Способ оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости



Способ оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости
Способ оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости
Способ оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости
Способ оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости

 


Владельцы патента RU 2513454:

ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ "КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ ПРОФЕССОРА В.Ф. ВОЙНО-ЯСЕНЕЦКОГО МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ" (RU)

Изобретение относится к медицине, а именно к клинической иммунологии, и может быть использовано для оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости.

Способ оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости, характеризующийся тем, что определяют количество лейкоцитов; абсолютные количества CD3+, CD4+, CD8+, CD16+, CD20+, CD25+, CD38+, CD95+ лимфоцитов; абсолютное количество CD16+ нейтрофилов; содержание иммуноглобулинов IgG, IgA, IgM; количество фагоцитирующих нейтрофилов и циркулирующих иммунных комплексов в крови пациента; затем по формулам множественной регрессии рассчитывают значения пятнадцати главных компонент, определяющих показатели иммунного статуса; затем рассчитывают индивидуальный показатель напряженности адаптации - SГК как среднее квадратическое отклонение попарно между главными компонентами, составляющими между собой 105 пар, по формуле:

S Г К = 1 105 i = 1, x = 1 15 ( Г К i Г К х ) 2

где ГКi, ГКx - главные компоненты: ГК-1-ГК-15; и при значениях SГК<1,0 оценивают напряженность адаптации как критическую, приводящую к срыву механизмов адаптации. 1 ил.,8 табл.

 

Изобретение относится к медицине, а именно к клинической иммунологии, и может быть использовано для оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости.

Актуальность оценки напряженности адаптации обусловлена необходимостью мониторинга и предупреждения функциональной недостаточности и последующей декомпенсации механизмов адаптации с развитием стресса как одного из факторов, определяющих течение послеоперационного периода, вероятность развития осложнений и исход заболевания [1, 2, 3, 4].

Характер течения послеоперационного периода, исход заболевания и сроки выздоровления пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости во многом определяет состояние иммунной системы [5, 6]. Иммунная система вовлечена в тесное взаимодействие с нервной и эндокринной системами [7, 8, 9, 10]. Поэтому исследование иммунной системы является перспективным для оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости.

Сложность функциональной организации иммунной системы обусловлена большим количеством компонентов, входящих в ее состав, недостаточной изученностью всех аспектов взаимодействия между ними [11]. Значительную трудность для исследователя представляет определение необходимого количества показателей иммунного статуса, достаточного для информативной оценки состояния пациента. Тесная связь иммунной системы с другими функциональными системами организма существенно расширяет сферы ответственности иммунной системы и размывает границы показателей, которые можно отнести к иммунологическим. Эти особенности обусловливают необходимость рассмотрения иммунной системы как открытой [12], свободно обменивающейся информацией и энергией с внешней (по отношению к ней) средой. Перспективным представляется оценка иммунной системы с позиций современного системного анализа, изучающего принципы организации сложных систем [12, 13].

Для оценки внешних влияний на сложные биологические системы наиболее рациональным является использование методов факторного анализа. Факторный анализ позволяет выделить внешние факторы и численно оценить суммарное влияние каждого фактора на массив данных. Кроме того, факторный анализ позволяет измерить в условных единицах значения главных компонент (ГК). ГК характеризуют влияние факторов на показатели пациентов. ГК - это скрытые для исследователя клинические характеристики пациента, информативность которых искусственно увеличена за счет математической обработки массива реальных лабораторных показателей. Очевидно, что состояние механизмов адаптации пациента можно оценивать по значениям главных компонент.

Известны способы оценки адаптационных процессов, обладающие следующими особенностями выполнения.

1. Известен описанный рядом авторов [14, 15,16, 17] метод корреляционной адаптометрии. Метод основан на исследовании корреляционных взаимодействий показателей в группах изучаемых объектов. Недостатками указанного метода являются:

- Использование для оценки корреляционного графа - суммы коэффициентов корреляции при условии уровней достоверности и абсолютных значений выше некоторых величин [17]. В этом случае величина корреляционного графа зависит от заданных исследователем условий. Поэтому оценку адаптации внутри исследуемой группы нельзя в полной мере считать объективной.

- Значение корреляционного графа зависит от количества пар коэффициентов корреляции в конкретном исследовании, при этом количество показателей или их характер не определены. Поэтому значения корреляционных графов, полученных в результате различных исследований, невозможно сравнивать между собой.

- Невозможно использовать указанный метод для оценки адаптационных процессов отдельно взятого объекта, применительно к медицине - пациента. Это ограничивает сферу практического применения метода статистическими и популяционными исследованиями.

2. Способ оценки напряженности иммунитета [18], основанный на определении фагоцитарной активности лейкоцитов, концентрации циркулирующих иммунных комплексов и иммуноглобулинов класса G, по соотношению которых оценивают напряженность иммунитета.

Недостатком указанного способа является невозможность его применения в условиях, при которых повреждаются или подвергаются внешним влияниям компоненты иммунной системы, используемые для оценки: при массивных травмах тканей, гнойных воспалительных процессах и других состояниях интенсивного расходования и синтеза иммуноглобулинов, при трансфузиях компонентов крови.

3. Способ оценки адаптационных возможностей человека [19], основанный на определении электрического сопротивления кожи с исследованием кардиоциклов и определением синхронности волновых характеристик с использованием корреляционного анализа для последующей классификации обследуемых.

Недостатком указанного способа является невозможность его применения у пациентов в послеоперационном периоде при нарушении целостности кожных покровов, применении повязок и лекарственных препаратов, влияющих на тонус сосудов.

4. Способ оценки состояния адаптационных возможностей организма человека [20], основанный на определении биоритмологических параметров вегетативного показателя состояния нейрогуморальной регуляции как отдельно, так и в сочетании с другими функциональными показателями.

5. Способ оценки адаптационных возможностей организма в критические периоды онтогенеза у подростков [21], основанный на определении типа конституции, вегетативного тонуса и состояния сердечно-сосудистой системы, степени изменения эритроцитов с последующей интегральной оценкой.

6. Способ оценки адаптационных возможностей регуляторных ресурсов у подростков [22], основанный на электрокардиографическом исследовании вариабельности сердечного ритма.

Недостатками указанных способов [20, 21, 22] является невозможность их применения у пациентов с ургентной хирургической патологией в условиях действия факторов, вызывающих грубые изменения состояния вегетативной регуляции: послеоперационного стресса, инфузионной терапии, применения лекарственных препаратов, влияющих на тонус сосудов и передачу нервных импульсов.

Задачей предлагаемого способа является оценка напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости.

Поставленную задачу решают за счет того, что дополнительно по предложенным формулам множественной регрессии рассчитывают значения пятнадцати главных компонент, определяющих показатели иммунного статуса, затем рассчитывают индивидуальный показатель напряженности адаптации - SГK как среднее квадратическое отклонение попарно между главными компонентами, составляющими между собой 105 пар, по формуле:

S Г К = 1 105 i = 1, x = 1 15 ( Г К i Г К х ) 2 ,

где ГКi ГКx - главные компоненты: ГК-1-ГК-15; и при значениях SГK<1,0 оценивают напряженность адаптации как критическую, приводящую к срыву механизмов адаптации.

