CC BY
25
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2021 - V. 28, № 2 - P. 115-120
УДК: 61 DOI: 10.24412/1609-2163-2021-2-115-120
ВЕЛИКИЕ ПРОБЛЕМЫ ГИНЗБУРГА И БИОМЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ В.М. ЕСЬКОВ, В.А. ГАЛКИН, О.Е. ФИЛАТОВА
ФГУ «ФНЦНаучно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук».
Обособленное подразделение «ФНЦ НИИСИ РАН» в г. Сургуте, ул. Базовая, д. 34, г. Сургут, 628400, Россия
Аннотация. За последние 80 лет неоднократно поднималась проблема возможностей использования моделей и методов физики и математики для описания биосистем. В 1999 году нобелевский лауреат В.Л. Гинзбург сформулировал три «великие» проблемы, которые должна решать физика при изучении биосистем. Одна из них (квантовая механика и сознание) активно обсуждалась М.Б. Менским, но за последние годы возникли серьезные препятствия в деле применения физики для описания любых биосистем (включая и мозг). Такая ситуация связана с открытием эффекта Еськова-Зинченко. Этот эффект доказывает отсутствие статистической устойчивости выборок любых параметров Xi(t) функций организма человека. Тем самым нарушается причинно-следственная связь, которая составляет основу всей современной детерминистско-стохастической науки. Возникает необходимость создания новой теории и новых моделей, которые бы могли описывать системы третьего типа (по определению W. Weaver, 1948 г.) - живые системы.
Ключевые слова: хаос, эффект Еськова-Зинченко, редукция физики.
BIOMEDICAL SCIENCES AND GINZBURG'S GREAT PROBLEMS V.M. ESKOV, V.A. GALKIN, O.E. FILATOVA
Federal Science Center Scientific-research Institute for System Studies of the Russian Academy of Sciences,
Bazovayast, 34, Surgut, 628400, Russia
Abstract. Over the past 80 years, the problem of the possibilities to use the models and methods of physics and mathematics to describe biosystems has been repeatedly raised. In 1999, the Nobel laureate V.L. Ginzburg formulated three "great" problems that physics must solve when studying biosystems. One of them (quantum mechanics and consciousness) was actively discussed by M.B. Men-sky, but in recent years there have been serious obstacles in the use of physics to describe any biosystem. This situation is associated with the discovery of the Eskov-Zinchenko effect. This effect proves the absence of statistical stability of any parameters xi (t) samples of human body functions. Thus, the cause-and-effect relationship, which forms the basis of all modern deterministic-stochastic science, is violated. There is a need to create a new theory and new models that could describe systems of the third type - living systems (defined by W. Weaver, 1948).
Keywords: chaos, Eskov-Zinchenko effect, physics reduction.
Введение. Выдающийся физик 20-го века E. Schrodinger в 1944 году пытался обратить внимание физиков на изучение живых систем (см. «What is life») [32]. Несколько позже Н.А. Бернштейн [20] и W. Weaver [33] развили эту тему и выдвинули гипотезы, которые должны бы были существенно изменить наши представления о живых системах. Однако эти гипотезы за прошедшие более 70-ти лет никем не были изучены и не доказаны.
Проблема изучения биосистем с позиций физики остается открытой. При этом методы и модели физики активно все эти годы применяются для изучения биосистем. Фактически, во всей биомедицинской науке главенствует догма о том, что биосистемы имеют причинно-следственную связь. Это означает, что они могут описываться в рамках детерминистской или стохастической науки (ДСН).
Отметим, что еще в 1948 году W. Weaver вывел все живые системы за пределы ДСН. Он их поместил в особый тип систем - системы третьего типа (СТТ) [33]. Такие СТТ, по мнению Weaver, не могут быть объектом физических моделей и теорий. Однако за эти более 70-ть лет никто так и не доказал гипотезы
Н. А. Бернштейна [20] (о «повторении без повторений») и гипотезы W. Weaver о СТТ [33].
За последние 20 лет ряду научных школ г.г. Сургута, Тулы, Москвы и Самары удалось доказать отсутствие статистической устойчивости выборок различных параметров биосистем Xi(t). Это получило название эффекта Еськова-Зинченко (ЭЕЗ) [1,311,15,17,19,21,22,24,25,34]. Этот ЭЕЗ сейчас доказан в биомеханике и в физиологии нервно-мышечной системы (НМС), в физиологии сердечно-сосудистой системы (ССС), в нейронауках (при изучении нейросе-тей мозга - НСМ) и т.д. В целом, этот ЭЕЗ завершает дальнейшее использование динамических моделей и стохастики в изучении биосистем [1-11] и закладывает основу новой теории хаоса-самоорганизации (ТХС) [1-11,15,17,19,21,22,24,25,28,34].
