« ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ «НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ КЛИНИЧЕСКОЙ ИММУНОЛОГИИ СИБИРСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ МЕДИЦИНСКИХ НАУК» ...»
Состояние иммунной системы обследованных пациентов существенно зависит от влияния четырёх факторов (табл. 10). Значения этих факторов больше единицы. Так, первый фактор определяет 44,85% всех возможных состояний иммунной системы обследованных пациентов, второй – 17,32%, третий – 8,34%, четвёртый – 7,47%. В сумме эти четыре фактора (Ф-1–Ф-4) определяют вариации состояния иммунной системы обследованных пациентов на 77,52%. Остальные факторы, влияющие на характеристики иммунной системы, в той или иной степени связаны с первыми четырьмя. В соответствии с канонами статистики, колебания их значений не являются существенными для описания состояния иммунной системы.
Статистический анализ позволяет вычислить значения факторов для каждого рассмотренного случая. Значения факторов являются показателями, описывающими состояние пациентов наряду с клиническими и лабораторными показателями, и могут быть использованы в клинической практике.
Согласно полученным данным (табл. 11), первый фактор (Ф-1) наиболее тесно связан с клеточным звеном иммунной системы (факторные нагрузки наиболее высоки для показателей abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD16+ и составляют 0,905–0,931). Известно, что именно клеточное звено иммунной системы при УХП, в особенности при развитии гнойной хирургической инфекции, определяют течение заболевания и характеризуют состояние пациентов. Второй фактор отражает неспецифические иммунные реакции. Наиболее высокие факторные нагрузки зарегистрированы для abs CD16+н, КФН, L. Третий фактор отражает гуморальный иммунный ответ: концентрацию IgG и ЦИК. Четвёртый фактор связан с продукцией IgM и менее – с продукцией IgA и значениями abs CD16+н.
Таблица 11
Факторные нагрузки показателей иммунного статуса
| Показатель | Ф-1 | Ф-2 | Ф-3 | Ф-4 |
| abs CD3+ | 0,931 | 0,017 | 0,040 | -0,015 |
| abs CD4+ | 0,919 | -0,016 | 0,058 | -0,027 |
| abs CD8+ | 0,922 | 0,032 | 0,042 | -0,044 |
| abs CD16+ | 0,905 | 0,015 | 0,079 | -0,023 |
| abs CD16+н | -0,007 | 0,884 | 0,004 | 0,061 |
| abs CD20+ | 0,897 | -0,137 | 0,080 | 0,021 |
| abs CD25+ | 0,884 | -0,074 | 0,113 | 0,006 |
| abs CD38+ | 0,896 | 0,176 | 0,013 | 0,006 |
| abs CD95+ | 0,864 | 0,145 | 0,041 | 0,034 |
| КФН | -0,040 | 0,912 | -0,030 | -0,030 |
| IgG | 0,177 | -0,116 | 0,719 | -0,042 |
| IgA | 0,223 | -0,100 | 0,208 | -0,663 |
| IgM | 0,195 | -0,063 | 0,093 | 0,817 |
| ЦИК | -0,020 | 0,055 | 0,804 | -0,036 |
| L | 0,149 | 0,936 | -0,054 | 0,004 |
Значения Ф-1–Ф-4 тесно связаны с большинством исследованных показателей. Для шкал тяжести состояния Apache II, SOFA, SAPS II, MODS достоверность коэффициентов корреляции Спирмена rS p<0,001 (табл. 12). Тесная связь с показателями пациентов значений Ф-1–Ф-4 позволяет использовать их в качестве самостоятельных характеристик клинического состояния пациентов, определяющих патогенетические аспекты заболевания.
Таблица 12
Коэффициенты корреляции факторов и показателей шкал тяжести состояния
| Показатель | Ф-1 | Ф-2 | Ф-3 | Ф-4 |
| Apache II | -0,391 | 0,352 | 0,132 | -0,150 |
| SOFA | -0,314 | 0,310 | 0,201 | -0,207 |
| SAPS II | -0,396 | 0,339 | 0,109 | -0,110 |
| MODS | -0,342 | 0,339 | 0,192 | -0,195 |
Примечание: для всех показателей p<0,001.
3.2. Выделение кластеров иммунного статуса
Для того, чтобы выбрать из массива данных наиболее тесно связанные с действующими факторами характеристики иммунного статуса пациентов, необходимо рассчитать величину факторных нагрузок для каждого показателя. В таблице 11 приведены величины факторных нагрузок – показателей связи между характеристиками иммунного статуса и первыми двумя факторами, определяющими состояние иммунной системы.
Полученные данные свидетельствуют о том, что наиболее тесно связаны с первым, наиболее значимым фактором, показатели: abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD16+. Значения факторных нагрузок этих показателей выше 0,9. Именно эти показатели наиболее информативно отражают вариабельность состояния иммунной системы пациентов с УХП. Следовательно, для разделения пациентов на группы на основании особенностей организации иммунного ответа, следует использовать для процедуры кластеризации значения abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD16+. Для выбора оптимального числа кластеров определены средние значения евклидовых расстояний при разделении общего массива данных на число интервалов от 2 до 9 (рис. 5). Максимальное значение среднего значения евклидовых расстояний (2,14*105) определено при разделении массива данных на шесть кластеров (рис. 5, 6). В таблице 13 приведены значения показателей: abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+ и abs CD16+ выделенных шести кластеров.
