Диссертация (1141211), страница 17
Текст из файла (страница 17)
Сравнив116эти две матрицы, с помощью многомерного F-критерия было установлено, чтомежду группами существуют значимые различия с точки зрения анализа всехпризнаков. Кроме того, значения лямбды Уилкса (0,06419) приближается к нулю,что означает эффективное участие девяти использованных переменных вразличении групп.Для определения оптимальной комбинации переменных использоваликанонический анализ, учитывая, что первая функция (совокупность переменных)проведет наилучшую дискриминацию между всеми группами, вторая функциябудет второй наилучшей и т.д. Полученные функции оказались ортогональными,то есть их вклад в разделение совокупностей практически не перекрывался.Для визуализации дискриминации функции между группами по результатамканоническогоанализабылапостроенадиаграммарассеяниязначенийдискриминирующих групп.Root 1 vs. Root 2876543Root 2210-1-2-3-4-5-6-10-8-6-4-2Root 1024G_1:101G_2:102G_3:103Рисунок 9 - Диаграмма рассеяния значений дискриминирующих групп117На рисунке показано отсутствие перемешивания между группами,образованными новыми совокупностями и более обособленное расположениеслучаев с различной активностью.Затем в рамках дискриминантного анализа была проведена процедураклассификации, позволившая решить задачу предсказания, к какой из групп повиду активности, наиболее вероятно, будет отнесен конкретный объект.Наблюдение считается принадлежащим той группе, для которой полученнаивысший показатель классификации.Результатом проведенной классификации является матрица функцийклассификации, содержащая число образцов, корректно классифицированных надиагонали матрицы.
Оценка достоверности моделей проведена вычислениемаприорной вероятности и квадрата расстояния Махаланобиса.Таким образом, можно утверждать, что вошедшие в модель переменныеоказывают значимое влияние на факт активации.Для ответа на вопрос об особенностях активации клеток в зависимости оттого, к какой группе принадлежит конкретное наблюдение, проведен факторныйанализ, позволяющий понять организацию связей между изучаемыми признаками.Факторный анализ, выполненный методом главных компонент, позволилопределитьотносительносамостоятельное"сцепление"тесносвязанныхпризнаков (новый интегральный фактор), которое играет более существеннуюроль в становлении патологического процесса, чем отдельно взятый признак.Уже на первом этапе оказалось, что ковариата «Диагноз» структурнонеоднородна и возможность построения модели присуща лишь для групп СКВ иССД.
В каждой из этих групп выделено четыре и три значимых фактора,соответственно (рисунок 10).118Рисунок 10 – Факторный анализ главных компонент119Факторные веса приведены в таблицах 40 и 41.Таблица 40 - Факторные веса значимых переменных у больных СКВдиагноз=СКВValueEigenvaluesExtraction: Principal componentsEigenvalue% TotalCumulativeCumulativevarianceEigenvalue%11,80183022,522881,80183022,5228821,46509818,313723,26692840,8366031,34845216,855654,61538057,6922441,02748912,843615,64286970,53586Таблица 41 - Факторные веса значимых переменных у больных ССДдиагноз=ССДValueEigenvaluesExtraction: Principal componentsEigenvalue% TotalCumulativeCumulativevarianceEigenvalue%11,99135224,891901,99135224,8919021,85246023,155763,84381348,0476631,69819521,227445,54200869,27510Совокупный уровень объясненной дисперсии в каждом случае находится наприемлемо высоком уровне.Особенности каждой из групп подчеркивает специфика факторных нагрузок(таблицы 42 - 45).120Таблица 42 - Специфика факторных нагрузок (группа больных СКВ)диагноз=СКВVariableFactor LoadingsExtraction: Principal components(Marked loadings are >,700000)FactorFactorFactorFactor1234СРБ-0,2291920,799232-0,1170150,241009иХЛлл-0,0595900,5484580,156886-0,672995иХЛлн0,7243000,140432-0,172820-0,368496КАХЛлн0,679534-0,247810-0,242143-0,212925лимфоциты-0,735279-0,310977-0,238880-0,266081Т/Э-0,291215-0,315636-0,719575-0,248829моноциты0,218222-0,4529890,4121600,160829Expl.Var1,8018301,4650981,3484521,027489Prp.Totl0,2252290,1831370,1685560,128436Таблица 43 - Специфика факторных нагрузок (группа больных ССД)диагноз=ССДVariableFactor LoadingsExtraction: Principal components(Marked loadings are >,700000)FactorFactorFactor123СРБ-0,712612-0,386391-0,320071иХЛлл-0,447365-0,0573370,783836иХЛлн-0,752844-0,153614-0,512155КАХЛлн-0,1960810,779914-0,0912610,6993300,053008-0,222430Лимфоциты121диагноз=ССДVariableFactor LoadingsExtraction: Principal components(Marked loadings are >,700000)FactorFactorFactor123Т/Э-0,002299-0,4814940,747256моноциты0,426081-0,561616-0,248837Expl.Var1,9913521,8524601,698195Prp.Totl0,2489190,2315580,212274Специфика факторных нагрузок несущественно меняется и по результатамвращения при нормализации варимакса, хотя наполнение факторов происходитболее равномерно и лучше трактуется.Таблица 44 - Специфика факторных нагрузок (Varimax normalized) при СКВдиагноз=СКВVariableFactor Loadings (Varimax normalized)Extraction: Principal components(Marked loadings are >,700000)FactorFactorFactorFactor12340,254816-0,8001050,2381070,035846иХЛлл-0,146959-0,3429820,0241430,801296иХЛлн-0,818570-0,0625660,1312780,137051КАХЛлн-0,7493420,217335-0,030276-0,1322200,4348120,070039-0,7406520,150574-0,107782-0,092149-0,847610-0,1599550,0182610,6041460,259280-0,126532СРБлимфТ/Эмоноциты122диагноз=СКВVariableFactor Loadings (Varimax normalized)Extraction: Principal components(Marked loadings are >,700000)FactorFactorFactorFactor1234Expl.Var1,6291921,4418881,4140691,157719Prp.Totl0,2036490,1802360,1767590,144715Таблица 45 - Специфика факторных нагрузок (Varimax normalized) при ССДдиагноз=ССДVariableFactor Loadings (Varimax normalized)Extraction: Principal components(Marked loadings are >,700000)FactorFactorFactor123СРБ0,8529200,170758-0,054104иХЛлл0,091750-0,208141-0,875260иХЛлн0,907710-0,0317920,166512КАХЛлн0,014612-0,7789150,219360-0,1792830,339983-0,801562Expl.Var1,9349391,8644431,742626Prp.Totl0,2418670,2330550,217828Т/ЭУчитываявышеизложенное,следуетконстатировать, чтоактивациянейтрофилов характерна только для больных СКВ и ССД.
