Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Интегральная оценка регуляции функциональной активности иммунокомпетентных клеток на основе синергетического подхода

ВАК РФ 03.03.01, Физиология

Автореферат диссертации по теме "Интегральная оценка регуляции функциональной активности иммунокомпетентных клеток на основе синергетического подхода"

На правах рукописи

ЗУБАТКИНА Ирина Сергеевна

ИНТЕГРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА РЕГУЛЯЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ ИММУНОКОМПЕТЕНТНЫХ КЛЕТОК НА ОСНОВЕ СИНЕРГЕТИЧЕСКОГО ПОДХОДА

03.03.01 - Физиология

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

2 8 НОЯ 2013

Архангельск - 2013

005541245

005541245

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Особенность биосистем состоит в том, что они не просто открытые системы, а системы, находящиеся в стационарном состоянии, для которого характерны два основных свойства. Прежде всего, это его энергетический уровень, который показывает, насколько далеко система удалена от термодинамического равновесия. Другой особенностью стационарного состояния биосистем является определенная степень его устойчивости. Организм человека как динамическая открытая биосистема непрерывно обменивается веществом и энергией с окружающей средой, поддерживая свое устойчивое стационарное состояние за счет множества метаболических процессов, сбалансированных настолько, что основные параметры гомеостаза сохраняются неизменными (Шредингер Э., 2002; Николас Г., Пригожин И., 2003; Самойлов В.О., 2007). Причина устойчивости стационарного состояния, в котором сохраняется работоспособность и способность к авторегуляции, была обоснована И. Пригожиным и заключается в контроле продукции энтропии на постоянном минимальном уровне (Гленсдорф П., Пригожин И., 2003; Трубецков Д.И., 2005; Karl F., 2012).

Синергетика изучает процессы самоорганизации и устойчивости систем, которые развиваются вследствие открытости и притока энергии извне и характеризуются нелинейностью протекания внутренних процессов (Хакен Г., 1980, Князева E.H., Курдюмов С.П., 2002; Капица С.П. и соавт., 2003; Баранцев Р.Г., 2003; Пригожин И., 2003; Дмитриева М.С., 2005; Лоскутов АЛО. и соавт., 2007). Синергетический подход позволяет получить информацию в сжатой, но без потерь форме, путем перехода от множества параметров состояния сложной системы к параметрам порядка, которые, в свою очередь, являются функциями параметров состояния (Хакен Г., 2003; Чернавский Д.С., 2004; Штеренберг М.И., 2004). Использование синергетической методологии обогащает формализованное, абстрактное описание медико-биологических процессов, позволяет разработать общие, в методическом и теоретическом плане, направления, которые по-новому могут представлять состояние нормы и патологии организма человека в рамках многомерных фазовых пространств состояний (Тараненко A.M., 2005; Филатова O.E. и соавт., 2006; Еськов В.М. и соавт., 2010; Бурыкина A.C. и соавт., 2010; Meirovitch Н., 2010; Varela М. et al., 2010; Davies Р. et al., 2013).

Иммунная система является нелинейной самоорганизующейся системой, непосредственно контактирующей с внешней средой и сохраняющей память о происходящих на неё воздействиях, обладает болыцим разнообразием процессов, реализуя сложные механизмы защиты против чужеродных агентов. Иммунные реакции находят отражение в динамике структурно-организационных взаимодействий и имеют отличие в качественном составе участвующих в них компонентов, взаимодействующих друг с другом посредством различных сигналов. Оценка регуляции функциональной активности иммунокомпетентных клеток с учетом относительной степени упорядоченности состояния системы иммунитета позволит вычленить наиболее

Теоретическая и практическая значимость исследования. Для оценки иммунного статуса организма предлагается подход, учитывающий биоэнергетические характеристики и степень упорядоченности состояния системы. Определение относительной степени упорядоченности для скрининговой оценки состояния системы иммунитета в обширных мониторинговых исследованиях ускоряет обследование и сокращает финансовые затраты. Предложенная регрессионная модель расчета параметра порядка для оценки устойчивости системы иммунитета помогает выявить нарушения её функционирования на донозологическом этапе. Оценка состояния иммунной системы по параметру порядка в динамике лечебно-профилактических мероприятий позволяет дать объективную оценку их эффективности.