Рис. 5. Средние значения евклидовых расстояний между центрами кластеров в зависимости от количества выделенных кластеров
Рис. 6. Расположение кластеров иммунного статуса в координатах Ф-1 и Ф-2
Таблица 13
Характеристики кластеров показателей иммунной системы
| Кластер | Показатель | n | M, мкл-1 | Минимум, мкл-1 | Максимум, мкл-1 | m, мкл-1 |
| 1 | abs CD3+ | 15 | 1332,81 | 972,70 | 1944,00 | 64,50 |
| abs CD4+ | 15 | 811,20 | 592,00 | 1539,00 | 60,95 | |
| abs CD8+ | 15 | 752,80 | 510,00 | 1158,00 | 38,19 | |
| abs CD16+ | 15 | 977,73 | 634,00 | 1862,00 | 84,66 | |
| 2 | abs CD3+ | 71 | 889,70 | 529,20 | 1313,30 | 17,42 |
| abs CD4+ | 71 | 510,72 | 289,00 | 740,00 | 11,41 | |
| abs CD8+ | 71 | 537,06 | 313,00 | 878,00 | 14,78 | |
| abs CD16+ | 71 | 570,28 | 249,00 | 1203,00 | 24,59 | |
| 3 | abs CD3+ | 166 | 630,75 | 394,00 | 956,10 | 6,86 |
| abs CD4+ | 166 | 363,86 | 214,00 | 560,00 | 4,47 | |
| abs CD8+ | 166 | 384,17 | 180,00 | 617,00 | 5,50 | |
| abs CD16+ | 166 | 412,57 | 81,00 | 768,00 | 9,42 | |
| 4 | abs CD3+ | 241 | 428,83 | 236,30 | 571,20 | 4,11 |
| abs CD4+ | 241 | 263,46 | 146,00 | 441,00 | 3,54 | |
| abs CD8+ | 241 | 264,93 | 129,00 | 396,00 | 3,14 | |
| abs CD16+ | 241 | 296,06 | 41,00 | 730,00 | 6,46 | |
| 5 | abs CD3+ | 253 | 273,18 | 139,20 | 460,00 | 3,52 |
| abs CD4+ | 253 | 161,11 | 33,00 | 248,00 | 2,35 | |
| abs CD8+ | 253 | 164,31 | 88,00 | 305,00 | 2,41 | |
| abs CD16+ | 253 | 198,50 | 27,00 | 488,00 | 4,21 | |
| 6 | abs CD3+ | 203 | 127,82 | 4,90 | 265,50 | 3,70 |
| abs CD4+ | 203 | 71,62 | 7,00 | 155,00 | 2,14 | |
| abs CD8+ | 203 | 75,52 | 9,00 | 148,00 | 2,40 | |
| abs CD16+ | 203 | 116,33 | 7,00 | 261,00 | 3,29 |
Для всех кластеров достоверность различий показателей p<0,001.
Нужно отметить, что интервалы показателей иммунного статуса пациентов, относящихся к различным кластерам, могут накладываться друг на друга (рис. 6, 7, 8). Например, минимальное значение abs CD3+ первого кластера (972,70/мкл) меньше максимального значения abs CD3+ второго кластера (1313,30/мкл). Пересечение интервалов показателей усложняет процедуру определения кластерной принадлежности индивидуальных показателей иммунного статуса. Для того, чтобы отнести показатели иммунного статуса конкретного пациента к тому или иному кластеру, необходимо соотнести между собой значения дистанций от средних значений каждого кластера (центра кластера).
Рис. 7. Средние значения и интервалы показателя abs CD3+ выделенных кластеров
Рис. 8. Значения abs CD4+, abs CD8+, abs CD16+ у пациентов выделенных кластеров
Таким образом, получены шесть вариантов организации иммунной системы у пациентов с УХП. Эти варианты в привычном смысле слова нельзя назвать группами. Поскольку кластерная принадлежность показателей иммунного статуса определяется особенностями организации иммунной системы с учётом величины расстояния от центра кластера, наиболее применим термин «кластер». Ниже будут рассмотрены характеристики каждого из шести выделенных кластеров иммунного статуса обследованных пациентов.
3.3. Клинико-нозологические характеристики кластеров
Выделение различных кластеров организации иммунного ответа у пациентов с УХП предполагает различия количественных показателей тяжести состояния и различные исходы заболевания.
Для понимания патофизиологических механизмов, лежащих в основе разделения пациентов на кластеры иммунного статуса, проведен сравнительный анализ характеристик кластеров иммунного статуса.
В таблице 14 приведен нозологический состав показателей кластеров иммунного статуса. С помощью критерия Хи-квадрат (2) выполнено сравнение нозологического состава показателей выделенных кластеров иммунного статуса. Обнаружены следующие достоверные нозологические различия между показателями, вошедшими в состав кластеров. Доля показателей пациентов с острым аппендицитом была наибольшей в 3-ем кластере (табл. 14) и достоверно отличалась от частоты показателей пациентов в пятом и шестом кластерах, также отмечена тенденция к достоверному её отличию (P<0,1) от состава второго кластера.
Примечательно, что острый гангренозный аппендицит реже всего встречался у пациентов шестого кластера; зарегистрирована тенденция к достоверности различий с показателями состава второго, третьего, четвёртого кластеров (табл. 14). Также в шестой кластер вошли меньшее число показателей пациентов с геморрагическим панкреонекрозом, а также панкреонекрозом, осложненным флегмоной забрюшинного пространства (при сравнении с четвёртым кластером P<0,1).