Техническим результатом является оценка напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости.

Способ осуществляют следующим образом. Определяют лабораторные показатели крови пациента: количество лейкоцитов (L); абсолютные количества (abs) CD3+, CD4+, CD8+, CD16+, CD20+, CD25+, CD38+, CD95+ лимфоцитов и абсолютное количество CD 16+нейтрофилов (CD16+н); содержание иммуноглобулинов IgG, IgA, IgM и циркулирующих иммунных комплексов (ЦИК); количество фагоцитирующих нейтрофилов (КФН).

Затем рассчитывают значения пятнадцати главных компонент, определяющих организацию показателей иммунного статуса, по формулам множественной регрессии следующего вида:

ГК=С+k1*L+k2*absCD3++k3*absCD4++k4*absCD8++k5*absCD16++

+k6*absCD16+н+k7*absCD20++k8*absCD25++k9*abs CD38++k10*abs CD95++

+k11*КФН+k12*IgG+k13*IgA+k14*IgM+k15*ЦИК,

где ГК - значение главной компоненты,

С - свободный член уравнения,

L - количество лейкоцитов в периферической крови (109/л),

k1, k2, k3, k4, k5, k6, k7, k8, k9, k10, k11, k12, k13, k14, k15 - коэффициенты уравнения регрессии,

abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD16+, abs CD20+, abs CD25+, abs CD38+, abs CD95+- абсолютные содержания лимфоцитов, abs CD16+н - абсолютное содержание нейтрофилов, экспрессирующих соответствующие CD-антигены (мкл-1), IgG, IgA, IgM - содержание соответствующих иммуноглобулинов в сыворотке крови (г/л),

ЦИК - содержание циркулирующих иммунных комплексов в сыворотке крови (у.е.).

КФН - количество фагоцитирующих нейтрофилов (мкл-1), рассчитанное по формуле: КФН=0,1*L*СЯН*ФИ [где L - количество лейкоцитов в периферической крови (109/л), СЯН - содержание сегментоядерных нейтрофилов (%), ФИ - фагоцитарный индекс (%)].

Коэффициенты для расчета значений главных компонент приведены в таблицах 1-3.

Таблица 1
Коэффициенты уравнения регрессии для расчета значений 1-5 главных компонент
Показатели ГК-1 ГК-2 ГК-3 ГК-4 ГК-5
Свободный член уравнения -8,18 -4,16 -5,38 -4,75 -2,97
L 0,03 0,19 0,02 0,09 5,55*10-3
abs CD3+ 1,74*10-3 1,28*10-4 -8,70*10-6 2,67*10-5 -9,24*10-5
abs CD4+ 1,87*10-3 -3,56*10-4 -7,11*10-4 -2,22*10-4 -1,08*10-3
abs CD8+ 1,82*10-3 -4,93*10-4 2,27*10-4 -1,31*10-3 1,49*10-4
abs CD16+ 1,71*10-3 -4,27*10-4 9,17*10-5 -6,42*10-4 5,82*10-5
abs CD16+н -5,51*10-5 2,93*10-4 4,74*10-4 -3,48*10-5 1,04*10-4
abs CD20+ 3,90*10-3 -7,51*10-4 -6,46*10-5 1,39*10-4 -1,82*10-5
abs CD25+ 2,75*10-3 9,12*10-4 2,90*10-4 1,51*10-3 1,21*10-4
abs CD38+ 1,48*10-3 -5,55*10-4 -1,09*10-3 -1,70*10-3 -9,17*10-4
abs CD95+ 1,56*10-3 -3,82*10-4 -3,87*10-4 -9,36*10-4 -1,61*10-4
КФН 1,11*10-5 2,43*10-4 2,94*10-5 -1,13*10-4 -1,16*10-5
IgG 0,06 -0,03 0,20 0,18 0,16
IgA 0,95 0,87 0,85 0,67 0,86
IgM 8,06*10-3 2,33*10-3 -0,04 0,07 0,03
ЦИК -5,76*10-4 -3,15*10-3 0,02 0,02 -0,02
Примечание: коэффициенты со значениями меньше 0,01 представлены числами в форме мантиссы и показателя степени.
Таблица 2
Коэффициенты уравнения регрессии для расчета значений 6-10 главных компонент
Показатели ГК-6 ГК-7 ГК-8 ГК-9 ГК-10
Свободный член уравнения -4,00 -2,40 -2,97 -2,34 -1,50
L 0,10 0,04 -6,72*10-5 -0,05 0,04
abs CD3+ -1,25*10-5 -1,19*10-3 8,76*10-4 1,29*10-4 3,52*10-4
abs CD4+ -1,66*10-4 -3,08*10-3 6,33*10-4 -6,19*10-4 2,45*10-4
abs CD8+ -1,29*10-3 -2,99*10-3 -1,83*10-5 -1,99*10-3 -5,58*10-5
abs CD 16+ -3,12*10-4 7,00*10-6 -2,31*10-3 3,69*10-4 1,57*10-3
abs CD16+н -1,32*10-4 -2,54*10-4 -3,08*10-4 3,38*10-4 -1,80*10-4
abs CD20+ 6,20*10-5 2,21*10-3 1,67*10-3 2,34*10-3 -5,89*10-3
abs CD25+ 1,69*10-3 2,67*10-3 2,84*10-3 3,74*10-3 2,01*10-3
abs CD38+ -7,64*10-4 1,10*10-3 -3,37*10-3 -4,25*10-3 -3,30*10-3
abs CD95+ -8,37*10-4 2,26*10-3 -1,41*10-3 -7,09*10-4 1,27*10-3
КФН -1,09*10-4 8,15*10-5 3,94*10-4 -1,38*10-5 1,42*10-5
IgG 0,29 -0,02 0,04 3,68*10-3 0,02
IgA 0,67 0,98 0,97 1,06 0,94
IgM -0,03 3,43*10-3 6,95*10-3 -4,98*10-3 6,69*10-3
ЦИК -0,02 1,77*10-4 -3,78*10-3 -3,21*10-3 -1,75*10-3
Примечание: коэффициенты со значениями меньше 0,01 представлены числами в форме мантиссы и показателя степени.
Таблица 3
Коэффициенты уравнения регрессии для расчета значений 11-15 главных компонент
Показатели ГК-11 ГК-12 ГК-13 ГК-14 ГК-15
Свободный член уравнения -2,25 -2,22 -2,31 -2,09 -2,22
L 0,06 6,30*10-3 0,02 0,12 0,06
abs CD3+ -1,56*10-4 3,43*10-4 -2,95*10-5 5,68*10-4 3,34*10-3
abs CD4+ -8,97*10-4 -5,22*10-4 -3,99*10-3 -2,96*10-3 -2,89*10-3
abs CD8+ -1,20*10-3 1,81*10-4 3,50*10-3 1,69*10-3 -3,02*10-3
abs CD 16+ 2,88*10-3 -1,67*10-3 1,93*10-4 -7,01*10-4 -2,20*10-4
abs CD16+н -1,87*10-4 3,20*10-5 -1,59*10-5 -1,20*10-4 -7,26*10-5
abs CD20+ 1,17*10-3 -2,67*10-3 2,11*10-4 1,31*10-3 -2,06*10-4
abs CD25+ 1,72*10-3 2,55*10-3 -7,26*10-5 3,27*10-3 1,05*10-3
abs CD38+ -4,68*10-4 4,31*10-3 -7,80*10-4 -4,00*10-3 -1,06*10-3
abs CD95+ -4,88*10-3 -2,62*10-3 -1,14*10-4 -1,49*10-3 -6,29*10-4
КФН 8,25*10-5 -8,95*10-5 -1,36*10-5 -1,83*10-4 -8,45*10-5
IgG 2,76*10-3 0,02 0,02 0,02 0,02
IgA 0,94 0,98 0,97 0,87 0,93
IgM 8,10*10-3 3,57*10-3 4,43*10-3 1,58*10-3 1,74*10-3
ЦИК -1,48*10-3 -7,82*10-4 -1,52*10-3 -1,69*10-3 -1,61*10-3
Примечание: коэффициенты со значениями меньше 0,01 представлены числами в форме мантиссы и показателя степени.

