CC BY
22
УДК 577.34; 576.3
процессы адаптации и риск
хромосомной нестабильности
в популяциях
В.Л. Корогодина1*, Б.В. Флорко1, Л.П. Осипова2, Н.А. Сенькова2, Е.С. Антонова1
1 Объединенный институт ядерных исследований, Дубна, Московская обл., Россия 2 Институт цитологии и генетики СО РАН, Новосибирск, Россия
Эл. адрес: korogod@jinr.ru Статья поступила в редакцию 12.03.09, принята к печати 24.09.09
Одной из современных проблем радиобиологии и радиоэкологии является определение риска хромосомной нестабильности в популяциях, подвергающихся малым радиационным воздействиям. Ранее нами были предложены гипотеза и вероятностная модель адаптации (Korogodina and Florko, 2007), которая могла бы быть использована для оценки риска хромосомной нестабильности в популяциях. Цель: описать процессы адаптации популяций, а также определить риск хромосомной нестабильности клеток. Материалы: число аберрантных клеток (АК) в меристеме проростков семян популяций, произрастающих вблизи источника радиации; частота встречаемости АК лимфоцитов в крови выборок лиц, проживающих в Тюменской и Иркутской областях РФ. Методы статистического моделирования. Результаты и обсуждение. Показано, что распределения выборок семян по числу АК и лиц по частоте встречаемости АК лимфоцитов подчиняются законам Пуассона (Р), геометрическому (G) или P+G. Выявление (P+G)-компонентов может указывать на наличие процессов адаптации, где P-компонент учитывает появление первичных и вторичных АК и их накопление, а G представляет появление вторичных АК, ведущее к адаптации особей или их гибели. Риск хромосомной нестабильности в радиоустойчивой субпопуляции определяется Р-, а в радиочувствительной - G-параметрами. Выводы. Описаны процессы адаптации популяций, состоящие из первичного воздействия на клетки, вторичного появления клеток с хромосомными нарушениями и селекции особей. Тип и структура распределений указывают на стабильность или процессы адаптации. Риск хромосомной нестабильности клеток и накопления АК определяется Р-параметрами; G-параметры являются оценкой риска хромосомной нестабильности клеток и селекции в популяции.
Ключевые слова: Адаптация, риск хромосомной нестабильности, семена растений, лимфоциты крови, вероятностная модель.
THE PROCESSES OF ADAPTATION AND THE RISK OF CHROMOSOMAL
INSTABILITY IN POPULATIONS
V.L. Korogodina1*, BV. Florko1, L.P. Osipova2, N.A. Sen'kova2, and Ye.S. Antonova1
1Joint Institute for Nuclear Research (Dubna, Moscow Region) and 2Institute of Cytology and Genetics, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences (Novosibirsk), Russia E-mail: korogod@jinr.ru
Estimating the risk of chromosomal instability in populations exposed to low-rate radiation is an urgent problem of radiobiology and radioecology. Earlier, we have put forward a hypotheses and a probabilistic model of adaptation (Korogodina and Florko, 2007), which can be used to assess the risk of chromosomal instability in populations. The objectives of the present work are to use this model for description of adaptation processes in populations and to assess the risk of chromosomal instability in cells. To this end, we chosen to study the counts of aberrant cells (AC) in the meristem of plant seedlings growing in the vicinity of radiation sources and the counts of aberrant lymphocytes in blood samples from subjects living in Tyumen and Irkutsk regions of the Russian Federation. It was shown that seed samples and human subject distributions over the counts of aberrant cells and lymphocytes, respective, conform to either Poisson (P), geometric (G), or combined P+G distributions. The presence of (P+G)-components may be an evidence of adaptation processes, the P-component capturing the emergence of the primary and secondary AC and their accumulation, and the G-component capturing the emergence of secondary AC resulting in either adaptation or death of seedlings or human subjects. The risk of chromosomal instability is determined by the P-parameters in radioresistant populations and by the G-parameters in radiosensitive populations.
Keywords: adaptation, risk of chromosomal instability, plant seeds, blood lymphocytes, probabilistic model.
С середины прошлого века человек начал широко использовать атомные технологии. Постепенно появились данные, свидетельствующие о том, что на организмы могут влиять малые дозы радиации, которые ранее считались неэффективными [16, 36, 12, 28, 3, 11]. Были проведены исследования, демонстрирующие наличие вторичных процессов повреждения клеток, индуцированных первичным поражением, в области малых радиационных воздействий [40]. Возникла проблема определения риска процессов вторичного повреждения клеток [37]. Эта проблема могла быть решена с помощью методов статистического моделирования процессов нестабильности, сопровождающих адаптацию [25].
В основе статистического моделирования лежит принцип попадания мишени, сформулированный E. Ли (Lea D.E.) [35], Н.В. Тимофеевым-Ресовским и К. Циммером (K. Zimmer) [41]. Исходной посылкой вероятностной модели восстановления клеток от лучевого поражения [8], созданной Ю.Г. Капульцевичем, В.И. Корогодиным и их коллегами в 70-х гг. прошлого века, являлось утверждение, что дискретные повреждения, ответственные за регистрируемый эффект, возникают в клетках в результате попадания в мишени - биологически важные внутриклеточные структуры. Они рассмотрели вероятность деления клетки, которая зависела от числа повреждений. Вероятностная модель описывала количественные закономерности лучевого поражения клеток в широком диапазоне сублетальных и летальных доз [8]. Для перехода в область малых воздействий необходимо было ввести понятие вторичного появления аберрантных клеток (АК) во времени, открытое значительно позже [40].
