Содержание к диссертации
Введение
1. Адаптация и проблема адаптометрии 22
1.1. Общие закономерности адаптации 22
1.2. Адаптогенные факторы 26
1.3. Патология с точки зрения теории адаптации 27
1.4. Методы адаптометрии 30
2. Эффект группового стресса 40
2.1. Выявление эффекта 40
2.2. Суть эффекта 46
2.3. Примеры, подтверждающие существование эффекта 48
2.3.1. Сравнительный анализ корреляций между показателями липидного обмена у рожениц и новорожденных детей 48
2.3.2. Анализ корреляций между показателями активности ферментов при различной степени адаптационного напряжения 51
2.3.3. Сравнительный анализ скоррелированности показателей ферментного статуса у младших школьников с различным уровнем тренированности 53
2.3.4. Примеры из литературы, подтверждающие существование эффекта 54
3. Теоретическое объяснение эффекта группового стресса 59
3.1. Моно и полифакториальные теории лимитирования 59
3.2. Эволюция - сукцессия - адаптация. Правомерность использования модели «факторы-ресурсы» и использование принципа Холдейна для описания адаптации 62
3.3. Принцип Либиха и полифакториальность. Адаптация для либиховской системы факторов 64
3.4. Адаптация для синергичной системы факторов 68
3.5. Моделирование результата адаптации с помощью моделей отбора для факторов различных типов . 72
3.6. Учет заболеваний в рамках модели «факторы-ресурсы» 85
3.6.1. Два способа учета «легких» заболеваний в рамках модели факторы-ресурсы 85
3.6.2. «Тяжелые» заболевания и модель «факторы-ресурсы» 88
3.7. Связь между числом значимых факторов и степенью скоррелированности параметров 92
3.8. Альтернативные гипотезы объяснения эффекта 99
3.8.1. Кибернетическое объяснение 99
3.8.2. Рост адаптационного напряжения приближает организмы к 100 границе "области жизни"
4. Метод корреляционной адаптометрни, его модификации, модели адаптационного сдвига, отсутствие достоверной связи с кластеризацией
4.1. Суть метода корреляционной адаптометрни 104
4.2. Математические модели сдвига параметров в результате увеличения адаптационной нагрузки 109
4.2.1. Критерии согласования моделей с эмпирическими данными . 109
4.2.2. Модель независимых управляющих параметров 111
4.2.3. Модель существенно одномерных сдвигов 113
4.2.4. Однофакторная модель 116
4.2.5. Анализ применимости различных моделей адаптационного сдвига в практических исследованиях 119
4.3. Механизм повышения корреляций: отсутствие достоверной связи с кластеризацией 123
4.3.1. Обзор используемых методов и алгоритмов кластер-анализа . 123
4.3.2. Результаты анализа экспериментальных данных 130
4.4. Определение точек максимальной интеграции подсистем, обеспечивающих физическую работоспособность при нагрузочных тестах 144
4.4.1. Интеграция функциональных систем организма 144
4.4.2. Определение точек максимальной интеграции подсистем, обеспечивающих физическую работоспособность при нагрузочных тестах 145
5. Применение метода корреляционной адаптометрии к анализу медико-биологических данных 161
5.1. Исследование адаптационного напряжения в экстремальных условиях Крайнего Севера 161
5.1.1. Сравнительный анализ корреляций между показателями липидного обмена эритроцитарных мембран в раннем постнатальном периоде 162
5.1.2. Выявление критических возрастных периодов у детей жителей Таймыра и Эвенкии. Оценка влияния витаминизации на снижение антропоэкологического напряжения 163
5.1.3. Анализ степени скоррелированности показателей секреции желудочного сока у детей населения Крайнего Севера 171
5.1.4. Сравнительный анализ скоррелированности физиологических показателей, влияющих на функциональное состояние желудка коренных народностей и пришлого населения Крайнего Севера 173
5.1.5. Сравнительный анализ корреляций между физиологическими показателями кардиореспираторной системы 177
5.2. Корреляционная адаптометрия и патологические процессы разной тяжести 182
5.2.1. Сравнительный анализ адаптационного напряжения у жителей Крайнего Севера и средней полосы Сибири, здоровых и часто болеющих ОРЗ 182
5.2.2. Сравнительный анализ скоррелированности физиологических показателей на разных стадиях заболеваний бронхолегочной системы 184
5.2.3. Сравнительный анализ корреляций между физиологическими показателями у жителей Заполярья и г. Красноярска, страдающих различными формами хронического обструктивного бронхита 187
5.3. Применение корреляционной адаптометрии к анализу послеоперационной реабилитации онкологических больных 191
5.3.1. Сравнительный анализ послеоперационной реабилитации онкологических больных при различной локализации опухоли. Выявление критических дней послеоперационного периода 192
5.3.2. Анализ скоррелированности физиологических показателей в группах онкологических больных с летальным исходом послеоперационной реабилитации 195
5.3.3. Сравнительный анализ групп онкологических больных с витальным и летальным исходом операции 196
5.4. Оценка функциональных резервов по результатам анализа данных нагрузочных проб 204
5.4.1. Сравнительный анализ корреляций между физиологическими параметрами функциональных систем здоровых лиц на этапах нагрузочных проб и при восстановлении 204
5.4.2. Сравнительный анализ корреляций между физиологическими параметрами функциональных систем у лиц с различной степенью тренированности на этапах нагрузочных проб и при восстановлении 213
5.4.3. Метод корреляционной адаптометрии в оценке эффективности проведенного лечения. Взаимосвязь показателей реофтальмограммы при гипотермическом воздействии 215
5.4.4. Оценка степени напряжения компенсаторно-приспособительных механизмов кардиореспираторной системы при адаптации к гипоксии - гиперкапнии 218
6. Немедицинские приложения метода корреляционной адаптометрии 222
Заключение 227
Литература 233
Приложение 270
- Сравнительный анализ корреляций между показателями липидного обмена у рожениц и новорожденных детей
- Принцип Либиха и полифакториальность. Адаптация для либиховской системы факторов
- Анализ применимости различных моделей адаптационного сдвига в практических исследованиях
- Сравнительный анализ скоррелированности физиологических показателей, влияющих на функциональное состояние желудка коренных народностей и пришлого населения Крайнего Севера
Введение к работе
Актуальность проблемы. Здоровье населения представляет собой интегральный показатель качества окружающей среды и систем жизнеобеспечения. Состояние здоровья и болезни людей рассматриваются как индикатор экологического риска территории /352/. Поиск критериев, быстро и адекватно оценивающих состояние здоровья людей, - задача первостепенной важности. Вместе с тем, по общему признанию, проблема критериев оценки здоровья популяций или групп людей еще далека от разрешения /5,6,76,97,98,125,270,296/. Общественное здоровье называют даже «мифом», так как оно не может быть измерено /125/.