Затем рассчитывают индивидуальный показатель напряженности адаптации - SГK как среднее квадратическое отклонение попарно между главными компонентами, составляющими между собой 105 пар, по формуле:

S Г К = 1 105 i = 1, x = 1 15 ( Г К i Г К х ) 2

где ГКi, ГКx - главные компоненты: ГК-1-ГК-15; и при значениях SГК<1,0 оценивают напряженность адаптации как критическую, приводящую к срыву механизмов адаптации.

Предложенный способ оценки напряженности адаптации оценивали индивидуально у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости.

Формирование взаимосвязей внутри сложных самоорганизующихся систем происходит при участии внешних факторов [12, 13]. При этом элементы системы стремятся приобрести характеристики, оптимальные для компенсации внешних влияний. В результате сочетанного действия нескольких внешних факторов массивы данных изучаемых систем становятся неоднородными: в областях с оптимальными характеристиками появляются сгущения данных - кластеры, состоящие из элементов системы со сходными характеристиками [12, 13]. Это явление лежит в основе стадийной организации физиологических реакций биологических систем.

Цель исследования: Выделить отдельные кластеры - варианты функциональной организации иммунного статуса у пациентов с ургентной хирургической патологией, и оценить напряженность адаптации в каждом из кластеров.

Материал и методы. Обследованы 442 пациента с экстренной патологией органов брюшной полости, требовавшей экстренного оперативного лечения. Среди них - пациенты с перфоративными язвами желудка и ДПК, проникающими ранениями с повреждениями органов брюшной полости, панкреонекрозами, острой спаечной кишечной непроходимостью, деструктивными формами аппендицита и другими острыми воспалительными процессами в брюшной полости. Перитонит и абдоминальный сепсис наблюдался у 292 человек. Полиорганная недостаточность развилась у 59 больных. Выздоровевших пациентов - 381, в 61 случае заболевание закончилось летальным исходом. Пациенты обследованы в течение первых двух суток с момента операции и на 5-7, 10-12 сутки послеоперационного периода. В исследование включены 949 результатов обследований. Интегральная оценка тяжести состояния пациентов проводилась в динамике с помощью шкал APACHE II, SAPS II, SOFA, MODS [23, 24, 25, 26].

Все пациенты были оперированы в течение первых суток с момента госпитализации. Оперативное лечение включало лапаротомию, ревизию органов брюшной полости, устранение последствий травмы или ранения, ликвидацию (по возможности) очага инфекции. При невозможности одномоментного устранения гнойного процесса в брюшной полости проводились программированные релапаротомии. Все пациенты получали инфузионную, детоксикационную и антибактериальную терапию в объеме, адекватном тяжести состояния.

Определяли уровень экспрессии на лимфоцитах рецепторов: CD3, CD4, CD8, CD16, CD20, CD25, CD38, CD95. Экспрессию СD16-рецепторов исследовали также на мембранах нейтрофилов (CD16H). Оценивали абсолютные количества клеток (abs), отношения числа клеток: CD4+/CD8+, CD25+/CD38+, CD25+/CD95+, CD38+/CD95+. Фагоцитарную активность нейтрофилов изучали с помощью латекс-теста. Концентрация сывороточных иммуноглобулинов А, М, G определялась методом иммунопреципитации в агаровом геле.

Учитывали показатели периферической крови: количество лейкоцитов (L), абсолютное количество лимфоцитов (АКЛ). Вычисляли показатели лейкоцитарных индексов интоксикации (ЛИИ): по В.К.Островскому (ЛИИос) и по С.Ф.Химич в модификации А.Л.Костюченко с соавт.(ЛИИх) [27], индекс стресса по Л.Х.Гаркави [28].

Были использованы формулы:

Л И И К К = ( 4 * М И Е Л + 3 * Ю + 2 * П Я Н + С Я Н ) * ( П Л + 1 ) ( Э + 1 ) * ( Л Ф + М О Н ) ;

Л И И О С = М И Е Л + Н Е Й Т + П Л Э + Л И М + М О Н ) ; Л И И х = 0,1 * L * Н Е Й Т 100 Н Е Й Т ; И С = Л Ф С Я Н .

где: L - количество лейкоцитов (109/л); ЛФ - содержание лимфоцитов (%); НЕЙТ - общее содержание нейтрофилов (%); СЯН - содержание сегментоядерных нейтрофилов (%); МОН - содержание моноцитов (%); Э - содержание эозинофилов (%); МИЕЛ - содержание миелоцитов (%); Ю - содержание юных нейтрофилов (%); ПЯН - содержание палочкоядерных нейтрофилов (%); ПЛ - содержание плазматических клеток (%).

Сумма признаков стрессовой реакции по Л.Х.Гаркави [28] была рассчитана следующим образом. Каждый признак оценивали в 1 балл: 1) количество лейкоцитов менее 4*109/л или более 8*109/л; 2) процентное содержание моноцитов менее 4% или более 7%; 3) процентное содержание эозинофилов менее 1% или более 6%; 4) соотношение ПЯН/СЯН менее 0,06 или более 0,07; 5) обнаружение базофилов более 1% в крови; 6) обнаружение плазматических клеток более 1% в крови [28].

Исследовали показатели, характеризующие вегетативную регуляцию: индекс Kerdö (ИК), показатель минутного объема кровотока (МОК) [29], уровень экспрессии на лейкоцитах серотонин-рецепторных комплексов (ST-R) [30]. Кроме традиционных биохимических показателей, определяли уровень общего холестерина, активность лактатдегидрогеназы (ЛДГ), холинэстеразы (ХЭ) и концентрацию среднемолекулярных пептидов (СМИ) в сыворотке крови пациентов.

