« ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ «НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ КЛИНИЧЕСКОЙ ИММУНОЛОГИИ СИБИРСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ МЕДИЦИНСКИХ НАУК» ...»
Примечание: P1, P2, P3, P4, P5 – достоверность различий с показателями 1–5 кластеров соответственно.
Таким образом, кластеры, выделенные на основании различных состояний иммунной системы, с учётом показателей abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+ и abs CD16+, с высокой степенью достоверности различаются по уровню интоксикации, показателям вегетативной регуляции, а также совокупности показателей иммунного статуса. В ходе исследования необходимо оценить эффективность применения иммунотропных препаратов в зависимости от состояния иммунной системы обследованных пациентов.
3.4. Выводы
На иммунную систему обследованных пациентов существенное влияние оказывают четыре фактора, суммарно определяющих вариации показателей иммунного статуса на 77,52%. Каждый из факторов представляет собой интегральную сумму внешних по отношению к иммунной системе патогенетических влияний патологического и ятрогенного характера.
Наиболее тесно с действием первого, наиболее значимого фактора, связаны показатели: abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD16+. С учётом их значений выделены шесть кластеров – устойчивых типов функциональной организации иммунной системы.
Кластеры различаются по количеству иммунокомпетентных клеток: abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD16+ и ассоциированных с ними показателей состояния пациентов. Каждый кластер функциональной организации иммунной системы характеризуется уникальными сочетаниями внешних факторов и клинических характеристик пациентов. В ряду кластеров с 1-го по 6-ой в сочетании с усугублением лимфопении увеличиваются выраженность интоксикации, степень тяжести пациентов, доля пациентов с перитонитом, нарастают явления СПОН и вероятность неблагоприятного исхода заболевания.
Различия патогенетических влияний подразумевают различие подходов к контролю за состоянием пациентов, относящихся к разным кластерам иммунного статуса, различия эффективных препаратов и методов интенсивной терапии. Также можно предположить, что индивидуальные особенности реакции на иммунотропные препараты и выбор наиболее эффективного способа иммунокоррекции связаны с кластерной структурой иммунного статуса пациентов с УХП органов брюшной полости.
Глава 4
АДАПТАЦИОННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ АСИММЕТРИЯ В КЛАСТЕРАХ ИММУННОГО СТАТУСА
4.1. Системообразующие показатели и факторы формирования кластеров иммунного статуса
Принимая во внимание гипотезу, что кластеры иммунного статуса обследованных пациентов сформировались путем самоорганизации иммунной системы под влиянием внешних факторов, возникает закономерный интерес относительно характера и силы влияния этих факторов. Выявление действующих факторов необходимо для оценки различий аспектов патогенеза, влияющих на состояние пациентов выделенных кластеров.
Внешние факторы остаются вне поля зрения исследователя: мы предполагаем, что они представляют собой совокупность действия на организм исходного состояния иммунной системы, активности воспалительного процесса, характера патологии, операционной травмы и других факторов, динамически изменяющихся с течением времени. Очевидно, что учесть все эти влияния и количественно оценить их, не прибегая к исследованию их взаимодействия с организмом пациента, невозможно. В то же время, исследование и описание системообразующих элементов каждого кластера иммунной системы должно дать представление о характере внешних факторов.
Анализ системообразующих элементов и внешних факторов формирования кластеров иммунного статуса выполнен методами факторного анализа. Принципы факторного анализа в данном случае аналогичны исследованию, проведенному с общим массивом данных. Для анализа использованы показатели пациентов, принадлежащих к одноименным кластерам иммунного статуса. Факторы, выделенные при анализе, являются суммарными векторами реально существующих патогенетических процессов. Для системообразующих элементов кластеров характерны максимальные значения факторных нагрузок. Рассмотрим и опишем влияния первых системообразующих факторов, выделенных при анализе, как наиболее сильно влияющих на организацию кластеров иммунного статуса. Важно помнить, что первый, второй, третий и т.д. факторы – количественные характеристики внешних влияний, их названия условны и присвоены по количественному показателю степени влияния на рассматриваемую систему. Рассматриваемые ниже первые факторы для разных кластеров иммунного статуса являются совершенно различными.
Факторный анализ показателей 1-го кластера иммунной системы показал, что наиболее сильный внешний фактор определяет состояние связей внутри кластера на 0,32 (рис. 13). Следующий, второй фактор – на 0,29. Другие внешние факторы на 0,39 определяют состояние элементов 1-го кластера иммунной системы.
При исследовании системообразующих показателей данных пациентов, вошедших в первый кластер, выявлено, что со значениями основного, первого фактора отрицательно коррелируют показатели интоксикации: ЛИИх (rS=-0,77) и уровень билирубина (rS=-0,75).
Первый фактор прямо коррелирует с показателем вегетативной регуляции ИС (rS=0,91), а также с экспрессией CD4 молекул (rS=0,84) и abs CD4+ (rS=0,92), соотношением CD4+/CD8+ (rS=0,96). Ф-1 прямо связан с показателями активации иммуноцитов: числом лимфоцитов, несущих рецепторы к ИЛ-2 (для abs CD25+ rS=0,79) и соотношениями CD25+/CD38+ (rS=0,79) и CD25+/CD95+ (rS=0,77); синтезом IgM (rS=0,97) и концентрацией в сыворотке ЦИК (rS=0,95).
Обнаружены отрицательные корреляционные связи Ф-1 с CD8+,% (rS=-0,90), CD20+,% (rS=-0,71), CD38+,% (rS=-0,76). Действие первого фактора (Ф-1) приводит к снижению уровня холестерина (rS=-0,97) – мембаностабилизирующего вещества: при низком содержании холестерина мембраны иммунокомпетентных клеток обладают большей текучестью, что способствует увеличению иммунореактивности.
Очевидно, что значения Ф-1 отражают влияния положительных воздействий на состояние организма, о чём свидетельствуют положительные коэффициенты корреляции с показателями активации иммунной системы и отрицательные показатели с показателями интоксикации.
