Электронный научный журнал
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,829

МАРКЁРЫ СРЫВА АДАПТАЦИИ В ОСТРОМ ПЕРИОДЕ ТРАВМАТИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ

Лебедева Е.А. 1
1 ГБОУ ВПО «Ростовский государственный медицинский университет МЗ»
С целью выявления биомаркёров срыва адаптации в остром периоде травматической болезни при тяжелой сочетанной черепно-мозговой травме проведено обсервационное продольное когортное исследование 66 больных. На основании изучения неспецифических защитно-приспособительных реакций при тяжелой сочетанной черепно-мозговой травме методом дискриминантного анализа установлено, что маркёры срыва адаптации в первые 6 суток и после 6 суток посттравматического периода разные. На 2-е сутки после травмы представляется возможным осуществлять прогноз возможного срыва адаптации в течение первой недели. Прогнозирование возможного срыва адаптации в более поздние сроки реально осуществлять на 7-е сутки после травмы. Связан данный факт с тем, что в срыве адаптационных возможностей организма в первую неделю и в последующие три недели острого посттравматического периода играют роль несколько различные механизмы. Резкое повышение уровня провоспалительных цитокинов в крови, увеличение уровня продуктов перекисного окисления липидов в плазме крови на фоне раннего снижения шиффовых оснований в эритроцитах и скорости свободнорадикальных процессов в организме на 2-е сутки приводили к срыву адаптивных возможностей организма в течение первых 6 суток после травмы. К срыву адаптации в период от 7-х до 28-х суток после травмы причастны высокая продукция провоспалительных цитокинов, неравномерная скорость свободнорадикальных процессов на фоне грубых конформационных нарушений структуры белков мембран клеток, характеризующиеся увеличением уровня внутри- и межмолекулярных сшивок.
адаптация
маркёр
сочетанная черепно-мозговая травма
1. Александрова Г.А. и соавт. Заболеваемость взрослого населения России в 2011 году (статистические материалы). - М., 2012. - 159 с. - URL: http://www.rosminzdrav.ru/docs/mzsr/stat/46 (дата обращения: 22.09.2012).
2. Александрова Г.А. и соавт. Социально значимые заболевания населения России в 2011 году (статистические материалы).  М., 2012. - 66 с. - URL: http://www.rosminzdrav.ru/docs/mzsr/stat/46 (дата обращения: 22.09.2012).
3. Беляевский А.Д. и соавт. Процессы адаптации и патологического воздействия в развитии травматической болезни // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 3. - С. 82. - URL: http://www.science-education.ru/103-6442 (дата обращения: 18.06.2012).
4. Боровиков В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов. – СПб. : Питер, 2003. – 688 с.
5. Новожилов А.В. и соавт. Мониторинг сочетанной травмы (мост): анализ летальности на этапах оказания медицинской помощи // Медицинский вестник МВД. - 2006. - Т. 22, № 3. - С. 4-7.
6. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. – М. : Гэотар-Медиа, 2002. – 312 с.
7. Розанов В.Е. и соавт. Иммунологические механизмы развития хирургических инфекционных осложнений у пострадавших с сочетанной травмой // Инфекции в хирургии. - 2009. - Т. 7, № 4. - С. 22-24.
8. Селезнев С.А. и соавт. Травматическая болезнь и ее осложнения. - СПб. : Политехника, 2004. - 414 с.
9. Decuypere M., Klimo P. Jr. Spectrum of traumatic brain injury from mild to severe // Surg. Clin. North. Am. - 2012. - Vol. 92, № 4. - Р. 939-957.

Введение

Травма признана Министерством здравоохранения Российской Федерации социально значимым заболеванием [2]. С одной стороны, в России в год получают травму более 10 млн человек [1]. С другой – травма остаётся одной из ведущих причин смертности и инвалидизации населения [9]. Число пострадавших с тяжёлыми множественными и сочетанными травмами остается велико [5].

Известно, что при сочетанных повреждениях «заметно ограничиваются возможности адаптивных (приспособительных) реакций» [8]. Связано это с тем, что сочетанная травма «неизбежно приводит к дезинтеграции на уровне метаболических процессов, повреждая их биомолекулярные алгоритмы» [7]. Имеющиеся в современной литературе данные по адаптивно-приспособительным реакциям в условиях тяжелой сочетанной черепно-мозговой травмы (ЧМТ) носят разрозненный характер.

Актуальным представляется математическое моделирование течения травматической болезни с определением основных маркёров срыва адаптации.