Решение этой проблемы особенно актуально в современных условиях, когда жители нашей страны испытывают на себе последствия социально- экономических изменений, экологического кризиса, войн, катастроф. Не теряет значимости эта проблема и в связи с освоением территорий с неадекватными условиями. Остро стоит вопрос об уровне здоровья населения при оценке эффективности деятельности Вооруженных Сил (сохранение работоспособности личного состава в условиях воздействия неблагоприятных антропогенных и природных факторов) /149,174/.
С точки зрения оценки систем жизнедеятельности, человек рассматривается как объект, подвергающийся внешнему воздействию, среда -как источник влияния на его организм различных факторов (источник адаптационной нагрузки), организм - как подвижная саморегулирующаяся система, способная перестраиваться на уровень функционирования, адекватный новым условиям среды, испытывающая состояние адаптационного напряжения. С точки зрения физиологии адаптация - процесс поддержания такого функционального состояния гомеостатических систем и организма в целом, которое обеспечивает его сохранение, развитие, работоспособность, максимальную продолжительность жизни в неадекватных условиях среды /73,98/.
Разная степень напряжения физиологических функций в ответ на внешнее воздействие, лежащая в границах физиологической нормы, предшествует развитию в организме патологических состояний. Где граница этого перехода в патологию сказать пока невозможно. «Ничейная зона», лежащая между здоровьем и болезнью, нормой и патологией, и по сей день служит поводом для острых дискуссий. Для установления порогов вредного действия факторов (порогов безопасности) необходимо применять интегральные показатели, направленные на всестороннее изучение реакций организма на различных структурно-функциональнных уровнях.
На сегодня практически единственным надежным признаком предболезни является ее переход в клинически очерченную форму. Но этот признак непригоден для практического использования. Патологические изменения в организме наступают медленно, порой неуловимо даже при плановой диспансеризации. Медицина получает в качестве пациентов людей, которые не смогли адаптироваться к условиям среды. Она решает задачи восстановления здоровья и не может быть звеном обратной связи в системе «человек-среда»: слишком велико запаздывание сигнала неблагополучия - он подается не до, а после выхода системы из строя.
Используемые критерии здоровья населения, такие, как заболеваемость, рождаемость, смертность слишком инертны и характеризуют лишь последствия неблагополучия, и, следовательно, не могут использоваться для оперативного управления организацией систем жизнедеятельности.
Адаптация является сущностью здоровья и болезни, физиологического и патологического в жизнедеятельности организма /48/. Призывы различать адаптационные и предпатологические сдвиги сегодня бесплодны, так как не существует надежных методов для этого, поскольку так называемые патологические нарушения - это в значительной степени именно приспособительные изменения.
Вопрос об оценке здоровья здоровых людей сводится к вопросу об оценке степени адаптационного напряжения организма на индивидуальном уровне и групп людей на популяционном уровне. Невозможно «управлять здоровьем» без наличия его критерия, без возможности сравнительной оценки «более здоровых» и «менее здоровых». Если «более здоровый» - это более адаптированный человек (популяция), то необходимо иметь метод сравнения популяций по степени адаптированности к условиям среды. Именно анализ популяционно-экологических аспектов адаптации ведет к пониманию здоровья через состояние адаптационного напряжения и адаптированности.
Разработка методов оценки здоровья по степени адаптированности к условиям окружающей среды связана с трудностями, обусловленными прежде всего отсутствием в медицине и биологии общепринятой теории адаптации. Несмотря на универсальное использование, понятие «адаптация» до сих пор не имеет общепринятого определения. Существующие подходы к созданию теории адаптации не имеют сколь-нибудь формализованного описания, базируются, в основном, на физиологическом уровне понятий. Существующие модели адаптации, использующие, как правило, методы оценки конкретных физиологических функций представляют собой разрозненное множество.
Для создания унифицированного метода необходимо, во-первых, определить какие показатели позволяют судить об адаптационных возможностях организма, во-вторых, найти способ обработки этих показателей для получения количественной оценки адаптационных возможностей и состояния адаптационного напряжения и построения модели адаптационного процесса. Математические критерии и методы математической обработки данных разработаны в основном для отдельных видов адаптационной нагрузки и для конкретных физиологических систем, крайне мало информации о математическом моделировании неспецифических реакций на изменение условий существования. В то же время имеется хорошо разработанный математический аппарат теории эволюции и математической экологии, который фактически не применяется для анализа физиологических данных, получаемых путем проведения выборочных исследований /300/. Основные закономерности адаптационного процесса удается выявить на уровне статистических показателей. В /27,35,59,65,105,136,164,171,285,304,305/ показано, что наиболее чувствительны к изменению адаптационного напряжения не значения самих показателей, а степень их взаимосвязи.
Таким образом, проблема популяционной оценки состояния здоровья не может быть решена без решения проблемы измерения степени адаптированности популяций. В настоящее время комплексных критериев адаптационного напряжения популяций нет /49,124,199,200/. Необходимо рассматривать общие механизмы адаптации, отвлекаясь от специфики каждого конкретного адаптогенного фактора /140/. Специфика лишь меняет соотношение и выраженность этих механизмов. Задача - формирование интегральных характеристик, позволяющих по данным тестовых испытаний оценить физиологические резервы организма.
Актуальна проблема распознавания патологических состояний на ранних стадиях. Своевременная информация об адаптационных перестройках, которые могут повлечь за собой срыв адаптации (болезнь) необходима для проведения эффективных профилактических мероприятий /2,24,202,150/.
Таким образом, актуальна задача создания количественного индикатора, отражающего меру напряженности адаптивных процессов. Несмотря на применение самых современных способов измерения физических, химических свойств биологических объектов, найти такой параметр для оценки здоровья не удавалось. Идет поиск комплексных интегрированных показателей состояния здоровья, позволяющих ранжированно сравнивать состояние здоровья отдельных коллективов /225,235,241/.
Цель и задачи исследования. Целью работы явилась разработка, теоретическое обоснование и апробация метода сравнительного анализа популяций и групп людей по степени адаптационного напряжения (корреляционная адаптометрия).
В связи с этим поставлены следующие задачи:
Выявление и доказательство эффекта группового стресса, заключающегося в том, что в ходе процесса адаптации степень скоррелированности между физиологическими показателями выше, чем в адаптированном состоянии
Теоретическое объяснение эффекта группового стресса и выявление границ его существования.
Развитие системы моделей взаимодействия организма со средой «факторы-ресурсы» с учетом различной организации систем факторов.