Рис. 13. Системообразующие показатели и факторные нагрузки (R) показателей
1-го, 2-го, 3-го кластеров иммунного статуса
Наибольшие значения факторных нагрузок свидетельствуют о том, что состояние реактивности иммунной системы осуществляется именно по соотношению иммунорегуляторных популяций клеток: abs CD4+ / abs CD8+ и продукции цитокинов IgM. В целом, первый кластер иммунной системы можно охарактеризовать как активацию иммунной системы при снижении интоксикации и симпатикотонических влияний.
Организацию 2-го кластера иммунной системы влияние первого внешнего фактора определяет на 0,23. Очевидно, что состояние пациентов 2-го кластера отличается от пациентов 1-го кластера иммунной системы (рис. 13). Для Ф-1 второго кластера характерны положитенльные корреляционные связи с экспрессией антигенов CD3 (rS=0,94), CD4 (rS=0,89), CD8 (rS=0,88), CD20 (rS=0,80). Обнаружены отрицательные взаимосвязи Ф-1 с АКЛ (rS=-0,97), а также числом лимфоцитов: abs CD16+ (rS=-0,92), abs CD25+ (rS=-0,97), abs CD38+ (rS=-0,78), abs CD95+ (rS=-0,90) и экспрессией антигенов CD16 (rS=-0,70).
Системообразующие показатели 3-го кластера, наиболее информативно определяющие структуру данных – АКЛ и abs CD25+ (рис. 13). Учитывая направленность корреляционных связей, значения Ф-1 отражают влияние факторов, изменяющих структуру популяций иммунокомпетентных клеток. Прослеживаются влияния, стимулирующие удельные показатели экспрессии антигенов лимфоцитов в сочетании со снижением их абсолютного количества. Третий кластер иммунной системы на 0,28 зависит от действия первого внешнего фактора (рис. 13). В 3-ем кластере значения Ф-1 прямо коррелируют со значениями показателей интоксикации: уровнем L (rS=0,98), ЛИИкк (rS=0,88), ЛИИос (rS=0,99), ЛИИх (rS=0,99). Направленности связей Ф-1 с показателями вегетативной регуляции: ЧПН (rS=0,73), ИС (rS=-0,88), ST-R (rS=-0,88), ХЭ (rS=-0,75), – демонстрируют симпатикотонические влияния основного фактора.
Однонаправленные изменения Ф-1 отмечены с АКЛ (rS=0,81), abs CD16+н (rS=0,94), abs CD25+ (rS=0,86), abs CD38+ (rS=0,84), КФН (rS=0,95). Также положительно связаны значения Ф-1 со значениями экспрессии рецепторов к ИЛ-2 (для CD25+ rS=0,72). Напротив, уровень экспрессии антигенов CD20 отрицательно связан со значениями Ф-1 (rS=-0,93).
Рис. 14. Системообразующие показатели и факторные нагрузки (R) показателей
4-го, 5-го, 6-го кластеров иммунного статуса
У пациентов, относящихся к 4-му кластеру иммунной системы, первый фактор определяет 0,24 организации иммунного ответа пациентов (рис. 14). В 4-ом кластере действие основного фактора можно расценивать как положительно влияющее на состояние пациентов. Ф-1 положительно коррелирует с уровнем холестерина (rS=0,97), экспрессией антигенов CD16 (rS=0,85), CD25 (rS=0,90), значением abs CD16+ (rS=0,73). Отрицательные корреляционные связи зарегистрированы между Ф-1 и показателями вегетативнй регуляции, возрастающими при симпатикотонии: ИК (rS=-0,81), МОК (rS=-0,93); с уровнем мочевины (rS=-0,84), показателем активности гликолитических процессов – ЛДГ (rS=-0,85). Ф-1 отрицательно связана с тяжестью состояния пациентов, оцененному по шкалам Apache II (rS=-0,98), SOFA (rS=-0,90), SAPS II (rS=-0,96), MODS (rS=-0,78).
Наиболее полно отражают организацию данных пациентов 4-го кластера показатели тяжести состояния по шкалам Apache II, SAPS II, уровень сывороточного холестерина. Это свидетельствует о повышении роли стабилизации мембран клеток за счёт холестерина как ответа на действие повреждающие факторов.
Первый фактор на 0,15 определяет структуру организации показателей пациентов 5-го кластера иммунной системы (рис. 14). Со значениями первого фактора прямо связана концентрация холестерина (rS=0,91). Отрицательные связи отмечаются между значениями Ф-1 и показателями тяжести состояния пациентов по шкалам Apache II (rS=-0,92), SOFA (rS=-0,88), SAPSII (rS=-0,89), MODS (rS=-0,92). Как и в 4-ом кластере, системообразующие показатели 5-го кластера также связаны действием механизмов защиты посредством стабилизации мембран клеток.
Принимая во внимание высокие уровни показателей интоксикации, стресса, симпатикотонию, и в целом тяжёлое состояние и неблагоприятный прогноз у пациентов, входящих в пятый кластер иммунного статуса, можно расценивать такое реагирование организма на внешние воздействия как попытку сохранить иммунную систему и противостоять повреждающим влияниям.
У пациентов, входящих в 6-ой кластер иммунной системы, первый фактор определяет вариабельность данных на 0,34. В 6-ом кластере наиболее точно отражают действие основного фактора показатели продукции цитокинов (рис. 14). Зарегистрированы отрицательные корреляционные связи Ф-1 с ИЛ-4 (rS=-0,98), ИЛ-1-РА (rS=-0,97), положительная взаимосвязь с ИЛ-8 (rS=0,97) и отношением ИЛ-4/ИЛ-8 (rS=0,93).
Ф-1 положительно коррелирует с ФИ (rS=0,99), IgM (rS=0,75), ЦИК (rS=0,75), числом преапоптотических клеток (для abs CD95+ rS=0,80), и отрицательно – с отношениями CD38+/CD95+ (rS=-0,75) и CD25+/CD95+ (rS=-0,76). Связи Ф-1 с уровнем холестерина (rS=0,95) и abs CD16+ (rS=-0,92), соотношением цитокинов ИЛ-1-РА/ФНО- (rS=-0,86) свидетельствуют о возрастании роли апоптоза и стабилизации мембран клеток.
