Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Обзор литературы 10
1.1. Слюна как диагностическая жидкость 10
1.2. Использование новейших спектрометрических технологий в медицинской диагностике, спортивной и восстановительной медицине 46
Глава II. Материалы и методы исследования 56
Глава III. Получение спектров слюны с помощью метода молекулярной спектроскопии 66
Глава IV. Определение биохимических параметров слюны с помощью метода молекулярной спектроскопии 73
Глава V. Изменение состава слюны при кратковременной высокоинтенсивной физической нагрузке 84
Глава VI. Концентрация кортизола и активность а-амилазы при кратковременной высокоинтенсивной нагрузке 97
Глава VII. Концентрация slgA при кратковременной высокоинтенсивной нагрузке 109
Глава VIII. Взаимосвязи особенностей изменения slgA, кортизола и а-амилазы в слюне спортсменов различной специализации при физической нагрузке 114
8.1. slgA и а-амилаза 114
8.2. slgA и кортизол 114
8.3. а-амилаза и кортизол 116
Заключение 119
Выводы 122
Практические рекомендации ..123
Литература 124
Приложение
- Использование новейших спектрометрических технологий в медицинской диагностике, спортивной и восстановительной медицине
- Получение спектров слюны с помощью метода молекулярной спектроскопии
- Определение биохимических параметров слюны с помощью метода молекулярной спектроскопии
- Изменение состава слюны при кратковременной высокоинтенсивной физической нагрузке
Введение к работе
Тренировочный процесс спортсменов сопряжен с постоянным стрессом как психологическим, так и физиологическим. Слюна является уникальным объектом исследования в спортивной и восстановительной медицине при использовании ее в качестве диагностической жидкости (Streckfus C.F. 2002). В слюне содержится ряд биомаркеров, отражающих воздействие стресса и физической нагрузки различной интенсивности на важнейшие регуляторные системы организма.
При воздействии стресса на организм человека происходит активация симпатического звена вегетативной нервной системы (СНС), иннервирующе-го все органы. С активацией СНС соотносится изменение активности а-амилазы в слюне (van Stegeren А. 2006). Таким образом, мониторинг активности этого фермента в слюне спортсменов при воздействии физической нагрузки представляет значительный интерес.
Наибольшее распространение получили исследования, посвященные изучению изменения концентраций глюкокортикоидов при физической нагрузке, это обусловливается тем, что гормоны коры надпочечников являются основными соединениями, обеспечивающими развитие адаптационного синдрома (Clow А. 2006, Crewther В.Т. 2009), они вызывают существенные изменения в обмене углеводов, белков и жиров (Madarame Н. 2008). Кортизол влияет на многие физиологические системы, включая иммунную функцию, регуляцию глюкозы, сосудистый тонус, костный метаболизм, мышечную сократимость. Всякое сильное воздействие, психологическое или физическое, которому подвергается организм, сопровождается изменением секреторной деятельности коры надпочечников и, соответственно, отражается на уровне кортизола. Чрезвычайно перспективной является задача разработки критериев оценки функциональных резервов организма на основе изменения концентрации кортизола в слюне при физической нагрузке.
Нарушение иммунного гомеостаза при тренировочных нагрузках может привести к перенапряжению организма, что обуславливает снижение рези-
5 стентности организма к воздействию факторов внешней и внутренней среды. Наиболее удобным и легкодоступным компонентом для изучения первичного звена иммунитета во время физических нагрузок, измеряемым в слюне, является секреторный иммуноглобулин A (slgA), который играет важную роль в формировании первой линии защиты организма (Ring С, 2005).
Среди актуальных направлений современной спортивной и восстановительной медицины следует отметить оперативный мониторинг функциональных резервов организма спортсмена с целью максимальной оптимизации учебно-тренировочной деятельности с учетом индивидуальных особенностей и повышения результативности спортсмена. В качестве метода, позволяющего определять ряд веществ, исходя из минимального объема пробы без реактивов и длительной пробоподготовки, следует отметить метод инфракрасной (ИК) Фурье-спектрометрии (Jackson М. 1998). Описание изменений концентраций биомаркеров в таком биологическом материале как слюна при физических нагрузках с использованием метода ИК Фурье-спектрометрии ранее не осуществлялось.
