Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор литературы 10
1.1. Математическое моделирование функциональных систем организма. 10
1.2. Роль медицинских информационных систем в повышении качества дифференциальной диагностики заболеваний 16
1.3. Основные показатели функционирования иммунной системы 22
1.4. Фазы развития иммунной реакции 25
Глава 2. Материалы и методы исследования 34
2.1. База исследования. Общая характеристика обследованных лиц 34
2.2. Иммунологические методы исследования 36
2.3. Методы математического моделирования 38
2.4. Методы статистической обработки 41
Глава 3. Результаты исследования и их обсуждение 42
3.1. Математико-статистические основы обоснования и разработки модели комплексной оценки иммунного реагирования организма человека 42
3.2. Графическая интерпретация модели комплексной оценки иммунного реагирования организма человека 65
3.3. Применение метода дискриминантного анализа для распознавания иммунодефицитных состояний организма человека 73
3.4. Разработка системы комплексной оценки иммунного реагирования организма человека 80
3.5. Анализ точности применения системы в комплексной оценке иммунного реагирования организма человека 86
Заключение 94
Выводы 101
Практические рекомендации 102
Список литературы 103
Приложение 121
- Роль медицинских информационных систем в повышении качества дифференциальной диагностики заболеваний
- Основные показатели функционирования иммунной системы
- Графическая интерпретация модели комплексной оценки иммунного реагирования организма человека
- Разработка системы комплексной оценки иммунного реагирования организма человека
Введение к работе
Актуальность исследования. Состояние здоровья человека во многом определяется уровнем иммунологической реактивности. К настоящему моменту окончательно сформировалось мнение об иммунной системе как о специализированной системе организма, сохраняющей биологическую индивидуальность при помощи сложнейших механизмов на уровне макромолекул (А.А. Тотолян, 2000; Л.П. Жилина, 2007; Р.А. Vitello et al., 1994; A.J. Levine, T.C. Lubensky, ^2002). Состояние иммунной системы человека отражает иммунный статус - показатель, который включает в себя значительное число параметров, их функциональную активность, взаимосвязь и последовательность развития иммунных реакций, а также компенсаторные механизмы иммунитета (Е.А. Корнева, 1993).
Принимая во внимание, что наиболее распространенным в клинической иммунологии является представление о норме как о среднестатистической величине отдельных показателей в группе клинически здоровых людей, её характеризуют средней арифметической величиной показателя со среднеквадратичным отклонением. Однако, практический опыт показывает, что гораздо важнее учитывать не средние значения показателей, а взаимосвязи параметров, взаимовлияния систем и органов, которые могут в условиях целостного организма посредством адаптивных и компенсаторных реакций обеспечивать постоянство внутренней среды (К.А. Лебедев, И.Д. Понякина, 1990; Л.К. Добродеева, 2005). Следует учитывать и то обстоятельство, что индивидуальная норма иммунного статуса человека всегда конкретна и специфична, поскольку значения отдельных показателей часто вообще не могут служить интегральным критерием нормы (А.С. Симбирцев, 2002). Известны многочисленные случаи отклонения уровней показателей за выявленные пределы нормы у клинически здоровых людей; и, напротив, на фоне очень незначительных отклонений от нормы может выявляться серьезная патология.
Сложность и многоплановость иммунных реакций, а также неоднозначность результатов лечения обусловили применение методов математического моделирования для оценки состояния иммунной системы, большинство из которых основываются на использовании статистических данных симптомов и признаков, характерных для различных заболеваний (А.Н. Герасимов с соавт., 2006; Ю.Б. Котов, И.И. Бочаров, 2007; Л.И. Арасланова с соавт., 2008; D.G. Denison, С.С. Holmes, 2001; L. Sun, В. Su, 2008).