Действие основного фактора на показатели состояния пациентов можно считать положительным, учитывая отрицательные связи Ф-1 с уровнем мочевины (rS=-0,85), концентрацией СМП (rS=-0,72), напряженностью адаптационных реакций (для ЧПН rS=-0,76), тяжестью состояния пациентов по шкалам Apache II (rS=-0,94), SOFA (rS=-0,98), SAPS II (rS=-0,85), MODS (rS=-0,88).
Наибольшие коэффициенты корреляции Ф-1 зарегистрированы с продукцией цитокинов, ФИ, тяжестью состояния пациентов по шкале SOFA и уровнем холестерина. Состояние пациентов 6-го кластера наиболее тяжёлое. Именно в этом кластере уровни цитокинов являются системообразующими показателями, тесно связанными с действием патологических факторов. Также актуальными остаются шкалы тяжести состояния и уровень холестерина.
Каждый кластер иммунного статуса обладает собственными системообразующими показателями, отражающими влияние патологических факторов. С усугублением тяжести состояния пациентов в ряду кластеров с 1-го по 6-ой изменяется состав системообразующих показателей (рис. 13, 14). В кластерах с менее тяжёлым состоянием пациентов (1-ый и 2-ой кластеры) системообразующими являются показатели иммунного статуса. У пациентов 3-го кластера также информативны показатели интоксикации и вегетативной регуляции. При усугублении лимфопении (4–6-ой кластеры) приобретают актуальность в качестве системообразующих показателей шкалы тяжести состояния. Уровни цитокинов как системообразующие показатели актуальны только для 6-го кластера (рис. 14). Уровень холестерина принадлежит к числу системообразующих показателей в большинстве кластеров организации иммунного статуса.
4.2. Функциональная нагрузка на адаптационные процессы в кластерах иммунного статуса
Результаты проведенных исследований показывают сложность кластерной организации иммунной системы. При исследовании кластерной организации иммунной системы важно найти патофизиологические параллели с уже известными клиническими концепциями. Поскольку кластеры организуются вследствие адаптации иммунной системы к действию внешних факторов, представляет интерес оценка функциональной нагрузки на механизмы адаптации у пациентов выделенных кластеров. Очевидно, что кластеры могут существенно различаться по уровню нагрузок на адаптационные процессы. Известно, что чем выше интенсивность взаимодействий между элементами системы, тем меньше степень свободы каждого элемента, тем сильнее коррелируют между собой показатели, определяющие характеристики элементов системы. Количество достоверных зависимостей в исследуемой группе отражает степень напряженности адаптационных реакций, стадию адаптационного процесса и даже исход заболевания [313, 314].
4.2.1. Уровни нагрузки на адаптационные процессы в кластерах
При исследовании корреляционных взаимосвязей в 1-ом кластере рассчитаны 2198 пар, в других кластерах – по 2278 пар. Значения ACSp<0,05 и ACSp<0,001 в ряду кластеров с 1-го по 4-ый достоверно увеличиваются (рис. 15, табл. 22).
Рис. 15. Доли достоверных корреляционных связей в кластерах иммунного статуса
Кластер 4 характеризуется максимальными долями достоверных и высокодостоверных корреляционных связей между показателями. В 5-ом кластере показатели ACSp<0,05 и ACSp<0,001 снижаются до значений, сопоставимых с 3-им кластером (табл. 22). Показатели 6-го кластера выше, чем 1-го, но ниже, чем 3-го, 4-го и 5-го. В 6-ом кластере значение ACSp<0,05 сопоставимо со значением 2-го кластера, а значение ACSp<0,001 превышает значение аналогичного показателя 2-го кластера (табл. 22). Выявление в 4-ом кластере наибольших значений показателей ACSp<0,05 и ACSp<0,001 требует сопоставления с показателями тяжести состояния в ряду кластеров от 1-го к 6-му.
Таблица 22
Достоверность различий адаптационных нагрузок в кластерах иммунного статуса
| ACSp<0,05 | Кластер-2 | Кластер-3 | Кластер-4 | Кластер-5 | Кластер-6 | |
| 2; p | кластер-1 | 184,17; 0,00 | 423,74; 0,00 | 606,49; 0,00 | 479,89; 0,00 | 230,93; 0,00 |
| кластер-2 | 55,02; 1,19*10-13 | 138,39; 0,00 | 78,06; 1,00*10-18 | 2,83; 0,09 | ||
| кластер-3 | 19,02; 1,29*10-5 | 1,96; 0,16 | 33,35; 7,68*10-9 | |||
| кластер-4 | 8,96; 2,75*10-3 | 102,75; 3,80*10-24 | ||||
| кластер-5 | 51,8; 6,16*10-13 | |||||
| ACSp<0,001 | Кластер-2 | Кластер-3 | Кластер-4 | Кластер-5 | Кластер-6 | |
| 2; p | кластер-1 | 101,81; 6,11*10-24 | 366,86; 0,00 | 483,15; 0,00 | 390,49; 0,00 | 211,28; 0,00 |
| кластер-2 | 98,9; 2,65*10-23 | 171,54; 0,00 | 112,82; 2,36*10-26 | 23,19; 1,47*10-6 | ||
| кластер-3 | 10,33; 1,31*10-3 | 0,44; 0,51 | 27,36; 1,69*10-7 | |||
| кластер-4 | 6,68; 9,73*10-3 | 71,35; 2,99*10-17 | ||||
| кластер-5 | 35,05; 3,22*10-9 | |||||
Примечание: при значениях p<1,0*10-29 принимали p=0,00.
С учётом результатов исследования адаптационных нагрузок в кластерах иммунного статуса был разработан «Способ оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости», с помощью которого можно учитывать изменение адаптационных нагрузок в динамике лечения и оценивать эффективность методов антистрессовой поддержки и адаптационные возможности организма пациента при проведении комплексного лечения.