Разработка и использование принципиально нового подхода к оценке функциональных резервов организма на основе информации об изменении концентраций биомаркеров в слюне при физической нагрузке с использованием современных спектрометрических технологий является актуальной задачей восстановительной и спортивной медицины, решение которой позволит проводить оценку функциональных резервов организма в режиме реального времени, без участия медицинского персонала, исключит необходимость проведения анализа в лабораторных условиях. Гипотеза
Изменение состава слюны при кратковременной высокоинтенсивной физической нагрузке может быть использовано для интегральной оценки функциональных резервов организма. Определение концентраций биомаркеров с помощью молекулярной спектрометрии средней ИК области позволит минимизировать необходимый для анализа объем пробы, сократить время анализа и определять состав слюны без привлечения классических биохимических методов анализа, оценивать функциональные резервы организма спортсменов в условиях учебно-тренировочной деятельности. Цель работы
Разработка критериев оценки функциональных резервов организма на основе исследования влияния кратковременной высокоинтенсивной нагрузки на состав слюны спортсменов различной специализации. Задачи исследования
Разработка и апробация методики определения концентраций биомаркеров в слюне с помощью метода молекулярной спектрометрии средней ИК области.
Проведение нагрузочного тестирования и определение изменения уровня кортизола и а-амилазы в слюне спортсменов различной специализации при нагрузках высокой интенсивности.
Исследование динамики изменения концентрации секреторного иммуноглобулина А в слюне спортсменов до и после кратковременной нагрузки высокой интенсивности, анализ скорости восстановления компонента местного иммунитета с учетом полученных данных.
Анализ взаимосвязей особенностей изменения кортизола, а-амилазы, секреторного иммуноглобулина А в слюне спортсменов при кратковременной высокоинтенсивной физической нагрузке с целью разработки рекомендаций по оценке функциональных резервов организма спортсменов.
Объект исследования
Биологические процессы адаптации спортсмена к кратковременной высокоинтенсивной нагрузке. Предмет исследования
Биохимический профиль слюны: кортизол, а-амилаза, секреторный иммуноглобулин А при кратковременной нагрузке высокой интенсивности у спортсменов различной специализации.
7 Научная новизна
Впервые в отечественной и мировой практике проведено комплексное исследование влияния кратковременной высокоинтенсивной нагрузки на состав слюны.
Показано, что физиологический стресс, вызываемый воздействием кратковременной высокоинтенсивной нагрузки на организм спортсмена, приводит к достоверному изменению уровня кортизола, а-амилазы, секреторного иммуноглобулина А в слюне.
Выявлены индивидуальные особенности динамики изменения уровня кортизола и а-амилазы при физической нагрузке, соотносящейся со степенью подготовленности спортсмена. Доказано, что при кратковременных высокоинтенсивных физических нагрузках происходит достоверное увеличение концентраций кортизола и а-амилазы, уменьшение уровня секреторного иммуноглобулина А. Характер изменения концентрации секреторного иммуноглобулина А не соотносится со степенью подготовленности спортсменов. Установлены взаимосвязи динамики изменения уровней кортизола и а-амилазы.
Впервые в российской и мировой практике разработана методика определения основных значимых биомаркеров стресса в слюне на основе спектрометрического анализа биологических проб слюны в средней ИК области. Теоретическая значимость
Результаты исследования расширяют знания об изменении состава слюны спортсменов различной специализации при воздействии кратковременной нагрузки высокой интенсивности на организм человека. Разработанные методики определения концентраций основных, достоверно изменяющихся в ответ на стресс, соединений в слюне открывают возможности для детального изучения влияния физиологического стресса на уровень кортизола, а-амилазы, секреторного иммуноглобулина А в слюне, что важно для мониторинга утомления и восстановления в современной спортивной и восста-
8 новительной медицине вне лабораторных условий в режиме реального времени. Практическая значимость
Разработанный метод определения биохимических параметров слюны может быть использован для оценки функциональных резервов организма спортсменов и применен в спортивной и восстановительной медицине. Среди преимуществ метода можно отметить быстрое время анализа, отсутствие необходимости использования инвазивных методов забора биологического материала (венозная или капиллярная кровь), отсутствие пробоподготовки, мгновенное получение информации.
