Введение. Дальнейшее совершенствование медицинской практики возможно лишь при условии опережающего развития теории, то есть накопления фундаментальных знаний в медицине, в том числе патологии [1, 2]. При этом необходимо отметить, что детерминистки-стохатический подход, составляя основу современной науки, не полностью обеспечивает изучение и моделирование реальных биосистем, механизмы функционирования и их эффективность [3, 4]. В рамках постнекласической парадигмы [5] только синергетика и её дальнейшее расширение в область теории хаоса и самоорганизации позволяет более полно раскрывать и анализировать системные механизмы нормального и патологического функционирования живой сложноорганизованной системы (complexity), сочетающей черты порядка и беспорядка, определенности и неопределенности, организованности и дезорганизованности [6, 7].
Важно отметить, что в интегральном функциональном регулировании системы с учётом принципов самоорганизации предусматривают эволюцию параметров порядка и смену режимов управления, а научное обоснование оптимизации диагностических методов при анализе эффективности функциональных систем, как и других природоподобных синергетических процессов, может быть основано на механизмах нелинейной динамики [3, 10, 12].
При оценке эффективности функционирования и выявления рисков возникновения патологического функционирования, принципиально важным является тот факт, что система может быть организованна только в том случае, если имеется некий системообразующий фактор, который неорганизованное, хаотическое множество взаимодействующих компонентов переводит на уровень системы [6]. При этом отклонения от «нормы хаотичности» могут рассматриваться как болезнь или её предиктор, а количественная мера такого отклонения может явиться информативным прогностическим донозологическим критерием патологических изменений [7, 12, 13].
Изучение таких процессов в сложных системах происходит по законам системного анализа (редукционализма) и синтеза (усложнения систем). Получение из простых элементов сложных систем составляет основу нового подхода, предложенного М.В.Ковальчуком в виде конвергенции [8].
Таким образом, системный подход и междисциплинарность в медико-биологических исследованиях занимает всё большую актуальность и позволяет реализовывать новейшие технологические решения как в изучении системной организации, так и в обосновании на этой основе новых теоретических положений о системно-управляющих механизмах возникновения патологии и её коррекции [3, 9].
Цель данной статьи - отразить возможность дополнения общетеоретических основ функционального управления адаптационными процессами кардиогемодинамики использованием новых методологических подходов в изучении его эффективности.
- Общетеоретические основы управления адаптацией и подходы к его оценке
Рассмотрение механизмов адаптации организма, в том числе интегрирующей сердечно-сосудистой системой и её регуляции, возможно с позиций системной организации и принципов управления [6-7]. Согласно им, организм человека представляет собой сложно организованную иерархическую многофункциональную систему, которая обеспечивает различные регуляторные процессы жизнедеятельности и проявляет особенности управления на различных стадиях развития [9]. Выделяют центральные и местные механизмы регуляции, а регулирующий фактор может осуществлять свои функции по разным путям - нервным, гормональным, гидродинамическим, биохимическим и т.д. Предполагается, что в подсистемах регулирования используются следующие принципы управления: управление по отклонению, управление по возмущению, прогностическое (форпостное) управление, прямая и обратная связь управления.
Когнитивность в управлении адаптивным гомеостатическим состоянием с учётом пороговости механизмов координации и смещения компонентов по иерархии функциональных систем, есть коадаптация составляющих этих систем, которая ведёт к наиболее экономному режиму функционирования [11]. Способность реализовать поиск наиболее энергетически предпочтительного состояния подразумевает рассмотрение поисковых оптимизационных механизмов как имманентных таким сложным системам, как организм человека и сердечно-сосудистая систма в частности. Управляющие механизмы контролируют адаптационные переходы и напрямую связаны с энерготратами, а эффективность поисково-оптимизационного механизма отражается на уровне адаптационного потенциала. Интеграционные или коадаптационные взаимосвязи организма можно представить себе в качестве динамической структуры, отдельные звенья которой постоянно, в зависимости от характера жизнедеятельности, изменяют уровень своей взаимосвязанности. При этом подвижность уровня функциональных взаимосвязей между параметрами составляет важнейший резерв адаптации, расширяющий адаптационный коридор.
Важную роль в системном управлении имеет способность к преднастройке и прогнозировании ситуации [6, 9]. Благодаря этому ему удается решать сложные задачи в ограниченное время при малой скорости биологических процессов, а значит и выход на более экономичный уровень функционирования, по-видимому, за счёт способности систем и подсистем организма к обучению и развитию.