4.2.2. Взаимосвязи между тяжестью состояния пациентов и значениями дистанций от центров кластеров
Согласно принципам самоорганизации сложных систем, характеристики состояния пациентов внутри кластеров должны быть связаны с величиной ДК. Наиболее важной интегральной характеристикой пациентов является тяжесть состояния. С использованием корреляционного анализа выявлено, что показатели шкал Apache II, SOFA, SAPS II и MODS пациентов 2–4-го кластеров прямо коррелируют с величиной ДК (табл. 23). У пациентов 1-го, 5-го, 6-го кластеров эта тенденция выражена меньше (табл. 23).
У пациентов 1-го кластера отмечена положительная взаимосвязь ДК показателей abs CD4+ (rS=0,53; p=0,02); отрицательная для CD16+н (rS=-0,55; p=0,03), ЧФН (rS=-0,48; p=0,03). Во 2-ом кластере положительно связаны с величиной ДК экспрессия молекул CD3 (rS=0,33; p=1,85*10-3), CD4 (rS=0,23; p=0,03), CD8 (rS=0,30; p=5,51*10-3), CD38 (rS=0,27; p=1,89*10-3). Зарегистрирована отрицательная связь ДК и экспрессии CD25 молекул (rS=-0,24; p=0,03), продукции IgA (rS=-0,24; p=4,90*10-3). У пациентов 3-го кластера уровень экспрессии молекул активации CD38 (rS=0,16; p=0,04) и показатели abs CD3+ (rS=0,16; p=0,03), abs CD8+ (rS=0,19; p=0,01) положительно связаны с ДК. В 4-ом кластере при удалении от центра кластера увеличиваются значения показателей abs CD38+ (rS=0,13; p=4,95*10-2), ЧФН (rS=0,13; p=4,76*10-2); экспрессия CD20 (rS=-0,15; p=0,02), CD25 молекул (rS=-0,19; p=2,30*10-3) уменьшаются. У пациентов 5 кластера доля CD16н+ (rS=-0,15; p=0,02), CD95+ (rS=-0,17; p=7,48*10-3) клеток снижаются к периферии кластера.
Таблица 23
Взаимосвязь ДК и тяжести состояния пациентов (rS)
| Показатель | Кластер 1, n=15 | Кластер 2, n=71 | Кластер 3, n=166 | Кластер 4, n=241 | Кластер 5, n=253 | Кластер 6, n=203 |
| Apache II, баллы | 0,50; p=0,02 | 0,48; p=2,16 *10-6 | 0,32; p=9,99 *10-6 | 0,26; p=3,84 *10-5 | 0,04; p=0,55 | -0,03; p=0,66 |
| SOFA, баллы | 0,44; p=0,05 | 0,51; p=3,60 *10-7 | 0,26; p=5,51 *10-4 | 0,25; p=4,90 *10-5 | 0,13; p=0,04 | -0,06; p=0,41 |
| SAPS II, баллы | 0,35; p=0,13 | 0,63; p=6,64 *10-11 | 0,32; p=1,14 *10-5 | 0,24; p=1,59 *10-4 | -0,05; p=0,42 | 0,03; p=0,63 |
| MODS, баллы | 0,45; p=4,81 *10-2* | 0,52; p=2,79 *10-7 | 0,30; p=4,63 *10-5 | 0,26; p=3,40 *10-5 | 0,09; p=0,14 | -0,08; p=0,26 |
Результаты исследования структурной организации 6-го кластера показали, что с увеличением ДК возрастает экспрессия на лимфоцитах молекул CD3 (rS=0,44; p=9,19*10-16), CD4 (rS=0,48; p=4,27*10-19), CD8 (rS=0,44; p=2,90*10-16), CD25 (rS=0,57; p=1,14*10-26), CD95 (rS=0,45; p=8,42*10-16); продукция IgG (rS=0,50; p=1,07*10-19), IgA (rS=0,53; p=1,42*10-22), концентрация ЦИК (rS=0,33; p=3,88*10-9). Отрицательно коррелируют с ДК показатели abs CD4+ (rS=-0,17; p=1,57*10-2) и abs CD8+ (rS=-0,17; p=1,32*10-2), экспрессия молекул CD20 (rS=-0,12; p=0,04) и CD38 (rS=-0,60; p=0,00).
При рассмотрении единых массивов данных авторы, исследовавшие групповые особенности адаптационных нагрузок, указывают на следующую закономерность: улучшение функционирования системы сопровождается усилением корреляционных связей между показателями в группах пациентов; напротив, ухудшение функционирования системы сопровождается снижением силы корреляционных связей и дезинтеграцией системы как единого целого [313, 314]. Клиническим исходом такой дезинтеграции является смерть пациента. В нашем случае кластеры иммунного статуса были выделены на основании результатов факторного анализа общего массива данных. Как показали результаты исследования, кластеры характеризуются различающимися степенями адаптационных нагрузок. Эти данные согласуются с уровнем летальности в кластерах. Дезинтеграция связей (5–6-ой кластеры) полностью согласуется с выводами авторов указанного исследования [313, 314]. Как мы полагаем, наше исследование затронуло более широкий диапазон адаптационных нагрузок. Результаты исследования позволили нам выявить другую сторону описанного [313, 314] явления: нарастание уровня адаптационных нагрузок (1–3-ий кластеры) и критический уровень напряженности процессов адаптации (4-ый кластер).
Таким образом, можно выделить следующие закономерности напряженности адаптационных процессов и их связи с тяжестью состояния пациентов и исходами заболевания.
Четвёртый кластер иммунной системы характеризуется наибольшей нагрузкой на адаптационные процессы, что проявляется наибольшей долей достоверных корреляционных связей.
Показатели шкал тяжести состояния коррелируют с дистанцией от центров кластеров (ДК) в 1-ом кластере (Apache II и MODS), 2–4-ом кластерах (Apache II, SOFA, SAPS II, MODS), в 5-ом кластере (SOFA) (табл. 23).
Очевидно, что действия внешних факторов на иммунную систему пациентов являются предпосылками для формирования взаимодействий между элементами иммунной системы и определяют их интенсивность. Факторный анализ клинических данных можно использовать как важный практический инструмент для интегральной оценки состояния пациентов.
