную кровь брали из пальца по общепринятой методике утром натощак в пробирки «Microwette» (Германия) объемом 1 мл, содержащих стандартное количество антикоагулянта, и капилляр Панченкова для определения СОЭ. Непосредственно после взятия крови проводили ее анализ на гематологическом анализаторе «Bekman-Coulte» (фирма «Bek-man-Coulter» США). Кровь для определения биохимических показателей забирали утром натощак из локтевой вены и центрифугировали 10 минут при 3000 об/мин. После центрифугирования сразу же отделяли сыворотку от эритроцитов. Показатели иммунологического статуса: исследования популяций лимфоцитов проведено на проточном цитофлюорометре фирмы «Bekman-Coulte» (процентное содержание Т- и В-лимфоцитов, соотношение Т-хелперы/Т-супрессоры методом проточной цитометрии с использованием моноклональных антител к рецепторам CD3, CD4, CD8, CD20,); сывороточные иммуноглобулины (JgA, JgG, JgM) - методом одномерной радиальной иммунодиффузии в агаровом геле по J.Manchini с соавт. (1965). Дополнительные тесты для оценки противовоспалительной функции моноцитов и макрофагов: «Свободные» формы человеческого цитокина фактора интерлейкина IL-б - имунно-ферментным методом с использованием реагентов «Human IL-6» фирмы «CYTELISA» CYTIIMMUNE sciences inc. (CYTELISA™IL-6 - сэндвичевый метод ИФА); «свободные» формы человеческого цитокина фактора интерлейкина IL-8 - имунно-ферментным методом с использованием реагентов «Human IL-8» фирмы «CYTELISA» CYTIIMMUNE sciences inc. (CYTELISA™IL-8 - сэндвичевый метод ИФА); «свободные» формы человеческого цитокина фактора интерлейкина TNF а - иммуноферментным методом с использованием реагентов «Human TNF а» фирмы «CYTELISA» CYTIIMMUNE sciences inc. (CYTELISA™TNFa - сэндвичевый метод ИФА). Специальные исследования по теме проводились в КДО Учреждения ХМАО Югры Сургутская ОКБ.
Результаты. Репрезентативные обучающие выборки были представлены 4-мя группами наблюдаемых: I группа - больные СД-2 в стадии компенсации, II группа - больные СД-2 в стадии субкомпенсации, III группа - больные СД-2 в стадии субкомпенсации и группа условно здоровых лиц (в каждой группе по 30 человек). Для этих 4-х групп была поставлена задача идентификации на основе исследуемых параметров порядка расширенной иммунограммы клинических вариантов СД-2 (рис 1-3).
находящие ВСОЧ
Рис. 1. Результаты ранжирования 20-ти клинико-лабораторных признаков расширенной иммунограммы (компонент xl ВСОЧ) при использовании нейро-ЭВМ с целью сравнения параметров порядка условно здоровых лиц и больных СД-2 в стадии компенсации (I группа)
Компоненты xi параметров иммунограммы, определяющие ВСОЧ
Рис. 2. Результаты ранжирования с целью сравнения параметров порядка условно здоровых лиц и больных СД-2 в стадии субкомпенсации (II группа)
Компоненты xi параметров иммунограммы, определяющие ВСОЧ
Рис. 3. Результаты ранжирования с целью сравнения параметров порядка условно здоровых лиц и больных СД-2 в стадии декомпенсации (III группа)
Здесь (для всех представленных рисунков) под символами (Х1 ... Х20) понимаются следующие показатели параметров порядка х{.