В качестве основных статистических параметров учитывали среднее арифметическое значение величин (М) и их стандартную ошибку (m). Нулевая гипотеза проверялась сопоставлением экспериментального и критического значений U-критерия Вилкоксона-Манна-Уитни. Критический уровень значимости (p) при проверке статистических гипотез принимался равным 0,05.

Показатели пациентов подвергли классификации по типам организации показателей иммунной системы. Процедуру классификации проводили с использованием кластерного анализа.

Наиболее информативные показатели для кластеризации выбирали с помощью методов факторного анализа. Для повышения интерпретируемости факторов использовали метод вращения VARIMAX, отличающийся характеристиками координатных осей и позволяющий получать более контрастные факторные нагрузки [31].

В качестве массива данных были использованы показатели: абсолютное количество лейкоцитов (L), abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD 16+, abs CD16+н, abs CD20+, abs CD25+, abs CD38+, abs CD95+, количество фагоцитирующих нейтрофилов (КФН), концентрации IgG, IgA, IgM, ЦИК. В результате исследования наиболее информативными для кластеризации признаны показатели: abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD16+. Оптимальное число кластеров определяли на основании вычисления величин Евклидовых расстояний между среднегрупповыми величинами [32]. Были выделены 6 кластеров иммунного статуса. Характеристики кластеров приведены в таблице 4.

У пациентов 1-3 кластеров не отмечено различий между значениями показателей шкал тяжести состояния и уровнями летальности (табл.5). Показатели тяжести состояния пациентов 4 кластера выше, чем у пациентов 2 кластера (Apache II, SOFA, SAPS II, MODS) и 3 кластера (Apache II, SAPS II) при сохранении сопоставимого уровня летальности. В ряду кластеров от 4 к 6 значения показателей тяжести состояния увеличиваются (табл.5). В выделенных кластерах вероятность летального исхода колеблется от 6,67% до 34,48%. Летальность в 5 кластере иммунного статуса выше по сравнению с показателем 3 кластера, а в 6 кластере превышает уровень летальности в 1-5 кластерах (табл.5).

Очевидно, что выделенные кластеры могут существенно различаться по степени напряженности функциональных связей, а следовательно - нагрузок на адаптационные процессы. Количество достоверных зависимостей в исследуемой группе отражает степень напряженности адаптационных реакций, стадию адаптационного процесса и даже исход заболевания [15, 16]. Чтобы оценить интенсивность нагрузок на адаптационные процессы в центральных и периферических областях кластеров иммунной системы, применяли корреляционный анализ. Использованные в исследовании 68 показателей составили 4 группы.

1. Показатели иммунной системы (IMM - immunity): CD3+, CD4+, CD8+, CD16+, CD16+н, CD20+, CD25+, CD38+, CD95+, АКЛ, abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD 16+, abs CD16+н, abs CD20+, abs CD25+, abs CD38+, abs CD95+, CD4+/CD8+, CD25+/CD38+, CD25+/CD95+, CD38+/CD95+, abs CD3+/L, ФИ, ФЧ, КФН, IgA, IgM, IgG, ЦИК, ИЛ-1-РА, ИЛ-4, ИЛ-8, ФНО-а, СD25+/ИЛ-4, ИЛ-1-РА/ФНО-а, ИЛ-4/ИЛ-8, - всего 38 показателей.

2. Показатели вегетативной регуляции (ARG - autonomic regulation): ИС, ЧПН, ИК, МОК, CA-R, ST-R, - всего 6 показателей.

3. Показатели интоксикации (ТОХ - toxity): L, Hb, СОЭ, ЛИИкк, ЛИИос, ЛИИх, общий билирубин, мочевина, креатинин, амилаза, АлАТ, АсАТ, ЛДГ, общий белок, холестерин, ХЭ, СМП, - всего 17 показателей.

4. Показатели шкал тяжести состояния (SSC - severity scores): МИП, Apache II, SAPS II, SOFA, MODS, ТС, PDR ТС, - всего 7 показателей.

Таблица 6
Максимально возможное количество пар показателей, использованных для оценки корреляционных связей
Сочетания пар Количество пар
1 IMM-IMM 703
2 IMM-TOX 646
3 IMM-SSC 266
4 IMM-ARG 228
5 ТОХ-ТОХ 136
6 TOX-SSC 119
7 TOX-ARG 102
8 SSC-SSC 21
9 SSC-ARG 42
10 ARG-ARG 15
11 Всего 2278

Исследование проводили с помощью рангового коэффициента корреляции Спирмена (rS). Значения rS рассчитывали для всех возможных пар показателей, использованных в исследовании по принципу «все со всеми». Максимальное количество пар показателей, для которых рассчитали значения rS, составило 2278 (табл.6). Количества пар показателей, для которых были рассчитаны значения rS, были различными для кластеров. Это было связано с неполным обследованием некоторых пациентов и вследствие этого - мозаичным распределением показателей в областях изучаемых данных. При исследовании корреляционных взаимосвязей значения rS в первом кластере рассчитаны для 2198 пар показателей, в других кластерах - для 2278 пар.

Мы оценивали количество пар показателей с достоверными значениями rS. Рассчитывали доли достоверных значений rS (р<0,05) по формуле:

S C S = S C N T C N ,

где SCS - доля достоверных значений rS (significant correlations share), SCN - количество достоверных коэффициентов корреляции rS {significant correlations number), TCN - общее количество коэффициентов корреляции rS {total correlations number).

Сравнение показателей SCS в разных кластерах проводили с использованием расчетов Хи-квадрат.

Для оценки напряженности адаптации дополнительно по предложенным формулам множественной регрессии рассчитывали значения пятнадцати главных компонент, определяющих показатели иммунного статуса, затем рассчитывали индивидуальный показатель напряженности адаптации - SГK как среднее квадратическое отклонение попарно между главными компонентами, составляющими между собой 105 пар, по формуле:

S Г К = 1 105 i = 1, x = 1 15 ( Г К i Г К х ) 2

где ГКi, ГКx - главные компоненты: ГК-1-ГК-15.

На рисунке 1 показаны значения SCS в кластерах. По оси абсцисс цифрами 1-6 обозначены выделенные кластеры; по оси ординат приведены значения SCS в кластерах.

Значения SCS в ряду кластеров с 1 по 4 достоверно увеличиваются (рис.1, табл.7). Кластер-4 характеризуется максимальными долями достоверных корреляционных связей между показателями. В 5 кластере показатели SCS снижаются до значений, сопоставимых с 3 кластером (табл.7).

