Оптимизация оценки иммунного статуса человека на основе применения метода главных компонент Текст научной статьи по специальности «Фундаментальная медицина»

Медицинская Иммунология 2002, Т. 4, № I, стр 65-74 ©2002, СПбРОРААКИ

Оригинальные статьи

ОПТИМИЗАЦИЯ ОЦЕНКИ ИММУННОГО СТАТУСА ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ

Гельфгат Е.Л., Останин А.А.*, Черных Е.Р.*, Коненков В.И.

Лаборатория иммуногенетики, * лаборатория клеточной иммунотерапии, Институт клинической иммунологии СО РАМН, г. Новосибирск

Резюме. Целью настоящего исследования послужило изучение возможности и перспектив применения метода главных компонент (МГК) для оптимизации процесса интерпретации иммунограмм в норме и при патологии. Для построения многомерной матрицы типа “объекты-признаки” на первоначальном этапе обследовали 550 здоровых человек (“объекты”) с помощью унифицированного комплекса, включающего 15 лабораторных тестов (“признаки”). Использование МГК при математическом анализе корреляционных взаимосвязей между показателями иммунитета внутри полученного массива данных позволило выделить и ранжировать по степени значимости новые, системные факторы (главные компоненты, ГК), характеризующие особенности иммунной системы конкретного индивида в реальный момент времени. При изучении содержательной сути иммунных процессов, описываемых первыми пятью, наиболее важными главными компонентами, были привлечены дополнительные методы исследования. Установлено, что анализируемые ГК имеют достоверную ассоциированность с активацией иммуноком-петентных клеток, продукцией различных цитокинов, эффекторными реакциями клеточного и гуморального типа. На заключительном этапе работы была показана высокая диагностическая ценность ГК в распознавании иммунопатологических синдромов у больных с клиническими признаками вторичного иммунодефицита (п=81), аутоиммунными (п=136) и аллергическими (п=125) заболеваниями. Таким образом, использование МГК открывает новые перспективы в оценке иммунного статуса человека, поскольку данный подход делает доступной информацию

о ключевых иммунных процессах, что позволяет с высокой эффективностью (Q<0,0001) распознавать состояние нормы и основные типы иммунопатологических синдромов.

Ключевые слова: иммунитет, математическая модель, главные компоненты, популяционные исследования.

Gelfgat E.L., Ostanin A.A., Chernykh H.R., Konenkov V.I.

OPTIMIZATION OF THE HUMAN IMMUNE STATUS EVALUATION

BY USING OF THE PRINCIPAL COMPONENTS METHOD

Abstract. The novel approach to the analysis of immunological parameters in healthy people and patients with immunopathology has been tried: the principal component method (PCM). Firstly, the 550 healthy persons (“objects”) were examined by using the standard panel of 15 immunological tests (“signs”) and obtained data were presented as a multimeasuring “objects-signs” matrix. The multidementional analysis by PCM of the correlation between immune parameters inside matrix has allowed to determine and to classify the new, systemic factors (principal components, PC), which characterized the individual immunity features in the definite period of time. In order to evaluate in more details the immune processes described by first five, most significant PCs, the additional methods of research were applied. The principal components (PC I-V) were significantly associated with activation of immunocompetent cells, production of various cytokines, reactions of cellular and humoral immunity. In conclusion, the high diagnostic value of PCs in recognition of immunopathological syndromes in patients with clinical features of a secondary immunodeficiency (n=81),

____________________________________________ autoimmune (n=136) and allergic (n=125) diseases was

Адрес для переписки: shown. Thus, the PCM opens new prospects in analyzing

Гельфгат Евгений Львович of lhe human immune status, since this approach makes the

6300091, Новосибирск, ул. Ядринцевская 14, information about key immune processes easily available

Институт клинической иммунологии СО РАМН, anc^ allows to identify the normal state, as well the main

Тел.: 3832-28-50-84, факс 3832-22-70-28. tyPes of immunopathology with high efficiency (Q0.0001).

