Прогнозирование долгожительства у Российской народности ханты по хаотической динамике параметров сердечно-сосудистой системы Текст научной статьи по специальности «Медицинские технологии»

I. БИОМЕДИЦИНСКИЕ НА УКИ И СИНЕРГЕТИКА

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОЛГОЖИТЕЛЬСТВА У РОССИЙСКОЙ НАРОДНОСТИ ХАНТЫ ПО ХАОТИЧЕСКОЙ ДИНАМИКЕ ПАРАМЕТРОВ СЕРДЕЧНОСОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ

Хадарцев A.A., Гавриленко Т.В., ДегтяревД.А., Соколова A.A.

ГБОУВПО «Сургутский государственныйуниверситет ХМАО - Югры»

Методами теории хаоса-самоорганизации и методами классической статистики изучалось поведение вектора состояния сердечно-сосудистой системы человека. Наблюдения производились на коренных жителях Севера РФ. Методами теории хаоса-самоорганизации показаны различия в параметрах квазиаттракторов для коренных жителей Севера РФ. Произведено сравнение срезультатами классической статистики.

Ключевые слова: квазиаттрактор, вариабельность сердечногоритма, вектор состояния системы.

Введение

Динамика численности народов ханты и манси в Югре создает определенное социальное беспокойство на отдаленную перспективу. Особенно неблагоприятный прогноз идет по продолжительности жизни и кривой смертности мужского населения не только представителей коренных народов Югры, но даже пришлого мужского населения. Более того, бытует мнение, что цивилизация, сделав доступными негативные «блага» (курение, употребление алкоголя, изменение привычного рациона пищи и т.д.), резко усугубила эту негативную картину именно для коренного населения обского Севера России. Это негативно сказывается на геронтологических прогнозах для мужского и женского коренного населения Югры. Очевидно, что подобные проблемы имеются у всех представителе^ 1-3].

Не менее важной проблемой старения коренного населения Югры является биологический потенциал долгожительства народов ханты и манси. Иными словами, может ли длительная адаптация к особым северным условиям к изменению общей продолжительности жизни на Севере России? Эта проблема имеет общебиологическое и экологическое значение для жизни всех северных народов Мира, а в аспекте возможностей глобального похолодания (как альтернативы глобальному потеплению) эта проблема приобретает и общемировое значение (она актуальна для всего населения Земли). Таким образом и проблема снижения качества жизни коренного населения

Севера РФ за счет урбанизации, и проблема возможных генетических изменений иод действием особых условий Севера определяет важную общую биомедицинскую проблему долголетия жителей Северных территорий и многих других северных стран мира.

Известно, что в условиях урбанизированного севера патология КРС представляет реальную угрозу повышения смертности именно мужского пришлого населения [15]. Поэтому, в настоящем сообщении изучаются возрастные аспекты поведения сердечно-сосудистой системы (ССС) коренных народов Севера России с позиций теории хаоса-самоорганизации - ТХС. В частности, рассматриваются возможности использования параметров квазиаттракторов (КА) в поведении компонент вектора состояния ССС в фазовом пространстве состояний (ФПС), для оценки возрастных аспектов поведения ССС. Разраюотка новых методов в оценке прогнозов долгожительства и сравнительной оценки качества и продолжительности жизни мужского и женского населения является одной из важных задач экологии человека на Севере и геронтологии [6-8].

Объект и методы исследования: методами электрокардиографии и вариационной пульсографии было обследовано 192 человека - представителей народа ханты трех возрастных групп: 1-я группа - 20-35 лет; 2-я группа - 35-55 лет; 3-я группа - 55102 года. Использовались автоматизированные комплексы «Кадиовизор» и Элокс-

01 М. Для обработки данных применялись традиционные статистические методы и методы ТХС, которые обеспечили расчет параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния системы (ВСС) в ФПС. Для этих целей динамика кардиоинтерва-лов быстрым преобразованием Фурье представлялась в виде амплитудно-частотной развертки и строились фазовые плоскости, где в качестве функции х1=х() использовались сами кардиоинтервалы (как функции времени {), а вторая фазовая координата x2=x2(t)=dxl/dt являлась скоростью изменения х() [1,2].