Построение метода корреляционной адаптометрии для сравнительной оценки адаптационного напряжения популяций или групп людей.
Построение простейшей модели адаптационного сдвига параметров, не противоречащей имеющимся данным.
Отработка метода корреляционной адаптометрии на конкретных медико-биологических задачах: исследование адаптационного напряжения в экстремальных условиях; исследование патологических процессов разной тяжести.
Количественная оценка степени интеграции функциональных систем, резервных возможностей организма при действии дозированных нагрузок. Выявление точек максимальной интеграции подсистем при нагрузочных тестах.
Научная новизна:
Выделен как эффект рост скоррелированности физиологических параметров при увеличении адаптационной нагрузки на популяцию и группу людей, названный эффектом группового стресса.
Проведен сравнительный анализ процессов микроэволюции, сукцессии, адаптации и на основании их параллелелизма построены теоретические основы моделирования адаптационных процессов с помощью моделей «факторы-ресурсы».
Построена система моделей «факторы-ресурсы» для различных способов организации систем факторов.
Показано, что эффект группового стресса является адаптационным аналогом (гомологом) проявлений эколого-эволюционного принципа полифакториальности.
Разработан метод сравнения популяций (групп людей) по степени адаптированности, названный корреляционной адаптометрией
В результате изучения кластерной структуры данных исследован и описан возможный механизм повышения корреляций.
С помощью метода корреляционной адаптометрии исследован процесс адаптации к воздействию либиховской и синергичной систем факторов.
Предложена последовательность усложняющихся моделей и показано, что непротиворечивой является модель однофакторного сдвига параметров в результате увеличения адаптационной нагрузки.
Предложен способ количественного исследования интеграции подсистем функциональных систем при выполнении нагрузочных тестов.
10. Рассмотрено влияние заболеваний на структуру факторов и на скоррелированность физиологических параметров. Полученным результатам дано теоретическое объяснение с помощью модификации модели факторы-ресурсы, предложены способы использования результатов в медицинской диагностике и в немедицинских областях.
На защиту выносятся:
Выявление эффекта группового стресса, состоящего в повышении скоррелированности физиологических параметров при росте адаптационной нагрузки.
Теоретическое объяснение эффекта группового стресса при помощи эколого-эволюционного закона о моно- и полифакториальности: адаптация ведет от монофакториальнности, т.е. лимитирования одним фактором или небольшим их числом, к полифакториальности - к выравниванию большого числа факторов.
Система математических моделей «факторы-ресурсы» для различных способов организации систем факторов и моделирование на их основе процесса адаптации.
Метод корреляционной адаптометрии для оценки адаптационного напряжения, в основе которого лежит сравнение популяций (групп) по числу действующих факторов.
Модель однофакторного сдвига параметров в результате увеличения адаптационной нагрузки.
Факт отсутствия кластеризации данных при усилении адаптационной нагрузки: увеличение корреляций происходит не за счет образования кластеров, а за счет увеличения эффекта монолимитирования.
Результаты применения метода корреляционной адаптометрии к конкретным медико-биологическим проблемам.
Практическая значимость. Метод корреляционной адаптометрии позволяет сравнивать популяции или группы, находящиеся в различных условиях существования или производить анализ одной популяции или группы людей при изменении этих условий. С его помощью можно выявлять критические (пороговые) ситуации, которые могут привести к срывам, а значит, улавливать «пороги безопасности» при изменении внешних факторов.
Возможно производить сравнение не только популяций здоровых людей, но и групп людей, находящихся на разных стадиях патологического процесса. Применение метода корреляционной адаптометрии к оценке эффективности лечения различными лекарственными препаратами, к прогнозированию уже в период срочной адаптации сравнительного уровня заболеваемости в период долгосрочной адаптации может быть рекомендовано к широкому использованию в практических исследованиях.
Эффект группового стресса носит универсальный характер и имеет общенаучное значение, поэтому построенный на его основе метод корреляционной адаптометрии может быть применен и уже начал применяться не только в медицине и физиологии, но также в биологии, психологии, растениеводстве, животноводстве, лесоводстве.
Результаты исследований использованы в комплексе клинико-диагностических мероприятий в лечебных учреждениях г.Красноярска, г.Норильска, Институте медицинских проблем севера СО РАМН, Краевом онкологическом центре, Краевом гарнизонном госпитале. Кроме того, они использованы при профилактических осмотрах для оценки состояния здоровья в Сибирском государственном технологическом университете (г.Красноярск), Университете дружбы народов (г.Москва), при оценке степени тренированности сборной Красноярского края по лыжным гонкам. Метод корреляционной адаптометрии используется для исследования сельскохозяйственных животных на кафедре хирургии и патанатомии Красноярского государственного аграрного университета.
Апробация работы и публикации: Основные результаты работы докладывались на Всесоюзной конференции «Бионика и биомедкибернетика» (Ленинград, 1986); Всесоюзной конференции «Актуальные вопросы развития здоровья и профилактики заболеваний в детском возрасте в условиях Сибири, Крайнего Севера и Дальнего Востока» (Красноярск, 1987); Всесоюзном симпозиуме «Особенности липидного обмена в условиях Сибири и Дальнего Востока с учетом бытовых и пищевых факторов» (Чита, 1987); Всесоюзной школе-семинаре «Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования» (Ростов-на-Дону, 1987); 2-й Всесоюзной школе-семинаре «Экология развития» (Юрмала, 1988); Всесоюзном семинаре «Информатика и медицинские данные» при Всесоюзном обществе информатики и вычислительной техники (Москва, 1990); Всесоюзной школе «Молекулярно-клеточные механизмы гомеостаза и проблемы математического моделирования» (Шушенское, 1990); Семинарах теор. отдела Института экспериментальной и клинической медицины СО РАМН (Новосибирск, 1991, 1998); Всесоюзном симпозиуме «Эколого-физиологические проблемы адаптации» (Красноярск, 1991); 1-ой Региональной научно-практической конференции «Человек и среда» (Красноярск, 1992); Международном конгрессе «Окружающая среда для нас и будущих поколений: экология и бизнес в новых условиях» (Красноярск, 1993); Красноярской городской конференции «Проблемы информатизации города» (Красноярск, 1995); VI, VII, VIII, IX Всероссийских симпозиумах «Гомеостаз и окружающая среда» (Красноярск, 1995, 1996, 1997, 1998); Межрегиональной конференции «Проблемы информатизации региона» (Красноярск, 1996); IV Международной конференции «Математика, компьютер, образование» (Москва-Пущино, 1997); Первом Всероссийском семинаре «Моделирование неравновесных систем» (Красноярск, 1998); IV Всероссийской конференции с международным участием «Новое в экологии и безопасности жизнедеятельности» (Санкт-Петербург, 1999); Первом Всесибирском конгрессе женщин-математиков (Красноярск, 2000).