Х1 - ^ A (г/л) ; Х2 - ^ G (г/л); Х3 - ^ M (г/л); Х4 - общ. кол-во лейкоцитов (1х109/л); Х5 - общ. кол-во лимфоцитов (%); Хб - общ. кол-во лимфоцитов абс. (1х109/л); Х7 - Т-лимфоциты (С03, %); Х8 - Т-лимфоциты (С03) абс.(1х109 /л); Х9 - Т-хелперы (СD4, %); Х10 - Т-хелперы (04) абс. (1 х 109 / л); Хп - Т-супрессоры (СD8, %); Х12 - Т-супрессоры (С08) абс.(1х109 / л); Хп- С04/С08; Хи -5-лимфоциты (СЭ20, %); Х15 - 5-лимфоциты (СЭ20) абс. (1 х 109 / л); Х16 - Л/Т-л индекс; Х17 - ЦИК (МЕ/мл);
Xi8 - интерлейкин-6 (IL-6, пг/мл); X19 - интерлейкин-8 (IL-8, пг/мл); X20 - фактор некроза опухолей (TNFa, пг/мл).
Сравнение всех 3-х представленных графиков выявило существенное различие весовых коэффициентов (значимости) исследуемых параметров порядка расширенной иммунограммы (компонентов Xi вектора состояния больных СД) для всех 3-х клинических вариантов течения СД-2 в сравнении с условно здоровыми лицами. Особую значимость в диагностике различий между выборками (рис. 1) больных СД-2 в стадии компенсации и условно здоровых лиц представляют такие показатели анализируемых параметров порядка: Л/Т-л индекс (Xi6), фактор некроза опухолей - TNFa (X20) и абсолютное содержание Т-лимфоцитов
- CD3 (X8). Именно эти 3 основных показателя, а также интерлейкин-8 - IL-8 (X19 ) обеспечивают диагностику существенных различий между группой условно здоровых лиц и больными СД-2 в стадии компенсации углеводного обмена. Важно подчеркнуть именно для данного случая сравнительного анализа расширенной иммунограммы выделение признаков, имеющих наименьшее значение при идентификации выявляемых различий. В частности, показатели относительное содержание Т-лимфоцитов - CD3 (X7) и соотношение CD4/CD8 (X13); практически не играли существенной роли в диагностике различий этих между больными СД-2 в стадии компенсации (I группа) и условно здоровыми лицами. Однако результаты ранжирования 20 клинико-лабораторных признаков расширенной иммунограммы демонстрируют диагностическую ценность параметров порядка X7 (Т-лимфоциты -CD3) и X13 (CD4/CD8) для диагностики различий между группой контроля и больных СД-2 в стадии субкомпенсации (II группа) (рис.2). Следует отметить диаграммы значимости на рис. 2 и 3, которые имеют сравнительно малое число параметров диагностическая значимость которых составляет 0,1 и меньше. На рис.2. таких признаков всего 3: Ig A (X1), Ig G (X2 ), относительное содержание Т-супрессоров - CD8 (X11 ), а на рис 3. - Ig A (X1), Ig G (X2), абсолютное содержание Т-супрессоров - CD8(X^).
Сравнительный анализ ранжирования 20-ти клиниколабораторных признаков расширенной иммунограммы больных СД-2 в стадии субкомпенсации (II группа) в сравнении с группой контроля (рис.2) демонстрируют существенную диагностическую значимость следующих параметров порядка: Л/Т-л индекса (Х16), Ig M (X3), абсолютного содержания Т-лимфоцитов - CD3 (Х8). Для идентификации различий между выборкой больных СД-2 в стадии декомпенсации (III группа) в сравнении с группой контроля (рис.3) наиболее существенную диагностическую значимость имеет сравнительный анализ абсолютного содержания Т-лимфоцитов - CD3 (Х8) и общего относительного содержания количества лимфоцитов (X5). Системный анализ показателей расширенной иммунограммы во всех 4-х исследуемых выборках выявил существенную диагностическую значимость компонента TNFa (Х20), что, возможно, может характеризовать эндемичную специфику изучаемых клинических вариантов течения СД-2.