Таблица 7
Достоверность различий значений SCS в кластерах иммунной системы
Сравниваемые кластеры Кластер-2 Кластер-3 Кластер-4 Кластер-5 Кластер-6
χ2; p кластер-1 184,17; 423,74; 606,49; 479,89; 230,92;
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
кластер-2 55,02; 138,39; 78,06; 2,83;
1,19*10-13 0,00 1,00*10-48 0,09
кластер-3 19,02; 1,96; 33,35;
1,29*10-5 0,16 7,68*10-9
кластер-4 8,96; 102,75;
2,75*10-3 3,80*10-24
кластер-5 51,8;
6,16*10-13
Примечание: при значениях p<1,0*10-29 принимали р=0,00.

Показатели SCS пациентов 6 кластера выше, чем первого, но ниже, чем третьего, четвертого и пятого. В шестом кластере значение SCS сопоставимо со значением второго кластера (табл.7). Выявление в 4 кластере наибольших значений показателя SCS требует сопоставления с показателями тяжести состояния в ряду кластеров от первого к шестому.

При исследовании напряженности адаптации по предложенному способу выявлено достоверное последовательное снижение показателей SГK в ряду кластеров от 1 к 4 (табл.8). Значения SГK в четвертом кластере минимальны. В ряду кластеров от 4 к 6 значения SГK увеличиваются (табл.8). Значения SГK в 5 кластере ниже, чем в 1, 2, 3 кластерах, а в 6 кластере значения SГK ниже, чем в 1 и 2 кластерах, но выше, чем в 3 кластере (табл.8).

Таблица 8
Среднее квадратическое отклонение между парами главных компонент у пациентов различных кластеров
Показатель Кластер-1, n=16 Кластер-2, n=73 Кластер-3, n=182 Кластер-4, n=238 Кластер-5, n=211 Кластер-6, n=137
SГК 3,64±0,30 1,76±0,05; p1=7,47*10-9 1,15±0,03; р1=5,83*10-11; р2=4,32*10-23 0,87±0,03; p1=3,06*10-11; р2=0,00; p3=8,30*10-20 1,05±0,03; p1=5,75*10-11; р2=3,40*10-27; p3=1,69*10-4; р4=7,36*10-10 1,52±0,03; p1=1,41*10-10; р2=4,12*10-5; p3=3,44*10-21;
p4=0,00; р5=1,57*10-30
Примечания:
1. Значения достоверности различий с показателями соответствующих кластеров обозначены p1-р5
2. При p<1,0*10-29 принимали p=0,00.

Таким образом, получены свидетельства тесной связи между показателем SГК и долями достоверных корреляционных связей (SCS) в кластерах иммунного статуса.

Основываясь на данных сравнения показателей SCS, SГК и сопоставляя их различия в кластерах с данными тяжести состояния пациентов и летальности, мы можем сделать следующие выводы. В ряду кластеров от 1 до 4 увеличивается функциональная нагрузка на адаптационные процессы и снижаются средние значения SГК. Это сочетается с увеличением показателей тяжести состояния и летальности в статистически сопоставимых интервалах. В 5 и 6 кластерах достоверное увеличение летальности и тяжести состояния пациентов отмечено на фоне уменьшения доли достоверных корреляционных связей и увеличения SГК. Наиболее вероятной причиной таких особенностей мы считаем срыв механизмов адаптации у пациентов в 5 и 6 кластерах. Снижение значений показателей SCS, а также увеличение значений SГК в 6 кластере сопровождаются достоверным повышением показателя летальности. Главным критерием справедливости наших умозаключений, очевидно, следует считать уровень летальности и тяжесть состояния пациентов. Учитывая результаты измерений, уровень нагрузки на адаптационные процессы в 4 кластере при значениях SГК<1,0 мы можем характеризовать как максимально допустимый для благоприятного исхода у обследованных пациентов.

Особенности организации показателей иммунной системы в 1-3 кластерах можно характеризовать как оптимальные. В четвертом кластере функциональное напряжение адаптационных процессов достигает максимума. Критические изменения в структуре функциональной организации иммунной системы происходят не в 5 кластере иммунной системы, который характеризуется достоверным увеличением летальности, а в 4 кластере, показатели в котором (abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD 16+) выше и тяжесть состояния более благоприятная, чем у пациентов 5 кластера.

Дезинтеграция связей между исследованными показателями (5-6 кластеры) полностью согласуется с выводами авторов проведенных ранее исследований [15, 16]. Как мы полагаем, наше исследование затронуло более широкий диапазон адаптационных нагрузок. Полученные результаты позволили нам выявить другую сторону описанного [15, 16] явления: нарастание уровня адаптационных нагрузок (1-3 кластеры) и критический уровень напряженности адаптации (4 кластер).

Таким образом, иммунная система пациентов вынужденно принимает характеристики, оптимальные для компенсации действия множества патологических факторов. Стремление иммунной системы пациентов компенсировать действие внешних факторов приводит к образованию кластеров. Каждый кластер отличается своим уровнем функциональной нагрузки на механизмы адаптации. Организация показателей пациентов четвертого 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 механизмов адаптации и увеличением тяжести состояния пациентов и летальности. Предложенный показатель SГК информативно отражает напряженность адаптации.

Показатель SГК может быть использован в медицине, а именно в клинической иммунологии, для оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости.

Преимуществами предложенного способа являются:

1) возможность индивидуального измерения напряженности адаптации;

2) отсутствие необходимости дополнительных исследований состояния нейро-эндокринной регуляции либо других дополнительных лабораторных или инструментальных исследований;

3) сохранение информативности за счет учета комплекса показателей в случае изменения влияния факторов, определяющих информативность отдельных показателей.

Предложенный способ можно рекомендовать для использования в клинической практике для оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости.

Список литературы:

1. Кахиани Е.И., Апчел В.Я., Татарова Н.А. Механизмы взаимодействия систем адаптации после абдоминальных гинекологических операций // Вестник Российской военно-медицинской академии, 2009. - №4 (28). - С.47-50.

2. Репникова Р.В., Голофаева О.И., Барбараш О.Л. Взаимосвязь стрессиндуцированных нарушений гомеостаза с показателями суточного мониторирования артериального давления у пациентов с артериальной гипертензией при выполнении некардиологических оперативных вмешательств // Сибирский медицинский журнал, 2011. - Том 26, №1, Выпуск 1. - С.48-53.

3. Гельфанд Б.Р. Интенсивная терапия сепсиса / Б.Р.Гельфанд, Д.Н.Проценко, Е.Б.Гельфанд и др. // Лечебное дело, 2004. - №4. - С.62-67.

4. Пашков А.А. «Пограничная» психосоматическая патология: взгляд с позиций теории самоорганизации // Вестник ВГМУ, 2005, ТОМ 4, №2. - С.86-94.

5. Esposito S. Immune system and surgical site infection // J. Chemother., 2001. - N.1. - P.12-16.

6. Oberholzer A., Souza S.M., Tschoeke S.K. et al. Plasma cytokine measurements augment prognostic scores as indicators of outcome in patients with severe sepsis // Shock, 2005. - N.6. - P.488-493.

7. Гриневич B.B., Акмаев И.Г., Волкова O.B. Основы взаимодействия нервной, эндокринной и иммунной систем // Symposium. - 2004. - №3. - С.159.