Цели данной работы: 1) описать процессы адаптации популяций, вызванные первичным воздействием, сопровождающиеся вторичными генетическими изменениями и селекцией особей; 2) разработать подходы к оценке риска вторичных процессов появления клеток с хромосомными нарушениями методами статистического моделирования.
Статистическая модель будет представлена на семенах растений популяций, произрастающих вблизи источника радиации [32], так как исследования на семенах позволяют определить число аберрантных и пролиферирующих клеток в меристеме проростка и связать эти показатели с выживаемостью семян [14]. Меристема корешка проростка растений может быть использована для моделирования радиационно-индуцированных процессов в клетках лимфоцитов крови человека [7]. Поэтому применение модели расширено для оценки риска хромосомной нестабильности клеток крови в поколениях жителей загрязненных территорий, у которых было проведено цитогенетиче-ское исследование частоты встречаемости аберрантных клеток в лимфоцитах [17]. Анализ формирования распределений индивидуумов по числу и частоте встречаемости АК среди пролиферирующих клеток (ПК) показал, что для изучения процессов нестабильности можно использовать оба представления р аспре-делений индивидуумов [26].
Гипотеза адаптации. Вероятностная модель адаптаЦии
На рис. 1 представлен процесс появления АК в меристеме проростков семян популяций растений, произрастающих вблизи источника радиации, ведущий к их выживанию или гибели. Процесс адаптации состоит из трех компонентов: вызванного облучением первичного появления АК в меристеме корешков проростков; вторичного увеличения числа АК в результате межклеточных процессов1; естественного отбора проростков с комплексом АК, совместимым с условиями внешней среды. Эта схема может быть принята как гипотеза адаптации [33].
На основе гипотезы была сформулирована рабочая вероятностная модель, описывающая процесс адаптации в популяции растений [33]. Эта модель описывает первичное появление поврежденных клеток законом Пуассона (Р) как статистики редких и независимых событий; вторичное возникновение поврежденных клеток как линейное увеличение во времени среднего значения первичного распределения Пуассона; естественный отбор проростков во времени как марковский процесс, ведущий к геометрическому (С) распределению растений по числу АК [25, 33]. В итоге можно ожидать описание экспериментального распределения проростков суммой из Р- и С-компонентов, где Р-компонент учитывает первичный и вторичный процессы появления АК, а С - представляет вторичные процессы появления АК и селекцию проростков [33].
Исследователи могут определить только частоту встречаемости АК среди ПК, которая является отношением двух показателей - числа АК и числа ПК. Это независимые величины, так как стимуляция пролиферации клеток не является компенсаторным механизмом [16]. Исходя из того, что число клеток в стационарной фазе роста описывается стационарным случайным ветвящимся процессом, можно сделать вывод, что в стадии первых митозов пролиферативная активность клеток описывается логнормальным (Ь^ распределением семян по числу пролиферирующих клеток [25]2. Это заключение согласуется с описанием логнормального закона, данного А.Н. Колмогоровым [9]. В случае интенсивных процессов селекции можно ожидать его трансформацию в геометрическое распределение [25]. Отсюда следует, что для моделирования процессов адаптации следует использовать Р-, С- и Ь^распределения.
1 Мы рассматриваем приближение первого порядка [25].
2 Доказательство получено совместно с В.Б. Приезжевым.
Рис. 1. Схема, представляющая гипотезу адаптации растений, связанной с межклеточными процессами в меристеме корешков проростков (по В.Л. Корогодина, Б.В. Флорко [33]).
Материалы и методы
Семена популяций подорожника. Для анализа структуры распределений растений по числу АК в меристеме проростков семян были использованы данные (19981999 гг.) по выживаемости, числу АК и ПК в меристеме корешков проростков семян популяций подорожника Plantago major, произрастающих в 30-километровой зоне Балаковской атомной станции [14, 32] (радиационный фон ~0,10-0,15 мкЗв/ч [22]) (рис. 2). Было изучено по 500 семян на популяцию в 1999 г. и по 200 семян в 1998 г. В 1999 г. средняя температура летом в европейской части России была на ~ 3 OC выше обычной [22]. Подробная характеристика условий среды обитания, а также данные по химическим загрязнениям и их анализ опубликованы в [13, 22].
Выживаемость семян (S) была определена как процент выживших семян среди всех семян в опыте. Цито -генетические показатели определены с помощью ана-телофазного метода в стадии первых митозов клеток меристемы корешков проростков [15]. Семена, в корешках проростков которых не была достигнута стадия первых митозов, считались невыжившими. Число ПК определяли по числу ана-телофаз, а число АК -по числу клеток с хромосомными аберрациями (ХА), которыми считали мосты и ацентрические фрагменты. Методики определения S и AK описаны в [14, 15]. Антиоксидантную активность изучали фотохемилю-минесцентным методом [13]. Для оценки антиокси-дантного статуса (АОС) семян использовали значение АОС50, определяющее концентрацию реагента, при которой интенсивность хемилюминесценции снижается в 2 раза.