- «Норма хаотичности» как критерий успешности системного функционирования и адаптации
Функциональную систему, в том числе кардиогемодинамики, можно представить в виде иерархии подсистем, в которых от высших уровней иерархии поступают сигналы, определяющие переходы подсистем из одного режима функционирования к другому. Важно, что такого рода сигналы не имеют характера жестких команд, подчиняющих активность элементов более низких уровней. Иерархическое устройство сложных живых систем позволяет избежать неустойчивостей и нежелательной динамики, которые неизбежно возникают в сложных системах с жестким централизованным управлением [6, 7]. Впервые гипотезу о том, что нормальная динамика у здоровых индивидуумов имеет «хаотическую» природу, а болезнь связана с периодическим поведением, была высказана американским исследователем Голдбергом. В настоящее время научно доказано, что для нормального функционирования практически всех систем жизнедеятельности человека характерен некий промежуточный режим между хаосом и порядком. Такой режим был назван «нормой хаотичности» [12]. Экспериментально установлено, что слабая хаотичность продолжительности сердечного цикла снижается при ожогах, сепсисе, кровопотере, лихорадке, сахарном диабете, неглубокой гипертензии, инфаркте миокарда, сердечной недостаточности, ишемической болезни сердца. Уменьшение хаотичности сердечного ритма по сравнению с нормой является одним из предвестников внезапной остановки сердца, которая наблюдается иногда за несколько минут, иногда за несколько месяцев перед внезапной остановкой сердца. Так называемые динамические болезни, которые характеризуются аномальной временной организацией, являются предметом тщательного исследования специалистов как в области физиологии, так и в области нелинейной динамики [13].
Таким образом, нормальный режим функционирования и эволюции любой системы, в том числе кардиогемодинамики, возможен в том случае, когда доля управления и саморегуляции сбалансированы и согласованы друг с другом, т.е. существует оптимальный режим, которому будет соответствовать определённая «норма хаотичности». Обе крайности - как преобладание хаоса, так и тотальное управление - приводят к деградации системы.
Важная задача научных исследований - установить некоторую «норму хаотичности» и её отклонения под влиянием тех или иных воздействий. При этом следует учитывать, что не всегда уменьшение степени хаотичности означает наличие процессов самоорганизации и наоборот - увеличение степени хаотичности означает наличие деградации. Очевидно, управляющие сердечным ритмом механизмы относятся к хаотическим, что придает системе возможность функционировать в более широком адаптационном коридоре [6, 13], а «параметры хаоса» могут использоваться в оценке функционального состояния сердечно-сосудистой системы и эффективности его управления.
- Аппаратно-программный комплекс ФАЗАГРАФ® в определении нормы хаотичности сердечного ритма
Несомненно, что системное управление и регуляция кардиогмодинамики, включая нейрогуморальные механизмы высших вегетативных центров, обусловливает нелинейный характер изменений сердечного ритма. Анализ вариабельности сердечного ритма (ВСР), базирующийся на методах нелинейной динамики, может предоставить важную информацию для физиологической интерпретации функционирования сердечно-сосудистой системы и оценки риска её патологии.
При исследовании биоэлектрической активности организма человека и животных было обнаружено изменение степени «сложности» и «хаотичности» сигналов при возникновении патологии. При этом необходимо различать анализ вариабельности периодических компонент стационарных режимов функционирования, связанных с временными показателями, и анализ хаотических колебаний, присущих переходным состояниям и не зависящих от времени.
Для построения фазовых портретов можно использовать различные методы, в том числе метод фазовой плоскости. Подобно тому, как степень хаотичности состояния термодинамической системы любой физической природы характеризуется «размытостью» фазового портрета и увеличением его эффективного объема, величина разброса фазовых траекторий ЭКГ может характеризовать хаотичность механизмов сердечной деятельности и давать дополнительную информацию для оценки оптимальности управления ее функциональным состоянием.
Оригинальный подход к компьютерному анализу и интерпретации ЭКГ разработан в международном научно-учебном центре информационных технологий и систем НАН и МОН Украины и реализован в аппаратно-программном комплексе ФАЗАГРАФ®, который выпускается серийно. Этот подход основан на переходе от скалярного представления ЭКГ z(t), регистрируемой во временной области, к векторному представлению в виде фазового портрета в координатах z(t), ż(t), где ż(t) - первая производная сигнала об электрической активности сердца (рис. 1). Оказалось, что признаки фазового портрета ЭКГ несут дополнительную диагностическую информацию [14-18]. Так же было выявлено и описано еще одно свойство фазового портрета одноканальной ЭКГ - область рассеивания точек фазового портрета σ [15].
Рис. 1. Последовательность этапов обработки ЭКГ: исходная ЭКГ (а); ее фазовая траектория (б); усредненная фазовая траектория (в); эталонный цикл ЭКГ во временной области (г).
Как показали результаты собственных исследований, средний показатель соответствовал значению 22,4±3,9 ед. Вероятно снижение способности к самоорганизационным процессам и совершенствование саморегуляторных механизмов приводило к установлению определённого допустимого размаха фазовых траекторий сигнала ЭКГ, как результата смещения управляющих параметров, достаточного для обеспечения адекватного функционирования. При этом было выявлено, что в развивающемся детском организме, с преобладанием процессов самоорганизации, хаотический компонент управления сердечным ритмом (и не только ритмом, т.к. разброс фазовых траекторий контролирует форму ЭКГ, а не только R-R интервалы) превышает таковой у взрослого человека, что проявляется в увеличенном σ в покое.