Полученные данные о взаимосвязях уровней кортизола и а-амилазы, особенностей изменения уровня секреторного иммуноглобулина А, их своевременный мониторинг позволит спортсменам и их тренерам найти оптимальные условия тренировок, что будет способствовать улучшению спортивных достижений атлетов. Используемые подходы к детектированию биологически значимых маркеров стресса в слюне могут быть применены в анализе биологических образцов непосредственно во время тренировочного процесса и на тренировочных сборах.
Методики определения биомаркеров в слюне необходимы при разработке новых подходов к оценке адаптивных возможностей организма спортсменов, процессов тренировки и восстановления, при проведении анализа воздействия нагрузок на организм и оценке его функциональных резервов.
Результаты исследования внедрены в работу кафедры физического воспитания и спорта Московского Государственного Университета имени М.В. Ломоносова и Государственного образовательного учреждения Московского среднего специального училища олимпийского резерва №2 (ГОУ МСС УОР №2) Департамента физической культуры и спорта г. Москвы, что подтверждено актами внедрения. Перспективным является также внедрение результатов настоящей работы в диагностических и
9 лечебно-профилактических медицинских учреждениях. Основные положения, выносимые на защиту
Разработанный метод, основанный на молекулярной спектроскопии средней ИК области, обладает точностью и воспроизводимостью, сравнимыми с классическими биохимическими методами анализа, и позволяет определять концентрации таких биохимических параметров слюны, как кортизол, а-амилаза, секреторный иммуноглобулин А.
При кратковременных высокоинтенсивных физических нагрузках происходит усиление работы симпатического, парасимпатического звеньев вегетативной нервной системы и гипоталамо-гипозарно-надпочечниковой системы, сопровождающееся достоверным увеличением концентрации кортизола и а-амилазы в слюне. Характер изменения уровня кортизола и а-амилазы в слюне соотносится со степенью подготовленности спортсмена. У спортсменов с более высокой степенью подготовленности концентрация кортизола и а-амилазы после нагрузки достоверно выше. Это может служить критерием оценки функциональной подготовленности.
Кратковременная нагрузка высокой интенсивности приводит к достоверному уменьшению концентрации секреторного иммуноглобулина А после нагрузки у всех испытуемых. Существует диапазон значений отношения абсолютного уровня секреторного иммуноглобулина А к уровню общего белка в слюне, являющийся определяющим в восстановлении местного иммунитета после воздействия кратковременной высокоинтенсивной нагрузки на организм спортсмена.
Результаты работы опубликованы в 10 статьях.
Использование новейших спектрометрических технологий в медицинской диагностике, спортивной и восстановительной медицине
Инфракрасная (ИК) Фурье-спектроскопия является одним из наиболее информативных и интенсивно развивающихся методов молекулярной спектроскопии с постоянно расширяющейся областью применения в физике, химии, биологии и медицине. Метод основан на изучении спектров поглощения и отражения электромагнитного излучения молекулами образцов в ИК области и является высокочувствительным, обладающим высокой воспроизводимостью физико-химическим аналитическим методом, удобным для анализа различных биологических образцов (Jackson М. 1998, Sockalingum G.D. 1998).
Методами ИК спектроскопии наиболее широко исследуются ближняя и средняя области ИК-спектра (Рис. 14). Спектроскопия ближней (Weissbrodt D. 2005, Kondepati V.R. 2007) и средней ИК областей (Burtis С.А. 1996, Peuchant Е. 2008, Maniewski R. 2004, Navratil М. 2006) широко используются в медицинской диагностике. Дальняя ИК-область (от 400 до 5 см"1) освоена несколько меньше, но исследование ИК-спектров в этой области также представляет большой интерес, так как в ней, кроме чисто вращательных спектров молекул (для газов), расположены спектры частот колебаний кристаллических решёток полупроводников, межмолекулярных колебаний, основные колебания молекул с тяжелыми атомами. В ближней ИК области (диапазон волновых чисел от 12500 до 4000 см"1) наблюдаются обертоновые переходы и комбинационные колебания; в средней ИК области (4000-400 см"1) -собственные колебания молекул, так называемые области «отпечатков пальцев». В этой области происходят поглощения соответствующие фундаментальным колебаниям (деформационные и валентные колебания). Большинство присутствующих в образце биологического материала молекул поглощают в средней ИК области. При этом спектр представляет собой суперпозицию спектров всех молекул, присутствующих в образце.