Результаты исследования. Научная школа Сургутского государственного университета выделяет класс сложных биологических динамических систем (БДС), к которым относятся и все функциональные системы организма (ФСО) человека, как системы третьего типа (СТТ) с особыми пятью свойствами и 13-ю отличиями от обычных систем, изучаемых в традиционном детерминистско-стохастическом подходе (ДСП). В рамках разрабатываемой нами ТХС [9-10] такие СТТ имеют компар-тментно-кластерное строение и особое свойство - мерцание. Это последнее свойство удовлетворяет второму постулату ТХС: конкретное значение ВСС в ФПС не имеет информационного значения (точка в ФПС не дает информации о состояниях БДС). В этом случае необходимо наблюдать ВСС за некоторый период времени Т и определять области в ФПС, в пределах которых ВСС движется в ФПС. Эти области мы определяем как квазиаттракторы - КА, а их параметры имеют информационное значение (их объем Уо и координаты их центра, а также положение этих КА для группы обследуемых по отношению к другой группе обследуемых) [2-4,11-15].

Таким образом, в ТХС мы можем определять параметры КА как для отдельных испытуемых, так и их групп и сравнивать их хаотическую динамику во времени или в ФПС. Поскольку, в рамках ТХС система регуляции кардиоритма на любом отрезке времени Т1 не может повторять динамику кардиосокращений на любом другом отрезке Т2 (Т1=Т2) (любой отрезок, состоящий из

кардиоинтервалов невоспроизводим и неповторим в принципе), то мы рассматривали кардиоритмы, как особый хаотический процесс (однако к ним нельзя применять экспоненты Ляпунова и автокорреляционные функции) и для него строили фазовые плоскости с ВСС, которые описывали особенности регуляции кардиоинтервалов х=х(Х)=(х1, х2)Т, где х=х() параметры кардиоинтервалов как функции времени (получаются в результате анализа электрокардиограмм и пульсографии), а x2=x2(t)=dx1/dt рассчитывает ЭВМ и строит фазовые плоскости с КА, которые имеют вид рис. 1-С. В результате анализа КА различных возрастных групп были выявлены особенности хаотической динамики кардиоритма у возрастных групп: 20-35 лет; 35-55 лет; 55-102 года.

1. Особенности хаотической динамики кардиоритма у первой (20-35 лет) и второй (35-55 лет) возрастных группах.

Исследование коренного населения Северных территорий РФ показало доминирование парасимпатического (ПАР) отдела вегетативной нервной системы над симпатическим (СИМ) отделом вегетативной нервной системы таблица 1. На Рис.1 представлены результаты исследования ССС испытуемых из двух групп на основе данных, полученных методом пульсоинтерва-лографии. Из рис.1 видно, что ССС испытуемых 1-й и 2-й группы демонстрирует довольно высокую вариабельность, что характерно практически для любого здорового (без явных патологий) человека. Подобная картина справедлива для большинства населения нашей планеты. Необходимо отметить что, у коренного населения ХМАО - Югры у подавляющего большинства (> 80%) испытуемых 2 группы на амплитудно-частотной характеристике видно, что амплитуды колебаний на низких частотах доминируют, а разброс частот сокращается. Это свидетельствует о снижении вариабельности сердечного ритма (ВСР) в среднем возрасте. Качественно хаотическую динамику работы ССС представителей 1-й и 2-й группы можно увидеть на фазовой плоскости (рис. 1-С), в виде количествен-

ных характеристик КА Vg (КА) (значения площадей КА) в таблице 2.

Средние величины параметров всего ВСС (ФПС имеет размерность = 7) характеризующие состояние кардио-респираторной системы, приведены в табл. 1. Подобные данные характерны для 1-й и 2-й группы испытуемых. Следует обратить внимание на значение индекса напряженности (ИБ) (по P.M. Баевскому), характеризующего состояние адаптационной реакции организма в целом. Для 1-й и 2-й группы испытуемых ИБ обычно не превышает 80 ед.

Таблица 1

Статистические показатели состояния сердечно-сосудистой системы испытуемых из первой и второй возрастных групп по результатам пульсоинтервалографии.

Для статистической оценки параметров хаоса в регистрируемых сигналах в качестве сравнения с ТХС рассчитывалась энтропия Шеннона. На рис.2 представлены гистограммы распределений значений кардио-интервалов сформированные при расчете значений энтропии (значения энтропии и площади КА см. табл. 2).

Таблица 2

Значения энтропии Шеннона и площадей квазиаттракторов испытуемых из первой и второй возрастных групп.

