CC BY
41
Специальный выпуск: Материалы XIXмеждународного конгресса "Здоровье и образование в XXI веке"
18-20 декабря 2017, г. Москва
УДК 612.01
ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННАЯ ПРОФИЛАКТИКА ЗАБОЛЕВАНИЙ
Выборнов ЮД.
Пенсионер, г. Москва, Российская Федерация
Аннотация. Основанием для разработки персонализированной профилактики заболеваний (ППЗ) являются исследования авторА В 1983 г. Госкомизобретений принял их в качестве заявки на предполагаемое открытие № ОТ-10680. ППЗ включает определение наследственной периодичности заболеваний (НПЗ) человека, прогнозирование времени его вероятных острых инфекционных заболеваний и оптимальной даты вакцинации с погрешностью +4 суток. Цель прогнозирования - принятие своевременных профилактических мер, сокращение заболеваемости, поствакцинальных осложнений и смертности. Исходными данными для определения НПЗ являются даты первичных обращений человека за медицинской помощью по поводу заболеваний с острым началом. В 1993 г. созданы и зарегистрированы 2 компьютерные программы, модифицированные в 2014 г. Они позволили определить НПЗ 2400 мужчин, женщин, детей с использованием разных систем координат и выполнить более 1600 прогнозов времени вероятных заболеваний пациентов гриппом, ОРВИ, ангиной, ветряной оспой. Приведенные в статье примеры определения НПЗ и прогнозирования позволяют оценить перспективность использования ППЗ в поликлиниках, больницах, женских консультациях, семьях.
Ключевые слова: доминантные ритмы, наследственная периодичность заболеваний, прогнозирование заболеваний и оптимальной даты вакцинации.
Снижение заболеваемости населения является одной из главных задач национальной системы здравоохранения каждой страны. Исследования автора показали, что для решения этой проблемы целесообразно использовать персонализированную профилактику заболеваний, основанную на прогнозировании времени вероятных заболеваний человека и принятии своевременных профилактических мер.
Общеизвестны случайные события, влияющие на время возникновения острых инфекционных заболеваний человека: переохлаждения, контакты с инфекционными больными, стрессовые ситуации, резкие изменения погоды, экологической среды и другие. В интервалах времени между заболеваниями скрыто влияние случайностей и других факторов. Среди них, возможно, «замаскировано» влияние наследственности.
Предположим, что человек перенес 20 заболеваний и все они возникали через 60 (+4) суток. В этом примере влияние гипотетического фактора превалирует над перечисленными выше. Но в реальности только 5 - 9 заболеваний следуют одно за другим через равные интервалы времени. Например, участковый врач с 30-летним стажем никогда не болела в периоды эпидемий гриппа, но 9 лет подряд разные нозологические формы возникали в последнюю декаду марта. Половина её заболеваний были связаны с годовым циклом. У её сына 50% заболеваний возникали через 730 (+4 суток). У внучки около половины патологий возникали через 1 и 2 года [1]. Исследования периодичности возникновения острых инфекционных заболеваний 2400 мужчин и женщин, родителей и их детей показали, что у каждого третьего часто болеющего ребенка 50% - 80% заболеваний связаны с определенным интервалом времени, индивидуальным для каждого человека. Среднее арифметическое интервалов времени, совпавших между собой в пределах 8 суток, с которыми связано от 30% до 80% перенесенных человеком заболеваний, названо доминантным ритмом (ДР). У близких родственников ДР совпадают (+ 3 суток) достоверно чаще (Р <0,01), чем у не состоящих в родстве [2]. Совпадения ДР не связаны с их одновременными заболеваниями. Например, ДР определены у мужчины по его заболеваниям, перенесенным в детстве за первые 4 года жизни. В этом же возрасте определены ДР его дочери, родившейся спустя 24 годА В пределах 1,3 суток у них, совпали 3 ДР, которые предопределили время их заболеваний в раннем детском возрасте. Интервалы времени между датой рождения каждого из них и датами их заболеваний в 7 (42%) случаях совпали между собой в пределах +4 суток [3]. У каждого индивидуума, болевшего, в среднем, чаще 2 раз в год и перенесшего 20 и более заболеваний, проявляются от 1 до нескольких десятков ДР. Совокупность проявившихся у человека ДР характеризует его наследственную периодичность заболеваний (НПЗ) [1,2, 3].