Разработка экспертных систем с применением методов математического моделирования, направленных на повышение эффективности диагностического процесса и, как следствие, постановки диагноза, позволяют значительно повысить качество и точность дифференциальной диагностики (В.В. Киликовский, СП. Олимпиева, 2007; А.С. Скудных, А.Г. Санников, 2007; И.П. Лукашевич с соавт., 2007;
А.И. Вялков, Р.А. Хальфин, 2008). Передовой и перспективной технологией моделирования многомерных пространств данных является многопараметрический метод, заключающийся в использовании системного подхода к анализу и комплексной оценке соотношений совокупности медико-биологических показателей различных функциональных систем организма (Н.В. Дмитриева, О.С. Глазачев, 2000; А.П. Хихловский, В.Л. Протасевич, 2001; А.А. Талалаев, 2002; КВ. Судаков с соавт., 2008; Г.П. Евсеева с соавт., 2009). В исследованиях зарубежных и отечественных авторов нами было обнаружено достаточное количество научных публикаций, отражающих результаты математического моделирования процессов иммунотерапии при злокачественных новообразованиях (W. Liu et al., 2007; F. Castiglione, В. Piccoli, 2007; S.Bunimovich-Mendrazitsky et al., 2008; P.S. Kim et al., 2008), роста и кинетики опухолей (R.S. Wallis, 2008; Т. Bose, S. Trimper, 2009), моделирования и оценки иммунологического возраста человека (Н.Г. Кочеткова с соавт., 2006; Т.Е. Санникова, 2006), имитационных моделей гуморального иммунного ответа, описывающего реакцию организма на вирусную инфекцию (Г.И. Марчук, 1991; Г.А. Бочаров, Г.И. Марчук, 2000), дискриминантных моделей для осуществления прогноза динамики и эффективности иммунотерапии при аллергических заболеваниях (Б.Ю. Гумилевский, О.П. Гумилевская, 2006; А.Н. Одиреев с соавт., 2008).
Тем не менее, в доступной литературе нам не удалось найти работ, связанных с применением математического моделирования для диагностической оценки состояния иммунного статуса организма человека. Таким образом, представляет научный интерес создание модели оценки иммунного реагирования организма человека с позиций целостного подхода.
Цель исследования: обосновать и разработать вероятностно-статистическую модель комплексной оценки иммунного статуса организма человека для изучения механизмов иммунного реагирования.
Задачи исследования:
1. Разработать теоретические основы вероятностно-статистической
модели комплексной оценки иммунного реагирования организма человека,
позволяющей количественно оценить особенности иммунного статуса
обследуемого с присвоением уровня функционального состояния и
представлением в виде графических образов.
2. Определить перечень и степень информативности иммунологических
показателей для дифференциальной диагностики иммунодефицитных
состояний с применением алгоритма дискриминантного анализа.
3. Разработать систему поддержки принятия решений с целью
выполнения интегрального количественного анализа фаз развития иммунной
реакции, а также оценки иммунного статуса обследуемого.
4. Обосновать целесообразность и оценить адекватность применения
модели комплексной оценки иммунного реагирования организма человека
с целью повышения эффективности и объективности принятия решений.
Положения, выносимые на защиту:
1. В комплексе совокупности показателей, входящих
в функциональные подсистемы иммунитета, ведущее значение
в оптимизации целевых функций иммунного статуса занимают снижение
уровней реагирования на этапах презентации антигена, активизация
цитокиновой сети и апоптоз иммунокомпетентных клеток.
-
Увеличение интенсивности фагоцитоза при недостаточном уровне активности фагоцитов, повышение содержания IgE у лиц с дефицитом IgA и возрастание концентраций цитотоксических клеток на фоне дефицита натуральных киллеров, учтенные при моделировании как компенсаторно-приспособительные реакции, обеспечивают эквивалентную оценку состояния иммунной защиты в условиях экологически зависимого северного варианта иммунодефицита.
-
Объективность анализа отклонений от стационарного состояния достигается присвоением иммунному статусу уровня функционального состояния адаптивных реакций (удовлетворительная адаптация, напряжение регуляции иммунного гомеостаза, состояние перенапряжения и срыв адаптационных механизмов).