Таблица 14
Нозологические характеристики кластеров иммунного статуса
| Кластер | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| Число обследований, n | 22 | 98 | 226 | 318 | 302 | 221 |
| Половой состав (мужчин / женщин) | 14 / 8 | 49 / 49 | 121 / 105 | 184 / 134 | 169 / 133 | 127 / 94 |
| ЯБ, осложненная перфорацией | 3 (13,64%) | 20 (20,41%) | 58 (25,66%) | 87 (27,36%) | 74 (24,50%) | 43 (19,46%); p4-6=0,03 |
| ЯБ, осложненная кровотечением | 0 (0,00%) | 5 (5,10%) | 5 (2,21%) | 7 (2,20%) | 10 (3,31%) | 10 (4,52%) |
| Травмы и ранения абдомин. органов | 6 (27,27%) | 15 (15,31%) | 34 (15,04%) | 53 (16,67%) | 55 (18,21%) | 48 (21,72%) |
| Травмы селезенки, спленэктомия | 2 (9,09%) | 3 (3,06%) | 6 (2,65%) | 6 (1,89%); p1-4=0,03 | 5 (1,66%); p1-5=0,02 | 5 (2,26%) |
| Панкреонекрозы инфицированные | 2 (9,09%) | 16 (16,33%) | 28 (12,39%) | 45 (14,15%) | 52 (17,22%) | 30 (13,57%) |
| Острая кишечная непроходимость | 0 (0,00%) | 9 (9,18%) | 14 (6,19%) | 14 (4,40%) | 23 (7,62%) | 24 (10,86%); p4-6=0,00 |
| Острый деструк-тивный аппендицит | 1 (4,55%) | 4 (4,08%) | 22 (9,73%) | 25 (7,86%) | 21 (6,95%) | 16 (7,24%) |
| ГВЗПМ | 4 (18,18%) | 15 (15,31%) | 41 (18,14%) | 50 (15,72%) | 44 (14,57%) | 25 (11,31%); p3-6=0,04 |
| НТКС | 6 (27,27%) | 31 (31,63%) | 88 (38,94%) | 126 (39,62%) | 116 (38,41%) | 96 (43,44%); p2-6=0,05 |
| Крона болезнь | 2 (9,09%) | 4 (4,08%) | 6 (2,65%) | 5 (1,57%); p1-4=0,02 | 7 (2,32%) | 12 (5,43%); p4-6=0,01 |
| Абсцессы брюшной полости | 7 (31,82%) | 14 (14,29%) | 36 (15,93%) | 40 (12,58%); p1-4=0,01 | 40 (13,25%); p1-5=0,02 | 28 (12,67%); p1-6=0,01 |
| Пневмония септическая | 0 (0,00%) | 5 (5,10%) | 4 (1,77%) | 5 (1,57%); p2-4=0,05 | 8 (2,65%) | 14 (6,33%); p3-6=0,01; p4-6=0,00; p5-6=0,04 |
| Перитонит диффузный | 17 (77,27%) | 65 (66,33%) | 161 (71,24%) | 202 (63,52%) | 198 (65,56%) | 159 (71,95%); p4-6=0,04 |
| Абдоминальный сепсис | 9 (40,91%) | 27 (27,55%) | 57 (25,22%) | 76 (23,90%) | 99 (32,78%); p4-5=0,01 | 124 (56,11%); p2-6=2,44*10-6; p3-6=2,91*10-11; p4-6=2,67*10-14; p5-6=9,91*10-8 |
| Тяжёлый сепсис | 9 (40,91%) | 20 (20,41%); p1-2=0,04 | 49 (21,68%); p1-3=0,04 | 69 (21,70%); p1-4=0,04 | 88 (29,14%); p4-5=0,03 | 116 (52,49%); p2-6=9,04*10-8; p3-6=1,50*10-11; p4-6=1,31*10-13; p5-6=6,38*10-8 |
Примечания: 1) нозологические формы могут сочетаться; 2) ЯБ – язвенная болезнь желудка и двенадцатиперстной кишки; 3) ГВЗПМ – гнойные воспалительные заболевания придатков матки, осложненные перитонитом; 4) НТКС – нарушения трофики кишечной стенки как следствие стресса и причина вторичного перитонита: стрессовые эрозии желудка, перфорации и несостоятельность швов полых органов, несформированные кишечные свищи.
Наибольшая доля показателей пациентов с панкреонекрозом, осложненным флегмоной забрюшинного пространства отмечена в пятом кластере иммунного статуса (при сравнении с третьим кластером P<0,1). Наибольшие доли показателей пациенток с гнойным сальпингитом отмечены в первом и третьем кластерах иммунного статуса, наименьшая – в шестом кластере (при сравнении с третьим кластером P<0,1).
В то же время существенных различий между кластерами по частоте таких нозологических форм как острый флегмонозный аппендицит, язвы желудка и двенадцатиперстной кишки, перфорации полых органов, острая кишечная непроходимость, травмы и ранения органов брюшной полости, панкреонекрозы, болезнь Крона, абсцессы с прорывом в брюшную полость, – не отмечено.
