Preview

Медицинская иммунология

Расширенный поиск

МНОГОФАКТОРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИММУННОГО СТАТУСА В ВЫЯВЛЕНИИ ВТОРИЧНЫХ ИММУНОДЕФИЦИТНЫХ СОСТОЯНИЙ И АЛЛЕРГИИ

https://doi.org/10.15789/1563-0625-2017-3-275-284

Полный текст:

Аннотация

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. 

Об авторах

Е. Г. Кузьмина
Медицинский радиологический научный центр им. А.Ф. Цыба – филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский радиологический центр» Министерства здравоохранения РФ, г. Обнинск
Россия
к.б.н., заведующая лабораторией клинической иммунологии


С. В. Зацаренко
Медицинский радиологический научный центр им. А.Ф. Цыба – филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский радиологический центр» Министерства здравоохранения РФ, г. Обнинск
Россия
научный сотрудник, лаборатория клинической иммунологии,


Список литературы

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.)]

5. 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.

6. 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.)]

7. Ярилин А.А. Иммунология. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2010. 752 с. [Yarilin A.A. Immunology]. Moscow: GEOTAR-Media, 2010. 752 р


Для цитирования:


Кузьмина Е.Г., Зацаренко С.В. МНОГОФАКТОРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИММУННОГО СТАТУСА В ВЫЯВЛЕНИИ ВТОРИЧНЫХ ИММУНОДЕФИЦИТНЫХ СОСТОЯНИЙ И АЛЛЕРГИИ. Медицинская иммунология. 2017;19(3):275-284. https://doi.org/10.15789/1563-0625-2017-3-275-284

For citation:


Kuzmina E.G., Zatsarenko S.V. MULTIVARIATE MODELLING OF THE IMMUNE STATUS IN DETECTION OF SECONDARY IMMUNODEFICIENCY AND THE ALLERGY. Medical Immunology (Russia). 2017;19(3):275-284. (In Russ.) https://doi.org/10.15789/1563-0625-2017-3-275-284

Просмотров: 181


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1563-0625 (Print)
ISSN 2313-741X (Online)