Научно-практический медицинский рецензируемый журналISSN 1727-2378
Ru
En

Механизмы вегетативного обеспечения целенаправленной деятельности у здоровых людей и больных эпилепсией

Библиографическая ссылка: Зорин Р. А., Жаднов В. А., Лапкин М. М., Куликова Н. А. Механизмы вегетативного обеспечения целенаправленной деятельности у здоровых людей и больных эпилепсией // Доктор.Ру. 2017. № 1 (130). С. 35–40.
Механизмы вегетативного обеспечения целенаправленной деятельности у здоровых людей и больных эпилепсией
22 Февраля 15:15

Цель исследования: сравнительный анализ особенностей вегетативного обеспечения целенаправленной деятельности и изменений косвенных показателей газового гомеостазиса у практически здоровых лиц и больных эпилепсией для оценки эффективности моделируемой целенаправленной деятельности и состояния адаптационных резервов в данных группах.

Дизайн: экспериментальное сравнительное рандомизированное исследование.

Материалы и методы. Обследованы 54 практически здоровых человека и 134 пациента с эпилепсией. Применяли анализ вариабельности сердечного ритма, спирометаболографию, капнографию, статистические методы, моделирование при помощи технологии искусственных нейронных сетей.

Результаты. По показателям теста Шульте — Горбова выявлена гетерогенность групп практически здоровых лиц и больных эпилепсией; в каждой группе выделены высоко- и низкорезультативные подгруппы. Показано, что низкая результативность деятельности при эпилепсии ассоциирована с бо́льшими средним общим числом приступов и средним числом сложных парциальных приступов за месяц. У больных эпилепсией с низкой результативностью деятельности обнаружены более высокий уровень активности стресс-реализующих систем, бо́льшая сопряженность кардиореспираторных механизмов и непрямых показателей газового гомеостазиса, а также влияние данных механизмов и показателей на результативность деятельности.

Заключение. Снижение эффективности деятельности у пациентов с эпилепсией обусловлено не только ее недостаточной результативностью, но и увеличением физиологической стоимости.

Ключевые слова: эпилепсия, вегетативное обеспечение деятельности, газовый гомеостазис, физиологическая стоимость деятельности.

Жаднов Владимир Алексеевич — д. м. н., профессор, заведующий кафедрой неврологии, нейрохирургии и медицинской генетики ФГБОУ ВО «РязГМУ им. акад. И. П. Павлова» Минздрава России. 390039, г. Рязань, ул. Интернациональная, д. 3а. E­mail: vladimir.zhadnov@mail.ru

Зорин Роман Александрович — к. м. н., ассистент кафедры неврологии, нейрохирургии и медицинской генетики ФГБОУ ВО «РязГМУ им. акад. И. П. Павлова» Минздрава России. 390039, г. Рязань, ул. Интернациональная, д. 3а. E­mail: zorin.ra30091980@mail.ru

Куликова Наталья Анатольевна — к. б. н., доцент кафедры нормальной физиологии с курсом психофизиологии ФГБОУ ВО «РязГМУ им. акад. И. П. Павлова» Минздрава России. 390000, г. Рязань, ул. Полонского, д. 13. E­mail: Torikula62@yandex.ru

Лапкин Михаил Михайлович — д. м. н., профессор, заведующий кафедрой нормальной физиологии с курсом психофизиологии ФГБОУ ВО «РязГМУ им. акад. И. П. Павлова» Минздрава России. 390000, г. Рязань, ул. Полонского, д. 13. E­mail: lapkin_rm@mail.ru

Механизмы вегетативного обеспечения — одни из ведущих в реализации целенаправленной деятельности, как в норме, так и при патологии [2, 10, 12], при этом особую роль играют кардиореспираторные отношения, отражающие баланс активности стресс-реализующих и стресс-лимитирующих структур [5, 9, 12]. Особенностью кардиореспираторных механизмов является их значительное влияние на динамические показатели газового гомеостазиса с возможностью возникновения гомеокинетических реакций как в процессе кратковременных нагрузок, так и при долговременной адаптации [2, 14]. Показаны изменения в деятельности автономной (вегетативной) нервной системы при эпилепсии, особенно при височной локализации эпилептического очага, дезорганизующего функционирование структур лимбико-ретикулярного комплекса. Выявлены также специфические изменения вегетативной реактивности у больных с фокальными и генерализованными формами эпилепсии, отражающие особенности эрготропного обеспечения деятельности [7, 8]. Актуальным является сравнительный анализ механизмов вегетативного обеспечения поведения в норме и при патологии для определения эффективности деятельности и оценки состояния адаптационных резервов у больных с различным течением заболевания [3, 6, 11].