Что послужило основой создания теории хаоса-самоорганизации? Выступление выдающегося физика E. Schrodinger в 1944 году [32] послужило толчком для понимания особенностей динамики поведения биосистем. При этом главная проблема для физики - это проблема редукции. Можно ли
изучать и моделировать биосистемы с позиций физики? Напомним, что основу физики (а так же химии, техники) составляет догма о наличии причинно-следственных связей. Это означает, что задание (повторение) начальных условий (т.е. задание вектора состояний x(to)) для биосистемы точно (в детерминизме) или в рамках стохастических функций распределения f(x), в стохастике, определяет конечное состояние системы x(tk). В этом случае, прошлое (и настоящее) определяет будущее.
Если система не удовлетворяет этому свойству (будущее состояние x(tk) не зависит от начального состояния x(t0)), то такие системы изучать в рамках ДСН невозможно. Об этом говорил нобелевский лауреат (2020 г.) Roger Penrose [30] в известной монографии: «Что означает вычислимость, когда в качестве входных и выходных данных допускаются непрерывно изменяющиеся параметры?». R. Penrose понимал, что нарушение причинно-следственных связей сразу выводит такие системы за пределы всей современной науки (ДСН).
Это четко понимал и W. Weaver, когда в 1948 году вывел все биомедицинские системы за пределы детерминизма и стохастики, всей современной ДСН. W. Weaver прямо указывал на то, что биосистемы (СТТ) не могут быть описаны в рамках ДСН и они требуют создания новой науки и новых теорий и методов. Более того, W. Weaver спрогнозировал появление этой новой науки через 50 лет. Именно это и произошло на рубеже 20-го и 21-го веков, когда Сургутская и Тульская научные школы впервые показали неустойчивость выборок биосистем.
Представим дословно эту выдающуюся цитату W. Weaver: «Эти новые проблемы не могут быт решены с помощью статистических методов, столь эффективных для описания среднего поведения в задачах неорганизованной сложности. Эти новые проблемы (а будущее мира зависит от решения многих из них) требуют, чтобы наука сделала третий большой шаг вперед, шаг, который должен быть еще больше, чем завоевание проблем простоты XIX века или победа XX века над проблемами дезорганизованной сложности. Наука должна в течение следующих 50 лет научиться решать эти проблемы организованной сложности».
Таким образом, W. Weaver впервые заговорил об особенностях биосистем и об отсутствии возможностей дальнейшего использования методов и моделей стохастики в изучении биомедицинских систем. Это связано в первую очередь именно с потерей причинно-следственных связей для СТТ. Рассмотрим этот тезис более подробно с позиции ДСН.
Распад причинно-следственных связей в биомедицине. Напомним, что в основе постулата о причинно-следственных связях в ДСН лежит твердое убеждение в возможности повторения любого
исходного состояния x(t0) вектора состояния биосистемы x=x(t)=(xi, Х2, ..., xm)Tв m-мерном фазовом пространстве состояний (ФПС). Если мы можем повторить начальное состояние x(t0) вектора x(t), то в ДСН появляется возможность и прогнозирования будущего состояния x(tk).
Это является догмой всей ДСН, т.к. задание x(to) и неизменность биосистемы позволяет повторить и конечное состояние x(tk). Отметим, что для стохастических систем этот принцип уже нарушается. Если мы имеем непрерывную случайную величину (НСВ), то многократно повторяя опыт (с неизменной биосистемой) мы никогда уже не попадем в данную точку x(tk). Поэтому в стохастике мы работаем с выборками x(tk). Разработаны специальные правила, по которым все выборки можно сравнивать, но это сравнение уже приблизительное (оно не точное).
Очевидно, что в стохастике появляется первая неопределенность (uncertainty) и первая complexity, о которой говорил W. Weaver еще в 1948 году [33]. Complexity и uncertainty появляется в стохастике из-за невозможности повторения точки x(tk) в ФПС при условии, что x(to) повторяется и с системой ничего не происходит. Конечное состояние x(tk) неповторимо (произвольно) и мы в стохастике работаем с выборками, т.е. это уже complexity.
