Особенности математического моделирования заживления послеоперационной раны в эксперименте Текст научной статьи по специальности «Прочие медицинские науки»

УДК 616-092:51-76:519-688

ОСОБЕННОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗАЖИВЛЕНИЯ ПОСЛЕОПЕРАЦИОННОЙ РАНЫ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ

© 2019 А.А. Супильников1, В.Н. Шабалин2, Л.В. Лиманова3

Частное учреждение образовательная организация высшего образования «Медицинский университет «Реавиз», Самара 2ФГБНУ «Научно-исследовательский институт общей патологии и патофизиологии», Москва 3ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет», Самара

Настоящее исследование посвящено изучению возможностей математического моделирования в описании заживления послеоперационной раны в эксперименте, а также возможностям прогнозирования исхода и течения раневого процесса по различным его показателям. Был проведен эксперимент по закрытию послеоперационной раны различными способами: обычное ушивание раны край в край, создание дубликатуры тканей передней брюшной стенки, а также заживление раны в условиях трансплантата. Все показатели раневого процесса были занесены в единую базу данных. В дальнейшем была проведена проверка на нормальность распределения и выполнен подсчет корреляций каждого показателя с исходом и течением раневого процесса. В результате работы был выбран патометрический алгоритм описания раневого процесса, рассчитаны «паты» и значимость для каждого параметра для исхода и течения раневого процесса. На основе проведенных исследований была написана и запатентована программа для ЭВМ «Программа для прогнозирования течения раневого процесса» (свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2017617481 от 05.07.2017). Данная программа может быть рекомендована к применению для исследователей при испытании новых способов воздействия на раненой процесс в эксперименте.

Ключевые слова: математическое моделирование, раневой процесс, патометрический алгоритм, показатели течения раневого процесса, прогнозирование на основе патометрического алгоритма.

Заживление послеоперационной раны является наиболее распространенным типовым патофизиологическим процессом, сочетающим в себе глубокие физико-химические изменения в органах и тканях с соответствующими проявлениями на организменном уровне. В настоящее время, на наш взгляд, моделированию раневого процесса посвящено недостаточное количество публикаций, несмотря на актуальность проблемы [1, 2, 4, 6].

В связи с вышесказанным цель нашего исследования состояла в изучении возможности использования методов математического моделирования развития модельных видов раневого процесса у экспериментальных животных и разработки алгоритмов прогноза исхода оперативных вмешательств.

Для реализации поставленной цели предстояло решить следующие задачи: провести анализ динамики параметров течения раневого процесса при модельных разрезах передней брюшной стенки крыс, сопоставить полученные результаты с исходом операционного вмешательства, рассчитать значимость каждого фактора, построить математическую модель заживления раны.

Материал и методы. Для изучения динамики течения раневого процесса проводили исследование изменения морфологических и биохимических показателей состава крови, изучение системной и локальной организации сыворотки крови в процессе дегидратации 297 белых беспородных крыс-самцов массой 190-210 г при моделировании раневого процес-

са на передней брюшной стенки. Животных содержали в стандартных условиях вивария при свободном доступе к воде и пище.

Общая часть операционной методики состояла в следующем: под эфирным наркозом по средней линии живота разрезом длиной 4 см рассекали кожу, подкожную клетчатку и апоневроз белой линии живота. Далее, в зависимости от способа ушивания операционной раны, животные были разделены на 3 группы, по 99 крыс в каждой. Первую группу составили крысы, которым апоневроз, клетчатку и кожу ушивали край в край узловыми швами нитью Рго1епе 3/0. У второй группы крыс рана зашивалась с натяжением брюшной стенки. После отделения кожи от апоневроза его края сшивали продольно создавая дубликатуру шириной 10 мм. Апоневроз фиксировали двумя рядами швов нитями Рго1епе 3/0 (первый П-образный, второй - простой узловой). У третьей группы животных - использована модель раневого процесса с применением аллогенного трансплантата [8]. Апоневроз ушивался «край в край» узловыми швами нитью Рго1епе 3/0, затем в рану поверх сшитого апоневроза помещали пластинку стерильного нанокомпозитного материала (сертификат соответствия Госстандарта России № РОССRU.ИМ22.В00827, регистрационное удостоверение № ФС 01263011/3308-06 от 05.07.2006 г. на медицинское изделие «Материал «ЛитАр») размерами 10*5 мм, толщиной 1 мм.

Кровь у животных забирали перед операцией и затем на 1, 3, 5, 7, 14 и 21 сутки эксперимента из хвоста, путем его резекции. В крови определяли: количество лейкоцитов и лейкоцитарную формулу, биохимические параметры, проводили расчет интегральных гематологических индексов [3]. Также проводили исследование фаций сыворотки крови по методу Шаба-лина В.Н. и Шатохиной С.Н. [8, 9].