Материалы исследования используются в практической работе медицинской компании «Биолам» (акт внедрения от 18.11.2012.) и научных исследованиях лаборатории регуляторных механизмов иммунитета ФГНБУН ИФПА УрО РАН (акт внедрения от 23.02.12).

Диссертационное исследование выполнено в соответствии с комплексным планом НИР Института физиологии природных адаптации УрО РАН (номер государственной регистрации 0120.0601941).

Апробация работы. Основные результаты работы доложены на международной конференции «В-cells and Protection: Back to Basics», 2011 (Испания, Барселона, постерный доклад); на Всероссийской молодежной научно-практической конференции «Адаптация человека на Севере: медико-биологические аспекты», 2012 (Россия, Архангельск); на пятом международном научном конгрессе «Нейробиотелеком-2012: инфокоммуникационные технологии в инновациях, медико-биологических и технических науках» (Россия, Санкт-Петербург); на объединенном иммунологическом форуме, 2013 (Россия, Нижний Новгород); на XXII съезде физиологического общества им. И.П. Павлова, 2013 (Россия, Волгоград); на заседании ученого совета института физиологии природных адаптаций УрО РАН (Архангельск), 2013.

По материалам исследования опубликованы 6 печатных работ, в том числе 4 статьи в рецензируемых научных журналах.

Структура и объем диссертации. Диссертация изложена на 104 страницах машинописного текста и состоит из введения, 3 глав (обзор литературы, материалы и методы исследования, результаты исследования и их обсуждение), заключения, выводов, списка литературы. Работа иллюстрирована 11 таблицами и 8 рисунками. Список литературы включает 234 источника, из них 55 отечественных и 179 зарубежных.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Все исследования проводились с согласия волонтеров и в соответствии с требованиями Хельсинкской Декларации Всемирной Медицинской Ассоциации об этических принципах проведения медицинских исследований (2000 г.).

Было проведено комплексное обследование 110 практически здоровых волонтеров, жителей Архангельска. Группу волонтеров составили 63 женщины и 47 мужчин разного возраста (от 23 до 65 лет). У всех волонтеров определялся широкий спектр иммунологических показателей, и проводилась регистрация кроунограмм с использованием метода кроуноскопии. Также у 49 человек из общего числа волонтеров было проведено определение ряда биохимических показателей, позволяющих оценить уровень энергетического метаболизма, в том числе у 34 человек была исследована обеспеченность лимфоцитов аденозинтрифосфатом.

Комплекс иммунологических исследований включал определение содержания лейкоцитов в венозной крови и лейкограмму с последующей оценкой концентраций лимфоцитов фенотипов CD3+, CD4+, CD8+, CD10+, CD 16+, CD23+, CD25+, CD71+, CD95+, HLADR с помощью непрямой иммунопероксидазной реакции и моноклональных антител (НПЦ «МедБиоСпектр», г. Москва). Были изучены фагоцитарное число и процент активных фагоцитов. Содержание в сыворотке крови IL-6, IL-10, TNF-a, INF-y и лептина определяли методом «конкурентного» иммуноферментного анализа тест-наборами ВСМ Diagnostics фирмы Bio-RAD (США), «CYTIMMUNE sciences INC и CytElisa (США), «Dr. Fooke» (Германия) с использованием спектрофотомера «Multiscan MS» фирмы «Labsystems» (Финляндия).

Биохимические показатели крови: содержание глюкозы, лактата, пирувата, триглицеридов (ТГ), неэстерифицированных жирных кислот (НЭЖК), трансферрина, лактоферрина, уровень железа и общая железосвязывающая способность сыворотки (ОЖСС) определялись по унифицированным методикам с использованием биохимического анализатора STAT FAX 3300 (Awareness Technology, США) и стандартных наборов реактивов фирмы «DiaSys» (Германия) и НПФ «Абрис +» (Россия).

Концентрацию АТФ в лимфоцитах определяли люциферин-люциферазным методом на люминометре ЛЮМ-1 («Люмтек») с использованием стандартных наборов реактивов «Люмтек» (Россия).

Кроуноскопическое исследование проводилось непосредственно перед забором крови на аппаратно-программном комплексе «Кроуноскоп», который запатентован, сертифицирован и рекомендован к применению в медицинской практике Комитетом по новой медицинской технике Министерством здравоохранения Российской Федерации (Сертификат соответствия № РОСС RU.AB52.H25951). При работе прибора под действием газового разряда вокруг пальца возникает короноразрядное свечение, преобразующееся системой видеонаблюдения и последующей цифровой обработкой в двумерное динамическое распределение газоразрядной эмиссии - кроунограмму. Количественные показатели кроунограммы (энтропия, симметрия, площадь засветки и изрезанность контура изображения) определялись с помощью программ модуля «Кроун-лаборатория» (Крыжановский Э.В.,2008).