Научная новизна исследования заключается в том, что нами впервые:
- использован формализованный полипараметрический подход
к оценке иммунного реагирования организма человека;
построена вероятностно-статистическая модель комплексной оценки иммунных реакций, представляющая собой оценку всей совокупности показателей, входящих в функциональные подсистемы иммунитета человека, что позволяет проводить анализ состояния не только каждого этапа отдельно, но и всей совокупности моделируемых звеньев в целом;
установлено, что снижение активности иммунных реакций на этапе презентации антигена является общим признаком недостаточности иммунной защиты при развитии любой патологии, в том числе онкологических процессах;
установлено, что при опухолевых процессах нарушаются процессы восстановления исходного иммунного фона после завершения иммунных реакций;
моделированием доказано, что фоновое повышение интенсивности фагоцитоза, содержания IgE и цитотоксических Т-лимфоцитов у практически здоровых северян компенсирует недостаточность иммунной защиты при экологически зависимом вторичном иммунодефиците;
в комплексной оценке учтены фазы развития иммунной реакции, её отдельные механизмы, функциональная активность иммунокомпетентных клеток, компенсаторные реакции, различия иммунного ответа при различных нозологических формах заболеваний и состояние адаптивных механизмов.
Научно-практическая значимость исследования. Материалы диссертационного исследования могут быть использованы в учебном процессе на кафедрах физиологии, клинической иммунологии и биохимии высших учебных заведений, а также научно-экспериментальных
исследованиях в области иммунологии, в практике врача-иммунолога и врачей различных специальностей, оценивающих состояние иммунной системы пациента.
Модель комплексной оценки иммунного реагирования организма человека внедрена в научные исследования Института физиологии природных адаптации УрО РАН (акт внедрения от 02.10.09.)
Результаты исследования внедрены в практику работы врачей-иммунологов медицинской компании «Биокор» для повышения эффективности качества диагностики (акт внедрения от 02.11.09).
Диссертационное исследование выполнено в соответствии с комплексным планом НИР Института физиологии природных адаптации УрО РАН (номер государственной регистрации 01.2.00951605).
Апробация работы и публикации. Основные положения работы представлены и обсуждены на международной конференции «World immune regulation meeting» (Davos, 2008); заседании Ученого Совета Института физиологии природных адаптации УрО РАН (Архангельск, 2009); научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных, инженерно-технических работников и аспирантов Архангельского государственного технического университета (Архангельск, 2009); VII конференции иммунологов Урала «Актуальные вопросы фундаментальной, клинической иммунологии и аллергологии» (Архангельск, 2009); международной научно-технической конференции «Современная наука и образование в решении проблем экономики Европейского Севера» (Архангельск, 2009); заседании проблемной комиссии по медико-биологическим наукам Поморского государственного университета им. М.В. Ломоносова (Архангельск, 2009).
По материалам диссертации опубликовано 6 печатных работ, в том числе 3 в рецензируемых журналах.
Структура и объем диссертации. Диссертация изложена на 121 странице машинописного текста и состоит из введения, трех глав (обзор литературы, материалы и методы исследования, результаты исследований и их обсуждение), заключения, выводов, практических рекомендаций, списка литературы, приложения. Работа иллюстрирована 29 таблицами и 18 рисунками. Список литературы содержит 167 источников, из них 118 отечественных и 49 зарубежных публикаций.