В 1993 г. создана и зарегистрирована компьютерная программа №2014610977, модифицированная в 2014 г. Она предназначена для определения ДР человека, построения графика заболеваний и гистограммы, прогнозирования времени его вероятных патологий, идентификации «двойников» с близко совпадающей НПЗ. Главное окно
ISSN 2226-7417
http://dx.doi.org/10.26787/nydha-2226-7417-2017-19-12
2017, том 19 [12]
Специальный выпуск: Материалы XIX международного конгресса "Здоровье и образование в XXI веке"
18-20 декабря 2017, г. Москва
программы (рис. 1) состоит из главной панели управления и трех закладок: Пациенты, Результаты и График. Закладка «Пациенты» - основной экран, разделенный на 7 таблиц (далее - слева направо, сверху вниз).
? Определение пасЛедОЬемпой периодичности мбояемпий I ^ | |3 |
Загрузить | Сохранить
Е»
Пациент Результаты [ График
Дата рождения
Годы зб наблюдений
Превалирующий
ДР
1003 963 I И 09.12.1973 33 1974-1979 192 - 55,3%
1004 965 [ ц 07.12.1973 26 1974-1980 27.6 - 50%
1006 966 Гй~ 07.12.1973 21 1974-1984 320 - 30%
1007 979 дочь 945 J 01.01 1947 20 1934-1989 842,3 - 40%
1009 142 и 02.09.1963 32 1933-1973 326 ■ 38,7%
1010 175 25 2009-2017 765.2 - 36%
1011 494а ек j 26.02.198S 12 1988-1081 51-50%
1012 662 J ВД.12.1937 Л 1972-1985 57,3-50%
1015 294. сын 334 в 22.06.1922 12 1975-1980 114.5-33,3%
1D16 217 а 08 08 1961 35 1861 1969 168 42,9%
N Дата Диагноз X Хотн
2. 04.09.1967 24352 2213
2. 29.09.19S7 ангина 24377 2243
2. 06 12.1967 24445 2311
2 08.01.1968 24478 2344
3 27.01.1968 24497 2363
3 17.02.1968 ППЗБМ 24518 23В4
3 1803.1968 24548 2414
3 161D.1968 247БО 2626
к 3 21 01 1969 24S57 2723
3 31.03.1969 24926 2792
■
43
др
338.5 357 359
360,4
361.6
31,4% 34,3% 40%
37,1% 37,1%
380,4 411,4
480,2 5567
40% 40%
31 4% 31,4%
№ 217 М * М ,6 " Осн. ДР совп
360 220d U 14 3 26.7-42.9%
361 227 И 19 Inlm 12 467,6-47,4%
9RQH neu* 7 174-JJVB.
639,0 480,2
Рис.1. Главное окно компьютерной программы №2014610977
Таблица 1 содержит список пациентов. Выберем из списка №1016, мальчик А 7 лет. Перенес 34 заболевания за период с 1961 по 1968 год. В последней колонке этой таблицы указан ДР=168.0 суток, с которым связано наибольшее количество перенесенных заболеваний - 43%. Дата первичного обращения пациента за медицинской помощью, зафиксированная в амбулаторной карте, принята за начало заболевания. Все даты вносят в таблицу 2. По дате каждого заболевания вычислены координаты Х - интервал времени от единой для всех пациентов даты 1.01.1901 г. до даты возникновения патологии. Координаты Хотн. - интервал времени от даты рождения до даты заболевания. У мальчика А выявлены 43 ДР, с каждым из которых связано от 31% до 43% заболеваний (таблица 3).
О графиках сыновей А и Б. На рис.2 представлен график заболеваний А, на котором: ось абсцисс - месяцы, ось ординат - годы. Местоположение каждой точки на графике соответствует дате возникновения патологии. На графике красными линиями обозначены интервалы времени между заболеваниями, по которым вычислен ДР=379,5 суток. «Цепочки» из 3-5 заболеваний повторяются на графике А несколько раз. График его брата близнеца Б- точная копия графика А. У близнецов 94% одновременных заболеваний. На графиках заболеваний их отца и матери проявились идентичные с детьми «цепочки», но только из 3 точек, которые не связаны с их одновременными заболеваниями. Все члены семьи оказались двойниками (таблица 4). У матери №359 с сыном совпали 3 ДР (таблица 5), у отца №361 - 7 ДР. У всех троих совпали ДР=379 суток. Дети унаследовали периодичность заболеваний родителей, которая выражается в цифровом виде совпавшими ДР. В графическом виде НПЗ выражается у отца и детей идентичными параллелограммами на их графиках. При совмещении графиков отца и сына по этим фигурам совпадают взаимные положении 7 (36%) заболеваний отца Точки, образующие на графиках отца и детей идентичные фигуры, отличаются по нозологическим формам. У отца 2 острых инфаркта миокарда (ОИМ), приступы стенокардии, ОРВИ и другие. У сыновей только инфекционные.
