![](/user_photo/65070_2azrz.gif)
5 курс / Пульмонология и фтизиатрия / Мониторинг_эффективности_применения_лечебных_физических_5
.pdf![](/html/65070/203/html_VjbGpujwma.gOam/htmlconvd-TZ6avG131x1.jpg)
Глава 5
представлена в виде произведения стехиометрической матрицы S на вектор величин метаболических потоков:
(1)
где каждый элемент xi вектора x является концентрацией внутриклеточного метаболита i, S является стехиометрической матрицей, где каждый элемент sij является коэффициентом метаболита i в реакции j, а элемент vj вектора v является скоростью реакции j.
Метаболиты, для которых построена стехиометрическая модель, представлены в табл. 33.
Таблица 33
|
Метаболиты |
|
|
№ п/п |
Метаболиты |
|
|
1 |
2 |
|
|
1. |
Глюкоза |
|
|
2. |
Глюкозо-6-фосфат |
|
|
3. |
Фруктозо-6-фосфат |
|
|
4. |
Фруктозо1-6-бифосфат |
|
|
5. |
Глицеральдегидфосфат |
|
|
6. |
1,3-бифосфоглицелат |
|
|
7. |
3-фосфоглицерат |
|
|
8. |
Фосфоэнолпируват |
|
|
9. |
Пируват |
|
|
10. |
Лактат |
|
|
11. |
Оксалоацетат |
|
|
12. |
Ацетил-КоА |
|
|
13. |
Цитрат |
|
|
14. |
Изоцитрат |
|
|
15. |
а-кетоглутарат |
|
|
16. |
Сакцинил-КоА |
|
|
17. |
Сукцинат |
|
|
131
![](/html/65070/203/html_VjbGpujwma.gOam/htmlconvd-TZ6avG132x1.jpg)
И.В. Сергеева, И.В. Демко
Окончание табл. 33
1 |
2 |
|
|
18. |
Фумарат |
|
|
19. |
Малат |
|
|
20. |
Окисленный глутамат |
|
|
21. |
Восстановленный глутамат |
|
|
22. |
Глутамат |
|
|
23. |
О2 |
24. |
СО2 |
25. |
АТФ |
|
|
26. |
НАДН |
|
|
27. |
ФАДН2 |
28. |
НАДФН |
|
|
29. |
Жирные кислоты |
|
|
30. |
Триацилглицериды |
|
|
Полагали, что все концентрации всех метаболитов находятся в квазистационарном состоянии (изменение концентрации метаболитов является более быстрым процессом по сравнению с изменениями внешних условий), поэтому (1) можно переписать в виде
S·v = 0. |
(2) |
В построенной метаболической сети метаболических потоков больше, чем метаболитов (40 метаболических потока и 30 метаболитов). Это означает, что система сильно недоопределена. Доопределить систему можно путем введения дополнительных ограничений на величины метаболических потоков , которые определяются исходя из термодинамики процесса или из экспериментальных данных. В нашем случае систему доопределяли путем введения ограничений на потоки, катализируемые ферментами Г3ФДГ, ЛДГ, НАДИЦДГ, НАДФИЦДГ, НАДГДГ, НАДФГДГ, НАДМДГ, НАДФМДГ.
Таким образом, задача вычисления неизвестных метаболических потоков сводится к решению задачи оптимизации, для формулирования
132
![](/html/65070/203/html_VjbGpujwma.gOam/htmlconvd-TZ6avG133x1.jpg)
Глава 5
которой необходимо определить целевую функцию, которую необходимо или максимизировать, или минимизировать.
Целевая функция Z, которая может быть записана:
(3)
где Z является целевой функцией; с – вектор, каждый элемент которого сj определяет коэффициент или вес для каждого потока vj из v.
В главе 7.1 показано, что течение внебольничной пневмонии зависит от величины активности Г6ФДГ. Этот фермент отражает интенсивность реакций в пентозофосфатном пути и степень того, с какой интенсивностью лимфоциты могут осуществлять синтетические, пластические и пролиферативные процессы. Поэтому сумма реакций пентозофосфатного цикла, где образуется клеточный НАДФН, может быть выбрана в качестве целевой функции.