Целью следующего этапа исследования был сравнительный анализ параметров расширенной иммунограммы с целью внутривидовой нозологической идентификации различий нарушений иммунологического статуса при 3-х клинических вариантах СД-2: компенсации, субкомпенсации и декомпенсации углеводного обмена (рис. 4-6).
Компоненты X параметров иммунограммы, определяющие ВСОЧ
Рис. 5. Результаты ранжирования с целью сравнения параметров порядка больных СД-2 в стадии компенсации (I группа) и больных СД-2 в стадии декомпенсации (III группа)
Компоненты X параметров иммунограммы,
Определяющие ВСОЧ
Рис. б. Результаты ранжирования с целью сравнения параметров порядка больных СД-2 в стадии субкомпенсации (II группа) и больных СД-2 в стадии декомпенсации (III группа)
Как видно из рис. 4 существенную значимость для внутривидовой нозологической идентификации различий нарушений иммунологического статуса у больных СД-2 в стадии компенсации и субкомпенсации углеводного обмена имеют такие параметры порядка: Л/Т-л индекс (Х16), относительное содержание Т-хелперов - С04 (Х9), общее абсолютное число лимфоцитов (Хб); относительное содержание Т-лимфоцитов - СЭ3 (Х7). При сравнительном анализе параметров порядка больных СД-2 в стадии компенсации (I группа) и декомпенсации (III группа) углеводного обмена (рис. 5) выявлена диагностическая значимость относительного содержания Т-хелперов - С04 (Х9) и ЦИК (Х17). Сравнительный анализ параметров порядка (рис. 6) показал диагностическую значимость абсолютного содержания Т-супрессоров -С08 (Х9) для внутривидовой нозологической идентификации различий нарушений иммуностатуса у больных СД-2 в стадии субкомпенсации (II группа) и декомпенсации (III группа).
Следующий этап нашего исследования состоял в решении задачи минимизации компонент х^ВСОЧ расширенной иммунограммы, которые являются определяющими как в диагностике (разделении по классам) больных СД-2 и условно здоровых лиц, так и в дифференциации клинических вариантов СД-2. Таким образом, 3-й этап исследования, базирующийся на предыдущих 2-х (сравнительный анализ ранжирования клинико-лабораторных признаков расширенной иммунограммы в 4-х репрезентативных выборках), представлял собой решение задачи системного синтеза, то есть выделении для данной диагностической задачи собственно параметров порядка, которые определяют характеристику как клинических вариантов заболевания, так идентификацию между собой 4-х групп. В нейросети удалены признаки, уровень значимости которых ниже 0,2. Обучение и тестирование прошли успешно. Диаграмма перераспределения значимости между признаками представлена на рис. 7.
0,8-,
2 0,6-
I______L
JÜUÜ
Компоненты xi параметров иммунограммы, определяющие ВСОЧ
компоненты xi параметров иммунограммы, определяющие ВСОЧ
Рис. 4. Результаты ранжированияс целью сравнения параметров порядка больных СД-2 в стадии компенсации (I группа) и больных СД-2 в стадии субкомпенсации (II группа)
Рис. 7. Решение задачи минимизации с целью выделения параметров порядка достаточных для идентификации 4-х репрезентативных выборок: условно здоровых лиц (группа контроля), больных СД-2 в стадии компенсации (I группа), субкомпенсации (II группа) и декомпенсации (III группа)
Как видно из представленных данных (рис. 7), даже без координат ВСОЧ Х2, X3, X4, X10, Х11, Х12, Х 17 нейросеть обучается и предоставляет возможность решения задачи формализации процедуры идентификации параметров порядка и русел. Оставшиеся координаты ВСОЧ (с весами >0,2): Ig A (X1), общ. относительное кол-во лимфоцитов (X5), относительное содержание Т-лимфоцитов - CD3 (X7), абсолютное содержание Т-лимфоцитов -CD3 (X8), относительное содержание Т-хелперов - CD4 (X9), CD4/CD8 (X13), относительное содержание В-лимфоцитов - CD20 (X14), абсолютное содержание В-лимфоцитов - CD20 (X15), Л/Т-л индекс (Xus), интерлейкин-6 - IL-6 (X18), интерлейкин-8 - IL-8 (X19), фактор некроза опухолей - TNFa (X20) можно считать параметрами порядка, которые позволяют выполнять как внутривидовую (клинических форм нозологии, в нашем исследовании клинические варианты СД-2 в зависимости от степени компенсации углеводного обмена), так и межвидовую нозологическую идентификацию (между группой условно здоровых лиц и больных СД-2 с различными клиническими вариантами течения).