Для оценки влияния кластеризации на нозологическую структуру показателей кластеров использован дисперсионный анализ. На рисунке 9 представлены значения F-критерия для нозологических показателей, достоверно связанных (P<0,05) с разделением массива данных на кластеры по наиболее информативным показателям иммунного статуса. Как видно из представленных данных, наиболее сильно связаны с разделением на кластеры частота развития у пациентов таких тяжёлых состояний как СПОН, SIRS, сепсиса, перитонита. Кластеризация повлияла на частоту показателей пациентов с диффузным перитонитом. Также структура нозологического состава показателей пациентов в кластерах связана с долей показателей пациентов с деструктивными аппендицитами и панкреонекрозами.
Таким образом, массив показателей иммунной системы обследованных пациентов является неоднородным. Внутри него выделены отдельные кластеры – стадии функциональной организации иммунной системы, различающиеся нозологическими характеристиками пациентов. С увеличением порядкового номера кластера (от 1-го к 6-му) возрастает частота тяжёлых осложнений.
Рис. 9. Значения F-критерия для показателей нозологического состава
кластеров иммунного статуса
В нашем случае показатели иммунного статуса использованы для построения новой системы оценки состояния пациентов. Далее предстоит определить динамику и взаимосвязи клинических характеристик с позиций кластерной организации иммунной системы у пациентов с УХП; а также оценить возможности практического использования полученных знаний.
Для шкал оценки тяжести состояния пациентов не отмечено различий между значениями их показателей 1-го–4-го кластеров (табл. 15). Большинство показателей пятого и шестого кластеров выше, чем значения начальных кластеров. Исключение составляет шкала Apache II, значения которой повышаются для пациентов 3-го–6-го кластеров.
Таблица 15
Показатели шкал тяжести состояния пациентов выделенных кластеров
| Показатель,баллы | Кластер 1 | Кластер 2 | Кластер 3 | Кластер 4 | Кластер 5 | Кластер 6 |
| МИП | 14,30 ±2,61 | 13,45 ±1,12 | 13,66 ±0,68 | 12,75 ±0,64 | 12,94 ±0,63 | 15,62±0,77; p3=3,31*10-2; p4=2,27*10-3; p5=4,14*10-3 |
| Apache II | 8,73±1,97 | 7,72±0,46 | 8,42±0,39 | 9,71±0,39; p2=0,03; p3=0,04 | 12,31±0,34; p1=1,11*10-3; p2E-11; p3E-13; p4=3,46*10-8 | 15,74±0,39; p1=1,35*10-5; p2,p4E -18; p3E-25; p5=2,77*10-8 |
| SOFA | 2,53±0,45 | 1,94±0,15 | 2,20±0,13 | 2,50±0,12; p2=0,03 | 3,05±0,11; p2=3,03*10-7; p3=1,45*10-7; p4=2,46*10-4 | 3,59±0,12; p1=0,01; p2E-10; p3E-12; p4=5,02*10-9; p5=2,67*10-4 |
| SAPS II | 27,67±3,61 | 25,08±0,80 | 27,34±0,76 | 30,14±0,73; p2=0,001; p3=0,009 | 33,77±0,65; p1=1,49*10-3; p2E-10; p3E-12; p4=1,59*10-6 | 38,98±0,76; p1=1,27*10-5; p2E-18; p3E-23; p4E-15; p5=2,67*10-6 |
| MODS | 2,47±0,46 | 1,79±0,14 | 2,11±0,12 | 2,42±0,11; p2=6,34 *10-3 | 2,94±0,10; p2=1,27*10-8; p3=5,81*10-8; p4=2,25*10-4 | 3,57±0,11; p1=7,19*10-3; p2E-12; p3E-14; p4E-10; p5=2,29*10-4 |
| Леталь-ность | 2 (9,09%) | 12 (12,24%) | 21 (9,29%) | 38 (11,95%) | 50 (16,56%); p3-5=0,02 | 78 (35,29%); p1=0,01; p2=2,44*10-5; p3=3,61*10-11; p4=8,80*10-11; p5=8,50*10-7 |
Примечания: 1) в таблице указаны достоверные различия p<0,05; 2) p1–p5 – уровни достоверности различий с показателями соответствующих кластеров; 3) при p<1,0*10-29 принимали p=0,00; 4) E – значения p<1,00*10-E (например: p5=4,58*10-8 соответствует p5E-7) при p<1,0*10-10.
Дисперсионным анализом выявлено достоверное влияние произведенной кластеризации на показатели шкал тяжести состояния пациентов. На рисунке 10 приведены значения степени влияния разделения пациентов на кластеры на показатели шкал МИП, Apache II модиф., SOFA, SAPS II, MODS. Разделение на кластеры наиболее тесно связано с величиной SAPS II (2=0,17).
Таким образом, тяжесть состояния у пациентов 1-го, 2-го, 3-го, 4-го кластеров иммунного статуса существенно не различается. Кластерная принадлежность отражает не исходы и тяжесть заболевания пациентов, а особенности организации иммунной системы. Наиболее информативно оценивает разницу тяжести состояния шкала SAPS II.
Рис. 10. Взаимосвязь кластеризации иммунного статуса и показателей шкал тяжести состояния пациентов (2)
Летальность тесно связана с тяжестью состояния пациентов. В выделенных кластерах вероятность летального исхода колеблется от 9,09% до 35,29% (табл. 15). Несмотря на высокую достоверность (F=11,67, p=5,85*10-11), прогностическая значимость разделения пациентов на кластеры, исходя из показателей только иммунного статуса, недостаточно велика: при расчетах сила влияния кластеризации, 2 = 0,06, а вероятностный прогноз летального исхода в шестом кластере достигает всего 34,48%.
