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.
- возраст от 18 до 75 лет;
- установленный диагноз идиопатической, симптоматической или криптогенной эпилепсии;
- эпилептические приступы, сохранявшиеся в течение полугода, предшествовавшего исследованию.
- беременность;
- выраженные когнитивные нарушения, препятствующие выполнению тестовых заданий;
- заболевания дыхательной системы;
- нарушения сердечного ритма и сердечная недостаточность.
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)
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)
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
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)
Таблица 3
Решение задачи классификации группы практически здоровых лиц на подгруппы с разной результативностью деятельности при помощи искусственной нейронной сети № 1
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
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
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).
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.