Результаты работы использованы при подготовке диссертаций докторов медицинских наук В.Т.Манчука, Р.А.Белоусовой, Г.Н.Светличной.
Под руководством автора подготовлены и защищены 3 кандидатские диссертации:
Мансуров А.С. "Адаптация человека к воздействию синергичной системы факторов (послеоперационная реабилитация онкологических больных", 1995г.);
Покидышева Л.И. "Оценка степени интеграции функциональных систем при нагрузочных тестах", 1996г.);
Чеусова Е.П. "Корреляционные сдвиги при адаптации: моделирование и кластер-анализ", 1997г.).
По материалам диссертации опубликована 61 работа.
Структура и объем работы. Диссертационная работа изложена на 275 страницах машинописного текста и состоит из введения, 6 глав, заключения, выводов и списка литературы (371 источник, в т.ч. 123 - на иностранных языках), содержит 11 таблиц, иллюстрирована 65 рисунками.
Содержание работы. В первой главе проводится обзор основных результатов по рассматриваемой тематике, описаны общие закономерности адаптации. Особое внимание уделяется общезащитной, неспецифической реакции организма на изменение условий существования. Для понимания направления изменений {здоровье => адаптация => патология или адаптация => здоровье) необходимо иметь данные об уровне функционирования систем, о физиологических резервах регуляторных механизмов и о степени напряжения регуляторных систем. Степень адаптационного напряжения характеризует «цену адаптации» организма к условиям окружающей среды. Переход от здоровья к болезни представляет собой процесс постепенного повышения этой цены. Здоровье населения представляет собой интегральный показатель качества окружающей среды и систем жизнеобеспечения, оно является функцией многих переменных. Решение проблем его оценки немыслимо без системных исследований с привлечением методов математического моделирования. Приводятся встречающиеся в литературе подходы и методы количественной оценки влияния различных антропогенных факторов окружающей среды на человека и животных. Показано, что идет поиск универсальных показателей ранних неблагоприятных последствий экстремальных воздействий. Показателей, изменение которых не зависит от вида, пути, времени воздействия тех или иных факторов. Наличие противоположных мнений по этому вопросу подчеркивает его нерешенность и актуальность.
Отмечается важность создания комплексных критериев адаптационного напряжения, необходимость создания новых средств осуществления мониторинга человеческих популяций. Существует большое разнообразие подходов к оценке адаптированности к условиям окружающей среды. Большей частью в предлагаемых математических методах используются значения отдельных физиологических показателей, моделируется реакция организма на конкретный вид воздействия. Вместе с тем, многие авторы пишут о необходимости создания критерия по совокупности показателей, изменение
16 которого не зависит от вида, пути, времени воздействия тех или иных факторов.
Вторая глава посвящена описанию эффекта, названного нами эффектом группового стресса.
Более десяти лет назад был обнаружен поразивший нас эффект, проявляющийся в группах и популяциях, находящихся в тяжелых условиях существования.
Применение корреляционного анализа при сравнительном изучении липидного обмена у новорожденных в средних широтах Сибири и на Крайнем Севере (у пришлого населения) позволило выявить следующий эффект, названный нами «эффект группового стресса»: при ухудшении условий существования, их резкой смене, т.е. в ответ на адаптационную нагрузку, в популяциях и группах возрастают корреляции между физиологическими параметрами, одновременно растет и их разброс (дисперсии). В адаптированном же состоянии корреляции ниже и дисперсии меньше. В названии эффекта отражается неспецифический (стресс) и групповой характер этой реакции.
Этот эффект был подтвержден на обширном экспериментальном материале, для разных физиологических параметров (показатели липидного обмена, внешнего дыхания, активности ферментов, транспортной функции крови и т.д.).
На протяжении длительного времени большой группой исследователей устанавливались границы этого эффекта. Во-первых, была показана его универсальность - он имеет место не только для человека или млекопитающих (проводились лабораторные эксперименты на мышах), но даже и для растений. Во-вторых, были установлены и границы применимости: эффект нарушается тогда, когда основное влияние в процессе адаптации оказывают факторы, взаимно усиливающие друг друга (так называемые синергичные системы факторов).
Приводятся собственные примеры и примеры из литературы, подтверждающие существование эффекта.
В третьей главе представлено теоретическое объяснение эффекта группового стресса. Объяснение найденному эффекту дается с помощью эколого-эволюционного принципа полифакториальности: отбор и сукцессия ведут от моно- к полифакториальности, от управления небольшим числом факторов к равнозначности многих факторов. Для доказательства этого утверждения используется идея о лимитирующих факторах (принцип Либиха) и представления о ресурсе или ресурсах особи.
Ресурсы могут распределяться на нейтрализацию воздействия вредных факторов или усиление воздействия полезных. Польза или вред оцениваются, согласно принципу оптимальности Холдейна, по влиянию на коэффициент размножения. В ситуации, когда есть лимитирующий фактор, выгодно (т.е. ведет к увеличению коэффициента размножения) такое перераспределение ресурсов, при котором они отвлекаются от борьбы с действием малозначимых вредных факторов или от усиления малозначимых полезных свойств и направляются на компенсацию лимитирующего фактора. В результате значимость разных факторов выравнивается. Полученное утверждение использует микроэволюционный принцип оптимальности Холдейна и потому верно для процессов с характерными временем, на протяжении которого произойдет смена нескольких поколений.
Было сделано предположение, что намного более быстрые процессы адаптации тоже ведут к полифакториальности: адаптация сдвигает фенотипы в том же направлении, что и микроэволюция, только на меньшую величину. Описан простейший класс моделей адаптации, иллюстрирующих это утверждение. Адаптация идет в том же направлении, что и отбор, только за эволюционно незначительное время. Приводятся также формализованные варианты таких рассуждений.
Чем выше величина корреляций, тем меньше существенных факторов. В предельном случае, когда модуль всех коэффициентов корреляции стремится к
1, все определяется одним фактором, все параметры являются линейными функциями одной величины.
Полифакториальность тесно связана с принципом лимитирования -принципом Либиха. Противоречия между ними нет, напротив, если в произвольных (случайных) условиях обычно имеет место лимитирование небольшим числом факторов (монофакториальность), то отбор и сукцессионные перестройки приводят к снижению относительной значимости лимитирующих факторов - к полифакториальности.