Характеристики полос поглощения, появляющиеся в спектре в результате переходов между колебательными уровнями основного электронного состояния составляющих анализируемое вещество молекул, зависят от масс ее атомов, геометрического строения, особенностей межатомных сил, распределения заряда. Поэтому ИК спектры отличаются большой индивидуальностью и позволяют по числу и положению пиков в ИК спектрах поглощения проводить высокоточный качественный анализ, а по интенсивности полос поглощения - количественный анализ без использования реактивов, разрушения и пробоподготовки исследуемого материала. Количественная связь между интенсивностью / прошедшего через вещество излучения, интенсивностью падающего излучения /о и величинами, характеризующими поглощающее вещество описывается законом Бугера — Ламберта — Бера. Интенсивность полосы поглощения в спектре прямо пропорциональна, концентрации соответствующего вещества в анализируемом образце. ИК-спектр поглощения представляет собой зависимость длины волны X (или волнового числа v = —, v = ) и ряда величин, характеризующих поглощающее ве щество: коэффициента пропускания T(v) =/(v)//o(v); коэффициента поглощения A(v) = [Io(v) — I (v)]//0(v) = 1 — T(v); оптической плотности D(v) = ln[l/71[v)] = %{v)cl, где %(v) — показатель поглощения, с— концентрация поглощающего вещества, / — толщина поглощающего слоя вещества.
Спектр сыворотки представляет собой интегральный спектр веществ, содержащихся в пробе и имеет ряд характерных полос поглощения (Рис. 15).
ИК-Фурье спектр сыворотки (4000-500 см" ). и: деформационные колебания (s = симметричные, as = ассиметричные); 8: валентые (ножничные) колебания
Каждая область поглощения связана с «семейством» биологических молекул, например, от 3020 до 3000 и от 1732 до 1720 см"1 области поглощения эфиров холестерина, от 1720 до 1600 и от 1600 до 1480 см"1 — полосы поглощения амид I и амид II (белки), 1300-900 см"1 - полосы поглощения, специфичные для сахаридов и многих других соединений (Табл. 8, Petibois С. 2000). На основе этого, разрабатываются аналитические методики по определению концентраций тех или иных метаболитов в сыворотке (Shaw R.A. 1998, Petibois С. 1999).
Получение спектров слюны с помощью метода молекулярной спектроскопии
Задачей первого этапа исследований являлась подборка оптимальных условий для получения воспроизводимых, характеристичных спектров слюны с помощью метода молекулярной спектроскопии. Качество получаемого спектрального массива данных является определяющим при построении моделей методом многомерной градуировки для определения концентраций интересующих веществ.
Первую серию спектрального анализа проводили на ИК Фурье-спектрометре Tensor 37HTS-XT (Bruker-Optics, Германия). На Рис. 21 представлены типичные спектры слюны, получаемые на спектрометре Tensor 37HTS-XT.
В таблице 9 приведены первая и вторая производные получаемых спектров после выполнения процедуры сглаживания с целью уменьшения влияние случайного шума по методу Савицкого-Голея по 5 и 25 точкам, соответственно.
Можно выделить два спектральных диапазона, в которых происходит наиболее явное изменение спектральных данных в зависимости от анализируемого образца: области 3600-2550 и 2200-800 см"1 (Табл. 9).
Вторую серию спектрального анализа тех же самых образцов слюны выполняли на ИК-Фурье спектрометре Microlab (А2 Technologies, США) в области 4000-700 см"1. Спектрометр оснащен приставкой НІШО, в которой происходит тройное отражение луча ИК излучения, проникающего на некоторую глубину в анализируемую пробу.