Биологические показатели приведены в табл. 1. Выживаемость семян достоверно снизилась в 1999 г., поэтому значения биологических показателей семян уро -жая 1998 г. приняты в качестве контрольного уровня.
Содержание изотопа 137Cs в почве не превышало нормы, а концентрация естественных радионуклидов не превышала средней величины на земном шаре [22]. Распределение газовых выбросов АЭС было построено
на основании показателей станции и розы ветров в регионе в летний период [22, 21]. На основании этих расчетов была определена величина относительной дозы выбросов АЭС, являющаяся отношением мощности дозы внешнего облучения некоторых популяций к тому же показателю в контрольной удаленной популяции П1 (рис. 2, табл. 1).
Частота встречаемости АК в лимфоцитах крови лиц, проживающих на загрязненных территориях. Для анализа структуры распределений лиц по частоте встречаемости АК в лимфоцитах крови были использованы данные по выборкам жителей поселка Самбург
Рис. 2. Расположение опытных популяций подорожника в зоне влияния Балаковской АЭС: П1 - П10. Популяции П11 - Саратовская обл., П12 - г. Дубна.
Таблица 1.
Биологические показатели семян природных популяций подорожника и относительные среднесуточные дозы радиоактивных изотопов (Кг, Хе, I), выбрасываемых на Балаковской АЭС, приходящиеся на
разные популяции.
Популяции D 1998 1999
АОС50 S,% АК,% ПК аос50 S,% АК,% ПК
П1 0,22 89,2 2,5±0,5 9,7±0,9
П2 82 0,16 65,8 3,1±0,8 6,0±0,6 0,16 27,4*** 3,2±0,4** 17,8±1,2***
П3 82 0,33 67,4 5,4±0,6 21,9±1,3
П4 559 0,20 80,1 2,5±0,6 6,3±0,7 0,22 16,4*** 6,8±0,9*** 17,5±1,4***
П5 1500 0,25 32,2 6,3±0,6 15,0±0,9
П6 1353 0,25 28,4 5,1±0,4 17,9±1,1
П7 0,50 86,6 1,3±0,3 10,9±1,0
П8 0,80 68,2 3,2±0,8 7,8±0,8
П9 0,77 34,7 4,6±1,4 6,1±1,0
П10 0,66 70,6 3,2±0,7 9,7±3,0
П11 0,83 44,4 4,4±0,9 7,3±1,0 0,50 56,4* 5,5±0,5* 9,8±0,5**
П12 0,29 87,8 1,2±0,3 14,9±0,9 0,28 62,5*** 5,6±0,8*** 8,0±0,6***
Серым цветом помечены популяции, произрастающие в 20-километровой зоне АЭС. Количество семян в популяциях: 200
в 1998 г. и 500 в 1999 г., П12 - 200. Ошибка величины S не превышает 10%. Сравнение данных 1998 г. и 1999 г.: * p > 0,1; ** p > 0,5; *** p < 0,001. Данные опубликованы в [14].
Тюменской области (163 человека [18]) и поселка Малое Голоустное Иркутской области (66 человек [20]). Контрольной группой являлись лица, проживающие в Новосибирске (40 человек), в пробах крови которых было просчитано по 100 метафаз лимфоцитов. Определение числа АК и ПК лимфоцитов произведено стандартными методами. В 2000 г. в поселке Малое Голоустное (Прибайкалье) среднее содержание радионуклида 137Cs в почве составляло 55 Бк/м2 [38]. В поселке Сам-бург Ямало-Ненецкого АО было отмечено пролонгированное воздействие радиационного фактора через пищевую цепочку «ягель-олень-человек» [19]. Современное среднее содержание радионуклида 137Cs в 237 пробах лишайников составило 153 Бк/кг, варьируя от 7 до 685 Бк/кг, а в оленьем мясе - 118 Бк/кг по 17 пробам, варьируя от 48 до 315 Бк/кг [38]. Показано, что источниками радионуклидного воздействия для жителей поселка Малое Голоустное являлись ядерные испытания 50-60-х гг. ХХ века на Семипалатинском испытательном полигоне, а для поселка Самбург - на Новозе-мельском испытательном полигоне [17-20, 38].
Статистический анализ данных проводили стандартными методами, описанными в [6, 24].
Аппроксимация экспериментальных данных была выполнена методом максимального правдоподобия с помощью стандартной программы FUMILI [29]. Для оценки качества аппроксимации были использованы критерии А1С [30], В1С [31], Т [4]. Были проверены гипотезы однокомпонентных распределений семян по числу АК: нормального (К), биномиального, ЬК, Р и С, смесей распределений Р и С; N и ЬК Были изучены следующие гипотезы распределения клеток по числу ХА: Р, С, Р + С, С1+С2. В случае распределения числа семян по числу ПК были рассмотрены двух- и трехком-понентные модели: 3Р; 3К; 2ЬК; 3ЬК; 2ЬК и С. Результаты были частично опубликованы в [25, 33].