Настоящее исследование продемонстрировало, что выводы, полученные при анализе данных иммунного статуса, со всей очевидностью можно транслировать на множество взаимосвязей, выходящих за пределы практических возможностей исследователя. При исследовании 15-ти показателей иммунной системы, составляющих 105 пар, мы смогли охарактеризовать совокупное состояние напряженности адаптационных процессов для 2278 пар показателей. В широком смысле, факторный анализ позволяет, исследуя ограниченный набор показателей внутри открытой системы, получить сведения о состоянии открытой системы за пределами «горизонта исследований».
4.3. Различия между показателями состояния пациентов в центральных и периферических областях кластеров
Ранее мы показали, что с увеличением ДК тяжесть состояния пациентов увеличивается (табл. 23). В связи с этим становится актуальным изучение различий показателей состояния пациентов в центральных и периферических областях кластеров.
Исследования проводили с использованием методов квартильной статистики. Показатели пациентов были распределены в четыре квартиля в зависимости от удаления от центра кластера. Как наиболее различающиеся по величине ДК сравнивали показатели, относящиеся к 1-му квартилю (наиболее близкие к центру кластера) и 4-му квартилю (относящиеся к периферии кластера).
У пациентов в 1-ом кластере иммунной системы в виду малого числа наблюдений выявлены различия только показателя abs CD16+. Зарегистрированы наибольшие значения показателя abs CD16+ на периферии кластера (998,32±73,71 мкл-1 и 1428,78±124,17 мкл-1 соответственно; p=0,018), что можно расценивать как более интенсивную нагрузку на механизмы конституционального иммунитета.
Таблица 24
Различия квартилей второго кластера иммунной системы (M±m, мкл-1)
| Показатель | Квартиль-1, n=27 | Квартиль-4, n=27 | Достоверность различий |
| L, 109/л | 8,93±0,54 | 11,28±0,89 | p=0,014 |
| ИК, % | 1,14±2,73 | 12,98±3,12 | p=0,003 |
| МОК, мл/мин. | 3033,52±201,83 | 3809,52±355,51 | p=0,020 |
| ЧПН | 2,19±0,20 | 3,38±0,22 | p=7,052*10-4 |
| Холестерин, ммоль/л | 4,31±0,09 | 3,98±0,10 | p=0,015 |
| ЛДГ, Ед/л | 483,97±24,65 | 600,67±26,42 | p=0,003 |
| Общий белок, г/л | 51,36±2,34 | 65,80±2,31 | p=4,678*10-4 |
| Билирубин, моль/л | 5,98±0,87 | 9,74±1,70 | p=0,038 |
| СМП, у.е. | 1427,22±189,16 | 714,16±95,01 | p=0,028 |
| Apache II | 6,15±0,46 | 8,52±0,65 | p=0,002 |
| SOFA | 0,96±0,21 | 2,57±0,31 | p=2,346*10-4 |
| SAPS II | 22,52±1,22 | 28,14±1,40 | p=0,004 |
| MODS | 1,04±0,16 | 2,33±0,27 | p=4,273*10-4 |
У пациентов, показатели которых принадлежат периферии 2-го кластера, выше количество лейкоцитов и значения шкал тяжести состояния Apache II, SOFA, SAPS II, MODS (табл. 24). В пользу большей интоксикации у пациентов на периферии 2 кластера свидетельствуют высокие уровни ЛДГ и билирубина. Однако значения общего белка был выше, а СМП – ниже на периферии 2 кластера. У пациентов, показатели которых принадлежат центру 2-го кластера, ниже уровень симпатикотонии (ИК, МОК). При этом в центре кластера меньше показатель ЧПН, что свидетельствует о меньшем напряжении процессов адаптации. Также в центре 2 кластера был выше уровень холестерина – одного из факторов стабилизации мембран клеток (табл. 24).
Таблица 25
Различия квартилей третьего кластера иммунной системы (M±m)
| Показатель | Квартиль-1, n=58 | Квартиль-4, n=57 | Достоверность различий |
| L, 109/л | 8,72±0,56 | 11,51±0,79 | p=8,865*10-4 |
| ЛИИкк | 1,54±0,19 | 2,44±0,29 | p=0,008 |
| ЛИИос | 2,03±0,12 | 2,69±0,17 | p=4,182*10-4 |
| ЛИИх | 2,53±0,69 | 3,54±0,52 | p=1,034*10-4 |
| МИП, баллы | 10,34±1,12 | 14,00±1,25 | p=0,025 |
| ИК, % | 11,18±1,12 | 15,59±1,39 | p=0,004 |
| МОК, мл/мин. | 3562,22±91,00 | 3920,32±106,31 | p=0,001 |
| ИС | 0,46±0,02 | 0,34±0,02 | p=2,296*10-5 |
| ЧПН | 2,66±0,14 | 3,14±0,15 | p=0,034 |
| CD20+, % | 18,57±0,30 | 17,60±0,45 | p=0,034 |
| CD38+, % | 15,85±0,20 | 16,85±0,40 | p=0,018 |
| CD95+, % | 17,57±0,33 | 18,68±0,25 | p=0,004 |
| abs CD16+н, мкл-1 | 1912,78±184,03 | 2434,17±166,14 | p=0,004 |
| ФИ, % | 49,81±1,32 | 47,00±1,38 | p=0,044 |
| КФН, мкл-1 | 2647,47±164,62 | 3435,43±227,56 | p=0,004 |
| Холестерин, ммоль/л | 4,25±0,04 | 3,97±0,08 | p=1,659*10-4 |
| ЛДГ, Ед/л | 486,33±12,39 | 553,00±9,76 | p=7,435*10-5 |
| Apache II | 6,47±0,36 | 8,95±0,52 | p=1,897*10-4 |
| SOFA | 1,41±0,17 | 2,50±0,20 | p=1,940*10-4 |
| SAPS II | 23,07±0,81 | 28,16±1,18 | p=0,002 |
| MODS | 1,36±0,16 | 2,46±0,19 | p=3,100*10-5 |
В центре 3-го кластера ниже значения показателей интоксикации: L, ЛИИкк, ЛИИос, ЛИИх, ЛДГ (табл. 25). В центре 3-го кластера ниже уровень симпатикотонии, оцененный с помощью показателей ИК МОК, уровень стресса, о котором свидетельствуют значения ИС и ЧПН. Уровень холестерина выше в центре 3-го кластера. В центре кластера выше уровень экспрессии на лимфоцитах молекул: CD20, CD38, CD95. Этому соответствуют меньшие значения шкал тяжести состояния МИП, Apache II, SOFA, SAPS II, MODS (табл. 25). Напряженность фагоцитарного звена иммунной системы выше на периферии 3-го кластера, о чём свидетельствуют значения показателей ФИ и КФН (табл. 25). Также был выше показатель abs CD16+н, свидетельствующий о более интенсивной нагрузке на неспе-цифический иммунитет.