Однако W. Weaver пошел дальше. Он вывел СТТ за пределы стохастики (см. цитату выше), но при этом он не доказал причины такой гипотезы. Это сделали мы 20 лет назад, доказав статистическую неустойчивость выборок x(t) для СТТ и показав эффект Еськова-Зинченко (ЭЕЗ) в биомедицине. Действительно, необходимо было продолжить логику W. Weaver в следующем виде: если одна точка x(tk) не может описывать стохастические системы, то и одна выборка x(tk) для СТТ не может описывать биосистемы.
Именно это 20 лет назад авторы данного сообщения доказали сначала в биомеханике (это была гипотеза Н.А. Бернштейна о «повторении без повторений»), а затем и во всей биомедицине. Мы доказали статистическую неустойчивость выборок x(tk) в биомедицине [18].
Фактически ЭЕЗ доказывает, что ни только одна точка x(tk), но и целая выборка x(tk) не могут описывать биосистемы (СТТ по W. Weaver). Если одна точка или целая выборка не могут быть повторены для СТТ, то это, фактически, доказывает потерю причинно-следственных связей. Зная выборку x(tk) для биосистемы на интервале времени Ati, мы не можем спрогнозировать (предсказать) следующую выборку x(tk) на интервале At2 (при Ati=At2). Будущее СТТ невозможно спрогнозировать в рамках ДСН [311,14,15,17,19].
Это и есть потеря причинно-следственных свя-
зей (нет прогноза для х(Ъ)). Мы не можем произвольно повторить выборку х(Ъ) для любого параметра СТТ и тогда распадаются причинно-следственные связи. Фактически, ЭЕЗ дает ответ на главную проблему Гинзбурга: современный физико-математический аппарат не может описывать биосистемы - СТТ. Редукция законов физики на биомедицинские системы невозможна. Модели физики (ДСН) невозможно использовать в описании СТТ из-за ЭЕЗ и отсутствия прогноза будущего состояния СТТ [1-11,14,17,27,28,31].
Любая такая модель имеет исторический характер, т.к. точка х(Ьи) или выборка х(Ьи) были реальны, но они не могут быть повторены и спрогнозированы. Наука о биомедицинских системах имеет исторический характер, она изучает некоторые артефакты. Напомним, что в медицине твердо бытует мнение, что любая выборка параметра организма может быть повторена. Но это только миф, т.к. ЭЕЗ доказывает уникальность любой выборки СТТ, повторить (произвольно) любую выборку СТТ невозможно в принципе [1-11,15,17,19,21,22,24,25,34].
Почему невозможна редукция законов физики на биосистемы? Напомним, что 20 лет назад был доказан эффект Еськова-Зинченко в биомеханике. Первоначально мы регистрировали две тре-морограммы (ТМГ) подряд (многократно) и рассчитывали частоту совпадения двух соседних ТМГ. Она оказалась весьма малой р/, /+^0,01. В среднем из 100-а опытов, мы получали критерий Вилкоксона р>0,05 в 99%. Две соседние выборки статистически не совпадали [1-11,15,17,19,21,22] с вероятностью более 0,99.
В итоге мы начали регистрировать подряд по 15 выборок ТМГ (в каждой выборке не менее 500 точек) и сравнивать все эти 15 выборок между собой. Для
примера мы представляем типичную матрицу парных сравнений 15-ти разных ТМГ. В табл. 1 мы вносили непараметрический критерий Вилкоксона p. Если py>0,05, то такая i-я и j-я пара могла иметь общую генеральную совокупность.
Из табл. 1 следует, что из всех 105-ти разных пар сравнений только 3 пары показали p;,/>0,05. Остальные пары не имеют общую генеральную совокупность, т.е. они статистически различаются. Подчеркнем, что для теппинга (произвольные колебательные движения пальца по вертикали) мы имеем небольшое увеличение числа k пар, для которых pi,j>0,05. Иными словами, сознание повышает долю стохастики в 2-3 раза, но всегда k<10%.
Хаос преобладает над стохастикой и это доказывает статистическую неустойчивость выборок параметров произвольных (теппинг) и непроизвольных (тремор) движений человека. В итоге мы приходим к ЭЕЗ и доказательству гипотезы W. Weaver о том, что СТТ (биосистемы) не могут являться объектом исследования с позиций детерминистской и стохастической науки (ДСН) [1-11,15,17,19,21,22,24,25,34].
Подчеркнем, что ЭЕЗ глобален. Он имеет место во всей электрофизиологии, т.к. электромиограммы (ЭМГ), электронейрограммы (ЭНГ) и электроэнцефалограммы всегда статистически не устойчивы [1,2,5,8,10,11,15,21]. Более того, и работа сердца не может показать статистическую устойчивость [4,5,7,11,15,19,22,25,34]. Всегда мы имеем ЭЕЗ при регистрации и анализе кардиоинтервалов (КИ) и других параметров сердечно-сосудистой системы (ССС) [13,22].