Вывод. Применение диагностических комплексов (экспертных систем), использующих нейросетевые технологии, позволяет решать задачи системного синтеза у больных СД-2 с различными клиническими вариантами течения, базирующегося на данных системного анализа для выделения параметров порядка, определяющего вектор развития системы, и взаимосвязи между этими параметрами (русла), что в итоге обеспечивает внутри- и межвидовую нозологическую идентификацию.
Литература
1. Дедов И.И. и др. Федеральная целевая программа «Сахарный диабет»: Метод. рекоменд.- М.: Медиа Сфера, 2002.
2. Еськов В.М. Введение в компартментную теорию респираторных сетей:. Монография.- М.: Наука, 1994.- С. 156.
3. Еськов В.М.. // ВНМТ.- 2006 - Т. XIII, №3 - С. 14.
4. Хадарцев А.А. и др. Информационные технологии в медицине: Монография.- Тула, 2006.- 272 с.
5. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине.- Ч VI. / Под ред. А.А. Хадарцева и В.М. Еськова.- Самара: Офорт (гриф. РАН), 2005.- 157 с.
6. Синергетика и интегративная медицина.- Т. V) Теория и практика восстановительной медицины: Монография / Хадарцев А. А. и др.- Тула: ООО РИФ «ИНФРА» - М., 2006.- 264 с.
NEUROCOMPUTING SYSTEM ANALYSIES OF IMMUNOGRAMS PATIENTS PARAMETERS WITH DIABETES MELITUS OF SECOND TYPE WITH DIFFERENT CLINICAL VARIANTS OF DISEASES
I.Y.DOBRININA
Summary
The usefulness of neurocomputing method for identification of parameters of human organism stage vector (HOSV) was presented. Lt is evident that neurocomputing procedure provides identification of orders parameters HOSV for different types of diabetes mellitus of 2nd type.
Key words: system synthesis, diabetes mellitus
УДК 616.379-008.64
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ УГЛЕВОДНОЛИПИДНОГО ОБМЕНА БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 2 ТИПА С ПОЗИЦИЙ АТТРАКТОРОВ В ФАЗОВОМ ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ
И.Ю. ДОБРЫНИНА*
Введение. Механизмы развития инсулинорезистентности при сахарном диабете 2 типа (СД-2) гетерогенны и находятся в стадии интенсивного изучения. Инсулинорезистентность и секреторная дисфункция р-клеток в аспекте метаболического синдрома (МС) приводит к кульминации двух одномоментно проте-
Сургутский госуниверситет, 628400, г. Сургут, ул. Энергетиков 14, лаборатория биокибернетики и биофизики сложных систем, , 8 (3462) 524713, e-mail: [email protected]
кающих процессов: снижение саногенного потенциала вследствие генетически обусловленных факторов, и трансформацию изначально синтоксических (тонических) саногенных реакций в кататоксические (фазические) звенья патогенеза инсулинрези-стентного варианта патогенеза СД-2, который тесно связан с повышением целого ряда факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний (синдром X). Абдоминальный висцеральный жир -специфический фактор риска МС - признается многими исследователями не только как относительно инертное, статическое энергетическое депо, а активный эндокринный и паракринный орган [3-4]. Избыточное накопление абдоминального висцерального жира при висцеральной форме ожирения синергично с феноменом глюкозотоксичности, усугубляет выраженность инсулинорезистентности [5]
В настоящей работе представлены данные, полученные с помощью разработанных алгоритмов идентификации параметров аттракторов состояний больных СД-2 в фазовом пространстве состояний, с целью как нозологической идентификации, так и варианта клинического течения заболевания