E-mail: ctlab@drbit.ru (Med.lmmunol, 2002, vol.4, N1,pp 65-74)

Введение

Непременным условием корректной интерпретации результатов исследования иммунного статуса в норме и при иатологии является его оценка с использованием комплекса разнообразных количественных и функциональных показателей. Число одновременно исследуемых показателей у каждого индивида обычно достаточно велико и, как правило, достигает 10-15 и более параметров. Таким образом, иммунного статус человека априорно характеризуется как мпогопризнаковая система. В то же время хорошо известны проблемы, возникающие при изучении любых многопризпа-ковых систем, в том числе и системы иммунитета [2, 15]. Они включают необходимость: 1) предварительного “сжатия” исходной информации, которая обычно “затемнена” и/или искажена разного рода отклонениями показателей, не имеющими прямого отношения к своеобразию изучаемого состояния; 2) выявления наиболее значимых многомерных корреляционных взаимосвязей между параметрами, характеризующими конкретный тип нормы или патологии; 3) обнаружения и количественной оценки интенсивности типовых факторов, ответственных за основные процессы, протекающие в системе. Ясно, что без специальной обработки иммунологических данных решение перечисленных проблем не представляется возможным, что существенно снижает ценность информации, содержащейся в иммуиограммах. Одним из наиболее эффективных средств изучения многопризнаковых систем является использование методов факторного анализа и прежде всего его наиболее универсальной разновидности, так называемого метода главных компонент (МГК) [1, 2]. Целыо настоящего исследования послужило изучение возможности и перспектив применения МГК для оптимизации процесса интерпретации иммунограмм в норме и при патологии.

Материалы и методы

Иммунологические исследования

Необходимым условием проведения анализа состояния иммунной системы методом главных компонент является предварительное исследование многомерной матрицы типа “объекты-признаки” [3, 4], содержащей данные об иммунном статусе репрезентативной выборки населения, обследованного с использованием фиксированного набора иммунологических тестов. С целыо построения такой матрицы на первом этапе обследовали 550 человек (“объекты”) из числа трудоспособного населения в возрасте от 14 до 65 лет. Оценку иммунного статуса проводили с помощью стапдарт-

пого и унифицированного комплекса, включающего 15 лабораторных тестов (“признаки”). При этом определяли следующие показатели: абсолютное количество лимфоцитов и моноцитов; относительное содержание субпонуляций CD3+, CD4+, СБ8^Т-лимфоцитов, С020+В-лимфоцитов, CD16+ NK-клеток, методом проточной цитометрии (FACS, Becton Dickinson) с использованием соответствующих моноклональных антител (“Сорбент”, Москва); величину иммунорегуляторного CD4/CD8 индекса; концентрацию в сыворотке крови IgG, IgM, IgA, изученных методом радиальной иммуподиффузии по Мапчини, а также уровень циркулирующих иммунных комплексов (ЦИК) с помощью нефелометрического метода; спонтанную и индуцированную зимозапом активность нейтрофилов в тесте восстановления нит-росипего гетразолия (НСТ-тесте) и вычисляли индекс активации нейтрофилов (стимулированный НСТ/спонташ1ЫЙ НСТ). Использованный комплекс лабораторных методов мало отличался от хорошо известных тестов первого уровня, выполнение которых рекомендуется в рамках трехэ-таппой схемы оценки иммунитета, предложенной Петровым Р.В. с соавт. в 1984-1985 гг. [10, 12].

Для более детальной интерпретации и объяснения содержательной сути иммунных процессов, описываемых главными компонентами, были привлечены дополнительные методы исследования. В общий массив данных, использованных для выполнения данного раздела работы, вошло свыше 2000 наблюдений. В этом случае у каждого обследуемого индивида, помимо оценки 15 фиксированных показателей иммунного статуса, определяли также и другие параметры, привлеченные нами для расшифровки выделенных ГК. Дополнительные методы исследования включали: оценку экспрессии маркеров активации (CD25, CD71, HLA-DR) на иммунокомпетентпых клетках (CD3+, CD4+, CD8+ Т-клетках, В-лимфоцитах и моноцитах); исследование продукции IL-2 и IL-4 методом электрохемшпоминесценции [18], продукции TNFa и IL-1 методом иммупоферментпого анализа (тест-системы НПО “Цитокии”, Санкт-Петербург), изучение воспалительной и супрессорной активности сывороточных факторов с использованием ранее описанных нами методов [8]; изучение активности иммупорегуляторпых лимфоцитов Т-супрессоров [13]; оценку эффекторных реакций клеточного типа, включая эффекторную активность Т-клеток в тесте ФГА-индуцированной ипгибиции миграции [7], NK-клеток но уровню естественной цитотоксичпости [14], моноцитов и нейтрофилов по уровню фагоцитоза и величине ПАМ/ПАН [17]; исследование эффекторных реакций гуморального типа (методом ИФА с использованием соответствующих тест-систем) по уров-

шо продукции IgG и/или IgM антител к антигенам грамноложительных (St. aureus, Streptococcus группы В) и грамотрицательпых (Re-гликолигшд Enterobacter) бактерий, Chlamydia trachomatis, вирусов (Herpes simplex viruses type I and type II, Cytomegaloviruses), различным аутоантигепам (ДНК, коллагену, эластину, кардиолинину, тире-оглобулину, микросомалыюй фракции), а также но уровню продукции ревматоидного фактора и иммуноглобулинов класса Е. Комплекс привлеченных методов позволял пе только более полно охарактеризовать иммунные процессы, описываемые главными компонентами, по и был, в известной степени, нацелен на диагностику основных иммунопатологических синдромов: вторичного иммунодефицита (ВИДС), аутоиммунного и аллергического.

