Научная статья на тему 'Клинико-генеалогическое исследование антифосфолипидного синдрома'

Клинико-генеалогическое исследование антифосфолипидного синдрома Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
229
73
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук
Ключевые слова
АНТИФОСФОЛИПИДНЫЙ СИНДРОМ / КЛИНИКО-ГЕНЕАЛОГИЧЕСКИЙ МЕТОД / СЕМЕЙНЫЙ АНАМНЕЗ / ANTIPHOSPHOLIPID SYNDROME / CLINICOGENEALOGICAL METHOD / FAMILY HISTORY

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Чапаева Н. Н., Трифонова М. А.

Цель. Клинико-генеалогическое исследование семей больных антифосфолипидным синдромом (АФС). Материал и методы. Исследованы семьи 82-х больных АФС (ср. возраст±SD –47,2±12,1 лет, соотношение муж.: жен. 1:10,7; диагностические критерии S. Miyakis et al., 2006). «Тяжелое» течение АФС (43 чел.) определялось при наличии у пациента тромбозов нескольких типов и/или локализаций и/или рецидивирование тромбозов. Клинико-генеалогическое исследование включало анализ родословных (число родственников – 615 чел.); 46 чел.родственники 26 больных АФС (37 чел. I степени родства и 9 чел. II степени родства, ср. возраст±SD – 29,5±16,4 лет) наблюдались в течение 4 лет: изучалась частота «малых» признаков АФС (сетчатое ливедо, неврологические нарушения, клапанная патология, тромбоцитопения), определялся волчаночный антикоагулянт (ВА). Для статистического анализа применялись t-критерий Стьюдента и логистический регрессионный анализ. Результаты. Достоверный АФС в семьях диагностирован у 7 чел., чаще – у родственников I степени родства и лиц женского пола (самый частый тип наследования – мать/дочь). «Малые» проявления АФС являлись «ранними» признаками АФС у 76% больных и обнаруживались более чем у половины родственников. ВА был выявлен у 39% родственников: в пять раз чаще у родственников ВА-позитивных больных по сравнению с родственниками ВА-негативных больных. Всем лицам с «малыми» признаками АФС и/или положительным ВА («пре-АФС») проводилась первичная профилактика тромбозов. «Тяжелое» течение АФС у пробандов было ассоциировано с наличием сердечно-сосудистых заболеваний в семейном анамнезе (OR 3,13, CI 1,02-12,4, мультивариантный анализ). Выводы. 1. Вероятность поражения девочек и ближайших кровных родственников при наличии АФС в семье превышает таковую для мальчиков и родственников II и III степеней родства. 2. ВА, вероятно, имеет наследуемую природу. 3. Значение клинико-генеалогического метода при АФС: выделение «пре-АФС», прогнозирование течения АФС.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Чапаева Н. Н., Трифонова М. А.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Clinico-genealogical investigation of antiphospholipid syndrome

Objective. Clinicogenealogical investigation of the families of patients with antiphospholipid syndrome (APS). Material and methods. Families of 82 pts with APS fulfilled diagnostic criteria of S. Miyakis et al., 2006 (mean age 47,2±12,1 years, men:women ratio 1:10,7) were studied. “Severe” course of APS (43 patients) was characterized by presence of recurrent thrombotic events and/or thrombosis of several types and/or localizations. Clinicogenealogical investigation included pedigrees analysis (the number of relatives 615). 46 individuals-relatives of 26 patients with APS (37 first-degree and 9 second-degree relatives, mean age 29,5±16,4 years) were followed up for 4 years. Incidence of “minor” features (livedo reticularis, neurological disorders, heart valves disease, thrombocytopenia) was studied, lupus anticoagulant (LA) test was performed. Statistical analysis was performed with Student’s t test and logistic regression analysis (SPSS 11.5.0). Results. Definite APS was diagnosed in 7 individuals, more frequently in first-degree relatives and women (the most frequent form of inheritance mother/daughter). “Minor” features were precursors of APS in 76% patients with APS. These features were found in more than half relatives. LA was detected in 39% of relatives. LA was 5-fold more prevalent in relatives of LA-positive patients with APS as compared with relatives of LA-negative patients. Primary prevention of thrombosis has been successfully conducted in patients with “minor” features of APS and/or positive LA (“pre-APS”). “Severe” course of APS was associated with the presence of cardiovascular diseases in family history (OR 0,32, CI0,11-0,97, multivariate analysis). Conclusion. Girls and first-degree relatives are at higher risk of APS development than boysand secondor third-degree relatives if APS is present in family history. LA, presumably, 39has inherited character. The role of clinicogenealogical method in APS: diagnosis of“pre-APS” and prediction of the disease course.