Выборочные средние значения и относительные вклады распределений Р (mP, NP ), С (mG, NG) и ЬК были определены с помощью программы FUMILI. Процедура аппроксимации и подбора параметров описана в [25, 26].
Результаты и обсуждение
Распределения семян по числу аберрантных клеток в меристеме проростков. Результаты аппроксимации показали, что экспериментальные распределения проростков по числу АК наиболее эффективно описываются суммой распределений Р+С [25]. На основании этих данных можно утверждать, что появление АК в меристеме является ветвящимся процессом, который продолжается «до первого успеха» [24], который можно интерпретировать как появление АК, ведущее к соответствию проростка новым условиям среды обитания и его выживанию, то есть к адаптации [33].
Относительные вклады МР и NG в экспериментальное распределение определяют вероятность разделения популяции на части, подчиняющиеся Р- и С-законам, а тР и mG являются средними значений числа АК в меристеме проростков соответствующих субпопуляций. Определение корреляционной зависимости между величиной S и параметрами распределений выявило связь выживаемости с величинами МР и NG (1998: 1^1=0,74, df=7, р < 0,05; 1^1=0,67, df=7, p < 0,05; 1999: -^=0,94, df=5, p < 0,001; 1^=0,75, df=5, p < 0,05) [32]. Можно предположить, что Р-распределение описы-
вает радиоустойчивую фракцию семян, в меристемах проростков которой происходит накопление вторичных АК и повышение выборочного среднего значения, а С-распределение описывает фракцию радиочувствительных семян, в проростках которой происходит более интенсивный процесс вторичного повреждения клеток, ведущий к селекции проростков [25].
Значение параметров распределений в зависимости от относительной среднесуточной дозы D выбросов станции. Для того чтобы описать процессы адаптации в популяциях подорожника вблизи атомной станции, были использованы значения параметров распределений по трем цитогенетическим показателям: числу АК и ПК в меристеме проростков; числу ХА в клетках меристемы [25, 32, 33].
Параметры распределения проростков по числу АК изменяются с дозой воздействия (рис. 3А, 3Б). Вклад NG уменьшается (р < 0,05), становясь незначительным в санитарной зоне (рис. 3Б, график 2). Выборочное среднее значение тС возрастает (р < 0,05) при D~558 относительных единиц (о.е.); далее, с ростом мощности дозы ^~1300-1500 о.е.) оно убывает (р < 0,05) (рис. 3А, график 2). Можно предположить, что в санитарной зоне АЭС снижение значения mG (рис. 3А, график 2) и повышение вклада МР (рис. 3Б, график 1) обусловлены увеличением интенсивности первичного повреждения клеток [25]. Параметры распределения клеток меристемы по числу ХА изменяются с дозой воздействия аналогичным образом [33] (рис. 3В, 3Г). Вклад распределения, описывающего радиочувствительную субпопуляцию клеток (рис. 3Г, график 2), убывает (р < 0,05) с мощностью дозы воздействия при D>558 о.е. [33].
Коэффициент корреляции между относительными вкладами распределений, описывающих радиочувствительные субпопуляции семян и клеток (рис. 3Б, 3Г, график 2), составляет |г|=0,97 ^=3; р < 0,01) [33]; анализ однородности [6] выявил неразличимость этих распределений (х2=10,3; df=3; р < 0,001). Ранее было показано, что выборочные средние значения и вклады распределений семян по числу АК и вклады распределений клеток по числу ХА зависят от АОС семян (р < 0,05) [33].
Появление ПК может происходить в трех независимых субпопуляциях: двух, отражающих гетерогенность пролиферативного пула [7], и третьей, соответствующей покоившимся активированным клеткам [16]. Анализ распределений проростков по числу ПК в меристеме корешков выявил сумму из трех логнормальных распределений ЬШ+ЬК2+ЬК3 [25]. Зависимость параметров этих распределений от среднесуточной дозы выбросов станции представлена на рис. 3Д, 3Е, графики 1-3. Коэффициенты корреляции между вкладами ЬШ и Р, а также ЬШ и С составляют |г| = 0,83 ^ = 5, р < 0,01) и |г| = 0,95 ^ = 4, р < 0,01) соответственно [25]. Можно думать, что распределения ЬШ, ЬК2 описывают резистентную и чувствительную субпопуляции ПК. Выявлена связь ми-тотического индекса с С- и ЬК3-распределениями семян (критерий однородности, х2 = 2,9; df=4; р << 0,001). Можно предположить, что ЬШ-распределение описывает субпопуляцию ПК, соответствующую покоившимся активированным клеткам. Вклад этой субпопуляции достоверно повышается (р < 0,05) в санитарной зоне АЭС (рис. 3Е, график 3), тем самым обеспечивая увеличение числа ПК и АК (т.к. большая часть покоящихся клеток являются мутантными [27]).