На заключительном этапе работы оценка эффективности использования главных компонент для распознавания различных типов иммунопатологии была изучена с применением дискриминантного анализа. Последний был использован для диагностики типовых состояний иммунной системы в группах здоровых доноров крови (п=201), а также больных, обследованных в клинике ИКИ СО РАМН по поводу ВИДС (п=81), аутоиммунных (п=136) и аллергических (п=125) заболеваний.

Математический анализ

Математическая обработка полученных результатов проводилась методами описательной и непараметрической статистики на персональном компьютере с использованием программы “Statistica 5.0”. Для выделения и математического описания факторов, определяющих основные количественные и функциональные характеристики иммунного статуса обследованных индивидов, использовали метод главных компонент. Статистический алгоритм и методические условия применения МГК подробно и в различных аспектах описаны в ряде руководств по многомерному математическому анализу [1, 3, 4J. Содержательная интерпретация главных компонент строилась на основании анализа сопряженности дополнительно исследованных параметров иммунитета с изменениями величины ГК. Для этого исследовали степень ассоциированности значений положительного и отрицательного диапазона ГК с повышенными или наоборот сниженными значениями иммунологических показателей. Достоверность сопряженности оценивали по критерию х2. Величина сопряженности вычислялась по аппроксимации величины х2 показателем ассоциации Пирсона в модификации Крамера. О знаке сопряженности судили на основании расчета пенараметричес-

ких показателей корреляционной связи методами Спирмена и Кендалла. Для разработки решающих правил распознавания различных состояний иммунной системы в норме и патологии использовали метод дискриминантного анализа, реализованный в соответствии со статистическим алгоритмом Андерсопа-Рао [1, 5}.

Результаты

Для оценки иммунного статуса 550 человек нами были использованы 15 “стандартных” показателей, соответственно полученная многомерная матрица содержала 8250 числовых значений. Статистический алгоритм метода главных компонент позволяет вначале извлечь из всего множества многомерных корреляционных взаимосвязей, существующих между параметрами иммунитета, наиболее характерную для большинства обследованных индивидов составляющую иммунного статуса, так называемую первую главную компоненту (ГК-1). В дальнейшем, выделяя все последующие компоненты (ГК-И, ГК-Ш и т.д. в зависимости от количества исходных параметров, взятых для анализа), данный метод дает возможность ранжировать выявляемые факторы по степени их воздействия на процессы, протекающие в иммунной системе.

Чем больше собственное число главной компоненты (А.), а также доля “контролируемой” ею дисперсии исходных признаков (т.е. чем выше ее вклад в разнообразие событий, происходящих в иммунной системе и принятых за 100 %), тем выше ее информативная значимость. Из статистических соображений количество главных компонент, использованных в последующем математическом анализе, определяется с учетом доли их суммарного вклада или, иначе, присутствия в иммунных процессах. Как правило, количество ГК отбирается с таким расчетом, чтобы они описывали не менее 70% происходящих в иммунной системе событий, а собственное число каждой из них превышало единицу. Из данных табл. 1 видно, что собственное число первых пяти компонент (ГК I-V) варьирует от 1,54 до 2,8, а их суммарный вклад в общую дисперсию составляет 72,4 %, т.е. именно эти достаточно близкие по силе действия факторы во многом и определяют изменчивость исходных показателей иммунного статуса.