На периферии 4-го кластера выше значения показателей интоксикации: уровень лейкоцитов, ЛИИх, СМП, ЛДГ (табл. 26). Это соответствовало большему значению показателей шкал тяжести состояния Apache II, SOFA, SAPS II, MODS. За счёт числа лейкоцитов на периферии кластера были выше уровни АКЛ и abs CD8+ (табл. 26). В центре 4-го кластера выше уровень экспрессии на лимфоцитах молекул CD20, CD25; выше экспрессия на лейкоцитах рецепторов CA-R и ST-R, уровень холестерина. Также в центре кластера выше продукция ИЛ-4 и ИЛ-1-РА и ФИ (табл. 26).
Таблица 26
Различия квартилей четвёртого кластера иммунной системы (M±m, мкл-1)
| Показатель | Квартиль-1, n=79 | Квартиль-4, n=79 | Достоверность различий |
| L, 109/л | 8,82±0,47 | 11,63±0,72 | p=8,804*10-4 |
| ЛИИх | 2,68±0,27 | 5,15±0,87 | p=0,016 |
| АКЛ, мкл-1 | 1562,03±20,46 | 1787,92±55,43 | p=0,002 |
| ЛДГ, Ед/л | 470,74±9,98 | 555,19±12,76 | p=1,000*10-8 |
| CD20+, % | 19,30±0,32 | 18,17±0,40 | p=0,016 |
| CD25+, % | 16,99±0,34 | 15,28±0,21 | p=1,047*10-4 |
| abs CD8+, мкл-1 | 257,69±2,40 | 276,31±7,21 | p=0,010 |
| ФИ, % | 48,30±0,83 | 46,10±1,39 | p=0,005 |
| CA-R, % | 459,84±60,65 | 202,67±36,34 | p=9,805*10-5 |
| ST-R, % | 155,61±1,98 | 147,97±2,92 | p=0,007 |
| Холестерин, ммоль/л | 3,96±0,11 | 3,71±0,09 | p=0,002 |
| ИЛ-4, пг/мл | 7,16±0,29 | 5,19±0,55 | p=0,008 |
| ИЛ-1-РА, пг/мл | 1456,85±152,82 | 940,65±182,21 | p=0,022 |
| Общий белок, г/л | 61,65±1,18 | 56,54±1,06 | p=8,860*10-4 |
| СМП, у.е. | 598,40±104,37 | 597,62±44,97 | p=0,010 |
| Apache II | 7,96±0,55 | 11,22±0,57 | p=4,355*10-6 |
| SOFA | 1,87±0,19 | 3,09±0,20 | p=1,141*10-5 |
| SAPS II | 26,87±1,32 | 32,49±1,43 | p=0,002 |
| MODS | 1,89±0,20 | 2,99±0,18 | p=1,020*10-5 |
На периферии 5-го кластера ниже, чем в центре, уровень экспрессии молекул: CD4, CD20, CD25, CD38, CD95. Однако, количественные показатели: АКЛ, abs CD3+ и abs CD38+ выше на периферии 5-го кластера (табл. 27). Уровень показателей интоксикации: креатинина, СМП, и значение шкалы тяжести состояния SOFA выше на периферии 5-го кластера. Там же ниже уровень общего белка и выше уровень цитолиза, о чём свидетельствуют показатели АлАТ (табл. 27). Тонус симпатической нервной системы выше в центре 5-го кластера, о чём свидетельствуют значения ИК и МОК (табл. 27).
На периферии 6-го кластера ниже уровень экспрессии молекул: CD3, CD4, CD8, CD25, CD95; abs CD4+, abs CD8+ (табл. 28). Эти показатели соответствуют более низкому уровню общего белка (табл. 28), что в целом может характеризовать периферию 6-го кластера как область с меньшей интенсивностью пластических процессов. На периферии 6-го кластера выше показатели интоксикации: уровень билирубина, мочевины, СМП (табл. 28).
Таблица 27
Различия квартилей пятого кластера иммунной системы (M±m)
| Показатель | Квартиль-1, n=80 | Квартиль-4, n=80 | Достоверность различий |
| ИК, % | 22,28±0,92 | 16,44±2,25 | p=0,011 |
| МОК, мл/мин. | 4707,78±68,90 | 4559,88±128,89 | p=0,005 |
| АКЛ, мкл-1 | 1083,19±22,27 | 1274,23±36,43 | p=3,689*10-5 |
| CD4+, % | 15,31±0,31 | 14,18±0,66 | p=0,031 |
| CD20+, % | 20,21±0,33 | 18,84±0,46 | p=0,039 |
| CD25+, % | 16,24±0,36 | 14,65±0,31 | p=0,003 |
| CD38+, % | 18,72±0,24 | 17,71±0,39 | p=0,049 |
| CD95+, % | 19,79±0,52 | 17,56±0,42 | p=8,750*10-4 |
| abs CD3+, мкл-1 | 271,65±3,02 | 293,24±8,49 | p=0,022 |
| abs CD38+, мкл-1 | 202,32±4,94 | 225,24±8,27 | p=0,015 |
| Общий белок, г/л | 59,93±0,98 | 55,52±0,94 | p=0,001 |
| АлАТ, Ед/л | 41,54±5,18 | 56,07±5,50 | p=0,042 |
| Креатинин, мкмоль/л | 116,61±8,65 | 157,16±13,47 | p=0,048 |
| СМП, у.е. | 490,50±55,42 | 600,13±41,72 | p=0,004 |
| SOFA | 2,49±0,19 | 3,19±0,22 | p=0,031 |
Вероятно, у пациентов 5-го и 6-го кластеров тяжесть состояния определяется не столько характеристиками показателей, используемых традиционными шкалами тяжести состояния, сколько изменениями на уровне клеточных процессов и межклеточной кооперации. Снижение уровня достоверности корреляционных связей между ДК и показателями шкал тяжести состояния, а также небольшое количество различающихся показателей свидетельствуют о дезорганизации функционирования иммунной системы не только на периферии, но и в центрах 5-го и 6-го кластеров. Это предположение подтверждает тот факт, что в ряду от 1-го до 6-го кластеров снижается количество иммунокомпетентных клеток (глава 3, табл. 13).