Адаптация ведет к аналогичным изменениям. При этом монофакториальности (лимитированию) соответствуют высокие корреляции, а в процессе адаптации они понижаются. Однако не всегда коэффициент размножения определяется факторами, в наибольшей степени отстающими от оптимума. Нередко встречаются случаи синергичного действия факторов, их взаимного усиления. Внутри группы взаимно усиливающих факторов принцип Либиха не выполняется, так как эффекты взаимного усиления приводят в общем случае к значимости всех факторов. Мы называем группы взаимно усиливающих факторов синергичными. Адаптация к чисто синергичной группе факторов приводит к такому распределению ресурсов, при котором часть факторов максимально нейтрализована, а на борьбу с большинством оставшихся ресурсы практически не затрачиваются.
Степень скоррелированности физиологических показателей изменяется и при наличии заболеваний: корреляции увеличиваются при наличии легких стадий заболевания и падают при усилении тяжести патологического процесса. Показано как модель факторы-ресурсы может быть применена для описания этого явления. Рассмотрены способы учета тяжести заболевания в рамках модели факторы-ресурсы.
Во всех рассмотренных моделях человек представляется как самонастраивающаяся система с некоторым функционалом оптимизации, преобразующая вход (факторы) в выход (показатели) с функцией преобразования, меняющейся так, чтобы доставить максимум функционалу оптимизации.
Приведен пример модели, описывающей динамику перераспределения ресурса, и показано как увеличение числа значимых факторов приводит к уменьшению скоррелированности физиологических параметров.
В четвертой главе описан метод корреляционной адаптометрии и его модификации.
Сравнение популяций по числу действующих факторов может служить средством для изучения адаптированности. Основанный на этом подход к изучению адаптирующихся популяций и его практическое применение к диспансеризации человеческих популяций названы нами корреляционной адаптометрией.
Степень скоррелированности физиологических параметров можно оценить с помощью веса корреляционного графа, рассчитываемого как сумма весов его ребер (сумма соответствующих коэффициентов корреляции):
ГУ г а где Гу - коэффициент корреляции между /-м иу'-м параметрами.
Можно также использовать функциональные параметры спектра корреляционной матрицы. Наиболее согласованно с качественно-физиологической картиной ведут себя показатели /2= І Л2; /з = М/Як; fe-ti^JAt) ,
7=1 /=2 где - Л\> Яг> .. .> Ль> Лк+і= .. .=0 собственные числа корреляционной матрицы.
Построена последовательность усложняющихся моделей сдвига параметров при адаптации. Анализ применимости моделей в практических исследованиях показал, что: гипотеза о независимости в первом приближении адаптационного сдвига от значений параметров противоречит имеющимся эмпирическим данным; простейшей не противоречащей данным является модель однофакторного сдвига параметров при усилении адаптационной нагрузки. Выполнена автоматическая классификация имеющихся данных, проведена проверка кластерного решения. Полученные результаты дают основание утверждать, что во всех рассмотренных случаях увеличение корреляций при усилении адаптационной нагрузки происходит не путем кластеризации, а за счет выделения некоторого числа факторов, определяющих в пространстве состояний направления преимущественного растяжения облака данных; гипотеза о том, что повышение корреляций не связано с кластеризацией (кластеры могли бы соответствовать различным типам реакции на адаптационную нагрузку), не противоречит экспериментальным данным.
Предложен способ количественного измерения уровня интеграции подсистем, который может служить способом для выделения точек максимальной интеграции функциональных систем при выполнении нагрузочных тестов. Данный способ может быть полезен при выявлении наиболее значимой из подсистем, входящих в единую интегрированную систему при внешнем воздействии и интеграции этих подсистем.
В пятой главе приведены примеры применения метода корреляционной адаптометрии к анализу медико-биологических данных.
С помощью этого метода проведено исследование адаптационного напряжения в экстремальных условиях Крайнего Севера, при патологических процессах разной тяжести.
Метод использован также для анализа послеоперационной реабилитации онкологических больных, с его помощью выявлены критические (с точки зрения летальности исхода) дни.
На примере исследования влияния физической нагрузки на показатели кардиореспираторнои системы показана возможность применения метода корреляционной адаптометрии для оценки физиологических резервов организма по результатам анализа данных нагрузочных проб.
Приведен пример использования метода в оценке эффективности проведенного лечения.
В шестой главе описаны немедицинские приложения метода корреляционной адаптометрии.
Эффект увеличения корреляций между физиологическими параметрами при адаптационной нагрузке впервые получен для человеческих популяций. Однако, наличие общего эколого-эволюционного объяснения приводит к выводу о его общебиологической значимости.
В заключении представлены основные результаты работы и выводы.
Сравнительный анализ корреляций между показателями липидного обмена у рожениц и новорожденных детей
До сегодняшнего дня нет единого мнения о совместимости адаптационного и патологического процессов. Часто процесс адаптации рассматривается как переходный, конечным результатом которого является формирование определенного функционального состояния: адаптация -дизадаптация /107,288/.
По Г.М.Данишевскому /74/, понятие «дизадаптация» означает процесс адаптации, протекающий с признаками серьезной дисгармонии важных морфофункциональных свойств. Дизадаптированность является результатом того, что плата за адаптацию к экстремальным условиям вышла за пределы физиологических возможностей организма /2,106/.
