<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">mimmun</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Медицинская иммунология</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Medical Immunology (Russia)</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1563-0625</issn><issn pub-type="epub">2313-741X</issn><publisher><publisher-name>SPb RAACI</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.15789/1563-0625-2017-3-275-284</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">mimmun-1261</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ORIGINAL ARTICLES</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>МНОГОФАКТОРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИММУННОГО СТАТУСА В ВЫЯВЛЕНИИ ВТОРИЧНЫХ ИММУНОДЕФИЦИТНЫХ СОСТОЯНИЙ И АЛЛЕРГИИ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>MULTIVARIATE MODELLING OF THE IMMUNE STATUS IN DETECTION OF SECONDARY IMMUNODEFICIENCY AND THE ALLERGY</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Кузьмина</surname><given-names>Е. Г.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Kuzmina</surname><given-names>E. G.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>к.б.н., заведующая лабораторией клинической иммунологии</p></bio><bio xml:lang="en"><p>PhD (Biology), Head, Laboratory of Clinical Immunology</p></bio><email xlink:type="simple">kuzmina_e_g@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Зацаренко</surname><given-names>С. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Zatsarenko</surname><given-names>S. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>научный сотрудник, лаборатория клинической иммунологии,</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Research Associate, Laboratory of Clinical Immunology</p></bio><email xlink:type="simple">kuzmina_e_g@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Медицинский радиологический научный центр им. А.Ф. Цыба – филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский радиологический центр» Министерства здравоохранения РФ, г. Обнинск</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>A. Tsyb Medical Radiological Research Centre – Branch of the National Research Radiological Centre, Obninsk</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2017</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>04</day><month>07</month><year>2017</year></pub-date><volume>19</volume><issue>3</issue><fpage>275</fpage><lpage>284</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Кузьмина Е.Г., Зацаренко С.В., 2017</copyright-statement><copyright-year>2017</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Кузьмина Е.Г., Зацаренко С.В.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Kuzmina E.G., Zatsarenko S.V.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.mimmun.ru/mimmun/article/view/1261">https://www.mimmun.ru/mimmun/article/view/1261</self-uri><abstract><p>Выполнено исследование состояния иммунитета практически здоровых людей, пациентов со вторичными иммунодефицитными состояниями и аллергическими заболеваниями. Для редукции большого числа характеристик иммунитета (23 показателя) к меньшему ряду обобщающих факторов использован многофакторный анализ (метод главных компонент). Этот метод последовательно выявляет главные компоненты – независимые функциональные комплексы взаимодействующих факторов, с характеристикой силы их взаимосвязи. Главные компоненты отражают связи между отдельными показателями и располагаются по величине их вклада в общий объем информации. Метод применен для структурирования иммунологических показателей и возможности выявления особенностей (различий) состояния иммунитета больных со вторичными иммунодефицитными состояниями и аллергическими заболеваниями. В применении к состоянию иммунитета метод главных компонент создает более отчетливый образ функционального состояния иммунной системы, выделяя основные типы реагирующих иммунокомпетентных клеток, их комбинации и взаимодействия. В общем статусе иммунитета здоровых людей (доноров крови) наибольшая роль принадлежит Т-клеточному компартменту (первая и вторая главные компоненты). Следующие по значимости компоненты отражают состояние гуморального иммунитета. Далее следуют показатели, характеризующие реакции врожденного иммунитета (натуральные, естественные, киллерные клетки, система фагоцитирующих клеток). Математическое моделирование выявляет иерархию реакций врожденного и приобретенного иммунитета, которая согласуется с уже установленными закономерностями функционирования иммунитета. Выявлены различия величин индивидуальных показателей главных компонент доноров крови (норма), пациентов со вторичными иммунодефицитными состояниями и аллергическими заболеваниями, построенных по первой, второй и четвертой главным компонентам. Они группируют и отображают состояние 40% общего объема (дисперсии) иммунологической информации, взятой в анализ, в наибольшей степени отражая количество и функциональное состояние субпопуляций Т-клеток и в меньшей степени уровень В-клеток. При вторичных иммунодефицитах большая часть распределения индивидуальных значений главных компонент расположена в зоне отрицательных величин, а при аллергических заболеваниях – в зоне положительных значений, показатели нормы занимают промежуточное положение. Аналогично распределение главной компоненты, отражающей состояние иммунорегуляторного индекса. Величина главной компоненты, отражающей состояние активации Т-клеток, превышала норму, как при вторичных иммунодефицитах, так и при аллергиях. Многофакторный математический анализ состояния иммунитета демонстрирует эффективность в дифференциальной диагностике вторичных иммунодефицитных состояний и аллергии. </p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Immune status of healthy people, patients with secondary immunodeficiency and allergic diseases is assessed. To reduce the number of characteristics of immunity (23 indicators) to a number of the generalizing factors the multivariate analysis is used (principal component method). This method consistently reveals the principal components – independent functional complexes of interacting factors, with the characteristic of force of their interrelation. The principal components reflect communications between separate indicators and are located in size of their contribution to the total amount of information. The method is applied to structuring immunological indicators and a possibility of detection of features (distinctions) of the immune status of patients with secondary immunodeficiency and allergic diseases. The method of principal components when it is applied to the assessment of immune status creates welldefined pattern of a functional condition of the immune system, accentuating main types of the reacting immunocompetent