Таким образом, весьма цепным и самостоятельным свойством метода главных компонент является возможность сжатия множества исходных показателей (п=15, в пашем случае) до нескольких интегративных индексов (ГК I-V), которые характеризуют основную гамму событий, происходящих в системе без существенной поте-

Табл. 1. СОБСТВЕННЫЕ ЗНАЧЕНИЯ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ И ДОЛИ (ОТДЕЛЬНЫЕ И СУММАРНЫЕ) КОНТРОЛИРУЕМОЙ ИМИ ДИСПЕРСИИ

Главная компонента Собственное число Ш Доля в общей дисперсии (%) Суммарная доля в общей дисперсии (%)

ГК-І 2,80 18,68 18,68

ГК-ІІ 2,43 16,21 34,89

ГК-ІІІ 2,19 14,62 49,52

ГК-IV 1,96 13,09 62,61

ГК-V 1,54 10,27 72,36

ГК-VI 1,08 7,24 79,60

ГК-VII 0,55 3,70 83,30

ГК-VIII 0,48 3,30 86,60

ГК-ІХ 0,44 2,98 89,58

ГК-Х 0,41 2,81 92,39

ГК-ХІ 0,37 2,57 94,96

ГК-ХІІ 0,34 2,29 97,25

ГК-ХІІІ 0,33 2,18 99,43

ГК-XIV 0,05 0,34 99,77

ГК-XV 0,03 0,23 100,00

Сумма: 15,00 100

Табл. 2. ВКЛАДЫ (V/) “СТАНДАРТНЫХ” ПАРАМЕТРОВ ИММУННОГО СТАТУСА В ВЕЛИЧИНУ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ

Признак Х/7 Вклады (х 1000) параметров в ГК

V, V, V, V,

Лимфоциты, 109/л X, 10,9 -63,3 -208,3 -24,5 204,6

Моноциты, 109/л X* 187,5 -15,5 -7,9 -94,7 -137,6

CD3 Т-лимфоциты, % Хз 464,3 -35,0 -302,2 -67,3 60,3

CD4 Т-лимфоциты, % х* 366,3 -254,5 -433,5 155,7 96,1

CD8 Т-лимфоциты, % Xs 545,1 167,1 179,9 -220,6 163,2

CD4/CD8 индекс Хе -236,5 -345,4 -488,6 314,5 -59,5

CD16 NK-клетки, % х7 334,7 -95,1 233,6 220,3 -94,7

CD20 В-лимфоциты, % Хе 328,6 -105,4 138,3 293,8 28,1

IgM, г/л Хэ -44,7 -185,4 258,7 -37,0 92,9

IgG, г/л Хю -164,3 -192,7 311,5 -45,5 402,2

IgA, г/л х„ -42,3 -337,8 206,6 352,3 302,7

ЦИК, опт.ед. Xi2 32,7 -111,5 71,5 73,8 561,4

Спонт. НСТ-активность НФ Хіз -33,9 562,5 -91,9 400,9 212,4

Стим. НСТ-активность НФ Х,4 -82,0 416,8 -286,1 -59,7 464,8

Инд.активации НФ Х,5 -46,4 -226,9 -174,7 -618,0 219,0

Табл. 3. АССОЦИАТИВНОСТЬ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ С РАЗЛИЧНЫМИ ИММУНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ

Иммунологический процесс Главная компонента

I II III IV V

Активация элементов иммунной системы:

Активация В-лимфоцитов + +

Активация моноцитов/макрофагов + ++ ++

Активация СМТ-лимфоцитов + +++ - -

Активация СРвТ-лимфоцитов ++ ++ + -

Активность факторов регуляции эффекторных реакций:

Продукция И-2 ++ — —

Продукция И-4 - ++

Продукция И-1 ++

Продукция Т^а ++

Воспалительная активность сыворотки - + -- -

Супрессорная активность сыворотки +

Активность иммунорегуляторных лимфоцитов ++

Эффекторные реакции клеточного типа:

Эффекторная активность Т-клеток + ++

Эффекторная активность макрофагов + --

Эффекторная активность нейтрофилов ++ - +

Эффекторная активность М-клеток + +

Эффекторные реакции гуморального типа

Специфические антитела к ГР+ бактериям — ++ +

Специфические антитела к ГР- бактериям -- ++ +

Специфические антитела к вирусам ++ +

Специфические антитела к хламидиям — ++

Аллергические и аутоиммунные эффекторные реакции гуморального типа:

|дЕ — ++

Ревматоидный (1дМ) фактор - ++ ++

Аутоантитела к ДНК, коллагену и эластину +

Аутоантитела к тиреоглобулину - ++

Аутоантитела к кардиолипину ++ ++

Аутоантитела к микросомальной фракции ++

Примечание: количество знаков “плюс" и “минус” характеризует выраженность ассоциативной связи в интервалах 0,25-0,5 при одном знаке, 0,5-0,75 при двух знаках, 0,75 и выше - при трех знаках.

ри исходной информации. При этом очень важно, что метод позволяет ранжировать новые системные признаки по степени их значимости в зависимости от доли описываемых ими процессов.