Роль медицинских информационных систем в повышении качества дифференциальной диагностики заболеваний
Конец XX века ознаменовался стремительным развитием средств вычислительной техники, информационных технологий и их внедрением в различные области человеческой деятельности, в том числе и в медицину. Цель информатизации здравоохранения - способствовать реализации основных направлений путем внедрения медицинских компьютерных технологий, повышающих качество лечебно-профилактической помощи [19, 63]. Медицинские информационные системы (МИС) - в широком смысле это форма организации в медицине, объединяющая в процессе деятельности врачей, математиков, техников с комплексом технических средств и обеспечивающая сбор, хранение, обработку, анализ и выдачу медицинской информации при решении задач клинической медицины или здравоохранения [20]. Создание любой МИС имеет целью облегчить и упорядочить работу с потоками медицинской информации, интенсифицировать использование ресурсов здравоохранения при одновременном улучшении качества медицинской помощи [7]. В настоящее время в здравоохранении широко используются информационные системы, повышающие эффективность и качество оказания медицинской помощи за счет облегчения обработки, хранения, использования медицинской информации [31]. Развитие медико-технологических систем последовательно охватывает все секторы здравоохранения. Однако первенство в теоретических и прикладных исследованиях, разработках медико-технических и медико-тех нологических систем принадлежит научным учреждениям кардиохирургического профиля [8, 9].
Следует отметить, что в современной медицине всё большую популярность приобретают компьютерные системы поддержки принятия решений, частью которых являются экспертные системы (ЭС). Основными причинами такой популярности являются следующие их качества: - возможность привлечения ЭС для решения сложных практических задач диагностики заболеваний и выработки лечебных рекомендаций; - возможность накопления и использования непосредственно на рабочем месте знаний и опыта крупных клиницистов, благодаря чему по качеству предлагаемых решений эти системы не уступают экспертам; - возможность обучения (повышения уровня знаний) пользователя при длительной работе с системой как с тренажером, подсказывающим правильное решение в различных ситуациях; - возможность постоянного пополнения базы знаний ЭС новой информацией, полученной от эксперта или из других источников знаний с привлечением современных информационных технологий и технологий анализа данных [46].
Использование многофакторной методологии, принятие решений на основе многомерного статистического дискриминантного анализа, алгоритмов обучения распознавания образов (метод Байеса и метод «обобщенного портрета») подняли клинико-технологический уровень разработок экспертных систем, расширили горизонты их использования [117].
Например, в онкологии (дифференциальная диагностика и прогноз заболеваний); в службе охраны матери и ребенка (оценка состояния плода и матери); в генетике (наследственные заболевания); в судебной медицине (идентификации личности); в неврологии (дифференциальная диагностика различных патологических состояний, прогнозирование течения заболеваний) Кроме того, в педиатрии, стоматологии, онкологии разрабатываются математические оценки угрожающих жизни состояний.
Появилась реальная возможность для врача получать информацию на рабочем месте, в диалоговом режиме и реальном времени, пользоваться проблемно-ориентированными экспертными системами для принятия обоснованного решения по диагностике и лечению конкретного больного [106].
Идеология активного развития экспертных и интеллектуальных систем реализуется в гастроэнтерологии для прогноза и ежедневной оценки динамики и управления состоянием больных с перитонитом, язвенным гастродуоденальным кровотечением, нарушениями дуоденальной проходимости и другой патологией. Экспертные и инструментальные технологии позволили получать в реальном времени и проводить объективную оценку при острой абдоминальной патологии в хирургической гастроэнтерологии («Гастроэнтор») [16].
Разработанная в НИИ неврологии РАМН совместно с РГМУ экспертная система диагностики острого ишемического и геморрагического инсульта позволяет получать диагностические заключения по основной сосудистой патологии, осложнениям, локализации поражения и обеспечивает автоматизированный подход по выбору тактики лечения. Экспертная система играет важную роль в подготовке невропатологов и проведении научных исследований, поскольку воплотила в себе потенциал мировой неврологии и Экспертные системы могут являться как самостоятельным элементом системы поддержки принятия медицинских решений в виде локальных компьютерных справочно-консультативных систем, так и составной частью более сложных информационных технологий. Одним из важнейших этапов создания медицинской консультативной экспертной системы является апробация качества работы системы на контрольной выборке случаев с верифицированными заключениями [37].