испытуемая R1 (25 лет) Испытуемая R2 (48 лет)

Площадь КА VG (У-е.) 83600 72800

Энтропия Шеннона Ssh 3.4281 3.6892

Из табл. 2 видно, что оценки параметров хаоса (и, как следствие, ВСР) по Шеннону и в рамках ТХС имеют разные величины. Большему значению площади квазиаттрактора Ус соответствует меньшее значение энтропии Ssh.

1. Особенности хаотической динамики кардиоритма у третьей возрастной группы (55-102 г.).

Наиболее интересные результаты были получены при исследовании 3-й возрастной группы, и особенно представителей коренного населения Северных территорий РФ в возрасте от 70 лет и старше. Бытует мнение, что коренное население Северных регионов обладает крайне низкой продолжительностью жизни, но при проведении исследования была выявлена достаточно большая группа испытуемых в возрасте от 55 лет и старше, кроме того обнаружены истинные долгожители >100 лет. Примеры обработки данных испытуемых из 3-й возрастной группы представлены ниже на рис.3 (I испытуемая - 102r.;II испытуемая

- 72г.). Из рис.1 и рис.3 видно, что ритмо-граммы испытуемых третьей возрастной группы существенно отличаются от ритмо-грамм испытуемых из первой и второй возрастных групп.

Для старшей возрастной группы (55102 г.) из рис.3 видно, что ССС испытуемых 3-й группы обладает очень низкой ва-риабельностю сердечного ритма, что является маркером долгожительства (и не только у народов ханты). Фактически, ритмо-граммы (рис.1.-А) выстраиваются в порядке убывания, поэтому, можно говорить о том, что сердце работает в крайне упорядоченном режиме (временные интервалы между ударами сердца практически одинаковые). Амплитудно-частотные характеристики демонстрируют значения амплитуд сигнала (по сравнению с испытуемыми 1-й и 2-й группы) на всем частотном диапазоне. В некоторых случаях наблюдается проявление высокочастотных составляющих сигнала (рис.3 -II-B). Фазовый портрет испытуемых 3-й группы сжимается в точку, что в рамках ТХС свидетельствует о крайне низкой вариабельности сердечного ритма, в табл. 4 представлены значения площади КА

- VG.

Средние величины параметров, характеризующих состояние кардио-респираторной системы, приведены в табл. 3. В отличие от представителей 1-й и 2-й группы, у испытуемых 3-й группы домини-

NN SpO2 СИМ ПАР SDNN HRV ИБ

Испытуемая R1 665 99 4 8 36 7,0 57

Испытуемая R2 871 97 4 15 43 7,3 35

рует симпатический отдел вегетативной нервной системы (таблица 3, параметры СИМ и ПАР), что свидетельствует о высокой напряженности состояния организма, в свою очередь значение ИБ также имеет крайне высокое значение, превышающее показатели хорошо физически тренированных людей (80-140 ед.).

Таблица 3

Статистические показатели состояния сердечно-сосудистой системы испытуемых из третьей возрастной группы по результатам пульсоинтервалографии.

Как и для первых двух групп испытуемых для 3-й группы была рассчитана статистическая оценка - энтропия Шеннона, на Рис.4 представлены гистограммы распределений значений кардиоинтервалов сформированные при расчете значений энтропии.

Таблица 4

Значения энтропии Шеннона и площадей квазиаттракторов испытуемых из третьей возрастной группы._

испытуемая испытуемая

R4 (102г.) R3 (72г.)

Площадь КА 5400 8100

Уо (у.е.)

Энтропия 1.9589 2.0256

Шеннона Ззк

При одинаковых параметрах расчета энтропии и построения гистограмм наблюдается существенная дискретность распределения кардиоинтервалов. Рассчитанные значения энтропии Шеннона представлены в табл. 4.

Из табл. 4 видно, что и статистическая оценка и оценка в раках ТХС находятся на очень низком уровне и согласуются в полной мере.

Заключение

Исследования хаотической динамики параметров ССС коренного население Се-

верных территорий РФ позволяет выдать прогноз на долгожительство. Во первых -возникает возможность определения биологического потенциала долгожительства, во вторых - выявления отличительных особенностей параметров ССС коренных жителей и пришлого населения. В третьих -выявить механизмы регуляции ФСО человека в неблагоприятных климатических условиях, особенно в свете повышения уровня климатической нестабильности [1-4].