8. Каде А.Х, Парахонский А.П. Клинико-экспериментальные аспекты взаимодействия иммунной и нервной систем // Фундаментальные исследования 2004. - №4. - С.34-35.

9. Пудилова Э.В., Русскова А.Н. Влияние эндокринной системы на иммунологические функции // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований, 2012. - №1. - С.68-69.

10. Самотруева М.А., Теплый Д.Л., Тюренков И.Н. Пути реализации нейро-иммуно-эндокринных взаимодействий // Естественные науки, 2009. - №4 (29). -С.112-130.

11. Tieri P., Grignolio A., Zaikin A., Mishto М. et al. Network, degeneracy and bow tie integrating paradigms and architectures to grasp the complexity of the immune system // Theor. Biol. Med. Model, 2010 - N.11. - P.7-32.

12. Zhang X., Fu M., Xiao J., Hu G. Self-organization of chaos synchronization and pattern formation in coupled chaotic oscillators // Phys. Rev. E. Stat. Nonlin. Soft. Matter. Phys., 2006. - N.7. - P.1520-1522.

13. Manian F.A. Modern medicine and chaos theory // JAMA, 1997. - N.17. - P.1399-1400.

14. Смирнова E.B. Математическое моделирование адаптации к экстремальным условиям, эффект группового стресса и корреляционная адаптометрия: автореф. Дис. д-ра физ.-мат.наук: 05.13.16. - Красноярск, 2000.

15. GorbanA.N., Smirnova E.V., TyukinaT.A. General Laws of Adaptation to Environmental Factors: from Ecological Stress to Financial Crisis. Math Model Nat Phenom. 2009; 4 (6): 1-53.

16. Gorban A.N., Smirnova E.V., TyukinaT.A. Correlations, risk and crisis: From physiology to finance. Physica A. 2010; 389: 3193-217.

17. Седов K.P., Горбань А.Н., Петушкова E.B., Манчук В.Т., Шаламова Е.Н. Корреляционная адаптометрия как метод диспансеризации населения // Вестник АМН СССР. - 1988. - №10. - С.69-75.

18. Патент РФ №2058552, G01N 33/53, 20.04.1996.

19. Заявка на изобретение РФ №2002126882, A61B 5/0205, 10.04.2004.

20. Заявка на изобретение РФ №97119317, A61B 5/02, A61B 5/0452, 27.08.1999.

21. Патент РФ №2426127, G01N 33/555, 10.08.2011.

22. Патент РФ №2344749, A61B 5/00, 27.01.2009.

23. Авдеев С.Н., Чучалин А.Г. Применение шкал оценки тяжести в интенсивной терапии и пульмонологии // Пульмонология. - 2001. - №11. - С.77-91.

24. APACHE II: a severity of desease classification system / W.A.Knaus, E.A.Draper, D.P.Wagner, J.E.Zimmerman // Crit. Care Med. - 1985. - Vol.13. - P.818-829.

25. LeGall J.R., Lemeshow S., Saulnier F. New Simplified Acute Phisiology Score (SAPS II) based on European/North American Multicenter Study // J.A.M.A. - 1993. - Vol.270. - P.2957-2963.

26. The SOFA (Sepsis-related Organ Failure Assessment) score to describe organ dysfunction/failure. On behalf of the Working Group on Sepsis-Related Problems of the European Society of Intensive Care Medicine / J. L. Vincent, R. Moreno, J. Takala et al. // Intensive Care http://Med.-1996.-Vol. 22, N.7. - P.707-710.

27. Костюченко А.Л., Бельских A.H., Тулупов A.H. Интенсивная терапия послеоперационной раневой инфекции и сепсиса. СПб.: Фолиант, 2000. - 448 с.

28. Гаркави Л.Х., Квакина Е.Б., Уколова М.А. Адаптационные реакции и резистентность организма. Ростов н/Д: Феникс, 1990. - 223 с.

29. Заболевания вегетативной нервной системы / A.M.Вейн и др. - М.: Медицина, 1991. - 624 с.

30. Патент РФ №2377565, G01N 33/48, 27.12.2009.

31. Kaiser H.F. The Varimax criterion for analytic rotation in factor analysis // Psychometrika. - 1958. - N. 23. - P.187-200.

32. Леончик Е.Ю., Савастру О.В. Кластерный анализ. Терминология, методы, задачи. - Одесса: ОНУ им. И.И.Мечникова, 2007. - 208 с.

Способ оценки напряженности адаптации у пациентов с ургентной хирургической патологией органов брюшной полости, характеризующийся тем, что определяют количество лейкоцитов; абсолютные количества CD3+, CD4+, CD8+, CD16+, CD20+, CD25+, CD38+, CD95+ лимфоцитов; абсолютное количество CD16+ нейтрофилов; содержание иммуноглобулинов IgG, IgA, IgM; количество фагоцитирующих нейтрофилов и циркулирующих иммунных комплексов в крови пациента; затем по формулам множественной регрессии рассчитывают значения пятнадцати главных компонент, определяющих показатели иммунного статуса:
ГК=С+k1*L+k2*absCD3++k3*absCD4++k4*absCD8++k5*absCD16++
k6*absCD16+н+k7*absCD20++k8*absCD25++k9*absCD38++k10*absCD95++
k11*КФН+k12*IgG+k13*IgA+k14*IgM+k15*ЦИК,
где ГК - значение главной компоненты,
С - свободный член уравнения, значения которого приведены в таблицах 1-3 описания,
L - количество лейкоцитов в периферической крови (109/л),
k1, k2, k3, k4, k5, k6, k7, k8, k9, k10, k11, k12, k13, k14, k15 - коэффициенты уравнения регрессии, значения которых приведены в таблицах 1-3 описания,
abs CD3+, abs CD4+, abs CD8+, abs CD16+, abs CD20+, abs CD25+, abs CD38+, abs CD95+ - абсолютные содержания лимфоцитов (мкл-1),
abs CD16+н - абсолютное содержание нейтрофилов, экспрессирующих соответствующие CD-антигены (мкл-1),
IgG, IgA, IgM - содержание соответствующих иммуноглобулинов в сыворотке крови (г/л),
ЦИК - содержание циркулирующих иммунных комплексов в сыворотке крови (у.е.).
КФН - количество фагоцитирующих нейтрофилов (мкл-1), рассчитанное по формуле: КФН=0,1*L*СЯН*ФИ, где L - количество лейкоцитов в периферической крови (109/л), СЯН - содержание сегментоядерных нейтрофилов (%), ФИ - фагоцитарный индекс (%);
затем рассчитывают индивидуальный показатель напряженности адаптации - SГК как среднее квадратическое отклонение попарно между главными компонентами, составляющими между собой 105 пар, по формуле:

где ГКi, ГКx - главные компоненты: ГК-1-ГК-15; и при значениях SГК<1,0 оценивают напряженность адаптации как критическую, приводящую к срыву механизмов адаптации



 

Похожие патенты:
Изобретение относится к области медицины, а именно к акушерству и гинекологии, и может быть использовано врачами других специальностей. Сущность способа: у беременных по данным проведенного ультразвукового исследования выявляют наличие новообразований придатков, выявляют наличие синдрома задержки развития плода I и II степени (СЗРП).
Изобретение относится к области медицины, а именно к способу диагностики нарушений микроциркуляции при остеоартрозе у женщин, работающих в условиях физического перенапряжения.