Анализ случаев ошибочности предлагаемых системой заключений, проводимый инженером с привлечением эксперта, позволяет выявить ответственные за эти ошибки разделы базы знаний. Перерабатывая структуру этих разделов или меняя числовые величины фиксированных порогов и весовых коэффициентов, можно последовательно добиться все большей точности работы системы. Опыт показывает, что во многих случаях медицинские знания, извлеченные из учебников и монографий и формализованные разработчиками базы знаний, уже обеспечивали приемлемую точность диагностической гипотезы, предлагаемой экспертной системой [77].
Основные показатели функционирования иммунной системы
Состояние здоровья человека во многом определяется уровнем иммунологической реактивности. К настоящему моменту окончательно сформировалось мнение об иммунной системе как о специализированной системе организма, сохраняющей биологическую индивидуальность при помощи сложнейших механизмов на уровне макромолекул [96, 118, 142, 162, 166]. Иммунная система — это сложный многокомпонентный механизм, представляющий собой совокупность клеток, находящихся в разном морфофункциональном состоянии. Именно по этой причине она очень чувствительна к действию различных антропогенных и техногенных факторов, что и определяет на современном этапе рост заболеваний, обусловленных нарушением иммунологической реактивности [28]. Иммунный статус - это совокупность количественных и функциональных показателей, отражающих состояние иммунной системы человека.
Главными клеточными элементами иммунной системы, способной отличать свои антигены от чужеродных и образовывать антитела к ним, являются лимфоциты, которые способны не только проникать в ткани, но и возвращаться обратно в кровь. Функции лимфоцитов разделены между двумя классами лимфоидных клеток - Т-лимфоцитами (тимусзависимые) и В-лимфоцитами, развивающимися независимо друг от друга после отделения от общего предшественника. Т-лимфоциты возникают в костном мозге из клеток-предшественников, проходят дифференцировку в тимусе, распределяясь далее в лимфатических узлах, селезенке или циркулируя в крови, где на их долю приходится 40-70% всех лимфоцитов [30, 44, 98, 99].
Наличие на поверхности лимфоцита соответствующих молекул -дифференцирующих маркеров (CD) позволяет различать фенотипы лимфоцитов. Т-лимфоциты ответственны за распознавание чужих антигенов; отторжение чужеродных и даже собственных клеток, измененных антигенами (белками, вирусами); вызывают реакции клеточного иммунитета. Т-киллеры убивают чужеродные или собственные клетки-мишени, на поверхности которых в комплексе с аллоантигенами находятся чужеродные антигены - вирусы, гаптены и др. Т-хелперы взаимодействуют с В-лимфоцитами. Т-супрессоры - клетки, тормозящие иммунный ответ, поддерживают постоянное соотношение разных форм лимфоцитов [34, 48, 111].
В-лимфоциты образуются в костном мозге, проходят дифференцировку в лимфодиной ткани кишечника, миндалин. В крови на их долю приходится 30% циркулирующих лимфоцитов. Гуморальный иммунный ответ опосредован В-лимфоцитами, которые после распознания микроба начинают активно синтезировать антитела по принципу один тип антигена — один тип антитела. Существует несколько типов антител (иммуноглобулинов Ig), каждый из которых выполняет специфическую функцию. Так, IgA синтезируются клетками иммунной системы и выводятся на поверхность кожи и слизистых оболочек, обеспечивая местный иммунитет, препятствуя проникновению микробов через покровы тела и слизистые оболочки. IgM выделяются в первое время после контакта с инфекцией, представляют собой большие комплексы способные связывать сразу несколько микробов одновременно. Определение IgM в крови является признаком развития в организме острого инфекционного процесса; IgG появляются вслед за IgM и представляют собой основной фактор гуморального иммунитета. Этот тип антител защищает организм на протяжении длительного времени, от различных микроорганизмов. IgE участвуют в развитии аллергических реакций немедленного типа, тем самым защищая организм от проникновения микробов и ядов через кожу [67, 98,102].