Факторы окружающей среды, влияющие на биологические показатели и параметры распределений. Мы рассмотрели три наиболее возможные причины усиления влияния окружающей среды: 1) увеличение радиационного и 2) химического воздействия и 3) повышение температуры. Первую причину можно исключить, потому что выбросы АЭС, по данным независимых источников, в эти два года были стандартными [21, 22, 32]. Химическое загрязнение почвы и атмосферы было более значительным в 1998 г. [13, 22], и анализ показал отсутствие корреляции концентраций химических загрязнений как со значениями параметров распределений по биологическим показателям, так и с мощностью дозы выбросов АЭС. Это дает основание полагать, что химические загрязнения не могут быть причиной полученных закономерностей или имитировать их.
Можно предположить, что усиление вторичных процессов (рис. 3А) является следствием эффектов синергизма радиационного воздействия и повышения температуры. Интересно заметить, что в 1999 г. произошло уменьшение Р-субпопуляции (рис. 3Б), что свидетельствует о высокой чувствительности семян к условиям того года. Это согласуется с данными о том, что повышение температуры поднимает уровень оксидантов в клетке [39], что способствует возникновению вторичных повреждений клеток [2]. В то же время, вклад С-распределения достоверно не изменился, и мы можем предположить, что повышение температуры не влияет значительно на механизмы селекции (в данном случае - репарации), которые в большей степени зависят от мощности дозы воздействия (рис. 3Б). Проверка эффекта синергизма радиации и повышенной температуры в лабораторных экспериментах на чистой линии гороха показала схожие результаты [34].
Связь адаптации с хромосомной нестабильно-
стью. Коэффициенты частных корреляций выживаемости с вкладами распределений составляют М5Р/ЬШ
= а82, р < 0,°5; |г|5,с/ЬШ,ью ^ 0,68 14,3ЬК/РС ~ 0,4°. Выявленные закономерности адаптации показывают, что в генетических изменениях популяции клеток меристемы и снижении численности семян участвуют несколько процессов, в том числе межклеточные процессы, ведущие к появлению клеток с нарушениями; хромосомная нестабильность; стимуляция пролиферации покоящихся клеток; селекция проростков. Полученные результаты согласуются с описанием, данным Н.В. Тимофеевым-Ресовским: эволюционные преобразования требуют резкого увеличения генетического материала и гибели значительной части популяции со старым генотипом [23]. Исследуя хромосомную нестабильность на дрожжевых организмах, В.И. Корого-дин с коллегами показали, что гибнущая часть популяции несет значительно большее число повреждений [1]. Он также подчеркнул значение хромосомной нестабильности в эволюции [10].
Результаты наших исследований иллюстрируют эти выводы: микроэволюционные процессы адаптации связаны с повышением роли хромосомной нестабильности и селекцией.
Риск межклеточных процессов в радиоустойчивой субпопуляции семян определяется параметрами Р-распределения. Увеличение чувствительности семян и риск их перехода из категории радиоустойчивых в радиочувствительные определяется уменьшением вклада Р-распределения. Риск селекции возрастает с мощностью воздействия и может быть определен с помощью параметров С-распределения. Риск гибели семян может быть оценен по формуле 1-NP-NG.
Можно ожидать, что риск «одичания» селекционных сортов растений будет повышен на загрязненных ради-
D, относительная доза выбросов АЭС (отн. ед.)
Рисунок 3. Зависимость параметров распределений семян по числу АК в меристеме корешков проростков (А, Б) [32, 33], клеток меристемы проростков по числу ХА (В, Г) [33]; семян по числу ПК в меристеме проростков (Д, Е) (1999 г.) [25]. По оси абсцисс - относительная доза выбросов АЭС (относительные единицы, о.е.): Балаково, П2, П3 (82); границы санитарной зоны, П4, П6 (558; 1350); санитарная зона (1500). По оси ординат - выборочные средние значения (А, В, Д); относительный вклад распределений (Б, Г, Е). Радиорезистентные компоненты - 1, радиочувствительные - 2 (А-Е), субпопуляция покоившихся активированных клеток - 3 (Д, Е). Пунктиром обозначены контрольные уровни параметров распределений Р (1а) и G (2а), соответствующие 1998 г. Значения параметров распределений, соответствующие дозе D~82 о.е. (г. Балаково) и АОС50 ~ 0,23-0,24, определены с помощью экстраполяции [32, 33].
онуклидами территориях. Причиной этого явления могут быть процессы адаптации. Известны данные, что генетическая структура в поколениях крупного рогатого скота специализированной молочной породы в зоне отчуждения Чернобыльской АЭС смещается от типичной для родительской группы животных к типичной для более старых и менее специализированных пород крупного рогатого скота [5].
Статистические исследования действия радиации в поколениях жителей Ямало-Ненецкого АО, Тюменской обл. (поселок Самбург) и Иркутской обл. (поселок Малое Голоустное) проведены нами по результатам изучения частоты встречаемости аберрантных клеток в лимфоцитах крови в выборках жителей этих поселков [18, 20] (табл. 2). В качестве контроля взята группа жителей г. Н овосибирска, у которых в пробах лимфоцитов было проанализировано более 100 метафаз на индивидуум. Мы разделили выборки на 4 части, соответствующие возрасту 60-80 лет («родители»), 40-59 («дети»), 18-40 («внуки»), младше 18 лет («правнуки»).