Статистический анализ результатов исследования проводился в программе «STATISTICA 6.0» («StatSoft», США). Подчинение количественных данных закону нормального распределения оценивали с помощью критерия х2-

Пирсона. В модуле «описательная статистика» вычислялись средние значения определяемых показателей, стандартное отклонение, величина стандартной ошибки среднего, границы 95%-го доверительного интервала. Сравнение двух разных групп по количественным признакам в случае подчинения данных закону нормального распределения проводилось с использованием t-критерия Стьюдента для независимых выборок. В случае неподчинения данных закону нормального распределения сравнение двух исследуемых групп проводилось с использованием непараметрического критерия Манна-Уитни. Различия считали достоверными при уровне значимости 95% (р<0,05). Для оценки зависимости между двумя параметрами вычислялся коэффициент корреляции Пирсона. В модуле «множественная регрессия» строились регрессионные уравнения с использованием способа пошагового включения предикторов. Оценка адекватности регрессионной модели проводилась по коэффициенту детерминации (R2) и анализу остатков с использованием критерия Дарбина-Уотсона (DW) и дополнительной проверкой на нормальность распределения остатков по критерию %2-Пирсона. Факторные модели строились с применением вращения по методу нормализованного варимакса.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Процессы, направленные на поддержание гомеостаза организма находят отражение в динамике структурно-организационных взаимодействий. При необходимости повышения активности или при недостаточности резервных возможностей функциональных систем организм использует энергию, получаемую от диссоциативных процессов. Наиболее интенсивно указанные процессы протекают в регуляторных системах, каковой является иммунная система. Особый интерес в этом отношении представляют исследования по изучению метаболического окружения находящихся в покое иммунокомпетентных клеток и изменений внутриклеточного метаболизма лимфоцитов при переходе их в активное состояние (Fitzpatrick М.А., 2013; Wahl D.R. et al., 2010; Maciver N.J. et al., 2008; Bental M. et al., 1993). Действительно, уровень энергии может быть тем универсальным параметром, который можно использовать для оценки состояния, согласованности действия системы и ее устойчивости. При этом следует учитывать, что клеткой расходуется энергия, которая аккумулирована в макроэргических связях аденозинтрифосфата - универсальной форме свободной энергии, и что снижение свободной энергии (АТФ) системы всегда сопровождается ростом её энтропии (степени хаотичности).

В комплексном исследовании определены показатели клеточного и цитокинового этапов иммунной защиты, компоненты вне- и внутриклеточной среды, характеризующие энергетический метаболизм, параметры кроунограмм, отражающие функциональное состояние организма, как сложной открытой системы с нелинейной динамикой, и проанализированы их согласованные изменения.

Иммунологический статус волонтеров оценивался по 20-ти параметрам, уровень которых был сопоставлен с пределами физиологических колебаний содержания иммунокомпетентных клеток и цитокинов в крови взрослых жителей Архангельской области (Добродеева Л.К. и соавт., 2005). Сформированы две группы: первая - в количестве 67 человек, у которых определяемые параметры находились в пределах регионального интервала нормы, и вторая группа в составе 43 человек, у которых более чем один параметр иммунограммы отличался от значений пределов региональной нормы.

Установлен статистически достоверный, довольно высокий уровень различий (р<0,01) в содержании изучаемых в работе иммунокомпетентных клеток в периферической крови обследуемых указанных групп сравнения (рис.1).

10\л/л

С071

2 группа 1 группа

С08

СОЮ

С025

Рис. 1. Различия в содержании иммунокомпетентных клеток в периферической крови обследованных (р<0,01 для всех сравниваемых показателей).

В группе 2, у лиц с наличием отклонений в составе иммунограммы содержание Т-лимфоцитов, способных к бласттрансформации (СОЮ+), цитотоксических Т-лимфоцитов (С08+) и активированных Т-лимфоцитов с рецептором к трансферрину (С071+) было ниже по сравнению с теми же показателями в группе 1. У этих же людей было выше общее содержание зрелых Т-клеток (СЭЗ+), Т-лимфоцитов, активированных интерлейкином-2 (СЭ25+), моноцитов и интенсивность фагоцитоза по фагоцитарному числу, что можно рассматривать как вариант компенсации.