Качественные различия между главными компонентами определяются количественными особенностями вхождения в них тех или иных исходных иммунологических параметров. Величина этих вхождений характеризуется соответствующими коэффициентами, называемыми вкладами, нагрузками или весами [1,5]. В табл.2 представлены вклады 15 показателей иммунного статуса в величину главных компонент (ГК 1-У). При этом величина ГК у каж-

дого отдельного индивида легко рассчитывается по формуле:

РС(0=Х1хУ1(1)+Х2хУ1(2)+...+ХтхУКт), (1)

где РС (1) - величина ГК; Хг..Хт - нормированные/центрированные признаки; УГ..У - вклады признаков в собственные векторы (V.) ГК.

Очевидно, что для более полного объяснения сути иммунных процессов, характеризуемых главными компонентами, помимо “стандартных” показателей иммупограммы необходимо привлекать дополнительные методы иммунологических исследований. С целыо содержательной интерпретации

главных компонент был проведен анализ сопряженности или вхождения дополнительно исследованных параметров в процессы, описываемые математическими моделями 1-У главных компонент (табл. 3). Знаками “плюс” и “минус” обозначены только статистически достоверные ассоциативные взаимосвязи иммунологических показателей и ГК. Соответственно знаком “плюс” отмечены ассоциативные связи, когда повышению величины ГК комплементарно повышение уровня параметра иммунитета и, наоборот, знаком “минус” обозначены случаи, когда при повышении ГК наблюдается снижение иммунологического показателя. Как видно из представленных данных, каждая из пяти анализируемых нами главных компонент имеет достоверную ассоциированность с активацией иммунокомпетентпых клеток, продукцией различных цитокипов, эффекторпыми реакциями клеточного и гуморального типа. Этот факт, учитывая, что дополнительно привлеченные показатели не использовались для расчета ГК, можно рассматривать как проявление так называемого “эффекта существенной многомерности” [1]. Смысл данного эффекта заключается в возможности описания большого числа взаимосвязанных между собой процессов, протекающих в системе, небольшим количеством новых многомерных интегративных показателей (главными компонентами).

По своей алгоритмической структуре МГК раскладывает исходную многомерную матрицу состояний па независимые составляющие. Тем самым МГК как бы специально ориентирован па поиск “автономных генераторов” изменчивости параметров системы, представленных типовыми процессами в пей протекающими. Отсюда дифференцированный характер выявленных ассоциаций в нашем исследовании свидетельствует о том, что математические модели ГК описывают независимые процессы, отражающие различные стратегии функционирования иммунной системы. Первая главная компонента характеризует наиболее общую программу иммунного реагирования. Под контролем описанного ею процесса находится свыше 18% всех синхронизированных колебаний (корреляций) исходных иммунологических параметров (см. табл. 1). Типичным для повышения величины ГК-

I и, соответственно, повышения интенсивности характеризуемого ею процесса, является усиление активации иммунокомпетентпых клеток, которой комплементарно увеличение активности иммупо-регуляторпых лимфоцитов и супрессорной активности сывороточных факторов, а также небольшое увеличение эффекторпых функций Т-лимфо-цитов и ЫК-клеток. Можно предположить, что выявленные ассоциативные взаимосвязи имеют достаточно значимую тождественность с ранее оха-

рактеризованпыми типологическими признаками, свойственными ауторегуляторпым взаимодействиям между различными элементами иммунной системы [111-

Вторая и третья ГК описывают альтернативные варианты иммунного реагирования, поскольку ряд ключевых иммунологических параметров имеют для них противоположные ассоциации. Характерным для повышения активности процесса, количественно отражаемого ГК-ІІ, является выраженная положительная ассоциация с активацией СЭ4+ и СБ8+ Т-лимфоцитов. Со стороны регуляторного звена обнаруживается взаимосвязь с повышенным уровнем продукции 1Ь-2, сниженной продукцией 1Ь-4 и высокой воспалительной активностью сыворотки крови. В то же время для увеличения интенсивности процессов, описываемых ГК-ІІІ, характерны прямо противоположные ассоциации между величиной главной компоненты и параметрами цитокипового профиля.