Изобретение относится к области биотехнологии и касается способа количественного определения фиксированного вируса бешенства штамма «Москва 3253». Способ предусматривает обеззараживание и выделение РНК из вируссодержащего материала, постановку реакции обратной транскрипции и полимеразной цепной реакции с гибридизационно-флуоресцентным учетом результатов в режиме «реального времени» с использованием специфичных праймеров RV5-5'-GTTGGGCACTGAAACTGCTA-3', RV6-5'-GAATCTCCGGGTTCAAGAGT-3' и зонда RV7-5'-ROX-AATCCTCCTTGAACTCCATGCGACAGA-BHQ2.

Изобретение относится к области биохимии, в частности к полипептиду, несущему эпитоп BNP(1-32) человека, для получения лигандов, направленных против BNP(1-32) человека или proBNP(1-108) человека, где указанный полипептид имеет формулу a 1 − R 1 − X 1 − F G R K M D R − X 2 − R 2 − a 2 .

Изобретение относится к устройствам для проведения иммуноанализа и может использоваться для лабораторной диагностики вирусных инфекций. Микрофлюидная система включает канал для анализируемой жидкости и еще четыре канала, расположенных перпендикулярно к каналу для анализируемой жидкости и одним концом соединяющихся с ним, при этом один из этих каналов является измерительным и в него помещены рецепторы в жидкой среде, другой канал является опорным и содержит только жидкую среду, а в два остальных канала помещены флуоресцентные метки с иммобилизованным на них субстратом в жидкой среде.
Изобретение относится к области медицины, а именно к биохимии, и может быть использовано для определения протеолитической модификации клеточных рецепторов на модели выделенных лимфоцитов периферической крови.
Изобретение относится к медицине, а именно к способу прогнозирования риска развития нагноительной формы заболевания и его затяжного течения у больных в возрасте 10-15 лет с инфильтративной формой зооантропонозной трихофитии.

Группа изобретений относится к области биотехнологии и может быть использована для повышения эффективности и достоверности определения уровня токсикантов в различных средах путем проведения твердофазного иммуноферментного анализа.

Изобретение относится к области лабораторной диагностики, а именно иммуногенетическим исследованиям в онкологии, и может быть использовано для прогнозирования развития нефробластомы у детей и подростков.

Изобретение относится к животноводству, а именно к скотоводству, и может быть использовано для оценки адаптации организма. Способ оценки уровня адаптационных способностей крупного рогатого скота заключается в определении показателя оценки в группе здоровых животных путем вычисления отношения содержания моноцитов к лимфоцитам в лейкограмме периферической крови по формуле: П о А = М Л ф * 100 , где ПоА - показатель оценки адаптации, М - моноциты, %, Лф - лимфоциты, %, 100 - корректирующий коэффициент. При этом выделяют три типа по уровню напряженности: высокий - 6,0-7,5, низкий - 5,0-6,0 и перенапряжения - 7,5-8,5.

Изобретение относится к области медицины, а именно к иммунологии, и может быть использовано для количественного определения клеток-предшественников в кроветворной ткани. Для этого проводят окраску клеточного субстрата одновременно моноклональными антителами к антигену CD34 и нуклеотропным (ядерным) красителем Syto16, при этом подсчет клеток-предшественников (CD34+) осуществляют в пределах Syto16+ клеток. Использование данного способа позволяет количественно учесть всю популяцию CD34+CD45 клеток в пределах ядросодержащих Syto16+ без предварительного ограничения области анализа на основании экспрессии антигена CD45 и избежать занижения процента CD34+ клеток-предшественников. 1 пр., 2 ил.
Изобретение относится к микробиологии и может быть использовано для серологической оценки токсичности анатоксина Bordetella pertussis. Сущность способа заключается в том, что в лунки 96-луночных полистироловых планшетов с иммобилизированной гамма-глобулиновой фракцией кроличьих антисывороток к коклюшному токсину вносят исследуемые образцы полуфабриката бесклеточной коклюшной вакцины, прибавляют к ним пероксидазный конъюгат гамма-глобулиновой фракциии кроличьих антисывороток к коклюшному токсину, добавляют к ним субстратную смесь и регистрируют оптическую плотность смеси и на основе оптической плотности выявляют титр присоединившегося к иммуносорбенту коклюшного токсина. При этом в качестве субстратной смеси используют тетраметилбензидин с перекисью водорода. Значения оптической плотности выше 0,2 еД в разведении 1:2 и более считаются соответствующими токсичным препаратам. Использование данного способа позволяет получать более быструю и достоверную оценку токсичности коклюшного токсина в процессе получения бесклеточной коклюшной вакцины в сравнении с трудоемкими методами на животных. 1 табл., 1 пр.
Изобретение относится к медицине, а именно к способу прогнозирования бронхолегочной дисплазии у недоношенных детей с экстремально низкой массой тела (ЭНМТ) при рождении. Сущность способа состоит в том, что исследуют пуповинную кровь ребенка на основе определения информативных показателей: гестационного возраста ребенка при рождении, концентрации интерферона-γ и С-реактивного белка в сыворотке пуповинной крови с последующим вычислением прогностического индекса по формуле. При D менее 0 делают заключение об отсутствии прогностических признаков развития бронхолегочной дисплазии у недоношенных детей с экстремально низкой массой тела (ЭНМТ), а при D более 0 прогнозируют развитие бронхолегочной дисплазии. Использование заявленного способа позволяет осуществить раннее доклиническое прогнозирование развития бронхолегочной дисплазии у новорожденного с ЭНМТ. 4 пр.

Изобретение относится к области медицины, а именно к иммунологии, и может быть использовано для оценки функционального состояния лимфоцитов человека. Для этого проводят оценку реакции бласттрансформации лимфоцитов (РБТЛ) при стимуляции их в течение 72 часов фитогемагглютинином (ФГА) иммуноцитохимическим методом в люминесцентном микроскопе в реакции непрямой иммунофлюоресценции. В качестве маркера ядерного антигена Ki-67 используют моноклональное антитело к Ki-67. О функциональной способности лимфоцитов судят по количеству визуализированных (светящихся) Ki-67-положительных клеток, имеющих фокусы свечения в ядре клеток, появляющиеся после искусственной стимуляции их к пролиферации ФГА. При значении антиген-позитивных клеток меньше 49% судят о снижении функциональной активности лимфоцитов у лиц с нарушением иммунного статуса. Использование данного способа позволяет проводить раннюю иммунодиагностику, в том числе онкогематологических заболеваний. 4 пр., 1табл., 1ил.