Цель исследования: Выявить биомаркёры срыва адаптации на основании изучения неспецифических защитно-приспособительных реакций при тяжелой сочетанной ЧМТ.

Материал и методы исследования

Исследование представлено результатами обсервационного продольного когортного исследования 66 больных с тяжелой сочетанной ЧМТ, находившихся на лечении в отделении реаниматологии. Критериями включения в данный этап исследования были: наличие тяжелого повреждения головного мозга с уровнем угнетения сознания, оцениваемым по шкале комы Глазго (ШКГ) не менее 12 баллов; наличие сочетанного повреждения; время поступления в стационар - не более суток после получения травмы. Критериями исключения из проспективного вида исследования являлись наличие беременности и тяжелых хронических заболеваний в стадии декомпенсации, выявляемых в период обследования пациента при поступлении или в процессе сбора анамнеза.

Возраст пациентов был 38,0 (25,0; 48,0) лет. Доля женщин была 21,2% из 66 больных. Тяжесть повреждения по шкале PTS (Polytraumaschlussel) была в пределах 20,5 (17,0; 31,0) балла. Тяжесть состояния по шкале SAPS II (Simplified Acute Physiology Score) составляла 36,0 (31,0; 44,0) балла.

Изучение неспецифических защитно-приспособительных реакций организма на травму включало в себя исследование: состояния цитокинового баланса по уровню провоспалительных (ФНО-α, ИЛ-1β, ИЛ-6) и противовоспалительных (ИЛ-4, ИЛ-10, TGF-β1) цитокинов в плазме; уровня свободнорадикального окисления в плазме крови методом хемилюминесцентного анализа в системе Н2О2-люминол по 5 основным параметрам: Sm, h, Н, Sm, tga; интенсивности процессов перекисного окисления липидов (ПОЛ) в плазме крови и в эритроцитах по содержанию диеновых коньюгат (ДК), малонового альдегида (МДА) и шиффовых оснований (ШО); состояния антиоксидантной защиты по активности каталазы (Ка) в плазме и эритроцитах, активности супероксиддисмутазы (СОД) в эритроцитах, супероксидустраняющей активности (СУА) плазмы и уровню церрулоплазмина (ЦП) в плазме; стабильности структурно-функционального состояния мембран эритроцитов крови по уровню внеэритроцитарного гемоглобина (ВЭГ) и суммарной пероксидазной активности (СПА) в плазме крови; уровня окислительной модификации белков эритроцитов по изменению флуоресценции аминокислотных остатков по следующим показателям: obsh flu - общая флуоресценция, trip flu - триптофановая флуоресценция, golub flu - голубая флуоресценция и shel flu - щелочная флуоресценция.

Статистическая обработка данных проводилась с использованием статистического пакета STATISTICA 6 (StatSoft Inc., США). Интерпретация результатов осуществлялась согласно руководствам В.П. Боровикова [4] и О.Ю. Ребровой [6].

Анализ соответствия вида распределения признака закону нормального распределения проводился с применением критерия Шапиро-Уилка. Качественные данные представлены как абсолютные и относительные частоты (проценты). Описательная статистика количественных признаков представлена в виде центральной тенденции - медианы (Me) и дисперсии - интерквартильного размаха (25 и 75 процентили). В тексте представлено как Ме (LQ; UQ). Сравнение независимых переменных в двух группах осуществлялось непараметрическим методом с применением Манна-Уитни. Математическое моделирование осуществляли методом дискриминантного анализа. По общепринятым в медико-биологических исследованиях правилам критерием значимости при статистических расчётах в данной работе являлось значение показателя вероятности ошибки, или вероятности принятия ошибочной гипотезы (р), ­ не более 5%, то есть р≤0,05 [4; 6].

Результаты исследования и их обсуждение

Согласно выработанной ранее [3] концепции адаптационного течения болезни данные исследования были сгруппированы в дальнейшем в три группы пациентов: 1) умершие до 7 суток, 2) умершие в срок от 7 до 28 суток, и 3) выжившие в течение 28 суток наблюдения. Анализ данных проводился согласно данной группировке. В зависимости от последующего варианта течения травматической болезни группы получили соответствующие характеристики и названия (табл. 1): I группа – ранняя дизадаптация; II группа – отсроченная дизадаптация; III группа – относительная адаптация.