Из представленных данных видно, что ГК-ІІ и ГК-ІІІ различаются также по сопряженности с эффекторпыми реакциями клеточного и гуморального типов. Так, повышение величины второй главной компоненты ассоциируется с высокими значениями клеточных эффекторпых реакций и одновременно характеризуется негативной взаимосвязью с уровнем продукции специфических антител, и некоторых аутоантител. Напротив, для повышенных значений ГК-ІІІ типичным является наличие положительной ассоциации с высокими концентрациями нротивобактериальных и противовирусных антител в сочетании с негативной ассоциацией с эффекторной функцией фагоцитирующих клеток (макрофагов и нейтрофилов). Совокупность выявленных взаимосвязей позволяет предположить, что математические модели второй и третьей главных компонент описывают иммунные процессы, протекающие соответственно в рамках клеточного и гуморального иммунного ответов.

Стратегии иммунного реагирования, описываемые ГК-ІУ и ГК-У, более сложны для интерпретации, поскольку имеют ряд общих типологических признаков как между собой, так и с ГК-ІІІ. Однако с другой стороны, такая общность представляется нам неслучайной, а свидетельствующей, по-видимому, о принадлежности процессов, характеризуемых четвертой и пятой главными компонентами, к определенным относительно независимым вариантам гуморального иммунного ответа. В этом смысле представляет интерес положительная ассоциация ГК-ІУ с высокой цито-кин-продуцирующей активностью моноцитов, высокими концентрациями антител к грам-положительпым бактериям, а также высокой концентрацией ^Е. Все это позволяет предполагать

определенную взаимосвязь событий, отражаемых данной ГК с процессами, преимущественно реализуемыми при гимуснезависимом гуморальном ответе. Для повышенных значений ГК-У в наибольшей мере свойственна положительная ассоциация с концентрацией в крови различных аутоантител. Это в свою очередь позволяет предполагать принадлежность описываемых ею процессов к иммунным механизмам удаления из организма поврежденных клеточных структур и продуктов метаболизма.

Таким образом, проведенный анализ показывает, что полученные нами главные компоненты позволяют “свернуть” информацию о многомерных взаимодействиях элементов иммунной системы и тем самым заменить большое число рутинных, ма-лоинформативных параметров иммунного статуса несколькими ГК, величина которых ассоциирована с априорно известными типовыми иммунными процессами. Все это позволяет рассматривать главные компоненты в качестве ключевых интегративных характеристик иммунитета, которые могут быть использованы в диагностических и исследовательских целях.

На заключительном этапе работы была исследована диагностическая ценность выделенных ГК

для распознавания основных иммунопатологических синдромов у больных с клиническими признаками ВИДС, аутоиммунными и аллергическими заболеваниями. Все включенные в исследование пациенты, а также группа здоровых допоров (п=201) были обследованы с использованием 15 унифицированных тестов, что позволило вычислить индивидуальные величины ГК. Затем па основании квартального анализа главных компонент здоровых допоров были выделены 4 диапазона значений, каждый из которых охватывал мепее 25%, менее и более 50% и более 75% всех наблюдений. Для верхнего и нижнего квартального диапазона ГК проанализировали частоту их встречаемости в сформированных группах (табл.4). Частота встречаемости выделенных квартилей ГК-1 - ГК-У в группе здоровых допоров варьировала от 23 до 25%, что свидетельствовало о нормальном распределении значений ГК. В то же время у больных с различными вариантами иммунопатологии частота встречаемости квартальных диапазонов первых пяти главных компонент достоверно различалась не только но сравнению с донорами, по и между собой. Иными словами, выделенные диапазоны ГК обладали определенной синдромальпой специфич-

Табл. 4. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КВАРТИЛЬНЫХ ДИАПАЗОНОВ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ У ПАЦИЕНТОВ С РАЗЛИЧНЫМИ ТИПАМИ ИММУНОПАТОЛОГИИ

Диапазоны нижней (LQ) и верхней (UQ) квартилей ГК Частоты встречаемости диапазонов ГК (в %) ДК

ВИДС (п=81) Аутоиммунные заболевания (п=136) Аллергические заболевания (п=125)

ГК- 1

LQ < - 0,885 0,0 16,2* 8,0*# ДК,.2= 14,3

UQ > 0,744 61,7 19,2* 29,6*# ДК2.з= 3,1

ГК- II

LQ < - 0,786 13,4 61,8* 9,6# ДК, .2=9,7

UQ > 0,661 61,7 6,6* 48,0*# ДК2.3=8,6

ГК- III

LQ < - 0,749 64,2 27,2* 40,0*# ДК, .2=9,9

UQ > 0,712 3,7 36,0* 19,2* ДК,.з=7,1

ГК- IV

LQ < - 0,628 18,5 24,3 12,0# ДК2.з=3,1

UQ > 0,746 40,7 33,8 49,6#

ГК- V

LQ < - 0,615 53,1 15,4* 3,2*# ДК,.2=7,4

UQ > 0,499 12,4 60,3* 56,0*# ДК2.з=6,8

Примечание: ДК - диагностические коэффициенты при сравнении различных иммунопатологических состояний.