Материалы и методы исследования. Обследовано 90 больных СД-2 типа (мужчин, женщин) в возрасте 58,19±0,81лет и стаже заболевания 8,25±0,42 лет: из них 27 мужчин в возрасте 57,04±2,72 года и среднем стаже заболевания 7,44±0,88 года; и 63 женщины в возрасте 56,95±1,31 лет и среднем стаже заболевания 8,44±0,52 года. Все больные были распределены по 3 группам: суб-, де- и компенсации, по критериям компенсации углеводного обмена при СД-2, обозначенным в федеральной целевой программе «Сахарный диабет» [1]. В I группу были включены больные СД-2 в стадии компенсации с уровнем НвА1с- 5,42±0,11 %; что достоверно выше показателей здоровых (4,82±0,07 %, Р1<0,001); во II группу - больные СД-2 в стадии субкомпенсации с уровнем HeAic - 7,29±0,06 %, что достоверно выше показателей I группы (Р2<0,001); в III группу- в стадии декомпенсации с уровнем HeAic - 9,91 ±0,25 %, что выше показателей I и II группы (соответственно Р3<0,001, Р4<0,001). Группа контроля представлена группой условно здоровых лиц. Для компенсации углеводного обмена пациенты принимали гликлазид 30-120 мг/сут., метформин 500-2500 мг/сут. В работе использована классификация СД, разработанная Комитетом экспертов ВОЗ (1999г) [1];
Специальные исследования по теме проводились в КДО учреждения ХМАО Югры Сургутская ОКБ: гликозилированный гемоглобин определялся методом ионно-обменной хроматографии фирмы «Био-Рад» (Австрия); С-пептид - методом ИФА (реагенты фирмы «.Human» на анализаторе «.Multiscan Ascent» (Финляндия); липидограмма: общий холестерин (ХСобщ.), липо-протеиды высокой плотности (ЛПВП), липопротеиды низкой плотности (ЛПНП), фосфолипиды (ФЛ) - энзиматическим методом на автомате CLINLINE-150 наборами фирмы «BIO -MERIEUX», триглицериды (ТГЛ) - энзиматическим методом на автомате CLINLINE-150 реагентами «Triglucerides» фирмы «EKO - MED — POL»; аполипопротеиды А1 и аполипопротеиды В
- реагенты фирмы «Ля Рош» на биохимическом анализаторе «Hitachi-917». Коэффициент инсулинорезистентности (Кир) по L. Barclay (2003.г) Холестериновый коэффициент атерогенности (Кхс) рассчитывался по А.Н. Климову: Кхс = общий ХС-ЛПВП/ЛПВП. КХс .
Статистическая обработка данных по поведению вектора состояния организма человека (ВСОЧ) в m-мерном пространстве состояний для больных СД-2 с клиническими вариантами течения производилась с использованием оригинальной зарегистрированной программы: «Идентификация параметров аттракторов поведения вектора состояния биосистем в m-мерном фазовом пространстве», предназначенной для использования в научных исследованиях систем с хаотической организацией [2]. Программа позволяет представить и рассчитать в фазовом пространстве с выбранными фазовыми координатами параметры аттрактора состояния динамической системы. Исходные параметры (координаты в m-мерном пространстве) вводятся вручную или из текстового файла. Производится расчет координат граней, их длины и объема m-мерного параллелепипеда, ограничивающего аттрактор, хаотического и статистического центров, а также показатель асимметрии стохастического и хаотического центров. Имеется возможность проследить изменение фазовых характеристик во времени и скорость изменения состояний системы.