Для примера мы представляем характерную табл. 2, в которой представлены матрицы парных сравнений 15-ти выборок КИ для одного испытуемого в его неизменном физиологическом состоянии. Существенно, что все эти КИ регистрировались не менее 5 минут, как того требует Европейская ассоциация кардиологов, но полученная выборка КИ (не менее 300-т значений КИ в каждой такой выборке) не может показывать статистическую устойчивость.
В табл. 2 мы имеем из 105 -ти разных пар сравнения только 12 значений k, т.е. для этих k мы имеем критерий Вилкок-сона p,>0,05. Такие две выборки КИ статистически совпадают. Остальные пары показывают p;,/<0,05 и это доказывает ЭЕЗ и для параметров ССС. Очевидно, что ЭЕЗ глобален и он накладывает жесткие ограничения на дальнейшее использование статистики в медицине (любая выборка уникальна).
Если невозможно два раза подряд повторить одну выборку ТМГ, ТПГ, ЭМГ, ЭНГ, ЭЭГ, КИ (и других параметров организма) [12,16], то что тогда брать за
Таблица 1
Матрица парного сравнения выборок ТМГ одного и того же человека (без нагрузки, число повторов и=15), использовался критерий Вилкоксона (значимость р<0,05, число совпадений к=3)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
3 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
4 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
5 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
6 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
7 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
8 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,51 0,00 0,00 0,01 0,70
11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,51 0,00 0,00 0,00 1,00
12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00
15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,70 1,00 0,00 0,00 0,00
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2021 - V. 28, № 2 - P. 115-120
стандарт (неизменность) в медицине? Что тогда такое гомеостаз и неизменность СТТ? Подчеркнем, что числа к сильно варьируют и они не годятся в качестве стандарта. Для примера мы представляем сводную табл. 3, в которой для одного человека мы регистрировали 15 матриц (сходных с табл. 2), а всего группа состояла из 15-ти человек. Это означает, что в табл. 3 мы представляем анализ 225 матриц парных сравнений для 3375-ти выборок КИ (для всей группы из 15-ти человек).
Очевидно, что в табл. 3 числа к сильно изменяются и их среднее <к> для всех 15-ти человек статистически не совпадают. Числа к не могут быть стандартом, т.к. они изменяются (в разных измерениях для одного и того же человека). Медицина сейчас нуждается в новых методах расчета стандарта и нового понимания гомеостаза [1,3,4,7,22]. В рамках ДСН норму (стандарт) невозможно представить из-за ЭЕЗ.
Матрица парного сравнения выборок кардиоинтервалов (КИ) одного и того же человека (без нагрузки, число повторов и=15), использовался критерий Вилкоксона (значимость р<0,05, число совпадений к=12)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
2 0,00 0,00 0,00 0,94 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
3 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00
4 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
5 0,00 0,94 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,94 0,00 0,00 0,00 0,00
6 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
7 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,60 0,30 0,00 0,00 0,06 0,00 0,00
8 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,03 0,00 0,00 0,17 0,02 0,06
9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,60 0,00 0,40 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00
10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,30 0,03 0,40 0,00 0,00 0,25 0,00 0,00
11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,94 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
12 0,00 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,17 0,01 0,25 0,00 0,00 0,00 0,04
14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,83
15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04 0,83
Выводы. Многократные повторные измерения одного и того же параметра двигательных функций организма человека приводят к доказательству ЭЕЗ. Статистическая неустойчивость любых выборок (а не только ТМГ и ТПГ) параметров организма человека приводит к отрицанию причинно-следственных связей (прошлое не определяет будущее состояние СТТ). Поэтому редукция для живых систем (СТТ) невозможна, что является решением одной из великих проблем Гинзбурга.
Методы квантовой механики в изучении СТТ тоже не эффективны, т.к. не работает теория вероятностей (ЭЕЗ). Поэтому и все остальные проблемы для СТТ могут быть объяснены только в рамках ЭЕЗ. Тогда возникает глобальная проблема для всей биомедицины: что такое норма-стандарт и существуют ли стационарные режимы в поведении СТТ-сотркхг'£у?
Если нет устойчивости, нет прогноза будущего, то как описывать го-меостаз, как описывать стандарт в медицине? Что вообще сейчас измеряется во всей биомедицине? Прошлое состояние любой биосистемы? Как прогнозировать будущее СТТ? На эти вопросы дает ответы новая теория хаоса-самоорганизации (ТХС), которая нами сейчас активно разрабатывается. В ТХС представлены новые понятия и новые законы для описания биосистем.