* и # - достоверность различия частот, посчитанная методом х2 по сравнению с группой ВИДС и аутоиммунных заболеваний соответственно.

ностыо. При этом частотные различия для некоторых ГК в группах больных с основными видами иммунопатологических синдромов в ряде случаев имели очень высокую диагностическую ценность, а соответствующие им диагностические коэффициенты достигали уровня 6,8 - 14,3.

Дополнительным доказательством возможности эффективного использования метода главных компонент для распознавания состояний нормы и иммунопатологии, включая различные ее синдромаль-ные варианты, являются результаты дискриминантного анализа, проведенного по методу Апдерсона-Рао. Было установлено, что величины главных компонент, полученные в результате многомерного анализа 15 стандартных показателей иммунограммы, при дальнейшем их использовании для построения дискриминантных функций позволяют с высокой эффективностью (0<0,0001) распознавать состояние нормы и основные типы иммунопатологических синдромов. В частности, процедура автораспознавания обучающих выборок здоровых доноров, а также пациентов с ВИДС, аутоиммунными и аллергическими заболеваниями показала правильную их диагностику в 85 - 96% случаев (табл.5). На рисунке 1 показано, что исследуемые объекты (доноры и больные) хорошо разделяются также и в двухмерном признаковом пространстве, то есть даже в случае применения ограниченного количества (в пашем случае, только двух) дискриминантных функций, построенных с использованием выделенных главных компонент.

Обсуждение

Из результатов проведенных исследований видно, что, заменяя “рутинные” показатели иммунного статуса новыми, интегративными параметрами, выраженными в величинах главных компонент, и не имея больше никакой дополнительной информации

о состоянии иммунного гомеостаза, можно с большой долей вероятности судить о типологической стороне процессов, протекающих в иммунной системе у каждого отдельного индивида/больного в реальный момент времени.

Следует особо отметить, что при традиционной оценке иммунного статуса, когда измеряется большое число разнообразных параметров, большинство из них, в силу наличия между ними многомерных корреляционных связей, не имеет самостоятельного интерпретационного и диагностического значения [2, 15, 6, 9]. Поэтому нема-

О Доноры • ВИДС ▲ Аутоиммунные + Аллергические заболевания заболевания

Рис.1. Распределение здоровых индивидов и пациентов с различными типами иммунопатологии в пространстве дискриминантных функций, построенных с использованием выделенных главных компонент. По оси ординат - значения первой дискриминантной функции, по оси абсцисс - значения второй дискриминантной функции.

Табл. 5. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ АВТОДИСКРИМИНАЦИИ ОБЪЕКТОВ ОБУЧАЮЩИХ ВЫБОРОК

Группа обследованных Среднее значение “собственной” дискриминанты Число правильно распознанных объектов (%) Средняя вероятность отнесения к группе (%)

Здоровые доноры (п=99) 0,35 80 74

Вторичные иммунодефициты (п=55) 5,67 86 92

Аутоиммунные заболевания (п=80) 2,74 80 83

Аллергические заболевания (п=86) 2,32 86 87

Обобщенный критерий различия групп Махаланобиса : О2 =988, критерий х2 =988. Вероятность ошибки классификации: СК 0,00001.

ловажную роль при расшифровке иммунограммы играет субъективный фактор, связанный с клиническим опытом иммунолога. Неоднозначность интерпретации результатов иммунограммы во многом обусловлена и тем обстоятельством, что при стандартной оценке иммунного статуса, как правило, измеряются лишь “внешние”, “косвенные” параметры, регистрируемые в периферической крови. При этом очень часто упускается из виду существование “внутренних”, “латентных” факторов, которые трудно или невозможно измерить, но которые и определяют основную гамму изменчивости показателей иммунного статуса человека.

Внешние параметры иммунной системы именно потому и оказываются взаимосвязанными, коррелирующими между собой, что они зависят от относительно небольшого числа наиболее значимых, по, как правило, скрытых системных параметров, которые принято называть “фактора-ми-детерминаторами”. Видимо, но этой же причине, конкретные значения каких-либо иммунологических показателей далеко не всегда отражают истинное состояние иммунной системы [6, 16]. В то же время многообразные взаимосвязи между внешними параметрами иммунитета, которые возникают и существуют в данный момент времени благодаря влиянию какого-то одного или нескольких факторов-детермипаторов, более полно отражают реально протекающие иммунные процессы. Учитывая это трудно не согласиться с ранее высказанным предположением, что интегративные показатели (индексы), одновременно учитывающие пе только величину, по и характеристики взаимосвязей всего комплекса внешних показателей иммунитета, могут оказаться более информативными в плане оценки состояния иммунной системы в норме и при развитии заболеваний [6, 9, 16].