Американский эколог J.May /308/ определяет болезнь как несоответствие организма и среды, или плохую приспособленность. Некоторые исследователи разделяют три состояния: 1) физиологическое; 2) патологическое; 3) адаптации /98,255/. Рассматриваются и два различных типа адаптационных реакций: 1) положительная адаптация - совокупность реакций организма, позволяющих сохранить гомеостазис при предъявлении экстремальных воздействий и расширить диапазон комфортабельности и 2) патологическая адаптация -сохранение гомеостазиса путем крайней мобилизации ресурсов организма, что приводит к истощению регуляторных систем /52,92,186,203,278/. Эти авторы отводят адаптации какое-то определенное место - либо область физиологического состояния, либо переход между физиологическим и патологическим состоянием. В медицине теория адаптации положена в основу концепции индикации развития патологии по предшествующему неспецифическому отклонению в функционировании систем организма. С точки зрения клинициста, выделяются три состояния (по стадиям процесса адаптации): 1) премобидное состояние (неудовлетворительная адаптация); 2) донозологическое состояние (Напряжение адаптационных механизмов); 3) патологическое состояние (срыв адаптации) /21,22,107/. Диагностика премобидных и донозолонических состояний сложна и является важной проблемой в медицине /7,9,11,19,23,117,/. В ряде работ учение об адаптации сводится в основном к ссылкам на теорию стресса /245,264/.Если невозможно избегание неблагоприятных условий и фактор неспецифичен, то включается стресс-реакция. Неспецифическая стресс-реакция (общий адаптационный синдром) изучена в работах Г.Селье и его последователей /52,107,193,194,228/. Например, E.Bajusz /254/ считает, что понятие адаптация является ключевой позицией, обладающей большой познавательной силой не только для физиологов, но и для патологов. Чтобы выжить, у организма нет другого способа, кроме адаптации к тем факторам, которые ограничивают их жизнь или даже угрожают существованию. И.В.Давыдовский /73/ настаивал на том, что все реакции организма (в том числе и болезнь) являются приспособительными. А.П.Авцын с соавт. /3/ считает, что понятия «физиологическое» и «патологическое» взаимосвязаны. Они рассматривают дизадаптацию как переходное состояние между здоровьем и болезнью, или как саму болезнь в скрытой форме. Таким образом, можно выделить две переходные области, требующие своих методов диагностики: состояние адаптационного напряжения (донозологическое: здоровье - патология) и состояние перехода патологии в нозологию (неудовлетворительная адаптация, премобидное состояние). Можно говорить и о последнем переходном состоянии - между болезнью и смертью, которое тоже требует своих критериев оценки. Это состояние также является одним из проявлений процессов адаптации /243/. Материалы наших исследований подтверждают это мнение. Кроме того, при переходе из патологии в нозологию патологический признак может выступать как фактор внешней (по отношению к функциональной системе) среды. Создано множество систем, позволяющих автоматизировать процесс диагностики патологических состояний. Такие системы помогают выявлять скрытые формы заболеваний и выработке схемы лечения. Для этого используются либо экспертные оценки, либо результаты статистической обработки данных, либо методы математического моделирования /19,107/. Оценкой степени тяжести заболеваний много занимался Г.И.Марчук /138/.Он описал методы построения обобщенных клинических и лабораторных показателей оценки тяжести заболевания, которые могут быть использованы для анализа динамики многих заболеваний. На основе экспертных оценок создавались независимые наборы параметров. Затем проводилась сложная процедура калибровки. Из симптомов выбирались те, которые примерно линейно зависят от степени тяжести заболевания. Из них составляется линейная комбинация, которую назвали клиническим индексом, отражающим тяжесть состояния индивидуального больного. Подобные методы изложены в книге И.Б.Погожева с соавт. /148/. Обращается внимание на выяснение условий и допущений, при которых возможно построение обобщенного показателя из определенного класса вещественных функций. Обобщенный показатель состояния процесса восстановления при заболевании ищется путем решения задачи оптимизации. В /329/ приведен пример применения факторного анализа при диагностике состояний у больных осложненным инфарктом миокарда. Строятся модели и обобщенные показатели для различных заболеваний (бронхиальная астма, гепатит...) Все описанные методы требуют тщательного отбора клинических и лабораторных данных, часто очень сложного их получения, привлечения дополнительных методов для определения информативности исходных показателей и сложной калибровки. Первые попытки установить различные степени здоровья и болезни были предприняты еще Авиценной. Как отмечает Н.А.Агаджанян в /5/, «современный мир - это огромная лаборатория для изучения взаимосвязей человека с окружающей его природной средой и социальными условиями». Наиболее распространенные способы экологического мониторинга -выявление природных и антропогенных факторов надпороговой интенсивности и анализ состояния здоровья населения /5,13,100/. Использованию здоровья человека (популяций, групп людей) в качестве индикатора состояния окружающей среды посвящены многочисленные исследования и разработки. Используются в основном показатели заболеваемости, инвалидности, смертности, рождаемости /89,95,130,167,196,210,214,299,301,352/. К сожалению, эти показатели откликаются на изменения окружающей среды и могут зафиксировать последствия экологического неблагополучия часто тогда, когда действие повреждающего фактора уже прошло. Следовательно, они не могут быть использованы для оперативного управления экологической ситуацией /125,335,343,363/. Социально-гигиенические методы оценки и прогнозирования состояния здоровья /196,251,352/ представляют собой попытки построить количественные зависимости состояния здоровья и комплекса факторов окружающей среды. С их помощью строят прогнозы уровня здоровья последующих поколений, проводят разбиение по группам в зависимости от значения выделяемых критериев. Подобные методы требуют длительного наблюдения и очень больших выборок обследуемых людей.
Принцип Либиха и полифакториальность. Адаптация для либиховской системы факторов
При сравнительном анализе динамики становления липидного обмена у новорожденных детей, родившихся в средних широтах Сибири и у пришлого населения Крайнего Севера, можно отметить общие тенденции: 7. Уменьшение количества или степени выраженности корреляционных связей к 7-10 суткам жизни. 8. Наиболее выражены связи между липидами, несущими в основном одинаковую (энергетическую или пластическую) функцию. 9. Малозначительные различия наблюдаются среди фракций фосфолипидов. Наряду с общими тенденциями становления липидного обмена у новорожденных детей в различных экологических условиях наблюдаются существенные различия: 10.У новорожденных детей пришлого населения Крайнего Севера содержание липидов в крови и степень скоррелированности показателей липидного обмена выше, чем у новорожденных детей населения средних широт Сибири (рис. 2.3.). 11. Связь между липидами, несущими в основном различные функции, у новорожденных детей населения Крайнего Севера наблюдается в 1-6 сутки жизни, а у детей населения средних широт Сибири - только а 7-10 сутки, да и то не во все сезоны года. 12.Четко прослеживается различие в структуре и степени выраженности скоррелированности показателей липидного обмена по сезонам года у новорожденных детей населения Крайнего Севера, у новорожденных детей населения средних широт Сибири такого сильного различия не наблюдается.
Одной из важнейших предпосылок для поддержания высокой активности энергетического обмена у детей на Севере является адаптационная перестройка липидного обмена. Об этом свидетельствует то, что у новорожденных детей пришлого населения Крайнего Севера наблюдаются более высокие показатели обмена всех классов липидов. Изучение степени скоррелированности в системе липидного обмена у новорожденных детей показывает, что адаптационные реакции проявляются не только и не столько в количественных показателях и особенностях их динамики в первые сутки жизни, но в большей степени в особенностях корреляционных взаимосвязей в системе липидного обмена.