В результате проведенных исследований показано, что испытуемые в возрасте до 55 лет обладают достаточно высоким уровнем вариабельности сердечного ритма, который характерен для любого человека находящегося в нормогенезе и характеризуется большим объемом квазиаттрактора. У всех испытуемых до 55 лет выявлено доминирование ПАР. После 55 лет картина резко меняется, уровень вариабельности на основе оценки методами ТХС сокращается на порядок (в 10 раз и более). Кроме того, показано, что в старшей возрастной группе по параметрам ССС доминирует СИМ и высокие значения ИБ. Необходимо отметить, что дополнительные аппаратурные исследования испытуемых 3-й возрастной группы (при условии отсутствия выраженных патологий) демонстрировали показатели соответствующие здоровым молодым людям. Исследования параметров квазиаттракторов ССС характеризуют состояние здоровья испытуемых в 3-й возрастной группе и являются эффективными в прогнозе долгожительства. Если в молодые годы увеличенные значения объемов КА -норма, то в старшем - это весьма тревожный диагностический признак.

Литература

1. Вохмина Ю.В., Гавриленко Т.В., Зимин М.И., Балтикова А.А., Берестин Д.К. Модели сложных систем с позиций физики и теории хаоса-самоорганизации. // Сложность. Разум. Постнеклассика. - 2013. - №1 - С.51-59.

2. Гавриленко Т.В., Балтикова А.А., Дегтярев Д.А. и др. Хаотическая динамика непроизвольных движений конечности человека в 4-мерном фазовом простран-

NN SpO2 СИМ ПАР SDNN HRV ИБ

Испытуемая R4 839 95 19 0 14 3,7 240

Испытуемая R3 617 97 23 1 14 3,4 322

стве. // Слож-

ность.Разум.Постнеклассика. - 2012. -№1 - С.86-94.

3. Еськов В.М., Буров И.В., Филатова O.E., Хадарцев A.A. Основы биоинформационного анализа динамики микрохаотического поведения биосистем. // Вестник новых медицинских технологий.- 2012. - Т.19,№1-С.15-18.

4. Еськов В.М., Хадарцев A.A., Гудков

A.B. и др. Философско-биофизическая интерпретация жизни в рамках третьей парадигмы. // Вестник новых медицинских технологий. - 2012. - Т.19, №1 -С.38-41.

5. Еськов В.М., Буров И.В., Филатова O.E., Хадарцев A.A. Основы биоинформационного анализа динамики микрохаотического поведения биосистем. // Вестник новых медицинских технологий.- 2012. - Т.19,№1-С.15-18.

6. Еськов В.М., Гавриленко Т.В., Дегтярев Д.А., Еськов В.В., Балтикова A.A. Динамика квазиаттракторов параметров непроизвольных микродвижений конечностей человека как реакция на локальные термические воздействия. // Вестник новых медицинских технологий. - 2012. - Т.19, № 4 - С. 2629.

7. Еськов В.М., Бурыкин Ю.Г., Вохмина Ю.В., Нехайчик C.B., Романова Ю.В. Произвольность и непроизвольность в организации теппинга с позиций теории хаоса-самоорганизации. // Сложность. Разум. Постнеклассика. - 2013. - №1 -С.60-67.

8. Филатов М.А., Филатова Д.Ю., Химикова О.И., Романова Ю.В. Метод матриц межаттракторных расстояний в идентификации психофизиологических функций человека // Сложность. Разум. Постнеклассика. - 2012. - №1- С.20-24.

9. Филатова O.E., Хадарцев A.A., Еськов

B.В., Филатова Д.Ю. Неопределенность и непредсказуемость - базовые свойства систем в биомедицине. // Сложность. Разум. Постнеклассика. - 2013. - №1 -

C.68-83.

10. Churchland M.M., Cunningham J.P., Kaufman M.T. and others. Neural

population dynamics during reaching // Nature. 2012. - v.487, P.51-56.

11. Valery M. Eskov, Alexander A. Khadart-sev, Valery V. Eskov, Olga E. Filatova, Diana U. Filatova. Chaotic approach in biomedicine: Individualized medical treatment // Journal of Biomedical Science and Engineering. Vol. 6. 2013. P. 847-853.

12. Valery M. Eskov, Valery V. Eskov, Olga E. Filatova, Michael A. Filatov. Two types of systems and three types of paradigms in systems philosophy and system science // Journal of Biomedical Science and Engineering. Vol. 5. N. 10. 2012. P. 602-607.