Кроме того, в критических состояниях, таких, как развитие пневмонии, в лимфоцитах происходит увеличение интенсивности реакций цикла Кребса и в частности возрастает активность фермента сукцинатдигидрогеназы. Цикл Кребса обеспечивает цепь переноса электронов макроэргическими соединениями, необходимыми для производства АТФ. Поэтому активность указанного фермента может быть выбрана в качестве целевой функции.
При определении величин метаболических потоков указанные особенности функционирования лимфоцитов могут быть учтены при формулировке задачи многокритериального программирования с максимизацией суммы реакций пентозофосфатного цикла, где образуется клеточный НАДФН и величины активности сукцинатдигидрогеназы. Для решения поставленной задачи в работе использовали метод ε-ограничений [425], который максимизирует основную целевую функцию при ограничениях, накладываемых на дополнительную целевую функцию. Здесь в качестве основной целевой функции использовали величину активности сукцинатдигидрогеназы, а в качестве дополнительной – суммы реакций пентозофосфатного цикла.
Многокритериальную оптимизационную задачу решали отдельно для каждой экспериментальной группы.
Распределение метаболических потоков в лимфоците для контрольной группы и для групп больных внебольничными пневмониями на фоне гриппа нетяжелого и тяжелого течения представлено на рис. 21. Из результатов стехиометрического моделирования
133
![](/html/65070/203/html_VjbGpujwma.gOam/htmlconvd-TZ6avG134x1.jpg)
И.В. Сергеева, И.В. Демко
видно, что величины активности Г6ФДГ, указывающей на течение внебольничной пневмонии (поток 33), в контрольной группе и в группе больных с тяжелым течением пневмонии схожи, и ниже, чем у больных с нетяжелым течением пневмонии.
Рис. 21. Распределение метаболических потоков в лимфоците для контрольной группы (n = 37), для больных с нетяжелой
вирусно-бактериальной пневмонией, ассоциированной вирусом гриппа (n = 12), для больных с тяжелой вирусно-бактериальной пневмонией, ассоциированной вирусом гриппа (n = 21)
Алгоритм определения степени тяжести инфекционного заболевания с использованием стехиометрической модели можно описать поэтапно:
1. Калибровка стехиометрической модели по известным данным активностей метаболических ферментов для каждой экспериментальной группы. Входными данными для модели на этапе калибровки являются активности ферментов для каждой группы, а на выходе получают значения концентраций глюкозы, лактата, парциальных давлений кислорода и углекислого газа. В процессе калибровки устанавливается соответствие между активностью внутриклеточных ферментов и концентрациями глюкозы, лактата, парциальными давлениями кислорода и углекислого газа в крови для каждого состояния.
134
![](/html/65070/203/html_VjbGpujwma.gOam/htmlconvd-TZ6avG135x1.jpg)
Глава 5
2. После калибровки, входные и выходные данные модели меняются местами. Теперь на вход подаются значения концентраций глюкозы, лактата, парциальных давлений кислорода и углекислого газа, полученных у пациента. Модель вычисляет распределение метаболических потоков согласно построенной стехиометрической матрице, и выдает значение активности Г6ФДГ, которая и указывает на течение внебольничной пневмонии на фоне гриппа (рис. 22).
Рис. 22. Алгоритм определения степени тяжести течения |
внебольничной пневмонии на фоне гриппа |
с использованием стехиометрического моделирования |
Откалибровав модель единожды на данных, полученных для конкретного вида клеток иммунной системы можно использовать ее для определения течения внебольничной пневмонии.
135
![](/html/65070/203/html_VjbGpujwma.gOam/htmlconvd-TZ6avG136x1.jpg)
И.В. Сергеева, И.В. Демко
В табл. 34 представлены результаты обследования 21 пациента, поступивших в инфекционное отделение КМКБСМП имени Н.С. Карповича г. Красноярска с тяжелым течением внебольничной пневмонии на фоне гриппа. На 3–5-е сутки госпитализации у 9 из них наступил летальный исход (№ 13–21), у 12 пациентов (№ 1–12) – летального исхода не было.