Текст научной работы на тему «Клинико-генеалогическое исследование антифосфолипидного синдрома»

УДК 519.95

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АУТОСТАБИЛИЗАЦИИ ТЕМПЕРАТУРЫ В КЛЕТОЧНОЙ ТКАНИ

© А.А. Арзамасцев, Е.Н. Альбицкая, Е.В. Черемисина

Ключевые слова: математическая модель; аутостабилизация; система дифференциальных уравнений в частных производных; разностная схема.

Разработаны математическая модель с распределенными параметрами для описания процесса аутостабилизации температуры в клеточной ткани, алгоритм расчета системы уравнений на основе разностной схемы. Результаты проверки модели в вычислительном эксперименте показали ее пригодность для описания основных закономерностей данного феномена.

В работах [1, 2] изучались процессы атутостабилизации температуры биообъектами с помощью метода математического моделирования. Было показано, что при наличии двух биологических объектов один из них может подавлять рост другого посредством температурного канала. Поскольку данный вывод может быть весьма полезным для медицинских целей (например, для ограничения роста опухоли), естественным продолжением исследований [1, 2] является моделирование явлений аутостабилизации температуры в распределенной живой ткани.

Математическая модель, разработанная при достаточно общих допущениях, имеет следующий вид [3]:

дТ(х, у, г, г) __Х_ ф

дг

д2Т(х, у, I, г) д2Т(х, у, I, г) д2Т(х, у, г, г)

дх

+ Ж

дТ (х, у, г, г)

дх

+

дТ(х, у,г,г) , дТ(х, у,г,г)

(1)

ду

дг

д£ (х, у, г, г)_

-------------------_ п?

дг

д2 £ (х, у, г, г) + д2£ (х, у, г, г) + д2£ (х, у, г, г)

ду2

д£ (х, у, г, г)

дх

+

д£(х,у,г,г) , д£(х,у,г,г)

(2)

ду

дС (х, у, г, г) дг

дг

+о? ,

_ п

С

д 2С (х, у, г, г) + д2 С (х, у, г, г) + д 2С (х, у, г, г)

ду2

дС х, у, г, г)

дх

дС (х, у, г, г) + дС (х, у, г, г)

(3)

ду

дг

+ Ос .

Дифференциальные уравнения (1)-(3) описывают динамику температуры, субстрата и кислорода. В этих уравнениях: Т (х, у, г, г), £ (х, у, г, г), С (х, у, г, г) - температура, концентрации

1843

субстрата и растворенного кислорода в точке с координатами x, у , 2 в момент времени t; X -коэффициент теплопроводности; с, р - удельная теплоемкость и плотность клеточной ткани; Бц, Бс - коэффициенты диффузии для субстрата и кислорода; п,х, wy , wz - скорости конвективного переноса; Qт, Qs, Qc - распределенные функции источников для температуры, субстрата и кислорода.

С учетом специфики биохимических превращений и макрокинетики реакций выражения для расчета функций источников могут быть записаны в следующем виде:

Qт = V тах [Т (х, у, 2, X)]]

Н Б(х, у, 2, t) С (х, у, 2, t)

ср Б (х, у, 2, t) + К5 С (х, у, 2, t) + Кс

(4)

= _ Vтах [Т (х, у, 2, t) _ Б (х, у, 2, t)

С(х, у, 2, t)

У

Б(х, у, 2, X) + Кб С(х, у, 2, X) + Кс

(5)

Qc =

^(х.у.М)--С ( х-у.2- > > , (V тах [т (х, у, 2, ,)]• в + а),

Б(х, у, 2, t) + Кб С (х, у, 2, X) + Кс

(6)

где Vтах - максимальная удельная скорость биохимических реакций; Н - интегральный тепловой эффект биохимической реакции; У, К б , Кс - кинетические параметры; а, в - скорость потребления кислорода на эндогенное дыхание, ростовые процессы;

V тах [Т (х, у, 2, X )] = «1 ехр

(

Ел

ЯТ (х, у, 2, X)

^ Г

а2 ехр

Е2

л

ЯТ (х, у, 2, X)

(7)

где а1 , а2 - предэкспоненциальные множители; Е1 , Е2 - энергии активации.

Для получения однозначного решения, система (1)-(7) должна быть дополнена краевыми условиями.