Таким образом, сравнительное изучение корреляционных взаимосвязей в системе липидного обмена у новорожденных детей жителей средних широт Сибири и пришлого населения крайнего Севера позволяет сделать основной вывод: более высокие концентрации липидов в крови у новорожденных детей пришлого населения Крайнего Севера сочетаются с более высоким уровнем корреляционных взаимосвязей между показателями липидного обмена. 2.2. Суть эффекта
Применение корреляционного анализа при сравнительном изучении липидного обмена у новорожденных в средних широтах Сибири и на Крайнем Севере (у пришлого населения) позволило выявить следующий эффект, названный нами «эффект группового стресса»: при ухудшении условий существования или их резкой смене, т.е. в ответ на адаптационную нагрузку, в популяциях и группах возрастают корреляции между физиологическими параметрами, одновременно растет их разброс (дисперсии). В адаптированном же состоянии корреляции ниже и дисперсии меньше. В названии эффекта отражается неспецифический (стресс) и групповой характер этой реакции.
В ходе процесса адаптации к экстремальным условиям Крайнего Севера степень скоррелированности между физиологическими параметрами выше, чем в адаптированном состоянии. Этот эффект был подтвержден в серии наших работ [9,17,24,30,31 и др.] на обширном экспериментальном материале Т.о., эффект группового стресса состоит в том, что чем выше адаптационное напряжение, тем выше скоррелированность физиологических показателей. На протяжении длительного времени большой группой исследователей устанавливались границы этого эффекта. Во-первых, была показана его универсальность - он имеет место не только для человека или млекопитающих (проводились лабораторные эксперименты на крысах), но даже и для растений. Так в [49] эффект описан на примере влияния промышленных выбросов тепловых станций на фенольный состав сосновой хвои, а в [16] с помощью метода корреляционной адаптометрии оценивается мера перестройки популяции травянистых растений в лесных сообществах разной степени нарушенности. Во-вторых, были установлены и границы применимости: эффект нарушается тогда, когда основное влияние в процессе адаптации оказывают факторы, взаимно усиливающие друг друга (так называемые синергичные системы факторов). Существование эффекта повышения корреляций между физиологическими параметрами при увеличении адаптационной нагрузки подтверждают литературные данные [1, 2,18, 20, 23, 25, 34, 36]. Корреляции между физиологическими параметрами в ходе процесса адаптации выше, чем в адаптированном состоянии. Этот эффект наблюдается на большом и разнообразном материале (показатели липидного обмена, внешнего дыхания, активности ферментов, транспортной функции крови и т.д.), для разных физиологических параметров. По окончании цикла исследований стало ясно, что полная теория эффекта, с необходимостью включающая и описание границы его существования, захватывает много идей и концепций, а вне этого контекста изложена быть не может. Теоретическое объяснение эффекта группового стресса дано в 3 разделе данной работы.
Анализ применимости различных моделей адаптационного сдвига в практических исследованиях
Относительно функций фг представляется монотонное возрастание по каждому аргументу, обращение в нуль при нулевых аргументах, а для групп из нескольких факторов при фиксированных fy выпуклость на пересечении гиперплоскостей в пространстве с координатами гу, задаваемых уравнениями Хгн= const? с областью определения фг. Предполагается также, что Ф.-і монотонно убывающая функция. В описанной ситуации принцип Холдейна дает: максимум коэффициента размножения достигается в тех случаях, когда все фг равны между собой. При этом внутри каждой синергичной группы значимость отдельных факторов -Гу обращается в нуль. Таким образом, адаптация ведет к выравниванию между собой ранее отдаленных групп, а внутри каждой группы - к уменьшению числа действующих факторов.
Такие комбинированные системы факторов, составленные из связанных между собой по Либиху синергичных групп, дают больший простор для моделирования, чем отдельно либиховские или отдельно синергичные системы.
Для эмпирического сравнения числа действующих факторов в различных ситуациях необходимо разработать соответствующие показатели. В результате наблюдений каждому организму из экспериментальной ситуации сопоставляется m-мерный вектор параметров z. Совокупность этих параметров образует некоторое облако точек в m-мерном пространстве. Можно предположить, что различия между организмами в группе связаны с одной из следующих причин: различия в значениях действующих факторов, в устойчивости к ним, в количестве адаптационного ресурса, в различном его распределении (в разных стадиях процесса адаптации). Принимая эту гипотезу, попытаемся оценить число действующих факторов через размерность многообразия, на котором (или вблизи которого) можно расположить экспериментальные точки (количество существенных параметров). Поскольку через конечное множество точек можно провести многообразие любой размерности, следует задаться еще дополнительным ограничением на вид многообразия. Простейшее такое ограничение - линейность. Задавая точность, с которой точки должны лежать на многообразии (расстояние до него или сумму этих расстояний и т.д.) и отыскивая для данной точности линейное многообразие минимальной размерности, получим оценку числа действующих факторов. Здесь, однако, появляется дополнительный произвол, связанный с выбором точности.
Не менее интересна и важна задача сравнения различных групп организмов по числу действующих факторов. Здесь можно избавиться от произвола априорного задания точности. Останется только произвол в выборе показателя приближения к линейному многообразию. Среди таковых можно указать: максимальное расстояние, сумму расстояний, их квадратов и т.п. Одним из показателей оказывается вес корреляционного графа параметров (сумма достоверных коэффициентов корреляции между параметрами, превышающих некоторое значение), удобно также использовать спектральные характеристики корреляционной матрицы. При этом само число действующих факторов может и не оцениваться. Производится только сравнение.
Для либиховских систем факторов сравнение популяций по числу действующих факторов может служить полезным средством для изучения адаптированности. Оказывается, что корреляционные характеристики намного чувствительнее к адаптационному напряжению, чем абсолютные величины параметров организмов. Основанный на этом подход к изучению адаптации и его практическое применение к диспансеризации человеческих популяций названы корреляционной адаптометрией. Имея, таким образом, вариант эколого-эволюционного объяснения эффекта повышения уровня скоррелированности физиологических параметров при росте адаптационной нагрузки, приходим к следующим выводам. Источником объяснения эффекта повышения уровня скоррелированности физиологических параметров при увеличении адаптационной нагрузки служит эколого-эволюционный принцип полифакториальности: адаптация ведет от монофакториальности, т.е. от лимитирования одним фактором или небольшим их числом, к полифакториальности - к равнозначности большого числа факторов. Исходя из представления об адаптации как о движении к фенотипу, оптимальному с точки зрения отбора, для разных систем организации факторов (либиховские, синергичные, комбинированные) построены модели "факторы-ресурсы". Согласно такому описанию, внешняя среда представляется набором действующих факторов, способность организма к адаптации - наличием адаптационного ресурса (физиологического резерва), процесс адаптации - перераспределением ресурса с целью компенсации негативного действия факторов. Сравнение популяций по числу действующих факторов может служить средством для изучения адаптированности. Основанный на этом подход к изучению адаптирующихся популяций и его практическое применение к диспансеризации человеческих популяций названы нами корреляционной адаптометрией. В стандартном виде модель "факторы-ресурсы" предназначена для описания процесса адаптации, измерения степени адаптированности с помощью показателей степени скоррелированности физиологических показателей. Степень скоррелированности физиологических показателей изменяется и при наличии заболеваний. Покажем, как модели предыдущих разделов могут быть применены для описания этого явления. Рассмотрим случай, когда группа обследуемых людей подбирается каким-либо специальным образом, например, группа людей, здоровых на момент обследования, но в течение года часто и длительно болеющих ОРЗ. Так как факт частых заболеваний является общим для этой группы признаком, который, очевидно, связан с процессом адаптации, то необходимо ввести в модель параметр, учитывающий продолжительность и/или частоту заболеваний. Это можно сделать двумя способами. Первый способ состоит в том, что параметр, характеризующий тяжесть заболевания, рассматривается как дополнительный фактор, равный нулю для здоровых людей. Назовем его «тяжесть заболевания». Второй способ сводит заболевание к уменьшению адаптационного ресурса г. Величину этого уменьшения также можно считать показателем «тяжести заболевания». И в первом и во втором случае заболевание уменьшает количество адаптационного ресурса, расходуемого на компенсацию факторов, не имеющих отношения к заболеванию.