показатели кроунограммы: симметрия, площадь засветки и изрезанность контура изображения. Третий фактор включал результаты содержания Т-лимфоцитов (СОЗ\ СЭ8+) и противовоспалительного цитокина (1Ь-10). Четвертый фактор был представлен показателем, отражающим величину энтропии, который имел наибольшее значение факторного веса (0,87).

Модель для второй группы обследуемых, у которых показатели иммунограммы отличались от региональных уровней, также была четырехфакгорной (рис. 5Б). Первый фактор в ней был представлен числовыми характеристиками кроунограммы с наибольшими значениями факторных весов для площади засветки изображения и изрезанности контура кроунограммы. Во втором факторе определяющими являлись иммунологические показатели: циготоксические Т-лимфоцигы (С08+), натуральные киллеры (СЭ16 ), активированные Т-лимфоциты с рецептором к трансферрину (С071) и лимфоциты, меченные к апоптозу (С095+). Третий фактор включал содержание Т-лимфоцитов (СОЗ+), активированных лимфоцитов с рецептором к 1Ь-2 (СЭ25+) и фагоцитарное число. Четвертый фактор был представлен только показателем энтропии (с факторным весом 0,85).

площадь засветки

А

лейкоциты

энтропия ^^

лимфоциты

изрезанность контура

фагоцитарное число

изрезанность контура

площадь засветки

Рис. 5. Структура факторных моделей: А - для 1-й группы, Б -для 2-й группы.

Таким образом, в каждой из моделей два из общих факторов (включающие в себя иммунологические показатели) ответственны за функциональное состояние, а два других (содержащие кроунографические параметры) отражают уровень функционирования системы. Одним из этих факторов, который вне зависимости от ротационных преобразований имеют обе модели, является четко выделенный однокомпонентный фактор энтропии, что позволяет рассматривать его в качестве показателя, характеризующего относительную устойчивость системы.

В обеих обследуемых группах (для 39 человек из 1-й группы обследованных и 32 человек из 2-й группы) были проведены исследования степени хаотичности по следующим иммунологическим показателям: фагоцитарное число, процент активных фагоцитов, количество Т-клеток с рецептором CD3, CD4, CD8, CD10. CD16, CD25, CD71, CD95 и HLA DRII. Для каждого показателя в группах была построена функция плотности

Текст научной работыДиссертация по биологии, кандидата биологических наук, Зубаткина, Ирина Сергеевна, Архангельск

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК УРАЛЬСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК ИНСТИТУТ ФИЗИОЛОГИИ ПРИРОДНЫХ АДАПТАЦИИ

На правах рукописи

_ , л л д I С "7 А О -~>

0 йг и I 3 I

ЗУБАТКИНА ИРИНА СЕРГЕЕВНА

ИНТЕГРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА РЕГУЛЯЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ ИММУНОКОМПЕТЕНТНЫХ КЛЕТОК НА ОСНОВЕ

СИНЕРГЕТИЧЕСКОГО ПОДХОДА

03.03.01 - физиология

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата биологических наук

Научный руководитель:

заслуженный деятель науки РФ, доктор медицинских наук, профессор Л.К. Добродеева

Архангельск - 2013

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ................................................................3

ВВЕДЕНИЕ...................................................................................4

ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ.......................................................9

1.1. Диссипативные системы и критерии их упорядоченности..................................................................9

1.2. Энтропия биосистем. Нелинейный характер иммунных взаимодействий...................................................................14

1.3. Особенности метаболизма в лимфоцитах..............................22

ГЛАВА 2.МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ..........................

2.1. Общая характеристика обследуемых лиц..............................35

2.2. Методы исследования и статистическая обработка..................36

ч

ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ..........43

3.1. Оценка иммунного статуса волонтеров и характеристика числовых параметров кроунограмм..........................................43

3.2. Анализ показателей энергетического метаболизма и АТФ-

обеспеченности иммунокомпетентных клеток............................51

3.2. Оценка устойчивости системы иммунитета с использованием энтропийного параметра порядка.............................................62

ЗАКЛЮЧЕНИЕ............................................................................74

ВЫВОДЫ....................................................................................83

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ................................................83

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ................................................................84