Все полученные данные были занесены в единую базу данных, в которой были отражены все показатели раневого процесса, включая особенности течения и исхода. Первоначально проводили проверку на нормальность распределения каждого фактора, включенного в базу данных. Для этого рассчитывали одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова. При проверке данных нормального распределения данных в базе не было выявлено, поэтому дальнейший расчет был проведен по непараметрическим методам статистики [7].

Для выявления корреляционных взаимосвязей между показателями раневого процесса был выполнен расчет коэффициента Спирмена.

Статистически значимые корреляции показателей течения раневого процесса в первой группе экспериментальных животных представлены в таблице 1.

Как видно из таблицы 1, значимые прямые корреляции средней силы были отмечены между структуропостроением фации и течением раневого процесса, состоянием гомеостаза, индексом Бредекка, альбуминово-глобулиновым индексом. Средней силы обратная значимая корреляционная связь наблюдалась с фибриногеном и а1-глобулинами. Данный факт объясняет как взаимосвязь структуропостроения фации выворотка крови с течением раневого процесса, так и подтверждает биохимические сдвиги при заживлении ран в эксперименте, что в свою очередь проявилось в процессе дегидратации ткани внутренней среды.

Также нами было выявлены значимые прямые высокие корреляционные связи между состоянием гомеостаза и течением раневого процесса (0,721 при р < 0,01) в данной группе наблюдения.

Таблица 1

Статистически значимые корреляции со структуропостроением фации сыворотки крови

в первой группе наблюдения

Показатель Значение показателя

1. Состояние гомеостаза 0,537*

2. Течение раневого процесса 0,593*

3. Индекс Бредекка 0,538*

4. Альбумино-глобулиновый индекс 0,522*

5. ^-глобулины -0,545*

6. Фибриноген -0,506*

Примечание: *р < 0,01.

Во второй экспериментальной группе также были выявлены корреляционные связи особенностей структуропостроения фаций сыворотки крови с общепринятыми методами наблюдения за раневым процессом (табл. 2).

Таблица 2

Статистически значимые корреляции со структуропостроением фации сыворотки крови во второй группе

Показатель Значение показателя

1. Альбумины 0,511*

2. Альбумино-глобулиновый коэффициент 0,511*

Примечание: *р < 0,01.

Как показывает анализ таблицы 2, в отличие от первой группы во второй были выявлены отличия в корреляциях структуропостроения фаций сыворотки крови экспериментальных животных с другими факторами течения раневого процесса. Прямые средней силы значимые связи были обнаружены с динамикой концентрации альбуминов в сыворотке крови, а также с альбумино-глобулиновым коэффициентом. Наличие корреляционных связей фаций сыворотки крови с белковыми компонентами сыворотки крови говорит о том, что, возможно, данные компоненты играют роль при дегидратации и образуют устойчивые связи с солями в особых формах.

Еще большее количество корреляций по сравнению со 2 экспериментальной группой было выявлено в третьей экспериментальной группе (табл. 3).

Таблица 3

Статистически значимые корреляции со структуропостроением фации сыворотки крови в третьей группе

Показатель Значение показателя

1. Состояние гомеостаза 0,682*

2. Течение раневого процесса 0,587*

3. Исход раневого процесса 0,581*

Примечание: *р < 0,01.

Анализ данных, представленных в таблице 3, показал сходные с первой группой корреляции по силе и направленности структуропостроения фаций сыворотки крови с состоянием гомеостаза и течением раневого процесса в третьей группе. Также были выявлены прямые средней силы корреляции данного фактора с исходом раневого процесса. Однако данные полученные в третьей группе отличались от корреляций по данному фактору в первой группе.

Далее был произведен расчет математической модели течения раневого процесса по па-тометрическому алгоритму. В основе патометрической модели и шкалы, оценивающей «степень патологичности», лежит алгоритм распознавания, предложенный Е.В. Гублером [5]. Бальная система, называемая «патами», измеряет степень отклонения состояния от нормы и имеет строгую математическую вероятностную базу. Было показано, что при использовании определенной градации каждого признака в диагностической таблице на основе патометри-ческого алгоритма (ПА), «средний» показатель течения раневого процесса приближается к правильному диагностическому порогу на величину информативности г(ху), равную половине дивергенции по Кульбаку [5]. Информативность градации г(ху) представляется в виде произведения расхождения распределений признака xi в диапазоне j на пат этого диапазона г(ху) = d (ху) х п(ху). Информативность всего признака R(xi) равна сумме информативностей всех его градаций:

R(xi) = а ] 0,5( P2-Pl) 5^2^! , (1)

Сумма патов а п(ху), найденных у больного признаков, сравнивается с пороговыми суммами патов, выбранными в соответствии с допустимым уровнем ошибок. При достижении одного из порогов выносится решение (прогноз).