Таблица 1

Возрастные и половые характеристики по группам сравнения

Характеристика

пациентов

Группы исследования

Значимость различий между группами

I (n=16)

II (n=10)

III (n=40)

Возраст (лет)

32,0 (26,0; 48,0)

38,0 (25,0; 56,0)

40,0 (25,0; 46,5)

0,83

Число женщин и их доля от числа человек в данной группе

3 (18,75%)

2 (20,00%)

9 (22,5%)

0,94

Для прогнозирования течения травматической болезни недостаточно владеть информацией о тяжести полученных повреждений или тяжести состояния при поступлении в стационар. Необходимо оценивать биохимические нарушения неспецифических защитно-приспособительных реакций, возникающих в результате полученной травмы и индивидуальной реакции организма.

Полученные ниже качественные результаты показали возможность использования значений биохимических показателей неспецифических защитно-приспособительных реакций для моделирования прогноза исхода в зависимости от стадий травматической болезни. Так, было выявлено, что на 2-е сутки после травмы можно осуществить прогноз течения травматический болезни в первые 6 суток после травмы.

Данная модель была построена с использованием следующих показателей (табл. 2).

Таблица 2

Сила влияния и значимость ряда показателей на классификацию по вариантам течения травматической болезни на 2-е сутки (дискриминантный метод)

 

Стандартизированные коэффициенты

p-уровень

ФНО-α

0,52

0,003

ИЛ-6

0,86

<0,001

h

-0,56

0,008

ДК пл.

0,55

0,024

МДА пл.

0,89

<0,001

ШО эр.

-0,63

<0,001

ШО пл.

0,54

<0,001

Использование биомаркёра, включающего приведенные выше показатели, позволяла производить 100%-ную классификацию больных по двум группам (табл. 3 и рис. 1): I-я – умершие в первые 6 суток после травмы; II-я – выжившие после 6 суток.

Таблица 3

Матрица классификаций по вариантам течения травматической болезни на 2‑е сутки

 

Процент

II группа

I группа

II группа

100

48

0

I группа

100

0

11

Всего

100

48

11

Строки: наблюдаемые классы. Столбцы: предсказанные классы

Рис. 1. Группирование больных по двум группам в зависимости от исхода в первые 6 суток после травмы. Средняя каноническая переменная для I группы равна -5,19, для II равна 1,19

Для расчета вероятности развития срыва адаптации у конкретного больного значения его индивидуальных показателей, входящих в модель, необходимо умножить на соответствующее значение коэффициента как для первого, так и для второго столбца (табл. 4).

Таблица 4

Функции классификаций по вариантам течения травматической болезни на 2‑е сутки

 

Коэффициенты, показывающие сохранение систем адаптации

Коэффициенты, показывающие срыв систем адаптации

ФНО-α

1,472

2,016

ИЛ-6

0,142

0,207

h

5,942

5,095

ДК пл.

-5,152

-3,990

МДА пл.

3,220

4,472

ШО эр.

7,069

4,363

ШО пл.

3,132

4,739

Константа

-263,535

-305,846

Затем следует найти общую сумму всех полученных значений. Пример вычисления значения показан при использовании коэффициентов первого столбца: Значение = 1,472 * ФНО-α + 0,142 * ИЛ-6 + 5,942 * h - 5,152 * ДК пл. + 3,220 * МДА пл. + 7,069 * ШО эр. + 3,132 * ШО пл. - 263,535.

Затем, необходимо сравнить полученные свободные члены уравнения. Наибольшее значение в одном из столбцов характеризует функционирование систем неспецифической защиты: на уровне адаптивном (при наибольшем значении в первом столбце) и дизадаптивном (при наибольшем значении во втором столбце). Диагностическая чувствительность прогностической модели составила 96,4%, специфичность – 93,8%. Пример расчета представлен на рис. 2.

Рис. 2. Автоматизированный расчет биомаркера срыва адаптации в первые 6 суток после травмы

Характерно, что включение в данную матрицу признаков, характеризующих тяжесть повреждений и/или тяжесть состояния, к изменению модели не приводили.

Резкое повышение уровня провоспалительных цитокинов в крови, рост активности продуктов ПОЛ как в клетке, так и в плазме крови на фоне сниженной активности свободнорадикальных процессов (СРП) в организме на 2-е сутки приводили к срыву адаптационных возможностей организма в течение первых 6 суток после травмы.

Было определено, что биомаркёр срыва адаптации после 6-ти суток посттравматического периода включает в себя несколько иные показатели неспецифической защиты (табл. 5).