|
|
|
|
|
Таблица 34 |
|
|
Показатели активности Г6ФДГ |
|||
в лимфоцитах периферической крови больных и совпадение |
|||||
|
их диагнозов с прогнозом развития летального исхода |
||||
|
|
|
|
|
|
№ |
Активность |
|
Прогноз разви- |
Развитие |
Совпадение про- |
|
тия летального |
летального |
гноза с развитием |
||
п/п |
Г6ФДГ |
|
|||
|
исхода |
исхода |
летального исхода |
||
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
1 |
2 |
|
3 |
4 |
5 |
|
|
|
|
|
|
1. |
2,75 |
|
Не будет |
Нет |
+ |
|
|
|
|
|
|
2. |
2,43 |
|
Не будет |
Нет |
+ |
|
|
|
|
|
|
3. |
2,64 |
|
Не будет |
Нет |
+ |
|
|
|
|
|
|
4. |
1,46 |
|
Должен быть |
Нет |
– |
|
|
|
|
|
|
5. |
1,12 |
|
Должен быть |
Нет |
– |
|
|
|
|
|
|
6. |
2,57 |
|
Не будет |
Нет |
+ |
|
|
|
|
|
|
7. |
2,52 |
|
Не будет |
Нет |
+ |
|
|
|
|
|
|
8. |
2,68 |
|
Не будет |
Нет |
+ |
|
|
|
|
|
|
9. |
2,27 |
|
Не будет |
Нет |
+ |
|
|
|
|
|
|
10. |
2,43 |
|
Не будет |
Нет |
+ |
|
|
|
|
|
|
11. |
2,15 |
|
Не будет |
Нет |
+ |
|
|
|
|
|
|
12. |
1,31 |
|
Должен быть |
Нет |
– |
|
|
|
|
|
|
13. |
0,77 |
|
Должен быть |
Есть |
+ |
|
|
|
|
|
|
14. |
1,08 |
|
Должен быть |
Есть |
+ |
|
|
|
|
|
|
15. |
0,62 |
|
Должен быть |
Есть |
+ |
|
|
|
|
|
|
16. |
1,17 |
|
Должен быть |
Есть |
+ |
|
|
|
|
|
|
17. |
0,95 |
|
Должен быть |
Есть |
+ |
|
|
|
|
|
|
136
![](/html/65070/203/html_VjbGpujwma.gOam/htmlconvd-TZ6avG137x1.jpg)
Глава 5
|
|
|
|
Окончание табл. 34 |
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
|
|
|
|
18. |
1,14 |
Должен быть |
Есть |
+ |
|
|
|
|
|
19. |
1,74 |
Должен быть |
Есть |
+ |
|
|
|
|
|
20. |
0,87 |
Должен быть |
Есть |
+ |
|
|
|
|
|
21. |
1,09 |
Должен быть |
Есть |
+ |
|
|
|
|
|
|
Совпадение прогноза: |
|
85,71 % |
|
|
|
|
|
|
По результатам определения активности Г6ФДГ у трех пациентов (в табл. 51 № 4, 5, 12) прогнозировали развитие летального исхода, так как показатель активности фермента был ниже критического значения (1,95 мкЕ/10 000 клеток), однако этого не произошло.
Достоверность предлагаемого способа прогноза тяжелого течения вирусно-бактериальной пневмонии составляет 85,71 %.
Таким образом, стехиометрическая модель построена с учетом метаболических особенностей лимфоцита, что позволяет включать в модель метаболиты, легко измеряемые в клинике, такие как глюкоза, лактат, кислород и углекислый газ. Преимущества предлагаемого алгоритма заключаются в том, что при условии снижения активности Г6ФДГ ниже 1,95 мкЕ/10 000 клеток делают заключение о возможном развитии у больного с вирусно-бактериальной пневмонией летального исхода с достоверностью до 85,71 %.
Разработанный алгоритм может стать еще одним методом оценки тяжелого течения вирусно-бактериальной пневмонии с прогнозом развития летального исхода, что позволит своевременно разработать адекватную схему лечения.
137
![](/html/65070/203/html_VjbGpujwma.gOam/htmlconvd-TZ6avG138x1.jpg)
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
1.С целью определения риска развития летального исхода при внебольничной пневмонии на фоне гриппа рекомендуется использовать стехиометрическую модель с учетом метаболических особенностей лимфоцита, которая позволяет включать в модель метаболиты, легко измеряемые в клинике, такие как глюкоза, лактат, кислород
иуглекислый газ. Быстрый прогноз определения риска летального исхода позволяет разработать адекватную схему лечения.