Таблица 2
Таблица 3
Число пар совпадений выборок (к) для всех 15-ти матриц парного сравнения параметров КИ у группы испытуемых при повторных экспериментах
^Значение k № п/п ki k2 k, k4 k5 k6 k7 k, k, km ku ki2 ki, ki4 ki5
1 15 12 9 6 14 12 14 11 17 15 10 12 26 14 13
2 9 8 12 11 6 22 13 14 18 9 13 7 20 9 13
3 10 4 13 14 17 19 16 13 11 10 11 9 12 21 14
4 5 6 11 9 17 10 11 16 15 22 11 10 15 10 12
5 19 13 13 12 16 11 10 14 12 20 15 8 15 10 12
6 10 6 14 13 11 11 12 13 10 12 15 15 18 12 12
7 10 9 9 13 21 29 16 14 11 20 14 14 15 12 14
8 11 31 10 15 11 13 13 14 13 19 12 6 16 10 18
9 16 7 13 12 18 9 14 11 14 11 7 17 13 14 15
10 8 4 9 15 25 12 12 13 14 10 11 17 14 12 17
11 16 6 10 12 12 17 12 17 12 7 13 16 19 20 19
12 20 6 12 14 14 8 13 16 14 12 10 11 15 13 14
13 10 4 14 15 18 12 16 14 13 15 11 38 14 16 13
14 6 9 12 13 11 13 15 17 9 14 13 11 17 14 16
15 17 4 10 10 20 14 14 11 16 18 15 18 15 12 15
<k> 12 9 11 12 15 14 13 14 13 14 12 14 16 13 15
Литература / References
1. Галкин В.А., Еськов В.В., Пятин В.Ф., Кирасирова Л.А., Кульчицкий В.А. Существует ли стохастическая устойчивость выборок в нейронауках? // Новости медико-биологических наук. 2020. Т. 20, №3. С. 126-132 / Galkin VA, Es'kov VV, Pyatin VF, Kirasirova LA, Kul'chitskiy VA. Sushchestvuet li stokhasticheskaya ustoychivost' vy-borok v neyro-naukakh? [Is there a stochastic stability of samples in the neuro-sciences?]. Novosti mediko-biologicheskikh nauk. 2020;20(3):126-32. Russian.
2. Еськов В.В. Математическое моделирование гомеостаза и эволюции complexity: монография. Тула: изд-во ТулГУ, 2016. 372 с. / Es'kov VV. Matematicheskoe modelirova-nie gomeostaza i ehvolyucii complexity: mo-nografiya [Mathematical modelling of homeos-tasis and the evolution of complexity: the mo-no-graph]. Tula: izd-vo TulGU; 2016. Russian.
3. Еськов В.В., Башкатова Ю.В., Шакирова Л.С., Веденеева Т.С., Мордвинцева А.Ю. Проблема стандартов в медицине и физиологии // Архив клинической медицины. 2020. Т. 29, №3. С. 211-216 / Es'kov VV, Bashkatova YuV, Shakirova LS, Vedeneeva TS, Mordvintseva AYu. Problema standartov v med-itsine i fiziologii [The problem of standards in medicine and physiology]. Arkhiv klinicheskoy meditsiny. 2020;29(3):211-6. Russian.
4. Еськов В.В., Пятин В.Ф., Филатова Д.Ю., Башкатова Ю.В. Хаос параметров гомеостаза сердечно-сосудистой системы человека. Самара: Изд-во ООО «Порто-Принт», 2018. 312 с. / Es'kov VV, Pyatin VF, Filatova DYu, Bashkatova YuV. Khaos paramet-rov gomeostaza serdechno-sosudistoy sistemy cheloveka [Chaos of parameters of homeostasis of the human cardiovascular system]. Samara: Izd-vo OOO «Porto-Print»; 2018. Russian.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2021 - V. 28, № 2 - P. 115-120
5. Еськов В.В., Пятин В.Ф., Шакирова Л.С., Мельникова Е.Г. Роль хаоса в регуляции физиологических функций организма / Под ред. А.А. Хадарцева. Самара: ООО «Порто-принт», 2020. 248 с. / Es'kov VV, Pyatin VF, Shakirova LS, Mel'nikova EG. Rol' khaosa v reg-ulyatsii fiziologicheskikh funktsiy organizma [The role of chaos in the regulation of physiological functions of the body]. Edited by AA Khadartseva. Samara: OOO «Porto-print»; 2020. Russian.
