СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕАКЦИИ НА ГИПЕРВЕНТИЛЯЦИОННУЮ НАГРУЗКУ У ПРАКТИЧЕСКИ ЗДОРОВЫХ ЛИЦ НА ОСНОВЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ, ХАРАКТЕРИСТИК ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА И АКТИВНОСТИ СЕГМЕНТАРНОГО МОТОНЕЙРОННОГО АППАРАТА
PREDICTION METHOD OF RESPONSE TO HYPERVENTILATION STRESS IN VIRTUALLY HEALTHY PEOPLE BASED ON ELECTROENCEPHALOGRAM PARAMETERS, CHARACTERISTICS OF HEART RATE VARIABILITY AND ACTIVITY OF SEGMENTAL MOTONEURON APPARATUS

Изобретение относится к области медицины, а именно к физиологии и гигиене труда; клинической медицине (пульмонологии, неврологии).
Гипервентиляция является проявлением комплексной психофизиологической реакции на стрессовые раздражители [10, 13, 20]; а в качестве специфического феномена может сопровождать некоторые виды профессиональной деятельности (авиакосмическая сфера, водолазные работы) [6]. В тоже время гипервентиляция является одним из ключевых звеньев патогенеза ряда патологических процессов, в том числе психовегетативного синдрома (панических атак), бронхиальной астмы [7, 18]. Основным механизмом, реализующим переход от гипервентиляции как физиологического феномена к патологической реакции, является изменение газового гомеостаза и, в первую очередь, уровня углекислого газа крови [5, 10, 17].
В связи с этим особое значение приобретает оценка реакции индивидуума на гипервентиляцию с учетом изменений показателей газового гомеостаза [2]. Следует отметить, что прямое измерение уровня углекислоты крови или выдыхаемого воздуха сопряжено как с техническими трудностями, так и имеет сильную зависимость от текущего функционального состояния человека [2, 3, 11].
В реализации различных паттернов дыхания, в том числе гипервентиляции, особую роль играют психофизиологические корреляты степени активации нервной системы [1, 9, 12], деятельность моторных эфферентных структур [4, 14, 15]; а также стресс-реализующих структур [16]. В связи с этим важную роль при прогнозировании реакции на гипервентиляционную нагрузку приобретают характеристики деятельности субсистем, участвующих в реализации данного паттерна дыхания.
Наиболее близким способом того же назначения к заявленному изобретению по совокупности признаков является способ дифференциальной диагностики гипервентиляционных нарушений при бронхиальной астме (прототип) [8], в котором на основе регистрации коротколатентных вызванных стволовых потенциалов на акустическую стимуляцию и вызванный кожный симпатический потенциала на стимуляцию срединного нерва на основе изменений латентности вызванных потенциалов диагностируют функциональную или произвольную гипервентиляцию.
К причинам, препятствующим достижению результата при использовании известного способа, принятого за прототип, относится специфический характер группы исследуемых с определенной нозологической формой (бронхиальная астма), использование набора показателей, характеризующих функциональное состояния стволовых структур и супрасегментарных вегетативных центров, а также ограниченный характер решаемой задачи, то есть выявление произвольного или функционального характера гипервентиляции у больных бронхиальной астмой.
Целью изобретения является прогнозирование реакции на гипервентиляционную нагрузку у практически здоровых лиц на основе специфического набора показателей электроэнцефалограммы (ЭЭГ), характеризующих активирующие и деактивирующие структуры головного мозга; показателей вариабельности сердечного ритма (ВСР), описывающих уровень активности симпатического и парасимпатического отделов автономной нервной системы и стресс-реализующих структур, а также показателей активности сегментарного мотонейронного аппарата с использованием технологии искусственных нейронных сетей (ИНС).
Цель достигается тем, что на основе показателей уровня углекислоты в выдыхаемом воздухе при произвольной 5-минутной гипервентиляционной нагрузке методом кластерного анализа группа практически здоровых лиц разделяется на подгруппы, различающиеся по уровню углекислоты в исходном состоянии, во время и после гипервентиляции. На основе данных спектрального анализа ЭЭГ, показателей стимуляционной электронейромиографии (СЭНМГ) с регистрацией F-ответа с мышц возвышения большого пальца при стимуляции правого срединного нерва, а также характеристик ВСР программным путем при помощи пакета программ Statistica 10.0 [19] создается ИНС, реализующая решение задачи распределения испытуемых на соответствующие кластеры.