Таблица 16
Показатели интоксикации пациентов выделенных кластеров
| Показатель | Кластер 1 | Кластер 2 | Кластер 3 | Кластер 4 | Кластер 5 | Кластер 6 |
| L, *109/л | 14,05±2,80 | 10,72±0,48 | 10,00±0,34 | 9,76±0,32; p1=0,03; p2=8,32*10-3 | 9,89±0,32; p2=0,03 | 10,47±0,40 |
| АКЛ, мкл-1 | 3684,47 ±281,40 | 2487,00 ±62,56; p1=3,16*10-6 | 2048,68 ±31,88; p1=1,11*10-9; p2=1,62*10-9 | 1625,95 ±22,46; p1E-9; p2,p3E-26 | 1109,80 ±16,74; p1E-10; p2–p4=0,00 | 616,83 ±18,55; p1E-9; p2–p5=0,00 |
| ЛИИкк | 1,01±0,27 | 1,95±0,29; p1=0,05 | 2,10±0,14; p1=0,01 | 2,70±0,24; p1=2,49*10-3 | 4,14±0,24; p1=4,79*10-6; p2=1,32*10-8; p3E-10; p4=1,62*10-9 | 10,04±0,72; p1=7,21*10-9; p2E-20; p3, p4=0,00; p5E-16 |
| ЛИИос | 1,52±0,19 | 2,21±0,12; p1=8,43*10-3 | 2,45±0,08; p1=6,46*10-4 | 3,08±0,12; p1=2,04*10-5; p2=2,27*10-5; p3=2,51*10-4 | 4,43±0,14; p1=1,79*10-8; p2E-17; p3E-24; p4E-14 | 8,74±0,49; p1E-9; p2–p4=0,00; p5E-22 |
| ЛИИх | 2,77±0,94 | 2,63±0,25 | 2,92±0,28 | 3,65±0,32 | 5,16±0,39; p1=2,44*10-3; p2=6,95*10-6; p3=6,60*10-9; p4=5,40*10-6 | 10,91±1,03; p1=2,09*10-5; p2E-14; p3E-22; p4E-20; p5=1,61*10-9 |
Примечания: 1) p1–p5 – уровни достоверности различий с показателями соответствующих кластеров; 2) при p<1,0*10-29 принимали p=0,00; 3) E – значения p<1,00*10-E (например: p5=4,58*10-8 соответствует p5E-7) при p<1,0*10-10.
При анализе показателей интоксикации (табл. 16) следует отметить примерно одинаковый уровень лейкоцитоза в выделенных кластерах, за исключением четвёртого и пятого кластеров с наиболее низким числом лейкоцитов (9,76±0,32*109/л и 9,89±0,32*109/л соответственно). Число лимфоцитов общей популяции снижается от 3684,47±281,40 мкл-1 в первом кластере до 616,83±18,55 мкл-1 в шестом. Это объясняется методом разделения пациентов на кластеры и существующей прямой взаимосвязью между количеством иммунокомпетентных клеток, несущих исследованные CD-молекулы и общим числом лимфоцитов. Аналогичным образом прогрессивно увеличиваются показатели ЛИИ, вычисленные по методикам разных авторов. Для 1-го кластера показатель ЛИИКК находится в пределах нормы: 1,01±0,27, тогда как у пациентов шестого кластера он повышается до 10,04±0,72, что свидетельствует о нарастании явлений интоксикации.
Состояние вегетативной регуляции обследованных пациентов соответствовало повышению тонуса симпатического отдела нервной системы, что проявлялось положительными значениями ИК и МОК. Степень выраженности этих изменений возрастала параллельно с увеличением показателей интоксикации (табл. 19, 17). Значения показателя ИС снижались в каждом последующем кластере. Так, в первом кластере ИСтр=0,64±0,08 соответствует стадии «спокойной активации» по Л. Х. Гаркави, во втором, третьем и четвёртом кластерах – стадии «тренировки», достоверно снижаясь от 0,45±0,03 до 0,37±0,04. В пятом и шестом кластерах ИС принимает значения, соответствующие стадии «стресса»: 0,21±0,01 и 0,11±0,01 соответственно.
В то же время показатель, характеризующий число признаков напряженности адаптационных реакций (ЧПН), практически не зависел от условий кластеризации. Единственным различием оказалось более высокое значение ЧПН в 6 кластере (2,98±0,07) по сравнению с четвёртым (2,76±0,07; P<0,05). Во всех кластерах наблюдался высокий разброс значений показателя ЧПН: от 0 до 6 баллов, однако, средние значения во всех кластерах оставались близкими к 3 баллам (табл. 17).
Согласно полученным данным, на фоне нарастания симпатикотонии и лейкоцитоза, усугубления лимфопении уровень экспрессии рецепторов к катехоламинам и серотонину на лимфоцитах возрастает, о чём свидетельствуют различия показателей CA-R и ST-R (табл. 17). То есть, лимфоциты качественно отличаются по способности экспрессировать рецепторы в зависимости от кластера иммунного статуса к которому принадлежат пациенты, что связано с тяжестью их состояния.