6. Еськов В.М., Галкин В.А., Пятин В.Ф., Филатов М.А. Организация движений: стохастика или хаос? / Под. ред. член-корр. РАН, д.биол.н., профессора Г.С. Розенберга. Самара: Издательство ООО «Порто-принт», 2020. 144 с. / Es'kov VM, Galkin VA, Pyatin VF, Filatov MA. Organizatsiya dvizheniy: stokhastika ili khaos? Pod. red. chlen-korr. RAN, d.biol.n., professora G.S. Rozenberga [Organization of movements: stochastics or chaos?. Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Doctor of Biology, Professor G.S. Rosenberg]. Samara: Izdatel'stvo OOO «Porto-print»; 2020. Russian.
7. Еськов В.М., Галкин В.А., Филатова О.Е. Complexity: хаос гомеостатических систем: монография / Под ред. Г.С. Розенберга. Самара: изд-во ООО «Потро-принт», 2017. 388 с. / Es'kov VM, Galkin VA, Filatova OE. Complexity: khaos gomeostaticheskikh sistem: mono-grafiya [Complexity: chaos of homeostatic systems: monograph]. Pod red. G.S. Rozenberga. Samara: izd-vo OOO «Potro-print»; 2017. Russian.
8. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатов М.А., Еськов В.В. Эффект Еськова-Зинченко опровергает представления I.R. Prigogine, J.A. Wheeler и M. Gell-Mann о детерминированном хаосе биосистем - complexity // Вестник новых медицинских технологий. 2016. №2. C. 34-43. DOI: 10.12737/20422 / Es'kov VM, Zinchenko YUP, Filatov MA, Es'kov VV. Effekt Es'kova-Zinchenko oprovergaet predstavleniya I.R. Prigogine, J.A. Wheeler i M. Gell-Mann o determinirovannom kha-ose biosistem - complexity [the effect of Eskova-Zinchenko refutes the ideas of I.R. Prigogine, J.A. Wheeler and M. Gell-Mann on the deterministic chaos of biosystems - complexity]. Journal of new medical technologies. 2016;2:34-43. DOI: 10.12737/20422. Russian.
9. Еськов В.М., Пятин В.Ф., Башкатова Ю.В. Медицинская и биологическая кибернетика: перспективы развития // Успехи кибернетики. 2020. Т.1, №1. С. 64-72 / Es'kov VM, Pyatin VF, Bash-katova YuV. Meditsinskaya i biologicheskaya kibernetika: perspektivy razvitiya [medical and biological cybernetics: development prospects]. Uspekhi kibernetiki. 2020;1(1):64-72. Russian.
10. Еськов В.М., Пятин В.Ф., Еськов В.В., Миллер А.В., Веденеев В.В. Существуют ли отличия между произвольными и непроизвольными движениями? // Вестник новых медицинских технологий. 2020. №3. C. 88-91. DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16688 / Eskov VM, Pyatin VF, Eskov VV, Miller AV, Vedeneev VV. Sushchestvuyut li otlichiya mezhdu proizvol'nymi i neproizvol'nymi dvizheniyami? [Are the destiqueshes between voluntary and envolun-tary movement?]. Journal of New Medical Technologies. 2020; 3:8891. DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16688. Russian.
11. Еськов В.М., Галкин В.А., Филатова О.Е. Конец определенности: хаос гомеостатических систем. Тула, 2017. 596 с. / Es'kov VM, Galkin VA, Filatova OE. Konets opredelennosti: khaos gomeostaticheskikh sistem [End of certainty: chaos of homeostatic systems]. Tula; 2017. Russian.
12. Зилов В.Г., Хадарцев А.А., Еськов В.В., Иляшенко Л.К., Китанина К.Ю. Эффект статистической неустойчивости электроэнцефалограмм // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2019. Т. 168, № 7. С. 8-11 / Zilov VG, Khadartsev AA, Es'kov VV, Ilyashenko LK, Kitanina KYu. Effekt statisticheskoy neustoychivosti el-ektroentsefalogramm [Effect of statistical instability of electroencephalograms]. Byulleten' eksperimental'noy biologii i meditsiny. 2019;168(7):8-11. Russian.
13. Зилов В.Г., Хадарцев А.А., Еськов В.М., Иляшенко Л.К. Новый эффект в физиологии нервно-мышечной системы человека // Бюллетень экспериментально биологии и медицины. 2019. Т.167, №4. С. 400-404 / Zilov VG, Xadarcev AA, Es'kov VM, Ilyashenko LK. Novy*j effekt v fiziologii nervno-my*shechnoj sistemy* cheloveka [A new effect in the physiology of the human neuromuscular system]. Byulleten* e*ksperimental*no biologii i mediciny*. 2019;167(4):400-4. Russian.
