Прогноз артериальной гипертензии у детей

Показатель гармоничности – это мера близости значения фенотипического индекса к ближайшей гармонической константе. Под фенотипическим индексом понимается арифметическое отношение значений двух коррелирующих количественных фенотипических признаков.

К настоящему времени разработаны несколько подходов к вычислению рядов гармонических констант, в связи с этим существуют соответствующие модели для измерения показателей гармоничности, иными словами – модели анализа биологической гармоничности. Известные нам модели анализа гармоничности основаны на инвариантах золотой пропорции. Они различаются уравнениями, решения которых генерируют ряды гармонических и дисгармонических констант.

При различных основаниях степенных функций модели сходны тем, что ряды образуются путем чередования целых и дробных значений показателя степени n (теоретически - от - до + бесконечности). Причем, если n целое (...-2, -1, 0, 1, 2...), то генерируется ряд гармонических констант, при “полуцелых” значениях n (...-1.5, -0.5, 0.5, 1.5...) (то есть при степени n-0.5) генерируется ряд дисгармонических констант. Кратко опишем три модели анализа биологической гармоничности (табл.1).

Таблица 1.

Формулы расчета и некоторые гармонические константы в разных моделях биологической гармоничности.

1. Классический подход (известный со времен Пифагора), при котором ряд гармонических констант представляет собой 0.618...(золотое сечение) в степени n, где n = 1, 2, 3.., а ряд дисгармонических констант - это 0.618... в степени n-0.5 (см., напр.).
2. Э.М.Сороко, опираясь на открытый им закон структурной гармонии систем и на основе информационной функции, вывел уравнения, решения которых приводят к построению рядов гармонических ("аттракторы притяжения") и дисгармонических ("аттракторы отталкивания") инвариантов.
3. В.Н.Ростовцев построил “модель для оценок фенотипической гармоничности”. Она основана одновременно на учете двух подходов к анализу гармоничности – классического инварианта золотой пропорции (числа Фидия = 0.618…) и основания натурального логарифма (числа Непера е = 2.718...).

Решения уравнений конкретной модели генерируют различные ряды гармонических и дисгармонических констант. Все приведенные модели предназначены для количественных оценок гармоничности отношений фенотипических признаков, иными словами для оценок гармоничности индексов, которые являются арифметическими отношениями в паре коррелирующих количественных признаков.

Все ряды имеют одну общую гармоническую константу – 0.618… - золотое сечение. Остальные члены рядов различаются, поэтому показатели гармоничности можно вычислять относительно разных гармонических рядов.

Способ измерения показателей гармоничности заключается в следующем.

На первом этапе из совокупности изучаемых признаков необходимо отобрать высококоррелирующие пары и вычислить арифметические отношения в них, то есть вычислить индексы. Затем значение каждого индекса сравнивается со значением ближайшей гармонической константы избранного ряда, при этом гармоническая константа принимается за единицу, а значение индекса за долю единицы.

Тем самым вычисляется значение показателя гармоничности данного индекса, который является мерой близости индекса к одной из гармонических констант. В зависимости от выбранного гармонического ряда (выбранной модели анализа гармоничности) будут различаться и вычисленные для определенного индекса показатели гармоничности.

Фактически показатели гармоничности несут информацию о степени близости отношений количественных признаков к гармоническим константам, которые в свою очередь характеризуют оптимальные структурные или функциональные соотношения элементов или параметров внутри системы.

Прикладное значение показателей гармоничности заключается в возможности выявления на их основе фенотипических и генетических маркеров устойчивости и предрасположенности к различным многофакторным заболеваниям, а также маркеров риска. Маркеры, выявленные на основе показателей гармоничности, получили название гармонических маркеров.

Нами была проанализирована эффективность применения различных гармонических рядов с целью выявления гармонических маркеров устойчивости и предрасположенности к артериальной гипертензии (АГ) и бронхиальной астме. Наиболее эффективным для решения этой задачи оказалось применение модели фенотипической гармоничности.

С целью практического применения показателей гармоничности в конституциональном прогнозе для распространенных многофакторных заболеваний нами были выявлены гармонические маркеры риска артериальной гипертензии у детей и разработан практический метод оценки индивидуального фенотипического риска АГ для основных частных конституций предрасположенности к АГ. Маркеры выявлялись на основе показателей гармоничности, вычисленных относительно гармонического ряда В.Н.Ростовцева, то есть с помощью модели для оценки фенотипической гармоничности.

Необходимой основой для применения разработанного нами метода оценки индивидуального фенотипического риска является выяснение структуры генетической предрасположенности к многофакторному заболеванию, то есть наличие четко очерченного спектра частных конституций относительно изучаемого заболевания. Для артериальной гипертензии в результате исследований Л.М.Беляевой и соавт. выявлено три фенотипических класса (фенокласса) предрасположенности у детей (три вида частных конституций относительно АГ).

Гармонические маркеры мы выявляли отдельно для мальчиков и девочек и отдельно для каждого фенокласса, то есть среди множества гармонических маркеров мы выявляли маркеры, характерные именно для определенного фенокласса, поэтому такие маркеры получили название внутриклассовых гармонических маркеров. Каждый такой маркер вносит свой вклад в общий риск, а это означает, что индивидуальный фенотипический риск является функцией, зависящей от совокупности внутриклассовых гармонических маркеров.

Нам удалось определить индивидуальный фенотипический риск у 1382 предрасположенных к артериальной гипертензии детей в возрасте от5 до 15 лет и отследить динамику самочувствия 208 человек на протяжении двух лет. В результате оказалось (табл.2), что более трети пациентов из группы низкого риска (менее 35%) отметили улучшение самочувствия, а у остальных лиц с низким индивидуальным риском состояние не изменилось.

Причем ни у одного из пациентов в группе с низким индивидуальным риском состояние не ухудшилось. В то же время, более половины пациентов с высоким риском (более 65%) не отметили изменение общего состояния, а у пятой части – состояние ухудшилось. Улучшение отметила только четверть пациентов с высоким индивидуальным фенотипическим риском (на фоне профилактических мероприятий).

Таблица 2

Динамика состояния предрасположенных к АГ пациентов на протяжении двух лет в группах с низким и высоким индивидуальным фенотипическим риском (ИФР)

 
Полученные результаты позволяют сделать вывод, что метод оценки индивидуального риска достаточно эффективен для более глубокой дифференциации пациентов по степени риска внутри одного предрасполагающего к артериальной гипертензии фенотипического класса (частной конституции).

Разработка аналогичных практических методов оценки индивидуального риска относительно других многофакторных заболеваний является актуальной задачей для современной профилактической медицины. Определение индивидуального фенотипического риска позволит своевременно (на донозологической стадии) выявлять контингент предрасположенных лиц с реальным риском и проводить профилактические мероприятия прицельно для конкретных групп риска.