Таблица 5

Сила влияния и значимость ряда показателей на классификацию по вариантам течения травматической болезни на 7-е сутки (дискриминантный метод)

 

Стандартизированные коэффициенты

p-уровень

ФНО-α

0,79

<0,001

ИЛ-1

0,56

0,005

h

0,67

0,005

Н

-0,79

0,001

Golub flu

-0,89

<0,001

Высокие уровни провоспалительных цитокинов на фоне неравномерной скорости СРП и увеличение уровня внутри- и межмолекулярных сшивок в белках мембран клеток приводили к срыву адаптации в течение 7-28 суток после травмы.

Использование биомаркёра, включающего приведенные выше показатели, позволяла производить с точностью до 95,2% классификацию больных по двум группам (табл. 6 и рис. 3): II – умершие с 7-х по 28-е сутки после травмы; III – выжившие с 7-х по 28-е сутки после травмы.

Таблица 6

Матрица классификаций по вариантам течения травматической болезни на 7-е сутки (дискриминантный метод)

 

Процент

III группа

II группа

III группа

100

32

0

II группа

80

2

8

Всего

95,2

34

8

Строки: наблюдаемые классы. Столбцы: предсказанные классы

Рис. 3. Группирование больных по двум группам в зависимости от исхода после 6 суток после травмы. Средняя каноническая переменная для II группы равна 2,74, для III равна -0,86

Расчет необходимо производить аналогично схеме, приведенной выше. Коэффициенты, на которые необходимо умножить соответствующие значения показателей, представлены в табл. 7.

Таблица 7

Функции классификаций по вариантам течения травматической болезни на 7‑е сутки

 

Коэффициенты, показывающие сохранение систем адаптации

Коэффициенты, показывающие срыв систем адаптации

ФНО-α

0,0951

0,5268

ИЛ-1

0,0973

0,1953

h

0,6423

0,9517

Н

1,1596

0,7972

Golub flu

215,9194

108,8742

Константа

-75,1054

-71,1494

Пример вычисления значения показан при использовании коэффициента первого столбца: Значение = 0,0951 * ФНО-α + 0,0973 * ИЛ-1 + 0,6423 * h - 1,1596 * Н + 215,9194 * Golub flu - 75,1054.

Полученные значения уравнений сравнивают. Наибольшее значение в одном из столбцов характеризует функционирование систем неспецифической защиты: на уровне адаптивном (при наибольшем значении в первом столбце) и дизадаптивном (при наибольшем значении во втором столбце).

Диагностическая чувствительность прогностической модели составила 100%, специфичность – 94,12%.

Пример расчета представлен на рис. 4.

Рис. 4. Автоматизированный расчет биомаркера срыва адаптации с 7-х по 28-е сутки после травмы

Заключение. Маркёры срыва адаптации в первые 6 суток и после 6 суток посттравматического периода разные. На 2-е сутки после травмы представляется возможным осуществлять прогноз возможного срыва адаптации в течение первых 6 дней после травмы. Прогнозирование возможного срыва адаптации в более поздние сроки реально осуществлять на 7-е сутки после травмы. Связан данный факт с тем, что в срыве адаптационных возможностей организма в первую неделю и в последующие три недели острого посттравматического периода играют роль несколько различные механизмы. Резкое повышение уровня провоспалительных цитокинов в крови (ФНО‑α и ИЛ-6), увеличение уровня продуктов ПОЛ в плазме крови (ДК, МДА и ШО) на фоне раннего снижения ШО в эритроцитах и скорости СРП (h) в организме на 2-е сутки приводили к срыву адаптивных возможностей организма в течение первых 6 суток после травмы. К срыву адаптации в период от 7-х до 28-х суток после травмы причастны высокая продукция провоспалительных цитокинов (ФНО‑α и ИЛ-1β), неравномерная скорость метаболических и СРП на фоне грубых конформационных нарушений структуры белка, характеризующиеся увеличением уровня внутри- и межмолекулярных сшивок в мембранах клеток.

Рецензенты:

Шаршов Федор Геннадьевич, д.м.н., заведующий отделением реанимации и интенсивной терапии ГБУ РО «Областная детская больница», г. Ростов-на-Дону.

Женило Владимир Михайлович, д.м.н., профессор, заведующий кафедрой анестезиологии и реаниматологии № 1 ГБОУ ВПО «Ростовский государственный медицинский университет МЗ РФ», г. Ростов-на-Дону.


Библиографическая ссылка

Лебедева Е.А. МАРКЁРЫ СРЫВА АДАПТАЦИИ В ОСТРОМ ПЕРИОДЕ ТРАВМАТИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 3.;
URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=8836 (дата обращения: 18.11.2017).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.252