В настоящее время имеются различные подходы к созданию интегральных показателей иммунного статуса и метод главных компонент это лишь один из них. Между тем, как показали результаты наших исследований, использование статистического алгоритма МГК позволяет выделить, описать и дать количественную оценку тех основных факторов-детерминаторов, которые скрываются за многообразием взаимосвязей и количественных колебаний внешних параметров иммунитета. Можно полагать, что данный подход открывает новые перспективы в оценке иммунного статуса человека, связанные с возможностью выделения типовых иммунологических процессов/синдромов, которым путем математического моделирования через величины главных компонент придается определенное количественное выражение.

Список литературы

1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Ешоков И.С., Мешалкип Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности,- М.: Фипанасы и статистика, 1989,- 607 с.

2. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных,- М.: Наука, 1983,- 464 с.

3. Дубров А.М. Обработка статистических данных методом главных компонент.- М.: Статистика, 1978,- 135 с.

4. Животовский JI.A. Интеграция полигепных систем в популяциях. Проблемы анализа комплекса признаков.- М.: Наука, 1984.- 183 с.

5. Кендалл М.Дж., Стыоарг А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука, 1976,- 736 с.

6. Лебедев К.А., Понякина И.Д. Иммупограмма в клинической практике,- М.: Наука, 1990,- 224 с.

7. Лозовой В.П., Кожевников B.C. Методы оценки клеточных эффекторпых функций гинерчувстви-тельиости замедленного типа. Методические рекомендации- М., 1990.- 11 с.

8. Останин А.А., Гельфгат Е.Л., Ленлина О.Ю., Шевела Е.Я., Черных Е.Р. Оценка состояния иммунитета и баланса цитокипов методами системного математического анализа (па примере больных с гнойно-хирургической патологией) // Медицинская Иммунология,- 2000,- Т. 2, № 3.- С. 279-290.

9. Петров Р.В., Лебедев К.А. Диагностика иммунопатологических состояний па основании оценки баланса в функционировании компонентов иммунной системы. // Иммунология,- 1984,- № 6,- С. 38-43.

10. Петров Р.В., Лопухин Ю.М., Чередеев А.Н., и др. Оценка иммунного статуса человека: методические рекомендации,- М., 1984.

11. Петров Р.В., Степаненко Р.Н. Авторегуляторпые процессы в иммунной системе и принцип иммунологического мобиля. // Кибернетика.- 1986.- № 3.- С. 78-86.

12. Петров Р.В., Хаитов P.M., Пинегин Б.В., и др. Оценка иммунной системы человека при массовых обследованиях: методические рекомендации // Иммунология.- 1992,- № 6,- С. 51-62.

13. Порядип Г.В., Салмаси Ж.М. Сравнительная характеристика активности спонтанных и индуцированных КонА иммуиорегуляторных лимфоцитов у больных бронхиальной астмой // Иммупология.-1987,-№6,- С. 49-51.

14. Рыкова М.П., Спиранде И.В., Зедгепидзе М.С., Фукс Б.Б. Новая высокочувствительная техника тестирования нормальных киллеров // Иммунология,- 1981,- № 3,- С. 88-91.

15. Славин М.Б. Методы системного анализа в медицинских исследованиях.- М.: Медицина, 1989,- 304 с.

16. Хаитов P.M., Пинегин Б.В., Истамов Х.И. Экологическая иммунология,- М.: Изд-во ВНИРО, 1995,- 219 с.

17. Ширинский B.C., Старостина Н.М., Петрова С.М., Тешукова А.В., Кожевников B.C., Евсюкова Е.В. . Характеристика иммунного статуса у больных с рецидивирующей герпетической инфекцией. // Бюл. СО РАМН,- 1999,- № 3-4,- С. 52-55.

18. Obenauer-Kutner L.J., Jacobs S.J., Klolz К., Tobias L.M., Bordens R.W. A highly sensitive electrochemiluminescence immunoassay for interferon alpha-2b in human serum // J. Immunol. Methods.-1997,- Vol. 206, № 1-2,- P. 25-33.

поступила в редакцию 21.03-2001 принята к печати 05.07.2001