На графиках отца и детей наблюдаются несколько идентичных фигур. Количество идентичных фигур и ДР, унаследованных детьми от отца и от матери, могут рассматриваться как маркеры, определяющие влияние каждого из родителей на НПЗ детей и, возможно, предрасположенность детей к патологиям, унаследованным от родителей.
Некоторые идентичные фигуры на графиках близнецов, унаследованные от отца, чередуются с идентичными фигурами, унаследованными от матери. По дисперсии разностей координат точек, образующих идентичные фигуры на графиках, оценивают точность и синхронность хода биологических часов родителей и детей. Точность хода биологических часов целесообразно определять по заболеваниям детей раннего возраста [3]. Они в меньшей степени подвержены влиянию случайностей. Кроме этого, родители вызывают врача к заболевшему ребенку в этот же день или на следующий. Работающие родители часто обращаются за медицинской помощью с опозданием на несколько дней и это влияет на результаты исследований и точность прогнозов.
Заболеваемость братьев близнецов оказалась самой высокой среди 2400 исследованных, включая 20 пар близнецов. При достижении А и Б возраста 18-20 лет заболеваемость снизилась и количество одновременных заболеваний сократилось в 8 раз. Снижение этого показателя у близнецов позволяет сравнить влияние
Специальный выпуск: Материалы XIXмеждународного конгресса "Здоровье и образование в XXI веке"
18-20 декабря 2017, г. Москва
наследственности и случайных событий на время возникновения патологии. Генетически запрограммированные ДР человека предопределяют период (2-5 суток), соответствующий высокой вероятности возникновения патологии. Переохлаждения, инфекция, стрессы, физические перегрузки, совпавшие по времени с этим периодом, приводят к патологии. Воздействие на каждого из повзрослевших близнецов случайных событий чаще не совпадало по времени, и они реже болели одновременно. Прогнозирование времени вероятных заболеваний членов семьи автора на протяжении 34 лет с использованием графиков заболеваний и (с 1993 года) компьютерной программы показало, что своевременные меры профилактики в большинстве эпизодов сводятся к сокращению влияния на человека случайных факторов.
Зцю ; Сорипь ком Огфграше 0| 5Сп«9 До 541ЭД | Прима | ; Г*1гг[шм| амищ
Пэцннт Рнртлге Грфн
^ Ур ш (Й
у © ® Щ ® © ЧУ /Й\ ЛЬ и
/У 'о' *
/Ф) _ 5 ® »
с
© у^у чу О
ринчнигаисся*
Рис.2. График заболеваний сына А №1016 О - инфекционные заболевания; - идентичный параллелограмм на графиках отца и сына;
IО- идентичные «цепочки» из 3 заболеваний на графиках отца, матери и 3-5 заболеваний на заболевания.
В таблице 6 показаны прогнозируемые периоды А, потенциально опасные по развитию патологий и вероятности их возникновения. В упрощенном виде формула для вычисления вероятности возникновения патологии представляет отношение количества ДР, задействованных в прогнозе вероятной даты к общему количеству проявившихся у человека ДР. Наибольшая вероятность возникновения заболевания А за первые 4 месяца 1969 г. равна 57% (таблица 7), прогнозируемый период с 16.01. по 24.01.1969 г. Фактическая дата заболевания 21.01.1969 г. (таблица 2). Дата последнего заболевания, также совпадает с прогнозируемым периодом.