Цель исследования: сравнительный анализ особенностей вегетативного обеспечения целенаправленной деятельности и изменений косвенных показателей газового гомеостазиса у практически здоровых лиц и больных эпилепсией для оценки эффективности моделируемой целенаправленной деятельности и состояния адаптационных резервов в данных группах.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Работу выполняли на базе Рязанского государственного медицинского университета имени академика И. П. Павлова Минздрава России с 2011 по 2015 г. Исследование было сравнительным и экспериментальным.
Обследованы 54 практически здоровых человека: 39 мужчин и 15 женщин (средний возраст — 33,1 ± 1,24 года) — и 134 пациента с эпилепсией: 75 мужчин и 59 женщин (средний возраст — 36,4 ± 1,23 года).

Критерий включения в исследование для группы практически здоровых лиц — возраст от 18 до 75 лет. Критерии исключения:
  • заболевания дыхательной системы;
  • нарушения сердечного ритма и сердечная недостаточность;
  • неврологические заболевания, в том числе эпилепсия;
  • беременность.
Критерии включения в исследование для группы больных эпилепсией:
  • возраст от 18 до 75 лет;
  • установленный диагноз идиопатической, симптоматической или криптогенной эпилепсии;
  • эпилептические приступы, сохранявшиеся в течение полугода, предшествовавшего исследованию.
Критерии исключения:
  • беременность;
  • выраженные когнитивные нарушения, препятствующие выполнению тестовых заданий;
  • заболевания дыхательной системы;
  • нарушения сердечного ритма и сердечная недостаточность.
У пациентов с эпилепсией оценивали среднее общее число приступов, количество сложных парциальных приступов за месяц (в течение 1 года), а также число первично и вторично генерализованных приступов.

Целенаправленную деятельность моделировали при помощи теста Шульте — Горбова (выбор различающихся по цвету чисел, случайно расположенных на экране монитора, в порядке возрастания и убывания) с применением программы «НС-Психотест» (ООО «Нейрософт», г. Иваново); оценивали среднее время выбора чисел, среднее время до и после ошибки и среднее число ошибок. Показатели теста Шульте — Горбова использовали для распределения испытуемых на подгруппы.
Особенности вегетативной регуляции изучали методом анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР) при помощи прибора «Варикард 2.51» и программы «Иским 6.0» (ООО «Институт внедрения новых медицинских технологий “Рамена”», г. Рязань). Анализировали показатели вариабельности динамического ряда кардиоинтервалов (ЧСС, среднее квадратичное отклонение ряда R-R-интервалов (СКО), стресс-индекс, или индекс напряжения (ИН), данные спектрального анализа ВСР: мощность спектра высокочастотного (HF), низкочастотного (LF) и очень низкочастотного (VLF) компонентов). Изменения газового гомеостазиса и энерготраты оценивали косвенно при помощи спирометаболографа Fitmate (Cosmed, Италия) и ультразвукового капнографа КП-01 (ОАО «Еламед», Рязанская обл., г. Елатьма). Определяли показатели легочной вентиляции: объем выдоха, ЧДД, содержание кислорода в выдыхаемом воздухе (VO2) и содержание углекислого газа в выдыхаемом воздухе (EtCO2), а также уровень энерготрат.

Статистическую обработку данных выполняли при помощи пакета программ Statistica 10.0 (Dell, Statsoft, США). Подгруппы пациентов выделяли методом кластерного анализа с определением числа подгрупп посредством иерархического анализа. Метод k-средних использовали для изучения различий между кластерами и идентификации их элементов, дисперсионный анализ с применением непараметрического критерия Краскела — Уоллиса (H) — для оценки различий между показателями кластеров. Две независимые выборки сравнивали с помощью критерия Манна — Уитни (U), различия считали статистически значимыми при p < 0,05 [1]. Для описательной характеристики подгрупп пациентов рассчитывали медиану (Me), верхний (UQ) и нижний (LQ) квартили.