Таблица 17
Показатели вегетативной регуляции пациентов выделенных кластеров
| Показа-тель | Кластер 1 | Кластер 2 | Кластер 3 | Кластер 4 | Кластер 5 | Кластер 6 |
| ИК,% | 15,96±5,22 | 13,17±1,44 | 13,94±1,00 | 16,24±0,88 | 19,14±0,84; p2=6,67*10-5; p3=3,02*10-7; p4=1,17*10-5 | 21,22±1,23; p1=0,04; p2=2,38*10-6; p3E-9; p4=2,21*10-8; p5=2,21*10-3 |
| МОК, мл/мин | 4187,81 ±483,73 | 3888,01 ±123,38 | 3918,81 ±59,81 | 4346,82 ±68,99; p2=1,23*10-5; p3=5,60*10-6 | 4667,84 ±68,38; p1=6,00*10-3; p2E-12; p3E-20; p4=1,38*10-8 | 5089,98 ±88,15; p1=1,08*10-3; p2E-13; p3E-24; p4E-14; p5=7,27*10-7 |
| ИС | 0,64±0,08 | 0,45±0,03; p1=0,02 | 0,39±0,02; p1=1,70*10-3 | 0,37±0,04; p1=6,19*10-5; p2=1,31*10-6; p3=2,34*10-5 | 0,21±0,01; p1=2,71*10-8; p2E-22; p3E-28; p4E-16 | 0,11±0,01; p1E-9; p2– p4=0,00; p5E-23 |
| ЧПН | 3,13±0,22 | 3,00±0,13 | 2,85±0,08 | 2,76±0,07 | 2,92±0,06 | 2,98±0,07; P4=0,04 |
| CA-R, % | 120,28±4,19 | 128,28±4,00 | 139,11±2,56; p2=0,04 | 157,63±2,12; p2=2,11*10-7; p3=2,69*10-8 | 183,79±2,35; p2E-13; p3E-25; p4E-15 | 226,11±8,93; p2E-13; p3E-28; p4E-22; p5=7,28*10-7 |
| ST-R, % | 132,72±6,70 | 142,07±2,42 | 149,00±1,56; p1=9,45*10-3; p2=0,03 | 151,62±1,40; p1=3,83*10-3; p2=1,44*10-3 | 155,87±1,19; p1=4,68*10-4; p2=1,39*10-6; p3=4,82*10-4; p4=0,02 | 163,14±1,23; p1=9,15*10-5; p2, p3E-11; p4E-10; p5=1,57*10-6 |
Примечания: 1) p1–p5 – уровни достоверности различий с показателями соответствующих кластеров; 2) при p<1,0*10-29 принимали p=0,00; 3) E – значения p<1,00*10-E (например: p5=4,58*10-8 соответствует p5E-7) при p<1,0*10-10.
Рис. 11. Взаимосвязь кластеризации иммунного статуса и показателей вегетативной регуляции пациентов (2)
С помощью дисперсионного анализа исследована степень взаимосвязи разделения пациентов на кластеры с величиной показателей вегетативной регуляции. На рисунке 11 показаны достоверные значения показателя 2. Согласно полученным данным, наиболее сильно связаны с тяжестью состояния показатели МОК (2=0,15) и ИС (2=0,11).
Таблица 18
Биохимические показатели пациентов выделенных кластеров, M±m
| Показа-тель | Кластер 1 | Кластер 2 | Кластер 3 | Кластер 4 | Кластер 5 | Кластер 6 |
| Общий белок, г/л. | 61,29±2,19 | 60,50±1,10 | 59,51±0,57 | 59,54±0,56 | 58,36±0,51 | 55,99±0,51; p1=3,58*10-3; p2=4,56*10-5; p3=8,36*10-6; p4=4,87*10-7; p5=1,40*10-4 |
| Амилаза, Ед/мл | 87,91±21,86 | 66,40±7,94 | 86,75±8,54 | 94,93±11,60 | 80,01±6,24 | 54,80±4,43; p3=1,19*10-3; p4=4,30*10-3; p5=2,50*10-3 |
Продолжение таблицы 18
| Показа-тель | Кластер 1 | Кластер 2 | Кластер 3 | Кластер 4 | Кластер 5 | Кластер 6 |
| АлАТ, Ед/л. | 47,38±10,87 | 39,80±5,49 | 42,16±2,87 | 44,79±2,27 | 47,04±2,42 | 57,01±2,98; p2=8,84*10-4; p3=1,47*10-4; p4=1,43*10-3; p5=4,98*10-3 |
| АсАТ, Ед/л. | 27,09±2,09 | 24,60±1,11 | 26,93±1,11 | 29,64±1,02; p2=0,03 | 29,26±0,86; p2=5,79*10-3; p3=0,02 | 32,86±1,54; p2=2,94*10-3; p3=7,38*10-3 |
| Билиру-бин, мкмоль/л. | 13,56±2,79 | 10,52±1,01 | 12,64±0,82 | 14,08±0,92; p2=0,03 | 15,76±0,76; p2=2,02*10-3; p3=2,66*10-3 | 18,73±1,05; p2=5,24*10-5; p3=3,98*10-6; p4=1,31*10-4; p5=0,03 |
| Мочевина, ммоль/л. | 7,09±1,37 | 5,95±0,48 | 5,53±0,27 | 6,02±0,25 | 7,08±0,41; p3=0,01 | 7,25±0,32; p2=0,01; p3=3,71*10-5; p4=1,57*10-3 |
| Креати-нин, мкмоль/л. | 228,45±18,59 | 166,73±11,00; p1=2,98*10-3 | 146,18±5,98; p1=1,02*10-4 | 130,58±3,98; p1=1,35*10-6; p2=2,12*10-3 | 129,29±6,55; p1=1,76*10-6; p2=1,43*10-4; p3=2,28*10-3 | 117,76±5,34; p1=3,09*10-7; p2=2,63*10-5; p3=4,13*10-4; p4=0,02 |