2.С целью предупреждения развития тяжелого течения пневмонии больным гриппом с отягощенным преморбидным фоном (метаболический синдром, гипертоническая болезнь, ХОБЛ) необходимо в первые 48 часов назначать противовирусные препараты из группы
ингибиторов нейраминидазы, а кроме этого определять SpO2, уровень СРБ, креатинина, АсТ, КФК и белковых фракций.
3. С целью прогноза развития бактериальных осложнений у больных гриппом рекомендуется использовать показатель активности фермента НАДФ-зависимой глутаматдегидрогеназы в лимфоцитах периферической крови больного. При величине показателя НАДФГДГ выше 2,89 мкЕ/10 000 клеток с достоверностью до 92,31 % прогнозируется развитие осложнений через 3–5 дней после поступления в стационар.
138
![](/html/65070/203/html_VjbGpujwma.gOam/htmlconvd-TZ6avG139x1.jpg)
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ
АД |
– артериальное давление |
АсТ |
– аспартатаминотрансфераза |
АлТ |
– аланинаминотрансфераза |
АЧТВ |
– активированное частичное тромбопластиновое |
|
время |
БА |
– Бронхиальная астма |
ВОЗ |
– Всемирная организация здравоохранения |
ГР |
– глутатионредуктаза |
Г3ФДГ |
– глицерол-3-фосфатдегидрогеназа |
Г6ФДГ |
– глюкозо-6-фосфатдегидрогеназа |
ДАП |
– диффузное альвеолярное повреждение |
ДВСК |
– диссеминированное внутрисосудистое сверты- |
|
вание крови |
ДНК |
– дезоксирибонуклеиновая кислота |
ИБС |
– ишемическая болезнь сердца |
ИВЛ |
– искусственная вентиляция легких |
ИКК |
– иммунокомпетентные клетки |
ИМТ |
– индекс массы тела |
Ig A, M, G |
– иммуноглобулины А, М, G |
ИС |
– иммунная система |
ИФА |
– имууноферментный анализ |
ИФН |
– интерферон |
КТ |
– компьютерная томография |
КФК |
– креатинфосфокиназа |
ЛДГ |
– лактатдегидрогеназа |
лф. |
– лимфоциты |
МНО |
– международное нормализованное отношение |
мРНК |
– матричная рибонуклеиновая кислота |
НАД |
– никотинамидадениндинуклеотид |
НАДМДГ |
– НАД-зависимая малатдегидрогеназа |
НАДФ |
– никотинамидадениндинуклеотидфосфат |
НАДФГДГ |
– НАДФ-зависимая глутаматдегидрогеназа |
НАДФИЦДГ |
– НАДФ-зависимая изоцитратдегидрогеназа |
139
![](/html/65070/203/html_VjbGpujwma.gOam/htmlconvd-TZ6avG140x1.jpg)
И.В. Сергеева, И.В. Демко
НАДФМДГ |
– НАДФ-зависимая малатдегидрогеназа |
ПОЛ |
– перекисное окисление липидов |
ПФП |
– пентозофосфатный путь |
ОДН |
– острая дыхательная недостаточность |
ОПН |
– острая почечная недостаточность |
ОРВИ |
– острые респираторные вирусные инфекции |
ОРДС |
– острый респираторный дистресс-синдром |
ОРЗ |
– острые респираторные заболевания |
PaO2 |
– парциальное напряжение кислорода в артери- |
|
альной крови |
ПЦР |
– полимеразная ценпная реакция |
РТГА |
– реакция торможения гемагглютинации |
СД |
– сахарный диабет |
СЖК |
– свободные жирные кислоты |
SpO2 |
– сатурация кислорода капиллярной крови |
СХУ |
– синдром хронической усталости |
ТАГ |
– триацилглицериды |
ФЛ |
– фосфолипиды |
ФХ |
– фосфатидилхолин |
ФЭА |
– фосфатидилэтаноламин |
ХОБЛ |
– хроническая обструктивная болезнь легких |
ХОЛ |
– холестерин |
ХПН |
– хроническая почечная недостаточность |
ЧДД |
– частота дыхательных движений |
ЧСС |
– частота сердечных сокращений |
ЦИК |
– циркулирующие иммунные комплексы |
ЦНС |
– центральная нервная система |
ЦТК |
– цикл трикарбоновых кислот (цикл Кребса) |
ЭКГ |
– электрокардиограмма |
140