Принцип принятия решения при патометрическом алгоритме может быть сведен к суммированию баллов и сравнению суммы с «проходным баллом», который меняется в зависимости от соотношения числа ресурсов и числа претендентов на них. Это обусловлено сходством с естественным мышлением, которое, в свою очередь, отражает закон природы.

На данном этапе были рассчитаны уровни диагностической ценности различных параметров для исхода раневого процесса (табл. 4).

Таблица 4

Диагностическая ценность параметров для исхода раневого процесса

№ Параметры Информативность

1 Альбумины 2,4377

2 Фибриноген 2,3016

3 Эозинофилы 1,9962

4 Альбумино-глобулиновый коэффициент 1,9586

5 ИСЛЭ 1,7746

6 Связанный оксипролин 1,7236

7 Сиаловые кислоты 1,6897

8 Альфа 1-глобулины 1,6884

9 Индекс Бредекка 1,5714

10 С-реактивный белок 1,5467

11 Структуропостроение фации 1,5270

12 Общий белок 1,3775

13 Состояние гомеостаза 1,3376

14 Альфа 2-глобулины 1,3071

15 Палочкоядерные нейтрофилы 1,2384

16 Эритроциты 1,2089

17 Гамма-глобулины 1,1637

18 Моноциты 1,1514

19 Лейкоциты 1,0811

20 Бетта-глобулины 1,0763

21 Лимфоциты 0,9740

Окончание табл. 4

№ Параметры Информативность

22 Гемоглобин 0,8052

23 Свободный оксипролин 0,7972

24 Сегментоядерные нейтрофилы 0,7140

25 ИСЛМ 0,6828

26 ЛИ 0,6630

27 Индекс Кребса 0,5905

28 Оксипролиновый коэффициент 0,4641

29 ИСНМ 0,4594

Таблица 5

Диагностическая ценность параметра для течения раневого процесса

№ Параметр Информативность

1 Состояние гомеостаза 8,5680

2 Структуропостроение фации 5,2859

3 Альфа 1-глобулины 1,0337

4 Альбумино-глобулиновый коэффициент 0,9577

5 Альбумины 0,9575

6 Сиаловые кислоты 0,8891

7 Фибриноген 0,8467

8 Альфа 2 -глобулины 0,6736

9 Сегментоядерные нейтрофилы 0,6630

10 Бетта-глобулины 0,6603

11 Индекс Кребса 0,6374

12 Гемоглобин 0,5914

13 С- реактивный белок 0,5755

14 ЛИ 0,5597

15 Эритроциты 0,5573

16 Общий белок 0,5185

17 ИСЛМ 0,4607

18 ИСЛЭ 0,4414

19 Палочкоядерные нейтрофилы 0,4413

20 Оксипролиновый коэффициент 0,4240

21 Лейкоциты 0,4195

22 Моноциты 0,4150

23 Связанный оксипролин 0,4045

24 Свободный оксипролин 0,3982

25 ИСНМ 0,3979

26 Эозинофилы 0,3466

27 Индекс Бредекка 0,3340

28 Гамма-глобулины 0,2134

29 Лимфоциты 0,1951

Как показывает анализ таблиц 4 и 5 состояние гомеостаза и структуропостроение фаций сыворотки крови имеют максимальную диагностическую ценность для течения раневого процесса, а также вносят определенный вклад в его исход (значение коэффициента информативности превышает порог 0,5).

На основе полученных данных была построена патометрическая модель, позволяющая правильно определить течение и исход раневого процесса в эксперименте. Был произведен расчет диагностического коэффициента, влияющего на течение и исход заживления раны. Итоговый результат течения и исхода раневого процесса определяется как сумма имеющихся коэффициентов.

На основе данного алгоритма разработана компьютерная программа «Экспертная система для прогнозирования течения раневого процесса», отражающая изменения, происходящие при экспериментальном моделировании раневого процесса. Интерфейс программы представлен на рисунках 1-3.

Рис. 1. Интерфейс программы «Экспертная система для прогнозирования течения раневого процесса»:

раскрытие диалогового окна «О программе»

Программа для прогнозирования течения раневого процесса Введите значения признаков (симптомов)

Наименование признака Значение л

► Структуропостроение фации

Состояние гомеостаза

Индекс Кребса

Индекс Бредекка

ЛИ

испэ

ИСПМ

Альбумино-глобулиновый коэффициент

Фибриноген

С- реактивный белок V

© Самара 2017 год

Что прогнозируем?