Были выявлены следующие закономерности в поколениях: распределения выборок лиц, проживающих в Тюменской и Иркутской областях, имеют Р-, Си (Р+С)-типы. При анализе распределений выборок лиц старшего поколения, подвергшегося более сильному радиационному воздействию (с участием корот-коживущих радионуклидов), выявляется геометрический компонент; анализ распределений выборок лиц младших поколений внуков (Иркутская обл.) и правнуков (Иркутская, Тюменская обл.) выявил пу-ассоновский закон распределения индивидуумов по встречаемости АК среди лимфоцитов. Наблюдается
тенденция к снижению выборочного среднего значения Р-распределения в поколениях, но оно остается достоверно выше (3,1^4,2), чем в контроле (1,4) (табл. 2). Можно выдвинуть гипотезу, что отмеченные закономерности объясняются как повышенной смертностью индивидуумов с малым числом лимфоцитов (входящих в выборку лиц, подчиняющихся С-распределению), так и, возможно, большей генетической резистентностью индивидуумов в молодости.
Риск хромосомной нестабильности, ведущий к повышению встречаемости АК лимфоцитов в пробах крови индивидуумов, определяется параметрами Р-распределения. В 50% случаев у индивидуумов, составляющих выборку лиц младше 18 лет, проживающих в поселке Самбург (Ямало-Ненецкий АО) и поселке Малое Голоустное (Иркутская обл.), частота встречаемости лимфоцитов с аберрациями составляет в среднем 3,2±0,3 (табл. 2). Риск вторичных процессов, связанных с опустошением пула клеток лимфоцитов, определяется параметрами С-распределения. В приведенной статистике учитывались случаи лиц с дефицитом лимфоцитов крови, которые относятся к индивидуумам с болезнями крови (табл. 2). В старших поколениях процессы хромосомной нестабильности и естественного отбора более вероятны.
Сравнение риска хромосомной нестабильности лиц, проживающих в Тюменской и Иркутской областях, показывает, что выборочное среднее значение Р-распределения для того и другого региона примерно одинаково (табл. 2). Однако С-составляющая представлена в поселке Малое Голоустное в поколении родителей и детей, а в Самбурге даже у внуков. В пробах
Таблица 2.
Частоты встречаемости лимфоцитов с хромосомными аберрациями в пробах крови лиц, проживающих
в Тюменской и Иркутской областях и в Новосибирске, и параметры наиболее эффективной модели
аппроксимации.
пос. Самбург Тюменской обл.
N0 N1 частота С, Р
возраст 0 2 4 6 8 10 12 14 16 >18 тС/С тР/Р
50-80 24 7 2 4 6 4 1 0 0 0 0 0 0,2/1,7 4,2/15,4
39-49 36 4 6 8 7 4 1 2 1 0 0 2 5,0/19,3 3,5/11,1
18-38 71 7 7 17 19 14 5 1 0 0 0 0 3,2/18,5 4,2/44,7
N0 N1 частота С , Р
возраст 0 5 10 15 20 0 0 0 0 0 тС/С тР/Р
< 18 29 - 10 18 0 0 1 0 0 0 0 0 - 3,3/28,1
пос. Малое Голоустное Иркутской обл.
N0 N2 частота С, Р
возраст тР/Р
0 2 4 6 8 10 12 14 16 >18 тС/С
60-80 10 3 4 1 2 2 0 0 1 0 0 0 3,0/9,9 -
40-60 32 4 1 7 12 5 3 3 1 0 0 0 5,8/7,3 4,2/24,6
N0 N2 частота С , Р
возраст 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 тС/С тР/Р
18-40 23 1 1 1 3 6 4 4 3 1 0 0 - 4,0/23,7
< = 18 15 - 1 1 3 5 2 2 1 0 0 0 - 3,1/15,3
г. Новосибирск
N0 N3 частота С, Р
возраст тС/С тР/Р
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
40 40 7 16 13 4 0 0 0 0 0 0 - 1,4
Стандартная ошибка выборочных средних значений d(mP)= 0-15%, d(mG)=30-40%
Контрольную группу составляет выборка жителей Новосибирска, для которых число проанализированных лимфоцитов на одного
индивидуума >100. N0 - общее число обследованных лиц; N1 - число лиц, у которых не стимулировалась пролиферация лимфоцитов;
N2 - число лиц, у которых число проанализированных метафаз в пробах лимфоцитов крови не превышает 30; N3 - число лиц, у которых
число проанализированных лимфоцитов > 100.
крови многих лиц выборки из Самбурга стимуляция лимфоцитов не наблюдалась (табл. 2).
Учитывая значимое содержание 137Cs в лишайниках ЯНАО даже в настоящее время, можно предположить, что причиной более сильного и продолжительного действия радиации на коренных жителей Севера является их пищевая цепочка «ягель-олень-человек». К такому же выводу пришли ученые, проводившие комплексные исследования генофонда человека и окружающей среды в Пуровском районе Тюменской области: инкорпорированный радиоактивный цезий является источником постоянного внутреннего облучения, оказывающего отрицательное влияние на биологическое здоровье человека, для которого пищевая цепочка начинается с ягеля [19].