cells, their combinations and interaction. In the general immune status of healthy people (blood donors) the T cell compartment (the first and second the principal components) plays the major role. The second in importance components reflect the humoral immunity status. The indicators describing the response of the innate immunity (natural killer cells, the system phagocytic cells), follow them. Mathematical modeling reveals hierarchy of responses of innate and adaptive immunity, which is in agreement with established mechanisms of immune response. Differences of individual indicators of principal components of donors blood (norm), the patients with secondary immunodeficiency and allergic diseases built in the first, second and fourth to the principal components are detected. They group and display the status of 40% of the total amount (dispersion) of immunological information taken in the analysis accentuating quantity and a functionality of T cells subpopulations and to a lesser extent – the level of B cells. In case of secondary immunodeficiency the major part of distribution of values principal individual components is in a zone of negative values, and in case of allergic diseases – in a zone of positive values, indicators of the norm are in the intermediate position. Distribution of the principal component, reflecting immunoregulatory index is similar. The principal component value describing the activation of T cells, exceeded the norm, in case of secondary immunodeficiency, and in case of allergies. Multivariate mathematical analysis of immune status demonstrates its usefulness for differential diagnosis of secondary immunodeficiency and an allergic diseases.</p><p> </p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>иммунитет</kwd><kwd>вторичные иммунодефицитные состояния</kwd><kwd>аллергические заболевания</kwd><kwd>многофакторный анализ</kwd><kwd>метод главных компонент</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>immunity</kwd><kwd>secondary immunodeficiency</kwd><kwd>allergic disease</kwd><kwd>multivariate analysis</kwd><kwd>principal component method</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гланц. С. Медико-биологическая статистика / Пер. с англ. Ю.А. Данилова. М.: Практика, 1998. 459 с. [Glantz S. Medicobiological statistics (English Transl. Yu.A. Danilov)]. Moscow: Practice, 1998. 459 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Гланц. С. Медико-биологическая статистика / Пер. с англ. Ю.А. Данилова. М.: Практика, 1998. 459 с. [Glantz S. Medicobiological statistics (English Transl. Yu.A. Danilov)]. Moscow: Practice, 1998. 459 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дубровская Л.И., Князев Г.Б. Компьютерная обработка естественно-научных данных методами многомерной прикладной статистики. Томск: ТМЛ-Пресс, 2011. 120 с. [Dubrovskaya L.I., Knyazev G.B. Computer processing naturally scientific data by methods of multidimensional applied statistics]. Tomsk: TMLPress 2011. 120 р.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Дубровская Л.И., Князев Г.Б. Компьютерная обработка естественно-научных данных методами многомерной прикладной статистики. Томск: ТМЛ-Пресс, 2011. 120 с. [Dubrovskaya L.I., Knyazev G.B. Computer processing naturally scientific data by methods of multidimensional applied statistics]. Tomsk: TMLPress 2011. 120 р.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. М.: МедиаСфера, 2006. 312 с. [Rebrova O. Yu. Statistical analysis of medical data]. Moscow: MediaSfera, 2006. 312 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. М.: МедиаСфера, 2006. 312 с. [Rebrova O. Yu. Statistical analysis of medical data]. Moscow: MediaSfera, 2006. 312 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сарап П.В., Винник Ю.С., Останин А.А. Использование факторного анализа для оценки показателей иммунного статуса больных с хирургической патологией // Современные наукоемкие технологии, 2009. № 3. С. 84-85. [Sarap P.V., Vinnik Yu.S., Ostanin A.A. Use of the factorial analysis for an assessment of indicators of the immune status of patients with surgical pathology. Sovremennye naukoemkie tekhnologii = Modern High Technologies, 2009, no. 3, pp. 84-85. (In Russ.)]</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Сарап П.В., Винник Ю.С., Останин А.А. Использование факторного анализа для оценки показателей иммунного статуса больных с хирургической патологией // Современные наукоемкие технологии, 2009. № 3. С. 84-85. [Sarap P.V., Vinnik Yu.S., Ostanin A.A. Use of the factorial analysis for an assessment of indicators of the immune status of patients with surgical pathology. Sovremennye naukoemkie tekhnologii = Modern High Technologies, 2009, no. 3, pp. 84-85. (In Russ.)]</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Халафян А.А. Учебник STATISTICA 6 Статистический анализ данных. М.: Бином, 2007. 503 c. [Khalafyan A.A. Textbook STATISTICA 6 Statistical analysis of data]. Moscow: Binom, 2007. 503 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Халафян А.А. Учебник STATISTICA 6 Статистический анализ данных. М.: Бином, 2007. 503 c. [Khalafyan A.A. Textbook STATISTICA 6 Statistical analysis of data]. Moscow: Binom, 2007. 503 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Чепелева М.В. Факторный анализ в оценке состояния клеточного иммунитета у пациентов с гнойно-воспалительными заболеваниями длинных трубчатых костей и крупных суставов // Клиническая лабораторная диагностика, 2013. № 11. С. 41-45. [Chepeleva M.V. The factorial analysis in evaluation of cell immunity of patients with pyo-inflammatory diseases of long bones and large joints. Klinicheskaya laboratornaya diagnostika = Russian Clinical Laboratory Diagnostics, 2013, no. 11, pp. 41-45. (In Russ.)]</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Чепелева М.В. Факторный анализ в оценке состояния клеточного иммунитета у пациентов с гнойно-воспалительными заболеваниями длинных трубчатых костей и крупных суставов // Клиническая лабораторная диагностика, 2013. № 11. С. 41-45. [Chepeleva M.V. The factorial analysis in evaluation of cell immunity of patients with pyo-inflammatory diseases of long bones and large joints. Klinicheskaya laboratornaya diagnostika = Russian Clinical Laboratory Diagnostics, 2013, no. 11, pp. 41-45. (In Russ.)]</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ярилин А.А. Иммунология. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2010. 752 с. [Yarilin A.A. Immunology]. Moscow: GEOTAR-Media, 2010. 752 р</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ярилин А.А. Иммунология. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2010. 752 с. [Yarilin A.A. Immunology]. Moscow: GEOTAR-Media, 2010. 752 р</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