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

CD5+ общая популяция Т-лимфоцитов

CD3+ зрелые Т-лимфоциты

CD4+ Т-хелперы

CD8+ цитотоксические Т-лимфоциты

CD10+ ранний антиген B-клеток, предшественников В-лимфоцитов

CD 16+ натуральные киллеры

CD23+ B-лимфоциты с рецептором к иммуноглобулину Е

CD25+ Т-лимфоциты с рецепторами к интерлейкину-2

CD71+ Т-лимфоциты с рецептором к трансферрину

HLA DR+ главный комплекс гистосовместимости класса II

CD95+ рецептор апоптоза

IL интерлейкин

TNF-a фактор некроза опухоли альфа

IFN-y интерферон гамма

Thl Т-хелперные клетки 1 типа

Th2 Т-хелперные клетки 2 типа

АМРК аденозинмонофосфат зависимая киназа

Akt протеинкиназа В

PI3K фосфоинозитол-3 киназа

TCR Т-клеточный рецептор

HIF фактор индуцируемый гипоксией

GLUT переносчик глюкозы

IL-2R рецептор к интерлейкину 2

STAT сигнальные трансдукторы и активаторы транскрипции

JAK янус-киназа

GSK киназа гликогенсинтетазы

АТФ аденозинтрифосфат

АДФ аденозиндифосфат

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования.

Особенность биосистем состоит в том, что они не просто открытые системы, а системы, находящиеся в стационарном состоянии, для которого характерны два основных свойства. Прежде всего, это его энергетический уровень, который показывает, насколько далеко система удалена от термодинамического равновесия. Другой особенностью стационарного состояния биосистем является определенная степень его устойчивости. Организм человека как динамическая открытая биосистема непрерывно обменивается веществом и энергией с окружающей средой, поддерживая свое устойчивое стационарное состояние за счет множества метаболических процессов, сбалансированных настолько, что основные параметры гомеостаза сохраняются неизменными [3, 34, 36, 41, 54, 91, 137]. Причина устойчивости стационарного состояния, в котором сохраняется работоспособность и способность к авторегуляции, была обоснована И. Пригожиным и заключается в контроле продукции энтропии на постоянном минимальном уровне [37, 47, 137, 165, 192].

Синергетика изучает процессы самоорганизации и устойчивости систем, которые развиваются вследствие открытости и притока энергии извне и характеризуются нелинейностью протекания внутренних процессов [2, 18, 25, 29, 38, 46, 49, 53]. Синергетический подход позволяет получить информацию в сжатой, но без потерь форме, путем перехода от множества параметров состояния сложной системы к параметрам порядка, которые, в свою очередь, являются функциями параметров состояния, так называемый принцип круговой причинности [16, 31, 50, 55]. Использование синергетической методологии обогащает формализованное, абстрактное описание медико-биологических процессов, позволяет разработать общие, в методическом и теоретическом плане, направления, которые по-новому могут представлять состояние нормы и патологии организма человека в

рамках многомерных фазовых пространств состояний [1, 6, 13, 14, 43, 48, 170,218].

Иммунная система, являясь нелинейной, самоорганизующейся системой, непосредственно контактирующей с внешней средой и сохраняющей память о происходящих на неё воздействиях, обладает большим разнообразием процессов, реализуя сложные механизмы защиты против чужеродных агентов. Иммунные реакции находят отражение в динамике структурно-организационных взаимодействий и имеют отличие в качественном составе участвующих в них компонентов, взаимодействующих друг с другом посредством различных сигналов. Оценка регуляции функциональной активности иммунокомпетентных клеток с учетом относительной степени упорядоченности состояния системы иммунитета позволит вычленить наиболее информативные параметры, по которым возможно не только определить её текущее состояние, но и предвидеть направление протекания процессов, что является актуальным для раннего выявления нарушений иммунной защиты.

Цель исследования

Оценить роль метаболических механизмов регуляции энергетической обеспеченности функционирования иммунокомпетентных клеток в зависимости от устойчивости и степени упорядоченности состояния иммунной системы.

Задачи исследования

1) Установить направленность иммунных реакций при различной интенсивности энергетического метаболизма и обеспеченности аденозинтрифосфатом иммунокомпетентных клеток.

2) Выявить согласованные изменения показателей иммунитета и параметра порядка, отражающего относительную степень хаотичности системы.

3) Изучить характер взаимосвязей и построить регрессионную модель расчета параметра порядка для оценки устойчивости системы иммунитета.