Выводы
Процессы адаптации популяций, вызванные первичным воздействием, могут быть описаны как процессы вторичных генетических изменений и селекции в популяциях.
Статистическое моделирование на основе вероят-
ностного описания этих процессов, подтвержденного на статистически значимом материале, является хорошим методом в экологической дозиметрии. Тип и структура распределения особей по числу клеток с нарушениями хромосом в критических тканях указывает либо на стабильное состояние генофонда популяции, либо на развитие в нем процессов нестабильности и адаптации.
Значения параметров С-распределения являются оценкой риска развития хромосомной нестабильности, опустошения пролиферативного пула клеток и селекции в популяции. Выборочное среднее значение распределения зависит от соотношения интенсивности межклеточных процессов и резистентности организма.
Повышенное значение параметра Р распределения тР свидетельствует о процессах вторичного появления АК. Риск накопления АК определяется этим параметром.
Благодарности
Авторы выражают проф. В.Б. Приезжеву и проф. Г.А. Ососкову свою благодарность за плодотворные обсуждения модели.
Литература
1. Близник К.М., Капульцевич Ю.Г., Ко-рогодин В.И., Петин В.Г. Закономерности формирования радиорас у дрожжевых организмов: 4. Зависимость выхода сальтантов от условий пострадиационного культивирования // Радиобиология. -1974. - Т. 14. - № 2.
- С. 229-236.
2. Бурлакова Е.Б., Михайлов В.Ф., Мазурик В.К. Система окислительно-восстановительного гомеостаза при радиационно-индуцируемой нестабильно -сти генома // Радиационная биология. Радиоэкология. - 2000. - Т. 41. - № 5. - С. 489-499.
3. Бычковская И.Б. Проблема отдаленной радиационной гибели клеток. - М.: Энергоа-томиздат, 1986. - 158 с.
4. Гераськин С.А., Сарапульцев Б.И. Автоматическая классификация биологических объектов по уровню радиационной устойчивости // Автоматика и телемеханика. -1993. -№ 2. - С. 182-189.
5. Глазко В.И. Чернобыль 20 лет спустя: о генетических последствиях катастрофы / / Природа. - 2006. - № 5. - С. 48-53.
6. Глотов Н.В., Животовский Л.А., Хова-нов Н.В., Хромов-Борисов Н.Н. Биометрия.
- Л.: Издательство ЛГУ им. А. А. Жданова, 1982. - 263 с.
7. Гудков И.Н. Клеточные механизмы пострадиационного восстановления растений. -Киев: Наукова думка, 1985. - 224 с.
8. Капульцевич Ю.Г. Количественные закономерности лучевого поражения клеток. - М.: Атомиздат, 1978. - 230 с.
9. Колмогоров А.Н. О логарифмически нормальном законе распределения размеров частиц при дроблении // Теория вероятностей
и математическая статистика. - М.: Наука, 1986. - С. 264-267.
10. Корогодин В.И. Радиотаксоны и надежность генома (Памяти М.И. Шальнова) // Радиобиология. - 1982. - Т. 22. - № 2. - С. 147-154.
11. Корогодин В.И. Принципы оценки радиационной опасности // Природа. -1990.
- № 8. - С. 34-38.
12. Корогодин В.И., Близник К.М., Капульцевич Ю.Г. Закономерности формирования радиорас у дрожжевых организмов: 11. Факты и гипотезы // Радиобиология. - 1977. - Т. 17. - № 4. - С. 492-499.
13. Корогодина В.Л., Бамблевский В.П., Гришина И.В. и др. Антиоксидантный статус семян популяций растений Plantago major, произрастающих в районе действия Балаков-ской АЭС и химических предприятий // Радиационная биология. Радиоэкология. - 2000.
- Т. 40. - № 3. - С. 334-338.
14. Корогодина В.Л., Бамблевский В.П., Гришина И.В. и др. Оценка последствий влияния стрессовых факторов на семена растений, произрастающих в 30-километровой зоне Ба-лаковской АЭС // Радиационная биология. Радиоэкология. 2004. - Т. 44. - № 1. - С. 83-90.
15. Корогодина В.Л., Пантелеева А., Га-ничева И.В. и др. Влияние мощности дозы гамма-облучения на митоз и адаптивный ответ клеток первичных корней проростков гороха / / Радиационная биология. Радиоэкология. - 1998. - Т. 38. - № 5. - С. 643-649.
16. Лучник Н.В. Влияние слабых доз излучателей на митоз у гороха // Бюллетень Уральского отделения МОИП. - 1958. - Т. 1.
- С. 37-49.
17. Медведев В.И., Коршунов Л.Г., Осипо-
ва Л.П. и др. Оценка радиационного воздействия Семипалатинского ядерного полигона на Прибайкалье на примере п. Малое Голо-устное || Бюллетень сибирской медицины. -2005. - № 2 (Приложение). - С. 129-131.