Можно предположить, что степень разброса траекторий фазового портрета, количественно выраженная диапазоном изменений параметра σ, может быть предиктором адекватности «степени хаотичности» функционирования системы с учётом её уровня развития, гендерных и индивидуальных особенностей организма. Срыв адаптации у кардиологических больных (рис. 2 А) характеризовался увеличением σ на несколько порядков до значений 60-110 ед., что вероятно проявляло несоответствие «норме хаотичности». У условно здоровых молодых людей 19-20 размах σ достигал значения 50 ед. (рис. 2 Б). Успешная адаптация спортсменов в покое (рис. 2 В), соответствовала определённому коридору разброса фазовых траекторий в диапазоне до 30 ед., при этом с увеличением уровня тренированности показатель разброса фазовых траекторий уменьшался в среднем до 16 ед. (рис. 2 Г).
Рис. 2. Распределение показателя в различных группах: А - больные с кардиологической патологией; Б - студенты 19-20 лет; В - спортсмены 19-20 лет; Г - спортсмены высокой квалификации 23-27 лет.
Однако прирост значения этого показателя при выполнении физической нагрузки был значительно выше у исследуемых с более высокими адаптационными резервами.
Так же у людей пожилого возраста с кардиологической патологией неэффективность управления и увеличение напряжения регуляторных механизмов, сопровождалась не только количественным изменением σ, но и качественной деформацией фазового портрета. На рис. 3 изображены фазовые портреты людей пожилого возраста (А) и обследуемых того же возраста с кардиологической патологией (Б). Изменение качественной характеристики фазового портрета были выявлены и у исследуемых разных возрастов. Так на рис. 4 изображены фазовые портреты мальчика 6 лет (а) и молодого человека 20 лет (б), в покое и после физической нагрузки (проба Руфье) (а1 и б1 соответственно).
Рис. 3. Фазовые портреты ЭКГ исследуемых пожилого возраста без кардиологической патологии (А) женщины (а, б), мужчины (в, г) и пациентов с кардиологической патологией (Б) с нарушением ритма (а, б) и без нарушения ритма (в, г); Б: а - пациентка К., с диагнозом диффузный кардиосклероз, ишемическая болезнь сердца, экстрасистолия; б - пациентка Н., с диагнозом ишемическая болезнь сердца, инфаркт миокарда, сердечная недостаточность, мерцательная аритмия; в - пациент А., с диагнозом ишемическая болезнь сердца, постинфарктный кардиосклероз, артериальная гипертония; г - пациент Т., с диагнозом ишемическая болезнь сердца, постинфарктный кардиосклероз, артериальная гипертония.
Как видно, незрелость регуляторных элементов приводит к невозможности определить и удержать функционирование в зоне оптимальных управляющих параметров при увеличении нагрузки, что приводит к активной поисковой деятельности при значительном увеличении σ. Это отражается на снижении эффективности управления и свидетельствует о неэкономичности процесса приспособления.
Рис. 4. Фазовые портреты и значение σ исследуемых мужского пола разного возраста в покое (а, б) и после нагрузочного тестирования (а1, б1).
Также характер фазовых портретов в покое может носить индивидуальный характер и при одинаковом значении σ у детей одного возраста - сохранять типичную фрактальную форму либо её терять. На рис. 5. представлены фазовые портреты девочек 9 лет при пульсе 79 уд/мин с различным уровнем тренированности.
Рис. 5. Фазовые портреты девочек 9 лет (ЧСС - 79 уд/мин) с различным уровнем тренированности: а - тренированная; б - нетренированная
В процессе систематических физических тренировок функциональные системы, а сердечно-сосудистая - в особенности, получает возможность выбирать более эффективные управляющие параметры и пути обеспечения деятельности, что приводит к снижению цены адаптации.
Таким образом, ещё раз можно подчеркнуть, что «при компьютерной ЭКГ-диагностике важен не только сам сигнал, несущий информацию об электрических явлениях в сердце, но и форма представления этого сигнала и эффективные методы извлечения диагностической информации из реальных сигналов на фоне возможных искажений и артефактов». При этом новые методологические подходы с использованием фазового портрета одноканальной ЭКГ позволят расширить возможности донозологической диагностики сердечно-сосудистой патологии на основе изучения особенностей системного управления.
Заключение
- Нормальный режим функционирования и эволюции любой системы, в том числе кардиогемодинамики, возможен в том случае, когда доля управления и саморегуляции сбалансированы и согласованы друг с другом, т.е. существует оптимальный режим, которому будет соответствовать определённая «норма хаотичности». Обе крайности - как преобладание хаоса, так и тотальное управление - приводят к деградации системы.
- Подобно тому, как степень хаотичности состояния термодинамической системы любой физической природы характеризуется «размытостью» фазового портрета и увеличением его эффективного объема, величина разброса фазовых траекторий ЭКГ может характеризовать хаотичность механизмов сердечной деятельности и давать дополнительную информацию для оценки оптимальности управления ее функциональным состоянием.
- Новые методологические подходы с использованием фазового портрета одноканальной ЭКГ позволят расширить возможности донозологической диагностики сердечно-сосудистой патологии.