Начальные условия:

Т (х, у, 2,0) = Т

Б {х, у, 2,0) = Бс

С{х, у, 2,0) = С0. (8)

Граничные условия:

дТ (х, у, 2, X)

дх

дТ (х, у, 2, X)

:П1[Т (0, У, 2X) _ gl(x)]

х=0

ду

дТ (х, у, 2, X)

= П1[Т (x,0,2, X) _ gl(x)]

у=0

д2

П1[Т (x, У,0, X) _ gl(x)]

дТ (х, у, 2, X)

дх

дТ (х, у, 2, X)

= _П1[Т (^ ^ 2, X) _ gl(X)]

ду

дТ (х, у, 2, X)

= _П1[Т(x,L2, 2X) _ gl(x)]

у = ^2

д2

= _П1[Т (x, У, L3, x) _ gl(x),]

г=Ь3

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

где п - коэффициент теплопереноса. В нашем случае gl (X) = сош! = Т , где Т - температура области;

1844

дБ (х, у, 2, X)

дх

дБ (х, у, 2, X)

П2[Б (0, У, 2x) _ 82^)]

дБ (х, у, 2, X)

х=0

ду

дБ (х, у, 2, X)

= П2[Б (хА 2x) _ 82О)]

дх

дБ (х, у, 2, X)

х=

у=0

д2

= П2[Б(x, У,0, X) _ 82О)]

ду

дБ (х, у, 2, X)

= _П2[Б(—Ьy,2,x) _ §2(Х)]

= _П2[Б(x, ^ 2, X) _ 82 ^)]

У=—2

д2

= _П2[Б (x, ^ ^, x) _ 8 2О)].

2=L3

где П2 - коэффициент массопереноса; 82(X) = сош! = Б , где Б - концентрация субстрата области;

дС (х, у, 2, X)

дх

дС (х, у, 2, X)

Пз[С (0, У, 2x) _ 8 3(X)]

х=0

ду

дС (х, у, 2, X)

= Пз[С(хА 2, x) _ 8з(x)]

У=0

д2

я=0

дС (х, у, 2, X)

дх

дС (х, у, 2, X)

= _Пз[С (К ^ 2x) _ 8 зО)]

= Пз[С (х У,0, x) _ 8з0)]

ду

дС (х, у, 2, X)

х=—1

У=—2

= _Пз[С(x, —2 , 2, X) _ 83(X)]

д2

= _Пз[С (x, У, —з, t) _ 8 з(t)],

2=—з

где Пз - коэффициент массопереноса; 8з(X) = сош! = С , где С - концентрация растворенного кислорода области.

Для решения данной задачи необходимо составить разностные схемы.

Введем следующие замены:

— ~ 1(Т _ Т. )

д^ ~ ^ , 1,т,п+1 ,/,т,п ),

дТ „ 1(Т _ Т )

~ ~ 7 V / +1,/,т,п /, /,т,п/’

дх к,

дТ ~ 2.

ду ^2

дТ ~ _1

д2 кз

(Т/,/+1,т,п Т/,/,т,п ).

~ (Т/,/,т+1,п Т/,/,т,п),

д 2Т 1

"Т ^ ~ 2(Т/+1, /,т,п 2Т/, /,т,п + Т_1, /,т,п ),

дх2 к,2

д 2Т 1

Л 2 ~ , 2 (Т/, /+1,т,п 2Т/, /,т,п + Т/, /_1,т,п

ду2 к22

2Т- ■ + Т

-*■ I » ги и 1 -1 I

),

д 2Т 1

д2 к

2Т + Т )

/, /,т,п /, /,т_1,п/‘

з

1845

Подставив данные соотношения в формулу (1), получим следующую разностную схему:

Ті,7 ,т,п+1 к

к И2 ср Л22 ср И32 ср И1 к2 И3 у

Т ■ +

^і,у ,т,п 1

Т

і+1,7,т,п +

±_ _х Т

+ 2 Ті-1,7,т,п +

и12 ср

и22 ср и2

ГГ-1 1 X ГГ-1

Ті, 7+1,т,п + ~ 2 Ті, 7-1,т,п +

и22 ср

Г 1 л >

1 X м.

+ .

Из2 ср и

V 'з

Ті, 7 ,т+1,п +

J

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

1 X

+ , 2 Ті, 7,т-1,п + 6т

из2 ср

По аналогии из (2), (3) получаем схемы для Б, С:

5і, 7,т,п+1 к

1 ----22--------22П5 - ^ ^ ^

к И2 И? И32 И1 И2 И3

^ ,

Л «5 + Мх V И12 5 И

Л

5 +

і +1,7,т,п _г

+ , 2 П5 5і-1,7,т,п +

И12

И2

2 5

И

2

5 + 1 П 5 +

і,7+1,т,п' 2 5 і,7-1,т,п _г

И2

1

V И3

2^5

5 +

і, 7,т+1,п

+ 2 П5 5і,7,т-1,п + 65

^',7,т,п+1 _ к

^ 1 2 П 2 П 2 П МУ ^

-----------— ІУг'-----------— 1Уп---------— 1Уп-------------------------------

к И12 И22 И32 И1 И2 И3

Сі, 7,т,п +

1 ^

7Т пс +

V и12 И1 .