Результаты показывают различия показателей пациентов, принадлежащих к центрам и периферии кластеров функциональной организации иммунного статуса.
Таблица 28
Различия квартилей шестого кластера иммунной системы (M±m)
| Показатель | Квартиль-1, n=61 | Квартиль-4, n=61 | Достоверность различий |
| CD3+, % | 23,49±0,63 | 19,16±1,00 | p=0,002 |
| CD4+, % | 13,83±0,40 | 11,34±0,67 | p=0,002 |
| CD8+, % | 14,17±0,47 | 11,03±0,67 | p=2,592*10-4 |
| CD25+, % | 13,61±0,55 | 12,17±0,59 | p=0,034 |
| CD95+, % | 18,53±0,44 | 17,35±0,53 | p=0,043 |
| abs CD4+, мкл-1 | 74,43±1,83 | 58,59±5,28 | p=0,003 |
| abs CD8+, мкл-1 | 75,87±1,90 | 59,01±5,83 | p=0,002 |
| Общий белок, г/л. | 57,97±1,17 | 54,36±1,16 | p=0,009 |
| Билирубин, моль/л. | 20,34±1,93 | 17,18±1,84 | p=0,045 |
| Мочевина, ммоль/л. | 5,68±0,55 | 6,94±0,53 | p=0,020 |
| СМП, у.е. | 536,81±29,70 | 787,85±38,68 | p=4,894*10-6 |
Периферические области кластеров характеризуются бльшими значениями показателей интоксикации и тяжести состояния. Показатели свидетельствуют о большей напряженности иммунной системы и вегетативной регуляции на периферии кластеров.
Получены данные, позволяющие оценивать состояние иммунного статуса пациента не только с помощью традиционных характеристик иммунной системы. Представление о формировании кластеров – стадий функциональной организации иммунного ответа позволяет оценивать состояние пациентов с учётом особенностей кластера иммунной системы и дистанции показателей пациента от центра одноименного кластера. Важно подчеркнуть, что новые данные не искажают информативность традиционных способов оценки состояния пациентов; напротив, выявление кластеров иммунного статуса уточняет и дополняет традиционные способы оценки иммунного статуса. Использование характеристик кластеров иммунного статуса и дистанции показателей пациента от центра кластера является важной информацией для оценки индивидуальных особенностей течения заболевания, лекарственной терапии и выбора наиболее эффективных препаратов для иммунокоррекции.
4.4. Выводы
Иммунная система пациентов вынужденно принимает характеристики, оптимальные для компенсации действия множества патологических факторов. Оптимальных состояний для функционирования иммунной системы в условиях УХП может быть несколько. Стремление иммунной системы пациентов компенсированть действие внешних факторов приводит к образованию кластеров с центрами в точках с оптимальными характеристиками.
Каждый из кластеров характеризуется индивидуальными особенностями системообразующих показателей, отражающих наиболее актуальные взаимосвязи действия внешних факторов с механизмами патогенеза и клиническими характеристиками пациентов.
Использование фундаментальных принципов оценки адаптационных процессов позволяет выявлять признаки критических перестроек функциональных связей в ряду выделенных кластеров. Каждый кластер отличается своим уровнем функциональной нагрузки на механизмы адаптации. Организация показателей пациентов 4-го кластера иммунной системы соответствует максимальной степени напряжения функциональных взаимодействий, которую можно считать приемлемой с клинической точки зрения. Следующие в ряду усугубления тяжести состояния кластеры характеризуются «срывом» адаптационных механизмов и увеличением тяжести состояния и летальности.
Состояние пациентов одновременно связано как с дистанцией от центра собственного кластера, так и с кластерной принадлежностью. Уменьшение тяжести состояния и восстановление числа лимфоцитов у пациентов с лимфопенией приводят к изменению кластерной принадлежности показателей пациентов. Однако, увеличение количества иммунокомпетентных клеток связано с клиническими характеристиками нелинейно. Между центральными областями кластеров, в которых состояние иммунной системы более благоприятно, существуют периферические зоны, в которых совокупные характеристики иммунной системы менее сбалансированы. Двойная зависимость может проявляться антиинтуитивностью наблюдаемых характеристик пациентов: несоответствием между клиническими и лабораторными данными и динамикой этих показателей. Ещё одним следствием кластерной организации иммунной системы является стадийность или «ступенчатость» динамики состояния пациентов.
Применение современных методов статистической обработки данных позволяет выявить новые закономерности организации иммунной системы. Выделенные кластеры различаются степенью функциональной нагрузки на процессы взаимодействия между компонентами систем организма, состояние которых отражают исследованные показателей иммунной системы, вегетативной регуляции, интоксикации и интегральных шкал тяжести состояния. Использование выявленных закономерностей важно для оценки функциональной нагрузки на иммунную систему, оценки резерва адаптации для разработки методов их коррекции у пациентов с УХП органов брюшной полости.