Эндогенная регуляция защитных реакций организма, как-специфических, так и неспецифических, в значительной степени определяется цитокинами - вырабатываемыми клетками иммунной системы пептидными медиаторами, к которым, прежде всего, относятся интерлейкиньт, интерфероны и факторы некроза опухолей. Ключевую роль в мобилизации этих реакций при повреждающих воздействиях различной природы играет регуляторный лейкопептид интерлейкин-1 (IL-1), обладающий как центральными, так и разносторонними периферическими эффектами в отношении механизмов неспецифической резистентности организма и иммунологических процессов [51,100].
Следует отметить, что иммунологическая реактивность жителей Европейского Севера отличается высокой степенью распространенности экологически зависимых вторичных иммунодефицитов. Не компенсируемые изменения в иммунной системе - количественные, качественные, нарушение баланса и взаимодействия приводят к истощению резервных возможностей и развитию патологии [33,108, 11.3, 115].
Иммунологическая реактивность человека на Севере характеризуется высокой фоновой активностью лимфопролиферации, провоспалительных цитокинов и аитителообразования, преимущественно за счет аутоантител, что приводит к торможению возрастного развития иммунной системы у детей и к сокращению резервных возможностей регуляции иммунного гомеостаза. Высокие уровни содержания в крови лимфоцитов и CD10+, способных к пролиферации, повышенная активность спонтанной блаеттрансформации, высокие уровни содержания лимфоцитов CD25+, CD71+ и HLADR+ тормозят активность индуцированной блаеттрансформации. Содержание провоспалительных цитокинов в крови у северян высокое: повышение концентрации IL-1 наблюдается у 27% обследуемых взрослых и 19% детей, превышение уровня нормы по содержанию фактора некроза опухоли-а установлено соответственно в 22% и 18% случаев. IL-2 у практически здоровых лиц выявляется практически всегда (97%) [71, 88].
Графическая интерпретация модели комплексной оценки иммунного реагирования организма человека
Комплексная геометрическая интерпретация модели интегральной оценки иммунного статуса представляет множество точек (векторов в т-мерном пространстве), отражающих распределение ранговых оценок иммунологических показателей на плоскости.
Процесс пространственного распределения показателей представляет собой графическое изображение матриц фаз иммунного ответа в полярной системе координат - многоугольник единого радиуса с центром в точке «0». Каждый вектор соответствует отдельному иммунологическому параметру (отсчет по часовой стрелке от «12», с интервалом 360/т, где т - число параметров), длина каждого радиус-вектора определяется значением ранга конкретной характеристики.
В ходе исследования были построены графические образы моделей подсистем иммунитета для рассматриваемых нозологических форм заболеваний. Кроме того, с целью оценки сопоставления модели иммунного статуса конкретного обследуемого с эталонной, выполняли сравнение графических образов различных моделей путем их наложения. При представлении результатов иммунологического обследования пациентов с использованием графических образов руководствовались следующими соображениями. Визуальный анализ образов основан на том, что человеческий глаз легко улавливает геометрическую симметрию и даже незначительные отклонения от неё легко обнаруживаются, что предоставляет дополнительную возможность комплексной оценки иммунного статуса [93].
Как видно из данных рисунка наблюдается значительное несоответствие графических образов эталонной и модели цитокинового этапа иммунной реакции при злокачественных новообразованиях. Известно, что факторы, обеспечивающие противоопухолевый иммунитет, фактически ни чем не отличаются от таковых при противоинфекционном иммунитете или любой воспалительной реакции. К ним относятся цитотоксические Т-лимфоциты, естественные киллеры, Т-супрессоры, макрофаги, антитела и цитокины. При онкологических заболеваниях достаточно высоки уровни содержания провоспалительных цитокинов IL-1, IL-2 и ФНО-а.
Так, IL-1, продуцируемый моноцитами и макрофагами, инициирует лихорадку, активирует нейтрофилы, синтез острофазовых белков, активизацию системы комплемента, синтеза коллагена и коллагеназ, а также активизацию других цитокинов; IL-2 вырабатывается Т-лимфоцитами и клетками астроглии, обеспечивает Т-клеточную пролиферацию и клональную амплификацию Т-лимфоцитов, усиливает продукцию свободных радикалов кислорода моноцитами и их цитотоксичность в отношении паразитов и опухолевых клеток, а также активирует экспрессию антигенов главного комплекса гистосовместимости класса II на моноцитах. Провоспалительные эффекты IL-1 осуществляет в синергизме с IL-1, IL-6, ФНО-а.