| СМП, у.е. | 221,57±95,06 | 378,28±43,75; p1=0,05 | 338,41±22,82; p1=0,03 | 399,62±18,52; p1=9,23*10-3; p3=0,03 | 485,05±15,72; p1=3,33*10-4; p2=3,36*10-3; p3=6,93*10-9; p4=9,63*10-5 | 1036,61±37,50; p1=8,44*10-6; p2E-12; p3,p4=0,00; p5E-27 |
| ХЭ, Ед/л. | 5688,65 ±648,35 | 6039,70 ±300,88 | 6781,62 ±201,54 | 7396,98 ±180,05; p1=0,03; p2=1,33*10-3; p3=0,03 | 6595,69 ±152,52; p4=7,99*10-4 | 5905,37 ±242,53; p3=2,78*10-6; p4E-11; p5=3,84*10-5 |
| Холесте-рин, ммоль/л. | 3,86±0,26 | 4,12±0,04 | 4,04±0,04 | 3,91±0,04 | 3,70±0,04; p1=0,01; p2E-9; p3E-11; p4=1,63*10-7 | 3,35±0,06; p1=4,74*10-4; p2E-15; p3E-21; p4E-17; p5=5,57*10-8 |
| ЛДГ, Ед/л. | 591,23±18,43 | 612,63±10,30 | 564,96±5,74; p2=5,82*10-6 | 537,30±6,15; p1=1,59*10-3; p2E-12; p3=1,80*10-7 | 514,15±6,49; p1=3,00*10-4; p2E-14; p3E-12; p4=3,04*10-4 | 475,95±6,88; p1=7,79*10-6; p2E-19; p3E-27; p4E-23; p5E-11 |
Примечания: 1) p1–p5 – уровни достоверности различий с показателями соответствующих кластеров; 2) при p<1,0*10-29 принимали p=0,00; 3) E – значения p<1,00*10-E (например: p5=4,58*10-8 соответствует p5E-7) при p<1,0*10-9.
Таким образом, выделенные кластеры иммунного статуса отличаются между собой по показателям вегетативной регуляции. В ряду кластеров от 1-го до 6-го нарастает симпатикотония и влияние стрессорных факторов, о чём свидетельствуют результаты сравнительной статистики и дисперсионного анализа.
Выявлены следующие тенденции изменения значений биохимических характеристик и различия средних значений показателей кластеров между собой. Отмечено снижение уровня общего белка в ряду от 1-го до 6-го кластеров (табл. 18). Показатели интоксикации: концентрации в сыворотке билирубина, мочевины и СМП, – прогрессивно возрастали. Активность ХЭ была максимальной у пациентов 4-го кластера иммунной системы. Параллельно с уменьшением числа иммунокомпетентных клеток (табл. 18, 19) отмечено снижение концентраций креатинина, ЛДГ, холестерина. Вероятным объяснением этого, учитывая усугубление цитопении, может быть снижение абсолютного числа клеток, разрушающихся при участии в иммунном ответе и за счёт процессов апоптоза. Снижение концентрации холестерина – признак повышения текучести мембран клеток и их функциональной активности и, вместе с тем, снижение устойчивости мембран к процессам перекисного окисления липидов.
Таблица 19
Показатели иммунной системы пациентов выделенных кластеров
| Показа-тель | Кластер 1 | Кластер 2 | Кластер 3 | Кластер 4 | Кластер 5 | Кластер 6 |
| abs CD16, мкл-1 | 1226,67 ±103,63 | 811,63 ±41,64 | 696,30 ±22,12 | 578,07 ±15,07 | 389,57 ±10,83 | 216,99 ±9,20 |
| abs CD20, мкл-1 | 461,67 ±24,44 | 419,61 ±10,21 | 366,46 ±5,66 | 302,59 ±3,95 | 212,20 ±3,94 | 109,54 ±4,02 |
| abs CD25, мкл-1 | 662,73 ±74,23 | 417,83 ±12,88 | 335,07 ±6,26 | 255,36 ±4,20 | 162,73 ±2,92 | 83,03 ±3,06 |
| abs CD38, мкл-1 | 549,80 ±60,10 | 391,54 ±13,10 | 340,16 ±6,85 | 282,29 ±4,58 | 202,89 ±3,71 | 117,03 ±3,58 |
| abs CD95, мкл-1 | 633,73 ±61,98 | 452,01 ±14,38 | 370,95 ±7,34 | 293,15 ±5,59 | 201,99 ±3,85 | 112,13 ±3,70 |
Примечание: для всех значений достоверность различий p<0,01.
Показатели клеточного звена иммунной системы обследованных пациентов достоверно различались в зависимости от кластера. Число клеток, несущих исследованные CD-молекулы, снижалось от первого к шестому кластеру (табл. 19) с высокой степенью достоверности различий между соседними и последующими кластерами (p<0,01).