Глава 5
ОЦЕНКА ТЯЖЕСТИ СОСТОЯНИЯ ПАЦИЕНТОВ С УЧЕТОМ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИММУННОГО СТАТУСА
5.1. Выделение интервалов показателей тяжести состояния пациентов
Показатели, используемые в клинике, отражают тяжесть состояния организма и глубину функциональных нарушений. При этом изменения гомеостаза можно представить не только как линейные, но и как стадийные. Очевидно, что при сдвигах, превышающих некие пороговые значения, состояние организма изменяется качественно. Стадии патологических процессов различаются закономерностями организации связей между задействованными факторами внутренней и внешней среды.
Выделение отдельных интервалов в общем массиве данных, с учётом стадий развития патологических процессов, имеет ряд практических преимуществ. В частности, это способствует упрощению восприятия глубины нарушений и облегчает процедуру принятия решений об индивидуальной тактике лечения пациента.
Данные показателей пациентов, характеризующие основные составляющие гомеостаза, были разделены на кластеры с учётом величин евклидовых расстояний между центрами выделяемых кластеров.
Были определены оптимальные количества кластеров для показателей: МИП, Apache II, SOFA, MODS, SAPS II, МОК, ЛИИкк, ЛИИх, ЛИИос, ИК, ИС, ЧПН, abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD16+, abs CD16+н, abs CD20+, abs CD25+, abs CD38+, abs CD95+, abs CD4+ / abs CD8+, abs CD25+ / abs CD38+, abs CD25+ / abs CD95+, abs CD38+ / abs CD95+, abs CD3+ / L, ФИ, IgG, IgM, IgA, ЦИК. Показатели МИП и ЧПН не подвергали кластеризации.
Границы полученных интервалов приведены в таблице 29. Интервалы приведены в порядке усугубления тяжести состояния пациентов.
Таблица 29
Границы интервалов показателей тяжести состояния пациентов
| Интервалы | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| Оценка, баллы | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| МОК, мл/мин | ниже 3450 | 3450– 4100 | 4100– 4700 | 4700– 5500 | 5500– 6750 | 6750– 9000 | 9000 и выше |
| ИК, % | ниже -11,00 | -11,00– 12,50 | 12,50– 23,50 | 23,50– 39,00 | выше 39,00 | ||
| ИС | выше 1,05 | 0,69– 1,05 | 0,45– 0,69 | 0,28– 0,45 | 0,16– 0,28 | ниже 0,16 | |
| ЧПН | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| L, 109/л | ниже 10,6 | 10,7– 20,3 | выше 20,3 | ||||
| ЛИИкк | ниже 3,50 | 3,50– 9,00 | 9,00– 19,00 | 19,00– 35,00 | выше 35,00 | ||
| ЛИИх | ниже 6,65 | 6,65– 21,00 | 21,00– 50,00 | выше 50,00 | |||
| ЛИИос | 5,4 и ниже | 5,5–16,0 | 16,1 и выше | ||||
| abs CD3+, мкл -1 | выше 1090 | 1090– 700 | 460– 700 | 265– 460 | ниже 265 | ||
| abs CD4+, мкл -1 | выше 675 | 410– 675 | 258– 410 | 138–258 | ниже 138 | ||
| abs CD8+, мкл -1 | выше 660 | 450– 660 | 315– 450 | 207–315 | 113– 315 | ниже 113 | |
| abs CD16+, мкл -1 | выше 910 | 615– 910 | 433– 615 | 285– 433 | 157– 285 | ниже 285 | |
| abs CD16+н, мкл -1 | выше 2000 | 1150– 2000 | 818– 1150 | 555– 818 | 311– 555 | ниже 311 | |
| abs CD20+, мкл -1 | 329–398 | 399– 490 и 263–327 | выше 491 и 192– 262 | 112–191 | ниже 112 (8) | ||
| abs CD25+, мкл -1 | выше 570 | 320– 570 | 184– 320 | ниже 184 | |||
| abs CD38+, мкл -1 | выше 600 | 405– 600 | 300– 405 | 214– 300 | 130– 214 | ниже 130 | |
| abs CD95+, мкл -1 | выше 785 | 540– 785 | 385– 540 | 265– 385 | 152– 265 | ниже 152 | |
| abs CD4+ / abs CD8+ | 0,77–0,97 | 1,00–1,24 | 1,25–1,85 | 1,86 и выше (10) | 0,76 и ниже (11) |
Продолжение таблицы 29
| Интервалы | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| Оценка, баллы | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| abs CD25+ / abs CD38+ | 0,986–1,199 | 1,200–1,650 | 0,842–0,985 | 0,698–0,841 | 0,460–0,697 >1,650 (11) | ||
| abs CD25+ / abs CD95+ | 0,803–1,510 | >1,510 <0,802 | |||||
| abs CD38+ / abs CD95+ | >1,350 | 1,037–1,350 | 0,860–1,036 | <0,860 | |||
| abs CD3+ / L | выше 150,0 | 72,1–101,4 и 101,5–150,0 | 50,1–72,0 | 33,1–50,0 | 18,6– 33,0 (8) | ниже 18,5 (10) | |
| ФИ, % | выше 70 | 58– 70 | 48– 58 | 36– 48 | ниже 36 | ||
| IgG, г/л | выше 15,45 | 12,00– 15,45 | 8,40– 12,00 | ниже 8,40 | |||
| IgM, г/л | выше 2,50 | 1,30– 2,50 | ниже 1,30 | ||||
| IgA, г/л | выше 2,85 | 2,00– 2,85 | ниже 2,00 | ||||
| ЦИК, у.е. | выше 140 | 70– 140 | 40– 70 | 25– 40 | ниже 25 | ||
| МИП, баллы | выпота нет | выпот без перито-нита | до 20 | 21–30 | выше 30 | ||
| Apache II, баллы | 4–7 | 8–10 | 11–14 | ниже 4 (0) | 15,00– 19,00 | 20 и выше (12) | |
| SOFA, баллы | ниже 4 | 4 и выше | |||||
| SAPS II, баллы | ниже 28 | 28– 37 | 38– 50 | 51 и выше | |||
| MODS, баллы | ниже 3 | 3 и выше |