ФНО-а или кахектин синтезируется лимфоцитами, моноцитами, макрофагами, естественными киллерами и гранулоцитами. Основными проявлениями его биологической активности является избирательная цитотоксичность опухолевых трансформированных клеток, угнетение синтеза ключевого фермента липогенеза липопротеинкиназы, активирует гранулоциты, служит фактором деструкции тканей, но в тоже время активирует пролиферацию фибробластов и депозицию коллагена. Приоритетность изменений провоспалительных цитокинов и особенно ФНО-а при злокачественных новообразованиях вполне оправдана.
Как видно из представленных данных, при злокачественных новообразованиях резко увеличивается содержание сывороточных иммуноглобулинов классов IgM, IgG, IgE, но не IgA. Известно, что состояние иммунной системы человека, проживающего на Севере, отличается низким содержанием в крови Т-лимфоцитов, IgA на фоне повышенных концентраций IgM, IgG, IgE, ЦИК. Дефицит содержания IgA (менее 1г/л) занимает первое ранговое место и регистрируется у 23-35% обследуемых в зависимости от характера обследуемых контингентов людей.
Особенно часто дефицит IgA регистрируется при хронических воспалительных процессах различной локализации, которые обычно предшествуют формированию злокачественных новообразований. Реактивное увеличение содержания IgE в этих ситуациях абсолютно оправдано тем, что реагины являются, по существу, также как и IgA местными антителами и в условиях дефицита последних играют компенсаторную роль. Есть указания на то, что низкий уровень секреторного IgA может допустить проникновение аллергена через слизистые оболочки к плазматическим клеткам, продуцирующим IgE, которые находятся преимущественно в лимфоидных тканях слизистых. Выраженный гуморальный иммунный ответ в этой ситуации можно трактовать по-разному. В процессе роста и распада опухоли антителообразование может быть на антигены опухоли и на продукты её распада, а также на канцероген. В антигенном отношении все опухоли делятся на две большие группы: опухоли, индуцированные одним канцерогеном, имеют разный антигенный состав; опухоли, вызванные одним и тем же вирусом, в антигенном отношении идентичны.
Разработка системы комплексной оценки иммунного реагирования организма человека
При решении сформулированных задач нами была разработана модель интегральной оценки иммунного статуса организма человека, методы и алгоритмы распознавания иммунодефицитных состояний. Полученные результаты были использованы для практической реализации системы интегральной оценки иммунного статуса, экспериментальной апробации предложенных методик исследования, проверки сформулированных теоретических положений диссертации. Результаты проведенного моделирования были положены в основу системы поддержки принятия решений в диагностике иммунодефицитных состояний пациентов, что дает возможность обеспечить объективность интерпретации результатов иммунологического обследования.
Разработанная нами система обеспечивает автоматизацию следующих процессов: - процесс сбора сведений о пациенте; - процесс занесения и хранения результатов иммунологического обследования пациентов в базе данных; статистическую обработку результатов иммунологических обследований пациентов, имеющих различные заболевания; - графическую визуализацию функционального состояния подсистем иммунитета и иммунного статуса пациента, которая бы облегчала врачу последующий их анализ; - количественную оценку функционального состояния подсистем иммунитета и иммунного статуса пациента; - сохранение результатов исследований в карте каждого пациента. Ядром системы является информационная база данных. Для разработки базы данных, содержащих сведения о результатах иммунологических обследований пациентов, использовалась реляционная система управления базами данных Access 2003, обеспечивающая легкий доступ к результатам через средства Microsoft Office. Для обработки значений, содержащихся в базе данных разрабатываемой системы, было создано приложение базы данных в объектно-ориентированной среде визуального проектирования Windows-приложений Borland Delphi 7. Информационное обеспечение системы включает математическое описание модели интегральной оценки иммунного реагирования организма человека. Разработанная нами система имеет интуитивно понятный интерфейс, который предоставляет пользователю возможность осуществить быстрый ввод информации и оценить полноту проведения обследований пациента.