Стечение ® исход

Очистить ПОЛЯ

Получить прогноз

О программе

Проверка по базе

Выход

Рис. 2. Интерфейс программы «Экспертная система для прогнозирования течения раневого процесса»:

прогнозирование исхода раневого процесса

Программа для прогнозирования течения раневого процесса Введите значения признаков (симптомов)

Наименование признака Значение А

► Структуропостроение фации

Состояние гомеостаза

Индекс Кребса

ЛИ

Альбумино-глобулиновый коэффициент

Фибриноген

С- реактивный белок

V

© Самара 2017 год

Что прогнозируем? i» 1141 НИ1

О исход

Получить прогноз

О программе

Проверка по базе

Рис. 3. Интерфейс программы «Экспертная система для прогнозирования течения раневого процесса»:

прогнозирование течения раневого процесса

Как видно из данных, представленных на рисунках 1-3, программа запрашивает некоторые показатели раневого процесса для дальнейшего прогноза его течения и исхода. Причем, она позволяет внести лишь основные параметры, а результат формируется в виде вероятности осложненного и неосложненного течения, а также возможности заживления в виде первичного и вторичного натяжения.

Таким образом, в результате исследования были выявлены значимые прямые средней силы корреляции структуропостроения фации со следующими факторами: с состоянием гомео-стаза и течением раневого процесса в первой и третьей группах; с исходом раневого процесса в третьей группе; с индексом Бредекка в первой группе; с альбумино-глобулиновым коэффициентом в первой и второй группах, с уровнем альбумина во второй группе наблюдения. Обратные связи средней силы со структуропостроением фаций сыворотки крови экспериментальных животных выявлены в первой группе с уровнем ai-глобулинов и фибриногеном.

Состояние гомеостаза в первой группе помимо связей со структуропостроением фаций сыворотки крови экспериментальных животных имело высокой силы прямые корреляции с течением раневого процесса.

Таким образом, вопросы прогнозирования течения и исхода раневого процесса в эксперименте являются актуальными и могут быть решены при помощи патометрического алгоритма (ПА), которые нашли отражение в настоящей работе. Данный алгоритм может быть применен в программе для ЭВМ для уменьшения времени прогноза и оптимизации расчетов параметров течения раневого процесса.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Зенгер В.Г. Прогностические критерии эффективности лечения хронического тонзиллита / В.Г. Зенгер, С.А. Кокорева, С.Н. Шатохина, А.Г. Тараканова, Е.Н. Пыхтеева // Вестник оториноларингологии. - 2007. -№ 4. - С. 11-14.

2 Намоконов Е.В. К вопросу прогнозирования гнойно-воспалительных осложнений в травматологии. Клини-ко-иммунологические аспекты / Е.В. Намоконов, В.Н. Луценко, А.М. Мироманов, П.П. Коновалов // Бюллетень ВСНЦ СО РАМН. - 200. - № 4 (50). - С. 198-200.

3 Островский, В.К. Показатели крови и лейкоцитарного индекса интоксикации в оценке тяжести и определении прогноза при воспалительных, гнойных и гнойно-деструктивных заболеваниях / В.К. Островский, А.В. Мащенко, Д.В. Янголенко, С.В. Макаров // Клин. лаб. диагностика. - 2006. - № 6. - С. 50-53.

4 Способ моделирования раневого процесса: патент на изобретение RUS 2016889 / Н.В. Жадинский, В.А. Леках.

5 Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. - Л.: Медицина,1990. - 176 с.

6 Супильников А.А., Шабалин В.Н. Значение интегральных гематологических индексов для прогнозирования заживления послеоперационной раны в эксперименте // Патологическая физиология и экспериментальная терапия. - 2018. - Т. 62. - № 3. - С. 49-54.

7 Супильников А.А., Юхимец С.Н. Прикладные аспекты применения математико-статистических методов моделирования в медицине // Вестник медицинского института «РЕАВИЗ»: реабилитация, врач и здоровье. -2012. - № 2 (6). - С. 18-22.

8 Шатохина С.Н. Атлас структур неклеточных тканей человека в норме и патологии. Т. 2. Морфологические структуры сыворотки крови / С.Н. Шатохина, В.Н. Шабалин. - М., Тверь: Триада, 2013. - 238 с.

9 Шатохина С.Н. Структуры сыворотки крови в интегральной оценке патофизиологических изменений в организме при экспериментальной ишемии головного мозга / С.Н. Шатохина, В.В. Александрин, А.А. Кубати-ев, В.Н. Шабалин // Патологическая физиология и экспериментальная терапия. - 2016. - Т. 60. - № 4. -С. 168-173.

Рукопись получена: 5 июня 2019 г. Принята к публикации: 13 июня 2019 г.