14. Розенберг Г.С., Полухин В.В., Попов Ю.М., Сазонова Н.В., Салимова Ю.В. Представления W. Weaver и теории хаоса-самоорганизации о системах третьего типа // Сложность. Разум. Постне-классика. 2020. № 3. С. 14-23 / Rozenberg GS, Polukhin VV, Popov YuM, Sazonova NV, Salimova YuV. Predstavleniya W. Weaver i teorii khaosa-samoorganizatsii o sistemakh tret'ego tipa [Representations of W. Weaver and chaos-self-organization theory on systems of the third type]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2020;3:14-23. Russian.
15. Филатов М.А., Прохоров С.А., Ивахно Н.В., Головачева Е.А., Игнатенко А.П. Возможности моделирования статистической неустойчивости выборок в физиологии // Вестник новых медицинских технологий. 2020. №2. C. 120-124. DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16668 / Filatov MA, Prochorov SA, Ivakhno NV, Golovacheva EA, Ignatenko AP. Vozmozhnosti modelirovaniya statisticheskoy neustoychivosti vyborok v fiziologii [The possibilities of modeling stochastic instability samples in physiology]. Journal of New Medical Technologies. 2020;2:120-4. DOI: 10.24411/1609-21632020-16668. Russian.
16. Хадарцев А.А., Еськов В.В., Пятин В.Ф., Филатов М.А. Треморография в оценке двигательных функций // Медицинская техника. 2020. № 6. С. 13-16 / Khadartsev AA, Es'kov VV, Pyatin VF, Filatov MA. Tremorografiya v otsenke dvigatel'nykh funktsiy [Tremor-ography in the assessment of motor functions]. Meditsinskaya tekhnika. 2020l;6:13-6. Russian.
17. Хадарцев А.А., Зинченко Ю.П., Галкин В.А., Шакирова Л.С. Эргодичность систем третьего типа // Сложность. Разум. Пост-неклассика. 2020. № 1. С. 67-75 / Khadartsev AA, Zinchenko YuP, Galkin VA, Shakirova LS. Ergodichnost' sistem tret'ego tipa [Ergodicity of systems of the third type]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2020;1:67-75. Russian.
18. Хадарцев А.А., Пятин В.Ф., Еськов В.В., Веденеева Т.С., Игнатенко А.П. Реализация гипотезы Н.А. Бернштейна о «повторении без повторений» // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2020. № 3. С. 24-30 / Khadartsev AA, Pyatin VF, Es'kov VV, Vedeneeva TS, Ignatenko AP. Realizatsiya gipotezy N.A. Bernshteyna o «povtorenii bez povto-reniy» [Realization of the hypothesis of N. A. Bernstein about " repe-tition without repetitions»]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2020;3:24-30. Russian.
19. Bashkatova Yu.V., Filatov М.А., Shakirova L.S. State of athletes' cardiovascular system under physical load in the Russian North // Human Ecology. 2020. №6. P. 41-45 / Bashkatova YuV, Filatov МА, Shakirova LS. State of athletes' cardiovascular system under physical load in the Russian North. Human Ecology. 2020;6:41-5.
20. Bernstein N.A. The coordination and regulation of movements. New York: Oxford - Pergamon Press; 1967.
21. Eskov V.M., Pyatin V.F., Eskov V.V., Ilyashenko L.K. Heuristic work of the brain and artificial neural networks // Biophysics. 2019. Vol. 64, No. 2. P. 125-130 / Eskov VM, Pyatin VF, Eskov VV, Ilyashenko LK. Heuristic work of the brain and artificial neural networks. Biophysics. 2019;64(2):125-30.
22. Eskov V.M., Khadartsev A.A., Eskov V.V., Vokhmina J.V. Chaotic dynamics of cardio intervals in three age groups of indigenous and nonindigenous populations of Ugra // Advances in Gerontology. 2016. Vol. 6, No. 3. P. 191-197 / Eskov VM, Khadartsev AA, Eskov VV, Vokhmina JV. Chaotic dynamics of cardio intervals in three age groups of indigenous and nonindigenous populations of Ugra. Advances in Gerontology. 2016;6(3):191-7.