Получаемые спектры (Рис. 22) и их производные (Табл. 10) с помощью прибора Microlab при несущественно большем уровне шумов обладают большей воспроизводимостью, чем данные, получаемые с помощью ИК-Фурье спектрометра Tensor 37HTS-XT. Серия спектральных анализов слюны была также проведена на ИК-Фурье спектрометре ReactlRlOOO с оптоволоконными зондами: конусным и петлевым (FlexiSpec, Россия), первый из которых состоит из двух магистральных волокон, соединенных с элементом НПВО (ZnSe конус), а второй представляет собой петлю, в которой происходит многократное отражение пропускаемого излучения.
Спектральный анализ с помощью оптоволоконных зондов проводили, варьируя кривизну изгиба зонда и его длину, количество пробы. Были определены оптимальные условия получения спектров: вертикально закрепленный зонд длиной 1 м и объем пробы - 2 мкл как для конусного, так и для петлевого зонда. На характер и воспроизводимость спектров в случае последнего оказывает влияние растекаемость капли на поверхности петли: различное положение пленки образца и площадь поверхности значительно изменяют спектр.
Получаемые с помощью оптоволоконных зондов спектральные данные обладают более высоким уровнем шумов и меньшей воспроизводимостью, чем спектральный материал, получаемый ранее описанными способами (Рис. 23, Табл. 11).
При анализе образцов слюны с использованием в качестве фонового спектра дистиллированной воды слабые характеристические пики поглощения компонентов слюны на уровне общего фона шумов выделять затруднительно. Таким образом, необходима процедура высушивания образцов, получения тонких пленок проб, спектры которых обладают высокой интенсивностью, наименьшим уровнем шумов и наибольшей воспроизводимостью.
Компоненты слюны имеют высоко специфичные полосы поглощения в средней ИК области (4000-600 см"1). В спектрах слюны присутствуют несколько типичных для молекул биологических образцов полос поглощения (Рис. 24). Пики с волновыми числами в области 1636 см"1 и 1541 см"1, характерные для валентных колебаний иС=0 (амид 1) и деформационных колебаний SN-H (амид 2) связей, соответственно, обычно идентифицируются в вод-нопротеомных материалах. В области 3600-2900 см"1 наблюдаются полосы поглощения одно- и двузамещенных аминосоединений (NH2, NHR), пик около 3200 см"1 объясняется деформационными колебаниями N-H и/или О-Н связей, 3000 см"1 - ассиметричными валентными колебаниями метиловой группы (СНз), 2880 см"1 - метиленовой (СН2). В области 1450/1400 см"1 фиксируются колебания -СН2- и/или С-СНз (терминальные) групп. Поглощение при 1246 см"1 свидетельствует о валентных колебаниях связи С-О- (эфирная). Пик 1348 см"1 соответствует валентным колебаниям карбоксильной группы иСОО" (амид 3), а также в этой области возможно нахождение полос поглощения, характерных для соединений, содержащих сульфогруппы. Колебания 1075 см"1 (область 1080-1047 см"1) может свидетельствовать о присутствии гликозилированных белков и фосфорсодержащих компонентов.
Спектральный анализ образцов слюны при использовании трех различных технологий пробоподготовки биологического материала и приборного оснащения показал, что спектры слюны получаются наиболее воспроизводимыми, характеристичными, с невысоким уровнем шумов при использовании ИК-Фурье спектрометра с приставкой НПВО (Microlab). В дальнейшем ис следовании использовались спектральные данные, полученные на этом приборе, компактном и транспортабельном, обладающего преимуществом производить получение спектрального материала вне лабораторных условий, исходя из минимального количества анализируемого материала.