Применение пакета программ Statistica 10.0 позволило решить задачу классификации исследуемых на кластеры на основе физиологических показателей как для практически здоровых лиц, так и для больных эпилепсией; были выделены прогностически значимые факторы (предикторы) в подгруппах. В качестве показателей эффективности работы искусственных нейронных сетей (ИНС) использовали уровень ошибки, производительность, а также результаты решения задачи классификации [13].

РЕЗУЛЬТАТЫ
Методом кластерного анализа на основании показателей теста Шульте — Горбова пациентов с эпилепсией разделили на две подгруппы: 80 человек вошли в первую подгруппу и 54 человека — во вторую. В таблице 1 представлена сравнительная характеристика показателей теста Шульте — Горбова в группе практически здоровых лиц и в подгруппах больных эпилепсией.

Таблица 1
Показатели теста Шульте — Горбова у участников исследования, Ме (LQ–UQ)
6_1.jpg 
Примечания.
1. Здесь и в таблице 2 знаком (*) отмечены статистически значимые отличия: (*) ― от группы здоровых лиц (р < 0,05), (**) ― от первой подгруппы больных эпилепсией (р < 0,05). 
2. Величина P указана для проверки гипотезы о влиянии фактора «группа» на величину параметра методом дисперсионного однофакторного анализа, основанного на рангах, при помощи критерия Краскела ― Уоллиса (H).


Выявлены статистически значимые различия между группой практически здоровых лиц и обеими подгруппами больных эпилепсией. При этом во второй подгруппе больных зафиксированы статистически значимо бо́льшие время выбора, время до и после ошибки и число ошибок, чем в первой подгруппе.

Важно, что различия между кластерами больных эпилепсией, выделенными на основе показателей результативности деятельности, прослеживались и по клиническим проявлениям. Во второй подгруппе обнаружены статистически значимо бо́льшие среднее общее число эпилептических приступов (в первой подгруппе больных эпилепсией Me = 40,2, во второй Me = 61,7; U = 808,5; p = 0,049) и среднее число сложных парциальных приступов в месяц, рассчитанное за период наблюдения (в первой подгруппе Me = 0,5, во второй Me = 1,5; U = 756,0; p = 0,039).

Дополнительно в группе практически здоровых людей методом кластерного анализа были выделены две подгруппы, которые статистически значимо различались по среднему времени перед ошибочным ответом и среднему числу ошибок. Показатели среднего времени перед ошибочным ответом: в первой подгруппе здоровых (31 человек) — 0,07 (0–0,22) с, во второй подгруппе (23 человека) — 0,50 (0,20–1,01) с; U = 199,5; p = 0,0005. Характеристики среднего числа ошибок: в первой подгруппе здоровых — 0 (0–1,0), во второй подгруппе — 3,5 (2,0–7,5); U = 5,0; p = 0,00001. Статистически значимых различий по среднему времени выбора и среднему времени после ошибочного ответа не было.
При изучении показателей ВСР выявлены значимые отличия больных эпилепсией второй подгруппы от первой и от группы здоровых лиц: более высокий ИН, более низкий уровень вариабельности динамического ряда R-R-интервалов (по показателю СКО) и сниженная мощность диапазонов спектра ВСР как в исходном состоянии, так и при когнитивной нагрузке (табл. 2).

Таблица 2
Показатели вариабельности сердечного ритма у участников исследования, Ме (LQ–UQ)
 6_2.jpg
Примечание. Величина P указана для проверки гипотезы о влиянии фактора (предиктора) «группа» на исследуемые показатели методом дисперсионного анализа при помощи критерия Краскела ― Уоллиса (H), т. е. характеризует статистически значимое влияние данного фактора на изучаемые показатели в группах в целом.