Два ОИМ, перенесенные отцом, возникли в прогнозируемые периоды (прогнозируются даты, но не диагнозы). В прогнозе задействованы насколько ДР, в том числе ДР=379 суток. Вероятность возникновения заболевания в периоды возникновения ОИМ высокая. Этот показатель врач использует при определении мер по своевременной профилактике вероятной патологии. Используя таблицу 4, врач может определить двойников в семье. Если заболел один из двойников, второй должен принять своевременные профилактические меры. Для врача наибольшее значение имеют таблицы 1, 2, 4 и 6. Остальные таблицы, а также «Гистограмма», «Результаты» предназначены, в основном, для проведения исследований. Компьютерная программа предоставляет врачу результаты одновременного прогнозирования времени вероятных заболеваний человека и оптимальной даты вакцинации на ближайшие 1 - 6 месяцев. После каждого заболевания, перенесенного пациентом, прогнозирование повторяют с целью корректировки ранее сделанного прогноза.
—-Ече^з-—
~ 92 ~
Специальный выпуск: Материалы XIXмеждународного конгресса "Здоровье и образование в XXI веке"
18-20 декабря 2017, г. Москва
В последние годы необходимость в прогнозах возросла в связи с участившимися случаями внезапных смертей, в том числе среди школьников на уроках физкультуры. По данным Минобрнауки в 2016 г. в России произошло 211 таких трагедий, в США ежегодно погибают 5-7 тысяч школьников [4]. Рассмотрим пример внезапной смерти женщины В. №661, умершей на прогулке. Диагноз: острая сердечная недостаточность. Женщина перенесла 21 инфекционное заболевание, по которым определены 15 ДР. В прогнозировании трагической для женщины даты задействованы несколько ДР, в том числе один из основных ДР=1460 суток (4 года), унаследованный дочерью. Вероятность возникновения заболевания в этот день 42%. Еще один пример. Мужчина Г. 48 лет внезапно умер на рабочем месте. Диагноз: острая сердечная недостаточность. По перенесенным им 12 заболеваниям определены 14 ДР. В прогнозе задействованы 3 ДР, один из которых продолжительностью 2267 суток (6,2 года). Возможно, ДР продолжительностью несколько лет оказывают на человека превалирующее влияние, по сравнению с более короткими ДР. Для исследований по определению влияния на человека ДР разной продолжительности, в том числе годового цикла, необходима масштабная база данных, содержащая сведения о заболеваниях с летальными исходами. По каждому случаю внезапной смерти, в том числе детей, необходимо делать прогноз вероятной даты смерти и определять влияние ДР на летальный исход [5]. Анализ этой информации позволит повысить достоверность и точность прогнозов и разработать рекомендации по сокращению случаев внезапной смерти. Для некоторых пациентов прогнозирование времени их вероятного заболевания и оптимальной даты вакцинации целесообразно проводить с использованием компьютерной программы №2014610976. Она предназначена для идентификации индивидуумов, НПЗ которых является функцией лунно-солнечной (29,53 суток) или лунной (27,32 суток) цикличности, а также для определения их влияния на человека. В качестве единиц отсчета времени заболеваний использованы 4 фазы Луны и 4 склонения Луны [6]. Рассмотрим пример. Мужчина Д. перенес дважды ОИМ. К врачу обращался только в связи с приступами стенокардии. Из 14 первичных обращений 8(57%) совпали (+3 суток) с полнолуниями, в том числе повторный ОИМ. У его сына из 17 перенесенных им острых инфекционных заболеваний 7 (41%) тоже совпали с полнолуниями, причем даты заболеваний отца и сына не совпадали. Предрасположенность человека к заболеваниям под определенную фазу Луны проверена на группах детей и взрослых, заболевших в один день в начале эпидемии гриппа, совпавшей с новолунием. В этих группах оказался значительный процент детей и взрослых, которые в предшествовавшие 5 лет чаще болели в новолуния.
Использование в компьютерных программах разных систем координат и единиц отсчета времени [6] позволило провести более 20 нетрадиционных исследований на стыке астрономии и физики, медицины и биологии, метеорологии и экологии.
Проведенные автором 1600 компьютерных прогнозов времени вероятных заболеваний детей и взрослых гриппом, ОРВИ, ангиной, ветряной оспой [1,7,8] показали, что 50%-62% патологий прогнозируется с погрешностью +4 суток. Большинство мужчин редко и не своевременно обращаются за медицинской помощью. У них проявляется недостаточное количество ДР, необходимых для прогнозирования. Достоверность прогнозов выше в группах детей, у которых проявились ДР, с которыми связано 50% - 80% заболеваний. Достоверность прогнозов 50% кажется недостаточно высокой для использования их в практическом здравоохранении. Рассмотрим следующий пример. Ребенок болел, в среднем, 4 раза в год. По двум заболеваниям прогноз оказался верным. По рекомендации врача родители приняли своевременные меры и оба заболевания удалось предотвратить. Достоверность прогнозов в 50% позволила снизить заболеваемость на 50%.