Определение биохимических параметров слюны с помощью метода молекулярной спектроскопии
Для получения стабильных и воспроизводимых результатов многовариантного анализа исследуемых спектров для калибровки использовали спектры 120 образцов, а для проверки 34 образцов слюны, покрывающих по концентрациям диапазон нормальных физиологических значений биохимических показателей. Для каждого образца слюны снималось по 10 спектров. В анализ были включены спектры проб, отличающиеся менее чем на ±2% от среднего. Для построения модели было использовано 120x10 спектров, для проверки 34x10. Спектры корректировали по базовой линии (алгоритм Rub-berband correction) и нормировали. Дизайн и калибровка модели предсказания осуществлялась с помощью программных пакетов OPUS 5.5 TMS (2005 Bruker Optik GmbH, Германия) и Unscrumbler (САМО, Норвегия), позволяющих автоматически обрабатывать спектры. Для расчета концентраций анализируемых веществ и построения калибровочной модели использовали метод проекций на латентные структуры (PLS, алгоритм PLS1).
Для построения калибровочных моделей использовали процедуру кросс-валидации. Из массива калибровочных спектральных данных последовательно удаляли по одному спектру, при этом остальные спектры использовали для вычисления коэффициентов регрессии, с помощью которых затем предсказывали концентрацию соответствующего вещества в удаленном из выборки спектре. Предсказанную величину концентрации сравнивали с концентрацией, вычисленной классическим биохимическим методом анализа и определяли среднеквадратичный остаток градуировки кросс-валидации (RMSECV).
Второй этап построения модели заключался в анализе новых спектров проб, не включенных в калибровку. Концентрации веществ в этих образцах предсказывали с помощью построенной на первом этапе калибровочной модели. Величина среднеквадратичного остатка проверки (RMSEP) характеризует предсказательную силу построенной модели наряду с количеством описывающих модель компонент и коэффициентом корреляции R2. Калибровочная модель для расчета уровня общего белка в слюне
В первом приближении с помощью модификации метода «скользящего окна» были определены области спектра, в которых построенные калибровочные модели будут обладать наименьшей ошибкой предсказания уровня общего белка (Рис. 25). Таковой областью спектра является диапазон 1686-1388 см"1, где ошибка предсказания общего уровня белка может быть менее 0,2 мг/мл.
Более точную характеристическую область спектра выбирали на основании графика нагрузок (Рис. 26), после чего строили калибровочные модели на узких диапазонах волновых чисел (Рис. 27).
На Рис. 28 представлена калибровочная модель, построенная для расчета уровня общего белка в слюне. Модель обладает хорошими предсказательными характеристиками, о чем свидетельствует высокое значение коэф-фициента корреляции R =0.94, низкое значение RMSECV (0,02 мг/мл), небольшое количество компонент (2). Для построения модели использовали первую производную спектров, которую нормировали (векторная нормиров Рис. 28. Калибровочная модель для определения уровня общего белка в слюне
Уровень общего белка в образцах слюны тестовой выборки, рассчитанный с помощью построенной модели, близок к концентрациям, измеренным по методу М.Бредфорд, что свидетельствует о высокой предсказательной силе модели, значение RMSEP составляет 0,04 мг/мл, R2=0.81. Набор образцов, спектры которых используются для проверки модели, имеют концентрации: 0,30-0,81 мг/мл.
Изменение состава слюны при кратковременной высокоинтенсивной физической нагрузке
В исследовании принимали участие 48 спортсменов различной специализации (лыжные гонки, борьба, хоккей с мячом, академическая гребля, скалолазание) квалификации не ниже кандидата в мастера спорта. Возраст -24,5±4,8 лет, рост - 181,7±7,3 см, вес - 79,1±6,4 кг. После получения письменной информации и заполнения анкеты о состоянии здоровья, участники дали добровольное письменное согласие на участие в эксперименте и использование полученных результатов. Проведение эксперимента было одобрено этическим комитетом ФГУ ВНИИФК. Перед каждым нагрузочным тестированием спортсмены получали допуск у врача-кардиолога.
Участники исследования подвергались нагрузочному тестированию на беговой дорожке. Начальная скорость ленты составляла 3,0 м/с, угол ее наклона - 1 градус, длительность нагрузочной ступени - 3 мин, дискретность изменения скорости движения ленты - 0,5 м/с. Перед нагрузочным тестированием испытуемые выполняли разминку на беговой дорожке в течение 5 мин при скорости ленты 3 м/с. В процессе нагрузочного тестирования измеряли показатели газообмена, частоту сердечных сокращений (ЧСС), концентрацию лактата и рассчитывали значение максимального потребления кислорода (МПК). Тест продолжался до невозможности испытуемым поддерживать заданную скорость ленты.