Панель инструментов разработанной системы содержит следующие элементы: - новая карта; - удалить карту; - отменить изменения; - печать; - поиск карты пациенты. Модуль «Новая карта» предназначен для создания новой регистрационной карты и ввода с клавиатуры сведений о пациенте: паспортные данные, пол, возраст, основной и сопутствующий диагнозы. При выполнении настоящего исследования мы посчитали важным добавить сведения о стаже проживания пациента на Севере. Принимая во внимание тот факт, что иммунологическая реактивность человека на Севере отличается наличием довольно высокой фоновой активности со стороны ряда иммунологических параметров. По нашему мнению, учет этого обстоятельства позволит врачу наиболее полно выполнять оценку иммунного статуса пациентов.
Операции «Удалить карту», «Отменить изменения» предназначены для редактирования внесенных в систему значений состояния иммунного статуса пациента. При повторных иммунологических обследованиях для облегчения работы врача предусмотрен автоматический поиск регистрационной карты пациента по его идентификатору и оперативный просмотр результатов предыдущих исследований путем введения в командную строку фамилии обследуемого.
При выполнении операции «Печать» происходит автоматическое формирование отчета, в который включаются сведения о конкретном пациенте, значениях иммунологических показателей, а также результаты интегральной оценки иммунного статуса. Главное окно программы (помимо панели инструментов) содержит панель закладок, включающую четыре основных модуля: - сведения о пациенте; - результаты иммунологического обследования; - статистика; - оценка иммунного статуса. Модуль «Сведения о пациенте» предназначен для просмотра сведений о пациенте и предоставляет пользователю возможность вносить дополнения и изменения в его регистрационную карту.
Модуль «Результаты иммунологического обследования» позволяет внести результаты анализа крови на содержание иммунологических показателей с указанием даты проведения исследования. В случае отсутствия в результатах иммунологического обследования некоторого показателя, система на основании регрессионных уравнений (см. приложение) автоматически рассчитывает значения отсутствующих показателей. Модуль «Статистика» обеспечивает статистическую обработку значений иммунологических показателей для пациентов, имеющих различные заболевания. Принимая во внимание, что значения показателей иммунного статуса подчиняются нормальному закону распределения, исчерпывающей для них является оценка с использованием показателей описательной статистики, которые предстают обобщающими количественными характеристиками и позволяют обнаружить общие свойства совокупности.
К важнейшим описательным статистическим показателям в настоящем исследовании были отнесены математическое ожидание (ja), обобщающее полученные данные и характеризующее их с помощью типичного значения, стандартное отклонение (о) как мера изменчивости значений признака, а также стандартная ошибка среднего (т) как мера точности выборочного математического ожидания. Кроме того, предлагаемая к использованию система способна автоматически определять границы 95%-го доверительного интервала по интересующему врача иммунологическому параметру, позволяющему рассмотреть количественные сдвиги в значениях иммунологических показателей по отношению к норме.
Модуль «Оценка иммунного статуса» содержит результаты количественной оценки иммунного статуса пациента и его отдельных подсистем. Результаты такой оценки были интерпретированы графически с помощью полипараметрических лепестковых диаграмм, позволяющих сравнивать функциональный уровень иммунного статуса отдельно выбранного пациента с нормативными показателями, характерными для аналогичной нозологической группы заболеваний.
![Роль эндогенной интоксикации в нарушении гомеостаза организма человека при хронических дерматозах [Электронный ресурс]](/i/i/4437/209768.png "Роль эндогенной интоксикации в нарушении гомеостаза организма человека при хронических дерматозах [Электронный ресурс] Анненкова Анна Борисовна")