13. V. M. Eskov, T. V. Gavrilenko, V. V. Koz-lova, M. A. Filatov. Measurement of the dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems // Measurement Techniques. Vol. 55. N. 9. 2012. P. 1096-1102.

14. Eskov V.M., Eskov V.V., Filatova O.E. Characteristic features of measurements and modeling for biosystems in phase spaces of states // Measurement Techniques (Medical and Biological Measurements). 2011. - v. 53 (12), p. 1404-1410.

15. Eskov V.M., Kulaev S.V., Popov Yu.M. Filatova O.E. Computer technologies in stability measurements on stationary states in dynamic biological systems // Measurement Techniques (Medical and Biological Measurements). 2006. - v. 49 (1), p. 59-65.

LIFE EXPECTANCY PREDICTION OF KHANTY PEOPLE ACCORDING TO CHAOTIC DYNAMICS OF THEIR CARDIO SYSTEM PARAMETERS

Gavrilenko T.V., Khadartsev A.A., Degtyarev D.A., Sokolova A.A. Surgut State University, Surgut

Abstract

We investigated the behavior of the human cardio-vascular system vector by applying methods of chaos-self organization theory and methods of classical statistics. In the study we have been observing Khantys, indigenous peoples of northern Russia. Using the methods of chaos-self organization theory we showed

the differences in the parameters of quasi-attractors of human cardio-vascular system vector of the people of Khanty. We compared obtained results with results calculated through classical statistics.

Key words: quasi-attractor, heart rate variability, system state vector.

1000 800 А) 600

>

NN Amplitude 1000

800

Coordinate X

в>

FXu 0.05 0.10 0,15 0.20 OJS 0.30 0.3S 0.40 0.45

Frequency, Hz

с)

x2(t)=dxi/dt

200 к»

eoo I ООО

ж

Ш

Д

, I I I I I I I I II I I И I ■ о

О 30 60 90 120 150 180 210 2« 270 300 330 360 330 420 450

I I I 1 I 11 I

О 30 60 90 120 150 160 210 240 270 300 330

Coordinate Xi

f Гц о as [j in u f. ; за cj к оэа о.зв и in 045

¡Frequency, Hz

, x2(t)=d\i/dt

(П)

\,(t)

Рис.1. Зависимость кардиоинтервалов х1=х1(/'/) по данным иульсоинтервалографии - А, амплитудно-частотная характеристика этих же сигналов x1(t) - B, фазовый портрет сигнала x1 на плоскости с координатами x1,x2=dx1/dt - С (для испытуемых 2-х возрастных групп): (I) испытуемая Rl, возраст на момент обследования - 25 лет; (II) испытуемая R2, возраст на момент обследования - 48 лет.

р*

Р* 45

7UO 750 800 Э50 900 950 1000 1 (КО

(I)A^, msec. (II) Л;, msec

Рис.2. Распределение значений кардиоинтервалов при расчете энтропии Шеннона: I) испытуемая R1, возраст на момент обследования - 25 лет; II) испытуемая R2, возраст на момент

обследования - 48 лет.

АтрНШёе 1606

А) эоо

■V

......

10001

300

600

0 30 60 90 120 150 160 210 210 270 306 336 300 " о

_й-™_СоогёиМе XI

.гН

1- 1 1 Г Г 1 1

л

2Л

Я О40 0.« 0

й^иепсу, Нг

С)

Х2(£) =С!Х1М1

400 600

1000 1700

(I)

I

[А к...

ГГц 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0.35 0,40 0,45 Frequency, Нг

300 =с£с]/с& 200 •

100 • ж

1 гоо * -100 1 -200 • юоо 1гоо Х1&)

(II)

Рис.3. Зависимость кардиоинтервалов x1=x1(t)б по данным иульсоинтервалографии - А, амплитудно-частотная характеристика сигнала xl(t) - Б, фазовый портрет сигнала на плоскости с координатами xl,x2=dxl/dt - С, для испытуемых 3-й возрастной группы: I) испытуемая Я4, возраст на момент обследования - 102 г.; II) испытуемая ЯЗ, возраст на момент обследования

- 72 г.

Рис.4. Распределение значений кардиоинтервалов при расчете энтропии Шеннона для испытуемых 3-й возрастной группы: I) испытуемая Я4, возраст на момент обследования - 102г.; II) испытуемая ЯЗ, возраст на момент обследования - 72г.