Сравнительный анализ скоррелированности физиологических показателей, влияющих на функциональное состояние желудка коренных народностей и пришлого населения Крайнего Севера
Попытка объяснения идет от идеологии функциональных систем П.К.Анохина. Представление о том, что реакции организма на факторы среды обеспечиваются не отдельными органами, а определенным образом организованными и сопоставленными между собой системами, получило развитие в трудах Р.Декарта, Х.Гарвея, И.М.Сеченова, И.П.Павлова, А.А.Ухтомского, Н.Винера, Л.Берталанфи, П.К.Анохина, Г.Селье и их последователей /17,158,194,222/. Узловым моментом теории функциональных систем П.К.Анохина является представление о том, что в ответ на действие окружающей среды в организме создается слаженная система элементов, развивающих необходимую для приспособления к определенному фактору среды мощность. Объединяются воедино нервные центры и исполнительные органы, принадлежащие к разным анатомо-физиологическим системам /222/. Такие системы П.К.Анохин назвал функциональными системами и показал, что поступающая в нервные центры на основе обратной связи информация о результате реакции (для нас - о достигнутом адаптационном эффекте) является главным системообразующим фактором) /17/.
При усилении адаптационного напряжения усиливаются функциональные связи между различными системами организма. Это приводит к тому, что усиливаются связи между параметрами. В результате уменьшается размерность облака точек, представляющего организмы в пространстве состояний.
Данное объяснение не удовлетворяет нас отсутствием ответа на вопрос: почему у разных организмов связи между параметрами состояния становятся одинаковыми при большом разбросе самих параметров? Ведь в объяснении идет речь об одном организме и при переносе на группу неявно предполагается, что связи между параметрами в группе организмов значительно более одинаковы, чем сами значения параметров.
Скорее, наоборот, наше объяснение отвечает на этот вопрос и обосновывает предположение об одинаковости связей. С помощью принципов эволюционной оптимальности, принципа Либиха, представлений о едином адаптационном ресурсе и моделей факторы-ресурсы мы получаем, что при увеличении адаптационного напряжения организмы становятся более одинаковыми, но не по значению параметров, а по однотипности связей между ними. Это утверждение кажется важным для теории функциональных систем. Оно имеет силу теоремы и примечательно уже хотя бы этим: в расплывчатом мире "глубоких истин", каждая из которых столь же правдоподобна, как ее отрицание, появляются однозначно установленные следствия фундаментальных принципов. Да мы рады ухватиться даже за призрак такой возможности!
Связь группового стресса с реакцией функциональных систем и степень одинаковости этих реакций для различных организмов обсуждаются в пп.4.4.1. и 5.4. на материале нагрузочных тестов, которые позволяют выявить воздействие длительного адаптационного напряжения на способность адаптироваться к кратковременной физической нагрузке.
Сходство биосистем (биосфера, экосистема, популяция, организм) усиливается в критических пограничных состояниях, на грани жизни и смерти: как правило, биосистема, попадая в экстремальные условия, становится более «жесткой», у нее уменьшается число степеней свободы. /31/. Данное направление развивается в работах сотрудников Вычислительного центра РАН (г.Москва) В.Н.Разжевайкина, В.И.Шакина, М.И.Шпитонкова /31,102,175/, первая из которых опубликована в 1995г. /175/.
Идея проста и красива. Представим себе, что в рассматриваемом пространстве физиологических параметров выделена "область жизни": если параметры организма находятся внутри области, то он может чувствовать себя более-менее нормально (по крайней мере, пока значения других, не измеряемых нами параметров не войдут в противоречие с жизнью), если же значения параметров приближаются к границе, то это плохо совместимо с продолжением жизни - граница области есть в некотором смысле граница гибели.
Процесс адаптации популяции, заполняющей некоторую область в пространстве параметров (область гомеостаза популяции), описывают с помощью марковского процесса диффузионного типа, задавая вектор направленного сноса (выход за границы области - гибель). Для переходной плотности вероятности рассматриваемого марковского процесса вводят уравнение Колмогорова-Фоккера-Планка:
Изолированность популяции для такой модели соответствует только случаю непроницаемости границ, что, по мнению самих авторов, в адаптационной интерпретации является крайне искусственным предположением. Возможность адаптации особей на физиологическом уровне может быть учтена посредством члена направленного сноса от границы области внутрь ее.
Разобран пример изменения корреляционных характеристик в системе частиц, совершающих случайные блуждания в выпуклой ограниченной области с гладкой непроницаемой границей в случае возникновения направленного сноса. В уравнении (3.52) параметры а (диффузионный параметр, характеризующий интенсивность случайных блужданий) и Ъ ( - вектор сноса, внешнее воздействие) считаются постоянными. Рассмотрена зависимость коэффициента корреляции между двумя показателями от величины Ъ. Показано, что при возрастании Ь коэффициент корреляции по абсолютной величине будет возрастать от 0 до 1. Далее авторы утверждают, что «в случае пространства более высокой размерности аналогом этой величины являются функции веса корреляционного графа» [175, с.35], т.е., применяют введенный нами показатель скоррелированности.
Если группа хорошо адаптирована, то можно себе представить, что точки, изображающие ее членов, будут более-менее равномерно распределены внутри области жизни, на достаточном расстоянии от границы. Возникновение адаптационного напряжения подталкивает группу ближе к границе гибели. Существует эффект естественного отталкивания от границы гибели - это трактуется как адаптация. В результате облако точек, изображающих группу, сплющивается и число факторов ("размерность") уменьшается.