Сі+1,7,т,п +

+ , 2 ПС Сі-1,7,т,п +

И12

^ 1 Му ^

~^ПС +-£

V И22 С И2

С і ПС +

і, 7+1,т,п 2 С і, 7-1,т,п

^ 1 ^ Дт- ПС + ^

V И32 С и3

С +

і, 7,т+1,п

+ ПС Сі, 7,т-1,п + 6С

И

Вышеприведенные схемы применяются для вычислений значений температуры, концентрации субстрата и растворенного кислорода во всех точках за исключением граничных. Примеры расчета значений в таких точках приведены ниже:

Т

Т1,7 ,т ,п+1 + 81О )П1И

0,7 ,т,п+1

1+ П1И1

Т

Т

Мх, 7,т,п+1

Мх-1,7 ,т,п+1

- §1(х )П1И1

1-П1И1

Т

0,0,т,п+1

Т1,0,т,п+1 + 81(Х)Л1И1 . Т0,1,т,п+1 + )П1И1

1+ П1И1

1+ П1И1

Т

0, Му,т,п+1

2

Т1,Му,т,п+1 + <§1(Х)п1И1 . Т0,Му-1,т,п+1 + 81(Х)п1И

1п1 А0,Му-1,т,п+1

1+ П1И1

■ +

11

1+ П1И1

г

И

3

3

2

1

1

1846

т

0,0,Ш,п+1

Т1,0, Ш,п+\ + gl(t )пА , Т0,1, Ш,п+\ + gl(t )Л1^1 , Т0,0,N2—1,п+1 + gl(t

1 + лЛ

1+чА

+-

1 + лЛ

1

3

где Nx, ^, N2 - количество клеток.

Для численного решения математической модели (1)-(8) разработана программа на языке Бе1рЫ.

С помощью модели изучены следующие ситуации: одномерный случай с граничными условиями первого рода, а также трехмерный с граничными условиями первого и второго рода (рис. 1 и 2).

Результаты проверки модели показали ее пригодность для описания основных закономерностей процесса аутостабилизации температуры в клеточной ткани. Однако модель еще нуждается в параметрической идентификации и проверке ее адекватности для реального объекта.

Рис. 1. Трехмерный случай, граничные условия первого рода. Динамика изменения температуры во внутреннем (2-м) слое: при g1(t) = 37 °С, Т0 = 35,35 °С: а) - ( = 0,00016 мин.; Ь) - ( = 55 мин.;

с) - / = 75 мин.; ф - / = 120 мин.

1847

Рис. 2. Трехмерный случай, граничные условия второго рода. Динамика изменения температуры во внутреннем (2-м) слое. Трехмерный случай при g1(t) = 37 °С, Т0 = 35,35 °С: а) - t = 0,00016 мин.; Ь) - t = 55 мин.; с) - t = 75 мин.; ф - t = 120 мин.

ЛИТЕРАТУРА

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

1. Арзамасцев А.А., Альбицкая Е.Н. Математическое моделирование саморегулирования температуры в популяциях микроорганизмов: непрерывный процесс // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. Тамбов, 2007. Т. 12. Вып. 6. С. 709-714.

2. Арзамасцев А.А., Альбицкая Е.Н. Математическое моделирование и исследование саморегулирования температуры в популяциях микроорганизмов: два биообъекта // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. Тамбов, 2009. Т. 14. Вып. 2. С. 370-374.

3. Арзамасцев А.А., Альбицкая Е.Н., Тепляков Д.В. Математическая модель аутостабилизации температуры в клеточной ткани // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. Тамбов, 2010. Т. 15. Вып. 1. С. 284-286.

Поступила в редакцию 20 августа 2010 г.

Arzamastsev A.A., Albitskaya E.N., Cheremisina E.V. Mathematical modeling of temperature autostabilization in cellular tissue

Mathematical model with apportioned parameters for the description of autostabilization process of temperature in cellular tissue, the algorithm of equation system computation on the base of differential scheme were developed. The results of model check in computative experiment showed its convenience for main regularities description of the given phenomenon.

Key words: mathematical model; autostabilization; system of differential equations; difference scheme.

1848

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.