Главное окно компьютерной программы №2014610977 - это окно в цифровую медицину, одна из задач которой заключается в создании гипотез, подлежащих проверке практикой. Можно предположить, что у двойников с близко совпадающей НПЗ имеются определенные совпадения в их геномах.
Одна из идей может заинтересовать иммунологов. Вероятность заболевания человека в течение 1 месяца изменяется в десятки раз. У некоторых детей половина заболеваний возникает в определенный день астрономического цикла 27,3 суток. Какие изменения происходят в иммунном статусе в период, потенциально опасный по развитию патологии? Ответ на этот вопрос позволит разработать эффективную методику профилактики.
Миллионы амбулаторных карт старого образца, хранящиеся в поликлиниках, содержат генетическую информацию нескольких поколений - это даты и диагнозы заболеваний с острым началом. Их использование может ускорить внедрение персонализированной профилактики заболеваний в медицинскую практику. Её внедрение целесообразно начать с детей. Россия может стать первой страной в мире, проверившей достоверность компьютерных прогнозов и апробировавших их на практике. Результаты этой проверки и апробации могут рассматриваться как признание существования наследственной периодичности заболеваний.
Специальный выпуск: Материалы XIXмеждународного конгресса "Здоровье и образование в XXI веке"
18-20 декабря 2017, г. Москва
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
[1] Выборнов Ю.Д. Прогноз времени вероятных заболеваний детей // Педиатрия.2006. №2. С.106-109.
[2] Выборнов Ю.Д. Наследственная периодичность заболеваний // Врач. №8. С.44.
[3] Выборнов Ю.Д. Наследственная периодичность острых инфекционных заболеваний детей // XII Международный конгресс «Здоровье и образование в XXI веке». М. РУДН. С.366-369.
[4] Ципулина С. 211 смертей на одном уроке. // Московский комсомолец. 2017.10.10
[5] Выборнов Ю.Д. Заявка на изобретение №2014116101. Способ одновременного прогнозирования времени вероятных острых инфекционных заболеваний и оптимальной даты вакцинации. М. ФИПС. Формула изобретения, пункт 8.
[6] Выборнов Ю.Д. Системы координат в хрономедицине и хронобиологии // Журнал научных статей «Здоровье и образование в XXI веке». 2016. Т. 18. №12. С. 126-132.
[7] Кузьменко Л.Г., Выборнов Ю.Д. Тактические подходы к прогнозированию возникновения острых инфекционных заболеваний у часто болеющих детей методом хронодиагностики // Педиатрия. 2012. №4. С. 154158.
[8] Кузьменко Л.Г., Выборнов Ю.Д., Антипова Н.В. и др. Возможности прогнозирования клинических проявлений ветряной оспы у детей // Педиатрия. 2014. №5. С. 154-158.
PERSONALIZED DISEASE PREVENTION
Vybornov Yu.D.
The pensioner, Moscow, Russian Federation
Annotation. The basis for the development of personalized disease prevention (PDP) is the research of the author. In 1983 Goskomizobreteniy took them as applications for the proposed opening № OT-10680. Middleware includes the definition of the frequency of hereditary diseases (refinery) of a person, forecasting the time of his probable acute infectious diseases and the optimal date of vaccination with an accuracy of +4 days. The purpose of forecasting the adoption of timely preventive measures to reduce morbidity, vaccine-related complications and mortality. The initial data for determining the refinery are the dates of the inquiries person for medical help for diseases with acute onset. In 1993 and was created by 2 computer programs, modified in 2014, They allowed us to determine the refinery 2,400 men, women, children and perform more than 1,600 time forecasts of the likely disease of patients with influenza, SARS, strep throat, chickenpox. See examples of defining refinery and forecasting allow to evaluate the prospects of using PPV in polyclinics, women's consultations, family. Key words: dominant rhythms, the frequency of hereditary diseases, predicting disease, and the optimal date of vaccination.