Наибольшее влияниена активацию клеток оказывают С-реактивный белок и половые гормоны(соотношение тестостерона и эстрадиола).123ЗАКЛЮЧЕНИЕАутоиммунные заболевания характеризуются продукцией аутоантител иактивацией иммунных механизмов, способствующих деструкции тканей [79].Системная красная волчанка и системная склеродермия, будучи типичнымипредставителями системных заболеваний соединительной ткани, характеризуютсявыраженным прогрессирующим течением, частой и быстрой инвалидизацией идостаточно высокой летальностью [98, 159].К настоящему времени проведено большое количество исследований,посвященных изучению механизмов развития СКВ и ССД. Доказана рольокислительного стресса в патогенезе ревматических заболеваний [112, 114, 127].Установлено, что помимо Т- и В-лимфоцитов, активное участие в развитиипатологического процесса принимают нейтрофилы.
Новым направлениемисследований при СКВ и ССД является изучение феномена функциональнойнеоднородности клеток, взаимосвязанного с характером течения заболевания [66,123, 200].В проведенном нами исследовании кислородзависимого метаболизманейтрофилов выявлено наличие их функциональной неоднородности у больныхСКВ и ССД.В настоящее временя неоспоримым является факт неоднородностинейтрофильных гранулоцитов как в морфологическом, так и в функциональнойплане [169, 116].
Установлены некоторые факторы, влияющие на нейтрофилы иопределяющие степень их метаболической активности, такие как ольфактомедин(OLFM4), CD177 [61].Так, гликопротеин ольфактомедин участвует не только в подавление ростаопухолей, но и супрессирует активацию таких протеаз как катепсин С и G,нейтрофильную эластазу, то есть замедляет апоптотические и кислородзависимыереакции в нейтрофилах.
Как было установлено, данный протеин содержитсяприблизительно только у 25% циркулирующих нейтрофилов [124].124Другоймолекулой,нейтрофилов,являетсяэкспрессиякоторойповерхностныйопределяетгликопротеинподмножествоCD177(NB1).Функциональное значение CD177 было исследовано в контексте миграциинейтрофила. Экспрессия CD177 на нейтрофилах увеличена у пациентов стяжелыми бактериальными инфекциями, в тоже время количество CD177отрицательныхнейтрофиловможетувеличиватьсяприаутоиммунныхзаболеваниях. Продолжается изучение влияния молекул адгезии на уровенькислородзависимого метаболизма нейтрофилов [67].В настоящем исследовании установлено, что у пациентов с СКВпреобладают нейтрофилы со средней функциональной активностью: 20%больныхимелинизкиепоказателифункциональнойактивностиклеток;нейтрофилы 54% пациентов обладали средним уровнем кислородзависимогометаболизма, у 26% больных зарегистрированы высокие показатели биоцидностинейтрофильных гранулоцитов.
У больных ССД в 43% случаев выявлен низкийпоказатель функциональной активности клеток, в 43% - средний и в 14% высокий уровень кислородзависимого метаболизма нейтрофилов.Таким образом, при обоих заболеваниях преобладает группа со среднейфункциональной активностью нейтрофилов. Данные литературы подтверждают,полученные в нашем исследовании данные: на фоне увеличения общегоколичества нейтрофилов при длительных хронических воспалительных процессахимеет место значимое снижение их фагоцитарной активности, аэробной ианаэробной бактерицидности, снижение уровня ИЛ-1β и ИЛ-1Ra, а также ИФН-γприповышениинейтрофильныхФНО-α[1].гранулоцитовВтожекровивремя,определяетповышеннаясокращениеактивностьвремениреагирования на стимул и увеличивает готовность к реализации функциональныхвозможностей клеток, позволяя предположить, что преобладание пациентов свысоким уровнем кислородзависимого метаболизма нейтрофилов приведет кострому возникновению или обострению уже имеющегося заболевания [3].В результате проведенного нами исследования обнаружено статистическизначимое снижение потенциала образования супероксид-аниона у пациентов с125СКВ и низким уровнем функциональной активности нейтрофилов по даннымиХЛлн (0,1 (0,1-0,4)<0,3 (0,1-0,9), р<0,05).Данное явление возможно связано с продукцией и активностью НАДФоксидазы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