Рис. 12. Взаимосвязь кластеризации и показателей иммунного статуса пациентов (2)
Методами дисперсионного анализа выявлена достоверная связь между количеством иммунокомпетентных клеток и кластеризацией показателей иммунного статуса (рис. 12). Для показателей abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD16+, которые использованы в качестве основы кластеризации, значение 2 составило от 0,86 до 0,69. Так же зависят от кластера иммунной системы и показатели abs CD20+ (2=0,70) abs CD25+ (2=0,71), abs CD16+н, abs CD38+, abs CD95+ (рис. 12). Это свидетельствует о тесной взаимосвязи между количественными характеристиками популяций иммунокомпетентных клеток. Использованный метод выделения кластеров иммунного статуса является высокоинфоинформативным не только для системообразующих элементов организации иммунной системы, но и для оценки большинства иммунологических характеристик пациентов с УХП.
Таблица 20
Показатели фагоцитарного и гуморального звеньев иммунной системы у пациентов выделенных кластеров
| Показа-тель | Кластер 1 | Кластер 2 | Кластер 3 | Кластер 4 | Кластер 5 | Кластер 6 |
| ФИ, % | 42,73±3,09 | 49,23±1,58 | 48,40±0,74 | 47,98±0,73 | 47,66±0,71 | 46,88±0,79 |
| ФЧ | 7,87±0,80 | 7,58±0,21 | 7,81±0,12 | 7,90±0,10 | 7,68±0,10 | 7,45±0,10; p3=6,99*10-3; p4=3,02*10-3 |
| КФН, мкл-1 | 3159,09 ±562,01 | 3473,96 ±213,14 | 3221,07 ±161,13 | 3149,72 ±126,10 | 3237,58 ±139,58 | 3489,79 ±249,84 |
| IgG, г/л | 13,81±0,70 | 13,28±0,40 | 13,25±0,23 | 12,68±0,21 | 12,51±0,17 p2=0,04; p3=7,76*10-3 | 11,47±0,20 p1=2,04*10-3; p2=3,31*10-6; p3=1,05*10-9; p4=2,07*10-6; p5=6,39*10-6 |
| IgA, г/л | 2,70±0,15 | 2,58±0,09 | 2,48±0,04 | 2,40±0,04; p1=0,02; p2=0,02 | 2,35±0,04; p1=0,01; p2=3,72*10-3; p3=0,02 | 2,26±0,04; p1=2,12*10-3; p2=6,71*10-5; p3=2,74*10-5; p4=6,96*10-3; p5=0,02 |
| IgM, г/л | 1,03±0,08 | 1,17±0,07 | 1,19±0,03; p1=0,02 | 1,26±0,03; p1=7,03*10-3; p2=6,57*10-3 | 1,25±0,03; p1=0,01; p2=0,03 | 1,23±0,03; p1=0,01; p2=0,02 |
| ЦИК, у.е. | 46,49±6,98 | 47,59±3,10 | 47,25±1,65 | 43,80±1,77; p3=0,03 | 43,81±1,67; p2=0,04; p3=3,54*10-3 | 42,65±1,37; p2=0,02; p3=3,31*10-4 |
Примечание: p1–p5 – уровни достоверности различий с показателями соответствующих кластеров.
Показатели фагоцитарного звена иммунной системы слабо различаются между выделенными кластерами. Можно отметить лишь снижение фагоцитарного числа в 6 кластере до 7,45±0,10 (табл. 20). Различия показателей гуморального звена иммунной системы были выражены сильнее. Продукция IgM, IgG, IgA снижалась от первого кластера к шестому. Концентрация ЦИК оказалась наибольшей во 2-м и 3-м кластерах (47,59±3,10 у.е. и 47,25±1,65 у.е. соответственно), и превысила показатели 4–6-го кластеров (табл. 20).
Характерной особенностью является связь между продукцией цитокинов и уровнем летальности в кластерах (табл. 15). Минимальная летальность среди пациентов 3 кластера ассоциирована с низкой продукцией ИЛ-4, ИЛ-8, ФНО-, ИЛ-1-РА (табл. 21). При этом показатели интоксикации и лимфопения нарастают от 1-го к 6-му кластеру. Вероятно, такой характер организации иммунного ответа является проявлением оптимального функционирования иммунной системы в ответ на действие повреждающих факторов.
Таблица 21
Показатели цитокиновой регуляции пациентов выделенных кластеров, M±m
| Показа-тель | Кластер 1 | Кластер 2 | Кластер 3 | Кластер 4 | Кластер 5 | Кластер 6 |
| ИЛ-4, пг/мл | 136,01 ±114,38 | 64,49 ±37,21 | 35,27 ±11,12; P1<0,05; P2<0,05 | 23,61 ±3,29; P1<0,01; P2<0,001; P3<0,05 | 28,88 ±3,83; P1<0,01; P2, P3<0,001 | 34,10 ±4,85; P1-P3<0,01 |
| ИЛ-8, пг/мл | 338,26 ±59,56 | 251,41 ±22,15 | 200,77 ±13,24; P1<0,05; P2<0,1 | 202,21 ±13,08; P2<0,01 | 211,51 ±14,38; P1, P2<0,05 | 414,23 ±29,14; P2<0,05; P3-P5<0,001 |
| ФНО-, пг/мл | 8,01 ±3,57 | 5,31 ±1,33 | 5,89 ±1,04 | 5,66 ±0,75 | 4,87 ±0,64 | 4,15±0,52; P2<0,1; P5<0,05 |
| ИЛ-1-РА, пг/мл | 969,46 ±85,36 | 941,50 ±29,65 | 909,29 ±20,91 | 876,66 ±14,90; P2<0,05; P3<0,1 | 926,06 ±26,88 | 1008,06 ±31,51; P3<0,01; P4, P5<0,001 |