23. Eskov V.M., Gudkov A.B., Filatov M.A., Eskov V.V. Principles of homeostatic regulation of functions in human ecology // Human Ecology. 2019. №10. P. 41-49 / Eskov VM, Gudkov AB, Filatov MA, Eskov VV. Principles of homeostatic regulation of functions in human ecology. Human Ecology. 2019.;10:41-9.
24. Filatov M.A., Ilyashenko L.K., Kolosova A.I., Makeeva S.V. Stochastic and chaotic analysis of students' attention parameters of different ecological zones // Human Ecology. 2019. №7. P. 11-16 / Filatov MA, Ilyashenko LK, Kolosova AI, Makeeva SV. Stochastic and chaotic analysis of students' attention parameters of different ecological zones. Human Ecology. 2019;7:11-6.
25. Filatova O.E., Gudkov A.B., Eskov V.V., Chempalova L.S. The concept of uniformity of a group in human ecology // Human Ecology. 2020. №2. P. 40-44 / Filatova OE, Gudkov AB, Eskov VV, Chempalova
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2021 - V. 28, № 2 - P. 115-120
LS. The concept of uniformity of a group in human ecology. Human Ecology. 2020;2 :40-4.
26. Gell-Mann M. Fundamental Sources of Unpredictability // Complexity. 1997. Vol. 3, №1. P. 13-19 / Gell-Mann M. Fundamental Sources of Unpredictability. Complexity. 1997;3(1):13-9.
27. Ginzburg V.L. "What problems of physics and astrophysics seem now to be especially important and interesting (thirty years later, already on the verge of XXI century)?" // Phys. Usp. 1999. Vol. 42. P. 353-373 / Ginzburg VL. "What problems of physics and astrophysics seem now to be especially important and interesting (thirty years later, already on the verge of XXI century)?" Phys. Usp. 1999;42 :353-73.
28. Ivanitskii G.R. Self-organizing dynamic stability of far-from-equilibrium biological systems // UFN. 2017. Vol. 187, №7. P. 757-784 / Ivanitskii GR. Self-organizing dynamic stability of far-from-equilibrium biological systems. UFN. 2017;187(7):757-84.
29. Kolosova A.I., Filatov M.A., Maistrenko E.V., Ilyashenko L.K. An analysis of the attention indices in students from Surgut and Samara oblast from the standpoint of stochastics and chaos // Biophysics. 2019. Vol. 64(4). P. 662-666 / Kolosova AI, Filatov MA, Maistrenko EV, Ilyashenko LK. An analysis of the attention indices in students from Surgut and Samara oblast from the standpoint of stochastics and chaos. Biophysics. 2019;64(4):662-6.
30. Penrose R. The Emperor's New Mind: Concerning Comput-ers,Mind and Laws of Physics(Oxford: Oxford University Press, 1989) / Penrose R. The Emperor's New Mind: Concerning Computers,Mind and Laws of Physics(Oxford: Oxford University Press, 1989).
31. Prigogine I.R. The End of Certainty: Time, Chaos, and the New Laws of Nature (Free Press, 1996) / Prigogine I.R. The End of Certainty: Time, Chaos, and the New Laws of Nature (Free Press, 1996).
32. Schrodinger E. What Is Life? The Physical Aspect of the Living Cell. Cambridge university press, 1944. 198 p. / Schrodinger E. What Is Life? The Physical Aspect of the Living Cell. Cambridge university press; 1944.
33. Weaver W. Science and Complexity // American Scientist. 1948. Vol. 36, №4. P. 536-544 / Weaver W. Science and Complexity. American Scientist. 1948;36(4):536-44.
34. Zilov V.G., Khadartsev A.A., Eskov V.M., Ilyashenko L.K. New effect in physiology of human nervous muscle system // Bulletin of experimental biology and medicine. 2019. Vol. 167 (4). P. 419-423 / Zilov VG, Khadartsev AA, Eskov VM, Ilyashenko LK. New effect in physiology of human nervous muscle system. Bulletin of experimental biology and medicine. 2019;167(4):419-23.
Библиографическая ссылка:
Еськов В.М., Галкин В.А., Филатова О.Е. Великие проблемы Гинзбурга и биомедицинские науки // Вестник новых медицинских технологий. 2021. №2. С. 115-120. DOI: 10.24412/1609-2163-2021-2-115-120.
Bibliographic reference:
Eskov VM, Galkin VA, Filatova OE. Velikie problemy Ginzburga i biomeditsinskie nauki [Biomedical sciences and Ginzburg's great problems]. Journal of New Medical Technologies. 2021;2:115-120. DOI: 10.24412/1609-2163-2021-2-115-120. Russian.