При исследовании результатов спирометаболографии у пациентов с эпилепсией определен статистически значимо более высокий уровень энерготрат после функциональной нагрузки: после когнитивной нагрузки у здоровых лиц — 12,8 (10,5–18,1) кал/мин/кг, в первой подгруппе больных эпилепсией — 16,6 (13,3–19,3) кал/мин/кг, во второй подгруппе больных — 16,0 (14,0–19,6) кал/мин/кг (для обеих групп пациентов H = 6,6; p = 0,037).
Значимых различий по данным капнографии не выявлено.

Для исследования взаимоотношения показателей проводили парный линейный корреляционный анализ. Его результаты представлены в виде графических моделей (рис. 1).

Рис. 1. Графические модели парных линейных корреляций между показателями.
Примечания.
1. Сплошная линия — положительная корреляция, штриховая линия — отрицательная корреляция, толщина линий соответствует силе корреляций.
2. ЧДД — частота дыхательных движений, E — уровень энерготрат, EtCO2 — содержание углекислого газа в выдыхаемом воздухе, HF — мощность спектра высокочастотного компонента вариабельности сердечного ритма; СКО — среднее квадратичное отклонение ряда R-R-интервалов; ИН — индекс напряжения; Ve — объем выдоха; VO2 — содержание кислорода в выдыхаемом воздухе
r6_1.jpg 

При анализе парных корреляций привлекает внимание большее число корреляций между различными группами показателей у больных эпилепсией, в частности между характеристиками активности сегментарного контура вегетативной регуляции, дыхательных эффекторов и газового гомеостазиса. В группе практически здоровых лиц связи более однородны и в целом отражают закономерные взаимодействия механизмов вегетативной регуляции с дыхательными эффекторами, показателями газового гомеостазиса и энерготратами.
Влияние изучаемых показателей на результативность моделируемой деятельности оценивали с применением технологии построения ИНС. ИНС создавали с использованием генетического алгоритма отбора наиболее значимых показателей из представленного набора с определением ранга их значимости для классификации на основе показателей чувствительности.
На рисунке 2 приведена ИНС с оптимальными характеристиками для решения задачи классификации группы практически здоровых лиц на подгруппы с различной результативностью деятельности (ИНС № 1). В таблице 3 представлены результаты обучения и тестирования ИНС № 1 при решении задачи классификации испытуемых на подгруппы.

Рис. 2. Искусственная нейронная сеть № 1, осуществлявшая задачу классификации группы практически здоровых лиц на подгруппы по показателям результативности деятельности (многослойный персептрон, число входных нейронов — 11, число нейронов скрытого слоя — 6, производительность — 0,954)
r6_2.jpg 


Таблица 3
Решение задачи классификации группы практически здоровых лиц на подгруппы с разной результативностью деятельности при помощи искусственной нейронной сети № 1
6_3.jpg 

ИНС, направленная на решение задачи классификации больных эпилепсией на подгруппы в зависимости от эффективности моделируемой целенаправленной деятельности (ИНС № 2), представляла сеть на радиальных базисных функциях с 10 входными нейронами, 49 нейронами в скрытом слое и одним выходным нейроном. В таблице 4 приведены результаты работы ИНС № 2.

Таблица 4
Решение задачи классификации группы больных эпилепсией на подгруппы с разной результативностью деятельности при помощи искусственной нейронной сети № 2
6_4.jpg 

В таблице 5 представлены показатели, использованные ИНС № 1 и ИНС № 2 для решения задачи классификации, в порядке убывания их значимости.

Таблица 5
Ранжированный список показателей, отобранных искусственными нейронными сетями для решения задачи классификации
6_5.jpg 

При анализе значимости в прогнозе результативности деятельности выделены следующие подгруппы показателей:
  • характеристики различных контуров регуляции ВСР (HF, LF, VLF);
  • показатели деятельности сегментарного контура автономной нервной системы (ИН, СКО);
  • показатели деятельности дыхательных эффекторов (ЧДД, объем выдоха);
  • непрямые характеристики газового гомеостазиса (VO2, EtCO2);
  • характеристики уровня энерготрат (E).
Для корректной оценки значимости показателей были определены средние значения рангов данных подгрупп, при этом наименьшее среднее значение ранга соответствовало большей значимости. Для здоровых людей самыми значимыми были характеристики контуров регуляции ВСР (среднее значение ранга — 5,0) и показатели непрямых характеристик газового гомеостазиса (среднее значение ранга — 5,3).
У больных эпилепсией главную роль в прогнозировании по среднему значению рангового показателя играли характеристики дыхательных эффекторных механизмов и деятельности сегментарного отдела автономной нервной системы (средний ранг для обеих групп показателей — 4,0), т. е. механизмы кардиореспираторного взаимодействия.