18. Осипова Л.П., Пономарева А.В., Щер-бов Б.Л. и др. Последствия радиационного воздействия в популяции тундровых ненцев Пуровского района ЯНАО || Труды международной. конференции, посвященной 100-летнему юбилею со дня рождения Н.В. Тимофеева-Ресовского (ред. В.И. Ко-рогодин, В.Л. Корогодина, Н.И. Дубровина).
- Дубна: ОИЯИ, 2001. - С. 200-212.
19. Осипова Л.П., Посух О.Л., Пономарева А.В. и др. Окружающая среда и ее влияние на генофонд человека: опыт комплексных исследований || Вестник ВОГиС. - 1999. - № 8.
- С. 11-16.
20. ОсиповаЛ.П., Сенькова Н.А., Гайнер Т.А., Матвеева В.Г. Цитогенетическая оценка отдаленных последствий воздействия факторов радиационной природы на население пос. Малое Голоустное Иркутской области 11 Вестник Российской военно-медицинской академии. -2008. - № 3 (23). - С. 134.
21. Общая информация о Балаковской АС. Балаково: Мин. РФ по атомной энергии, Концерн «Росэнергоатом», Балаковская атомная станция, 1998. - 26 с.
22. Состояние окружающей природной среды Саратовской области в 1999 г. - Саратов: Аквариус, 2000. - 120 с.
23. Тимофеев-Ресовский Н.В. Генетика и эволюция. || Избранные труды (ред. О.Г. Га-зенко, В.И. Иванов). - М.: Медицина, 1996. -С. 203-262.
24. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения |пер. с англ. - М.: Мир, 1967. - Т. 1, 2.
25. Флорко Б.В., Корогодина В.Л. Анализ структуры распределений на примере одной цитогенетической задачи || Письма в ЭЧАЯ.
- 2007. - Т. 4. - № 4. - С. 559-570.
26. Флорко Б.В., Осипова Л.П., Корогодина В.Л. О некоторых особенностях формирования и анализа распределений индивидуумов по числу и частоте встречаемости аберрантных клеток в лимфоцитах крови || МАТБИО.
- 2009. - Т. 4. - № 2. - С. 52-65 (http:||www. matbio.org|journal.php?lang=rus&is_last=1)
27. Bridges B.A. DNA turnover and mutation in resting cells || Bioessays. - 1997. - V. 19. - № 4. - P. 347-352.
28. Hill C.K., Han A., Elkind M.M. Fission-spectrum neutrons at a low dose rate enhance neoplastic transformation in the linear, low dose
region (0-10 cGy) // Int. J. Radiat. Biol. Relat. Stud. Phys. Chem. Med. - 1984. - V. 46. - № 1.
- P. 11-15.
29. http:// www.iinr.ru/programs/cernovr. htm
30. http:// en.wikipedia.org/wiki/ Akaike information criterion
31. http:// en.wikipedia.org/wiki/ Bayesian Information Criterion
32. Korogodina V. L., Bamblevsky C.P, Florko B.V., Korogodin V.I. Variability and viability of seed plant populations around the nuclear power plant / / Impact of radiation risk estimates in normal and emergency situations (eds. Cigna
A.A. & Durante). - Springer, 2006. - Р. 85-93.
33. Korogodina V.L. and Florko B.V. Evolution processes in populations of plantain, growing around the radiation sources: changes in plant genotypes resulting from bystander effects and chromosomal instability // A Challenge for the Future (eds. Mothersill, C. Seymour and I.B. Mosse). - Springer, 2007. - P. 155-170.
34. Korogodina V.L., Florko B.V., Korogodin V.I. Variability of seed plant populations under oxidizing radiation and heat stresses in laboratory experiments // IEEE Trans. Nucl. Sci., 2005. - V. 52 - P. 1076-1083.
35. Lea D.E. Action of radiations on living cells.
- Cambridge: University Press, 1946. - P. 288.
36. Luchnik N.V., Sevankaev A.V. Radiation-induced chromosomal aberrations in human lymphocytes: I. Dependence on the dose of gamma-rays and an anomaly at low doses // Mutat. Res. - 1976. - V. 36. - P. 363-378.
37. Mothersill C., Seymour C.B. Genomic instability, bystander effects and radiation risks: implications for development of protection strategies for man and the environment // Радиационная биология. Радиоэкология. - 2000.
- Т. 40. - № 5. - С. 615-620.
38. Osipova L.P., Koutsenogii K.P., Shcherbov
B.L., et al. Environmental Radioactivity for Risk Assessment of Health Status in Nature and Human Population of Northern Siberia // Proc. 5th International Conference on Environmental Radioactivity in the Arctic and Antarctic. -St.- Petersburg, 2002. - P. 124 -127.
39. Scarpeci T.E., Zanor M.I, Valle E.M. Investigating the role of plant heat shock proteins during oxidative stress // Plant Signal Behav. - 2008. - V. 3. - Р. 856-857.
40. Seymour C, Mothersill C. Cell communication and the «bystander effect» // Radiat Res. - 1999. - V. 151. - Р. 505-506.
41. Timofeeff-Ressovsky N.W., Zimmer K.G. Das Trefferprinzip in der Biologie // Biophysik.
- Leipzig: Hirzel Verlag, 1947. - B. 1. - 421 S.
J