Изобретение относится к области медицины и касается рекомбинантных химерных полипептидов, несущих эпитопы различных иммунодоминантных белков спирохет комплекса Borellia Burgdorferisensu lato, и способа серодиагностики иксодового клещевого боррелиоза. Предложены рекомбинантные химерные полипептиды rmBmpA-frp83, rmOspA-frp83, rmDbpB-rmOspA, rmFlaA-frFlaB и rmOspCBg-rmOspCBa, полученные на основе экспрессии генов, амплифицированных методом ПЦР на ДНК западносибирского изолята Borrelia garinii 20047T или, в случае белка rmOspCBa, на ДНК изолята Borrelia afzelii. Представленные изобретения расширяют арсенал рекомбинантных полипептидов, пригодных для серодиагностики иксодового клещевого боррелиоза, повышения специфичности и чувствительности диагностики ИКБ, в том числе дифференциальной диагностики ранней стадии и стадии диссеминированной инфекции в регионах распространения западносибирских изолятов Borrelia burgdorferi s.1., и могут быть использованы в качестве антигенов для иммуноферментного анализа. 6 н. и 2 з.п. ф-лы, 2 ил., 3 табл., 5 пр.

Изобретение относится к медицине и описывает способ оценки эффективности стимуляции антиоксидантной активности путем определения концентрации восстановленного глутатиона, при этом дополнительно в инкубационную среду добавляют 1,4-дитиоэритритол и аскорбиновую кислоту и при увеличении уровня восстановленного глутатиона с 0,75 нмоль/мг белка до 0,90 нмоль/мг белка и более стимуляцию антиоксидантной системы оценивают как эффективную, а при росте уровня восстановленного глутатиона с 0,75 нмоль/мг белка до 0,80 нмоль/мг белка и менее стимуляцию антиоксидантной активности оценивают как неэффективную. Способ обеспечивает повышение точности, прост в осуществлении и интерпретации полученных результатов. 1 табл.

Изобретение относится к области медицины и может быть использовано для иммунохимического анализа. Аналитическая ванна для проведения мультиплексного дот-иммуноанализа представляет собой монолитный блок, выполненный из химически инертного термопластичного материала, с набором реакционных ячеек для рабочих и отмывочных растворов и термически герметизированных фольгой, имеющей слой полимерного термопластичного материала. Ячейки ванны выполнены в поперечном сечении в виде вытянутого ассиметричного шестиугольника с острыми противоположно расположенными углами, предназначенными в качестве направляющих при введении в ячейки ванны пластин иммуночипа для предотвращения их контакта с внутренней поверхностью ванны. По верхнему краю ванны выполнен выпуклый сварочный профиль в виде клиновидных в сечении буртиков, окантовывающих каждую ячейку. Изобретение обеспечивает повышение качества проведения иммунохимических реакций в ванне за счет исключения прилипания иммуночипов к внутренней поверхности стенок ячеек. 1 з.п. ф-лы, 4 ил., 1 табл., 1 пр.

Изобретение относится к медицине, а именно к медицинской генетике, и может быть использовано для определения вероятности возникновения врожденных пороков развития плода у беременных женщин. Для этого проводят забор крови, определяют путем молекулярно-генетического анализа полиморфизм гена фермента детоксикации GSTT1 в лимфоцитарной ДНК. Затем выявляют путем иммуноферментного анализа антител класса А и G - IgA, IgG, специфичных к бензо[а]пирену Bp, эстрадиолу Es и прогестерону Pg в сыворотке крови, служащих показателями иммунной реакции организма на воздействие тератогенных факторов. При определении повышенных значений соотношений уровней антител IgA Bp/Es>2, IgA Bp/Pg>2, IgG Bp/Es>2, IgG Bp/Pg>3 у носителей генотипа GSTT1 «0/0» делают вывод о высокой индивидуальной чувствительности беременной женщины к действию тератогенных факторов. В связи с этим делают прогноз о высокой вероятности возникновения врожденных пороков развития плода. При определении пониженных значений соотношений уровней антител IgA Bp/Es<2, IgA Bp/Pg<2, IgG Bp/Es<2, IgG Bp/Pg<3 у носителей генотипа GSTT1 «+» делают вывод о высокой индивидуальной устойчивости беременной женщины к действию тератогенных факторов. В связи с этим делают прогноз о низкой вероятности возникновения врожденных пороков развития плода. Предложенный способ обеспечивает повышение точности и информативности определения вероятности врожденных пороков. 3 пр., 7 табл.
Изобретение относится к медицине, а именно к способу прогнозирования риска развития рецидива воспалительных заболеваний кишечника. Сущность способа состоит в том, что у больных с воспалительными заболеваниями кишечника с помощью иммуноферментного анализа в крови определяют уровень α-дефензина (αД) в нг/мл в плазме крови и содержание β-дефензина (βД) в нг/г и кальпротектина (ФК) в мкг/г в кале, рассчитывают вероятность развития рецидива воспалительного заболевания кишечника (p) в % по формуле. При полученном значении вероятности, равном или превышающем 50%, прогнозируют высокий риск развития рецидива, а при полученном значении вероятности менее 50% прогнозируют низкий риск развития рецидива. Использование заявленного способа позволяет своевременно спрогнозировать риск развития рецидива воспалительных заболеваний кишечника. 2 пр.
Настоящее изобретение относится к области медицины, а именно - к лабораторной диагностике и иммунологии, и может быть использовано для проведения исследований клинического материала и пищевых продуктов на наличие ботулотоксинов. Сущность: твердую подложку с размером пор 0,17-0,45 мкм погружают на 1 ч в раствор поливалентной противоботулинической сыворотки, разведенной 1:100 0.01 M фосфатным буфером pH 7.2, далее подложку высушивают на воздухе, затем точечно наносят исследуемый материал в объеме 1-2 мкл. После полного впитывания исследуемого материала подложку промывают дважды 0.01 M фосфатным буфером pH 7.2, содержащим 0.05% твина 20, затем помещают подложку в 2%-ный раствор БСА на ФБР или 2%-ный раствор казеината натрия на ФБР на 30 мин. После чего подложку двукратно промывают ФБР-твином и затем помещают ее в раствор поливалентной противоботулинической сыворотки, меченной частицами коллоидного серебра, на 1 ч. После этого погружают подложку на 3-5 мин в водный раствор, содержащий 0.5% лимонной кислоты, 0.1% метола и 0.2% азотнокислого серебра, и затем промывают подложку проточной водой. После чего визуально определяют наличие ботулинических токсинов в исследуемом материале: если на подложке формируются серые пятна в местах нанесения материала, то исследуемый материал содержит ботулинические токсины, если на подложке нет окрашивания - материал не содержит ботулинических токсинов. Способ позволяет обнаруживать минимальные количества ботулотоксинов, экспрессен, экономичен, прост в постановке и учете результатов реакции, доступен для широкого применения, может осуществляться в полевых условиях, не требует оснащения дорогостоящими реактивами и оборудованием. 1 з.п. ф-лы, 4 пр.
Наверх