ОБСУЖДЕНИЕ
В ходе реализации поставленных целей проводили моделирование целенаправленной деятельности с оценкой активности механизмов вегетативного обеспечения, непрямых показателей газового гомеостазиса и энерготрат. Эффективное решение задачи кластеризации отражает гетерогенность исследуемых по показателям результативности деятельности, при этом во второй подгруппе больных эпилепсией зафиксированы статистически значимо более низкие показатели результативности по сравнению как с практически здоровыми лицами, так и с участниками первой подгруппы больных эпилепсией. Аналогичным образом в группе здоровых людей выделены подгруппы с различной результативностью деятельности, подгруппа «низкорезультативных» лиц характеризуется бо́льшим временем выбора перед ошибочным ответом и бо́льшим числом ошибок.

При анализе особенностей механизмов вегетативного обеспечения деятельности по данным исследования ВСР в подгруппе больных эпилепсией с низкой результативностью деятельности выявлены более высокий уровень активации сегментарных механизмов симпатического отдела автономной нервной системы и меньшая мощность регуляторных влияний. У больных эпилепсией определяются бо́льшие энерготраты после когнитивной нагрузки по сравнению со здоровыми людьми. В совокупности данные факты указывают на более высокий уровень активации стресс-реализующих механизмов у больных эпилепсией и снижение их адаптационного потенциала [3, 4].
Анализ взаимосвязи исследуемых показателей продемонстрировал определенную структуру внутрисистемных отношений в подгруппах. При этом у практически здоровых лиц выявлены парные линейные корреляции, характеризующие взаимосвязь активности сегментарного уровня автономной нервной системы и легочной вентиляции, а также обнаружены закономерные взаимосвязи уровня легочной вентиляции, объема выдыхаемого кислорода и энерготрат. У пациентов с эпилепсией взаимосвязи имеют более сложный вид: определена бо́льшая сопряженность деятельности сегментарного отдела вегетативной нервной системы и дыхательных эффекторов, установлены тесные взаимосвязи кардиореспираторных механизмов с непрямыми характеристиками газового гомеостазиса. Это, на наш взгляд, говорит о значительно более высокой физиологической стоимости деятельности у больных эпилепсией, чем у здоровых участников эксперимента, что свидетельствует о снижении у них адаптационных резервов.