Способ прогнозирования реакции на гипервентиляционную нагрузку у практически здоровых лиц осуществляется следующим образом. На входные нейроны созданной и обученной ИНС подается определенный комплекс показателей ЭЭГ, СЭНМГ с регистрацией F-ответа и характеристик ВСР исследуемого; реализуется запуск работы нейронной сети для данного случая, в результате чего с выходного нейрона получаются данные о номере подгруппы, к которой относится исследуемый.
Экспериментальное обоснование предлагаемого способа проведено на 54 практически здоровых лицах, средний возраст составил 33,1 года, из них 39 мужчин и 15 женщин. Исследуемые при помощи метода кластерного анализа разделены на 2 группы по показателям уровня углекислоты, регистрируемой при помощи ультразвукового капнографа «Еламед КП-01» компании «Еламед» в течение 5 минут в исходном (фоновом) состоянии, в течение 5 минут гипервентиляционной нагрузки (глубокое дыхание с частотой 20 дыхательных движений, контролируемое по индикатору прибора и корригируемое за счет словесной инструкции о длительности вдоха и выдоха пациенту) и в течение 5 минут после гипервентиляции. В первую подгруппу вошло 26 человек, во вторую - 28 человек; подгруппы достоверно различались по уровню углекислоты во время и после гипервентиляционной нагрузки (таблица 1, представлены различия по непараметрическому критерию Манна-Уитни, р<0,05), при этом подгруппа 2 характеризуется более низким уровнем углекислого газа в выдыхаемом воздухе во время и после гипервентиляции, то есть в этой подгруппе имеется тенденция к более выраженной гипокапнии при функциональной нагрузке.
Регистрировались ЭЭГ показатели по 16-каналам при монополярной схеме с референтными электродами на ушах при помощи прибора «Нейрон-Спектр-3» ООО «Нейрософт», показатели СЭНМГ с регистрацией F-ответа с мышц возвышения большого пальца при стимуляции правого срединного нерва при помощи компьютерного электромиографа «Нейро-МВП» ООО «Нейрософт», а также показатели ВСР при помощи прибора «Варикард» и программы «ИСКИМ 6.0» фирмы «Рамена» в фоновом состоянии (предшествующем гипервентиляционной нагрузке). В качестве показателей, используемых для прогноза, использовались данные спектрального анализа ЭЭГ, в том числе средняя мощность, средняя частота колебаний в основных частотных диапазонах (тета, альфа, бета1 и бета2), характеристики амплитуды, мощности и латентности максимального F-ответа, а также показатели вариабельности динамического ряда кардиоинтервалов (среднее квадратичное отклонение, индекс напряжения), данные спектрального анализа ВСР.
Для создания, обучения и тестирования нейронных сетей нами использовалась программа Statistica 10.0. Реализовывался автоматический расширенный алгоритм создания и обучения ИНС в режиме для решения задач классификации. Первичные переменные, включенные в анализ, представляли собой непрерывные числовые данные. В качестве возможных типов нейронных сетей были выбраны сети, основанные на радиальных базисных функциях, многослойные персептроны. Оптимальными характеристиками обладала обученная нейронная сеть, представляющая собой многослойный персептрон с 8 входным нейронами, 4 нейронами в промежуточном слое и 1 выходным нейроном, которая характеризуется специфической архитектурой и набором синаптических весов ее элементов.
Физиологические показатели, используемые нейронной сетью в качестве входных и ранжированные в порядке убывания их значимости, представлены в таблице 2.
В таблице 3 представлены результаты работы нейронной сети на обучающей и тестирующей выборке. При решении задачи распределения пациентов по подгруппам в обучающей выборке ошибок допущено не было; допущено по 1 ошибке в обеих подгруппах тестовой выборки (6,7% решений в подгруппе 1 и 6,3% решений в подгруппе 2), то есть нейронная сеть продемонстрировало удовлетворительную классификационную значимость.
Предложенный способ позволяет прогнозировать реакцию на гипервентиляционную нагрузку, что имеет значение для физиологии и гигиены труда и в клинической медицине.