На основе данных газоанализа методом V-slope (Schneider D.A., 1993) определяли индивидуальный порог анаэробного обмена (АнП) и в соответствие с этим рассчитывали время работы до и после АнП. Среднее значение потребления кислорода, при котором достигался АнП составляло 49,9±9,2 мл/мин/кг. Среднее значение МПК - 58,9±10,1 мл/мин/кг. Время работы на АнП - 614±127 сек, время работы после АнП - 206±75 сек. Дыхательный коэффициент (VO2/VCO2) у группы испытуемых в среднем больше 1. Наиболее вариабельной физиологической характеристикой рассматриваемой группы спортсменов является время работы в нагрузочном тесте, значение которого составило 820±133 сек (Табл. 13).
Всех испытуемых согласно интегральным показателям работоспособности разделили на две группы, учитывая в качестве основного критерия длительность выполнения нагрузочного тестирования (Табл. 4).
Группы достоверно отличаются по весу, МПК, длительности выполнения нагрузочного тестирования, времени до достижения АнП и после АнП (р 0.05) (Табл. 14, Рис. 37, 38). В состав первой группы входят в основном спортсмены циклических видов спорта, общая численность группы — 20 человек. Спортсмены первой группы характеризуется большей длительностью выполнения нагрузочного тестирования (954±65 сек), высоким временем на АнП (717±104 сек), а также высоким значением МІЖ (65,9±9,1 мл/мин/кг).
Вторая группа спортсменов объединяет спортсменов скоростно-силовых видов спорта, всего в составе группы 28 спортсменов. Спортсмены второй группы имеют более низкие соответствующие показатели (725±70 сек, 541±84, 53,8±7,4 мл/мин/кг, соответственно).
У испытуемых производился забор венозной крови по стандартному протоколу в состоянии покоя до упражнения, сразу после его окончания и через 30 мин после финиша. Выделенная сыворотка хранилась при -20С.
Сыворотки всех спортсменов до и после физической нагрузки анализировали на содержание кортизола, гормона роста, КФК, ACT, АЛТ и других биохимических маркеров для стандартизации полученных результатов и оценки общего физического состояния спортсменов. Известно, что КФК, ACT и АЛТ обнаруживается в сыворотке при повреждении клеточных мембран, в частности мембран миоцитов скелетной мускулатуры. Активность КФК, АЛТ и ACT до и после нагрузки не выходила за пределы среднефизио-логических значений, что говорит об отсутствии повреждения мембран миоцитов и гепатоцитов. Существенных отличий между спортсменами по данным показателям во всех исследованиях не наблюдали. Значительное увеличение концентрации гормона роста в крови после выполнения нагрузочного тестирования является признаком того, что спортсмены испытали сильный физиологический стресс.
Метод и длительность сбора биологического материала, а также природа стимуляции влияют на состав слюны (Shirtcliff Е.А. 2001, Strazdins L. 2005, King S.L. 2002, Hanrahan К. 2006), поэтому в работе использовали стандартизированную систему и методику сбора пробы.
Спектральный анализ образцов слюны показывает, что кратковременная высокоинтенсивная физическая нагрузка приводит к изменению состава слюны, что можно видеть на Рис. 39. Характеристические полосы поглощения образцов, содержащих белковые компоненты, с волновыми числами 1648 и 1553 см" не только имеют сдвиг по волновому числу, но и различные соотношения площадей пиков (S): Si648 Si553 - До, Si648 : Si553 - после нагрузки, Si648 Si553 - через 30 мин после финиша. Существенные изменения в спектрах слюны наблюдаются также в области 1450-1412 см"1.
Анализ первой и второй производных полученных спектров слюны показывает характеристические спектральные диапазоны, которые наиболее явно отражают изменения состава слюны, происходящие при воздействии физической нагрузки на организм спортсмена (Табл. 15). Кластерный анализ спектральных данных, выполненный с помощью программы OPUS 5.5 TMS, достоверно разделяет спектры образцов слюны, взятых до, после нагрузки и через 30 мин после финиша.