Технология построения ИНС позволила не только решить задачу прогнозирования результативности деятельности на основе исследуемых показателей, но и отобрать наиболее важные для этого характеристики. Выявлены особенности значимых показателей в группах. У практически здоровых лиц наиболее важны характеристики активности иерархически организованных контуров вегетативной регуляции и косвенные характеристики газового гомеостазиса [4]. У больных эпилепсией наибольший средний ранг имеют характеристики деятельности дыхательных эффекторов и сегментарного отдела автономной нервной системы, что подчеркивает значимость кардиореспираторного сопряжения для результативности деятельности в данной группе.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В целом описанные выше специфические особенности вегетативного обеспечения деятельности при эпилепсии характеризуются увеличением активности стресс-реализующих структур, бо́льшим внутрисистемным сопряжением, что повышает физиологическую стоимость деятельности и при сниженной результативности уменьшает ее эффективность.
Механизмы вегетативного обеспечения целенаправленной деятельности у здоровых людей и больных эпилепсией
22 Февраля 15:15
ЛИТЕРАТУРА
  1. Боев В. М., Борщук Е. Л., Екимов А. К., Бегун Д. Н. Руководство по обеспечению решения медико-биологических задач с применением программы Statistica 10.0. Оренбург: Южный Урал, 2014. 205 с.
  2. Бяловский Ю. Ю. Условный дыхательный рефлекс на увеличенное сопротивление дыханию как экспериментальная модель адаптивной деятельности // Рос. мед.-биол. вестн. им. акад. И. П. Павлова. 2012. № 2. С. 77–86.
  3. Глухов Д. В., Михайлин Н. Н., Жовнерчук Е. В. Профессиональная надежность офицеров оперативного управления под воздействием информационного стресса // Психич. здоровье. 2011. Т. 9. № 5 (60). С. 70–73.
  4. Григорьев А. И., Баевский Р. М. Концепция здоровья и проблема нормы в космической медицине. М.: Слово, 2001. 96 с.
  5. Дорохов Е. В., Горбатенко Н. П., Яковлев В. Н., Япрынцева О. А. Системный анализ вариабельности сердечного ритма у студентов в условиях информационного стресса и корригирующие возможности спелеоклиматотерапии // Вестн. новых мед. технологий. 2012. Т. 19. № 2. С. 129–132.
  6. Зорин Р. А., Лапкин М. М., Трутнева Е. А., Митина Ю. О. Физиологическая стоимость как фактор результативности умственной деятельности человека // Доктор.Ру. 2012. № 10 (78). С. 16–20.
  7. Карлов В. А. Эпилепсия у детей и взрослых, женщин и мужчин: руководство для врачей. М.: Медицина, 2010. 720 с.
  8. Карлов В. А., Гнездицкий В. В., Деряга И. Н., Глейзер М. А. Эпилепсия и функциональная организация вегетативной нервной системы // Журн. неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. 2013. Т. 113. № 8. С. 4–9.
  9. Котляров С. Н. Соматические гипотезы «военных синдромов» // Наука молодых — ERUDITIO JUVENIUM. 2013. № 4. С. 122–129.
  10. Лапкин М. М., Воронин Р. М. Индивидуальное здоровье: теоретические и прикладные аспекты его оценки // Врач-аспирант. 2011. № 3.1. С. 180–185.
  11. Нормальная физиология / Под ред. К. В. Судакова. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2012. 875 с.
  12. Хаспекова Н. Б. Диагностическая информативность мониторирования вариабельности ритма сердца // Вестн. кардиологии. 2003. № 32. С. 15–23.
  13. Moein S. Medical diagnosis using artificial neural networks. Hershey: Medical Information Science Reference, 2014. 310 p.
  14. Sarayev I., Zavyalov A., Dovqal V., Kuzmenko A. et al. New possibilities in prognostication of hemodynamic instability during surgical operations // J. Clin. Monit. Comput. 2002. Vol. 17. N 2. P. 135–139.

Новости

22 Ноября 16:08
«FLORES VITAE. Поликлиническая педиатрия»: заключительный аккорд осени

29–30 ноября 2019 г. в Москве, в гостиничном комплексе «Измайлово» (корпус «Гамма-Дельта») пройдет III Общероссийская конференция с международным участием «FLORES VITAE. Поликлиническая педиатрия».

19 Ноября 17:44
Новый препарат для лечения атопического дерматита и бронхиальной астмы: два в одном

18 ноября 2019 года в Москве было объявлено о выводе на российский рынок препарата, применяемого для лечения пациентов с атопическим дерматитом среднетяжёлого и тяжелого течения старше 18 лет и в качестве дополнительной поддерживающей терапии среднетяжелой и тяжелой бронхиальной астмы у взрослых и подростков старше 12 лет.

1 Ноября 12:32
V Московский Городской Съезд педиатров состоится 19–21 ноября 2019 года

Приглашаем посетить главное ежегодное мероприятие в сфере здравоохранения детей и подростков — «V Московский городской Съезд педиатров» 19 – 21 ноября 2019 года (г. Москва, МВЦ «Крокус Экспо»)

31 Октября 16:36
20–22 ноября 2019 года в Москве состоится XIV Национальный конгресс терапевтов

Приглашаем посетить главное ежегодное мероприятие Российского научного медицинского общества терапевтов

7 Октября 20:23
12 декабря в Морозовской больнице пройдут Лунц-Мазуринские чтения

Уважаемые коллеги, приглашаем вас 12 декабря 2019 года принять участие в «Лунц-Мазуринских чтениях», которые пройдут в ГБУЗ «Морозовская ДГКБ ДЗМ».

Все новости

Партнеры