Источники информации
1. Бурых Э.А. Взаимоотношение гипокапнии, гипоксии, мозгового кровотока и электрической активности мозга при произвольной гипервентиляции у человека / Э.А. Бурых // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. - 2007. - Т. 93, №9. - С. 982 - 1000.
2. Бяловский Ю.Ю. Капнография в общеврачебной практике / Ю.Ю. Бяловский, В.Н. Абросимов. - Saarbruken: LAP LAMBERT academic publishing, 2014. - 136 c.
3. Гришин O.B. Капнографические параметры паттерна дыхания в норме и при психогенной одышке / О.В. Гришин, В.Г. Гришин, Д.Ю. Урюмцев // Физиология человека. - 2012. - Т. 38, №4. - С. 59.
4. Зимина С.В. Тревожные состояния с позиции теории Н.А. Бернштейна: хронобиологический подход / С.В. Зимина // Психиатрия. - 2015. - Т. 66, №2. - с. 22-28.
5. Малкин В.Б. Гипервентиляция / В.Б. Малкин, Е.П. Гора. - М.: Наука, 1990. - 178 с.
6. Мясников А.П. Профессиональная патология специалистов военно-морского флота / А.А. Мясников / Патофизиология / под ред. В.Ю. Шанина. - СПб.: ЭЛБИ-СПб, 2005. – С. 588-610.
7. Соловьева А.В. Особенности легочного газообмена при метаболическом синдроме / А.В. Соловьева, Ю.Ю. Бяловский, Д.Р. Ракита // Доктор.ру. - 2013. - №1 (79). - С. 90-94.
8. Прототип. Способ дифференциальной диагностики гипервентиляционных нарушений при бронхиальной астме: пат. 94009027/14; заявл. 16.03.1994, опубл. 20.11.1998.
9. Под общ. редакцией А.И. Яроцкого, И.А. Криволапчука. Эмоции человека в нормальных и стрессорных условиях. - Гродно: ГрГУ, 2001. - 494 с.
10. Под ред. A.M. Вейна. Вегетативные расстройства: клиника, диагностика, лечение. - М.: Мед. информ. агентство. - 2010. - 637 с.
11. Терехов В.А. Сравнительная характеристика принципов измерения концентрации углекислого газа в капнографии / В.А. Терехов // Ползуновский вестник. - 2013. - №2. – С. 274-277.
12. Функциональная активность коры головного мозга при капнографической тренировке с биологической обратной связью у спортсменов / Л.В. Капилевич и др. // Теория и практика физической культуры. - 2011. - №10. – С. 16-20.
13. Черкасова Е.С. Объективизация психолого-психофизиологического состояния в диагностике профессионального стресса у сотрудников следственного комитета РФ / Е.С.Черкасова // Бюллетень физиологии и патологии дыхания. - 2014. - №51. - С.79-85.
14. Bell H.J. Respiratory control at exercise onset: an integrated systems perspective / H.J. Bell // Respiratory physiology and neurobiology. - 2006. -Vol.152, №l. - p. 1-15.
15. Gariepy J.F. The interactions between locomotion and respiration / J.F. Gariepy, K. Missaghi, R. Dubuc // Progress in Brain Research. - 2010. - Vol.187. - p.173-188.
16. Heart rate and heart rate variability in panic, social anxiety, obsessive-compulsive, and generalized anxiety disorders at baseline and in response to relaxation and hyperventilation / A. Pittiq et al. / International journal of psychophysiology. - 2013. - Vol.87, №1. - p. 19-27.
17. Hypocapnia induced by involuntary hyperventilation during mental arithmetic reduces cerebral blood flow velocity / R. Debreczeni et al. // The Tohoku journal of experimental medicine. - 2009. - Vol.217, №2. - p. 147-154.
18. Meuret A.E. Hyperventilation in panic disorder and asthma: empirical evidence and clinical strategies / A.E. Meuret, T. Ritz // International journal of psychophysiology. - 2010. - Vol.78, №1. - p. 68-79.
19. Moein S. Medical diagnosis using artificial neural networks / S. Moein. -Hershey: Medical Information Science Reference, 2014. - 310 p.
20. Ristiniemi H. Hyperventilation and exhaustion syndrome / H. Ristiniemi // Scandinavian Journal Caring Science. - 2014. - Vol.28, №4. - p. 657-664.