Положения, выносимые на защиту

1) Изменение уровня энергообеспеченности лимфоцитов в процессе их активизации базируется на метаболическом перепрограммировании через положительную регуляцию интенсивности гликолиза с повышением соотношения лактат/пируват и сопровождается снижением реакций со стороны фагоцитарной активности нейтрофилов крови и интерферона-гамма.

2) Нарастание степени неупорядоченности иммунной системы связано с изменением активности цитотоксических реакций и апоптозом иммунокомпетентных клеток.

3) Устойчивость иммунной системы соотносится с величиной параметра порядка, которая может быть рассчитана по минимальному числу иммунологических показателей и обусловлена степенью функционирования и реагирования иммунной защиты, зависящей от уровня энергетического метаболизма.

Научная новизна исследования

Впервые осуществлена оценка иммунного статуса, учитывающая степень упорядоченности состояния системы и установлены параметры, обладающие наибольшей информативностью. Показано, что степень упорядоченности состояния иммунной системы зависит от уровня энергообеспеченности (АТФ) лимфоцитов периферической крови. Установлено снижение содержания АТФ в лимфоцитах периферической крови человека в период активизации, пролиферации и дифференцировки иммунокомпетентных клеток. Доказано, что рост неупорядоченности состояния системы иммунитета связан с увеличением активности разрушения клеток путем цитолиза и апоптоза. Проведена верификация параметра порядка комплексом иммунологических показателей и установлен

диапазон его значений, при котором сохраняется динамическая устойчивость иммунной системы. Установлено, что в поддержании динамической устойчивости иммунной системы наиболее значимы Т-лимфоциты с рецептором к трансферрину, Т-хелперы и натуральные киллеры.

Теоретическая и практическая значимость исследования

Для оценки иммунного статуса организма предлагается подход, учитывающий биоэнергетические характеристики и степень упорядоченности состояния системы. Определение относительной степени упорядоченности для скрининговой оценки состояния системы иммунитета в обширных мониторинговых исследованиях ускоряет обследование и сокращает финансовые затраты. Предложенная регрессионная модель расчета параметра порядка для оценки устойчивости системы иммунитета помогает выявить нарушения её функционирования на донозологическом этапе. Оценка состояния иммунной системы по параметру порядка в динамике лечебно-профилактических мероприятий позволяет дать объективную оценку их эффективности.

Материалы исследования используются в практической работе медицинской компании «Биолам» (акт внедрения от 18.11.2012.) и научных исследованиях лаборатории регуляторных механизмов иммунитета ФГНБУН ИФПА УрО РАН (акт внедрения от 23.02.12).

Диссертационное исследование выполнено в соответствии с комплексным планом НИР Института физиологии природных адаптаций УрО РАН (номер государственной регистрации 0120.0601941).

Апробация работы

Основные результаты работы доложены на международной конференции «В-cells and Protection: Back to Basics», 2011 (Барселона, Испания, постерный доклад); на Всероссийской молодежной научно-практической конференции «Адаптация человека на Севере: медико-

биологические аспекты», 2012 (Россия, Архангельск); на пятом международном научном конгрессе «Нейробиотелеком-2012: инфокоммуникационные технологии в инновациях, медико-биологических и технических науках» (Санкт-Петербург, Россия); на объединенном иммунологическом форуме (Нижний Новгород, 2013); на XXII съезде физиологического общества им. И.П. Павлова (Волгоград, 2013); на заседании ученого совета института физиологии природных адаптаций УрО РАН (Архангельск, 2013).

По материалам исследования опубликованы 6 печатных работ, в том числе 4 статьи в рецензируемых научных журналах.

Структура и объем диссертации.

Диссертация изложена на 104 страницах машинописного текста и состоит из введения, 3 глав (обзор литературы, материалы и методы исследования, результаты исследования и их обсуждение), заключения, выводов, списка литературы. Работа иллюстрирована И таблицами и 8 рисунками. Список литературы включает 234 источников, из них 55 отечественных и 179 зарубежных.

Глава 1. Обзор литературы

1.1. Диссииативные системы и критерии их упорядоченности.

Как известно, организм как открытая система может обмениваться с окружающей средой энергией, веществом и информацией. Также благодаря сложности открытых систем в них возможно образование различного рода упорядоченных структур. Диссипация играет при образовании этих структур конструктивную роль, так как они могут возникать в условиях распада системы на фоне роста энтропии [34, 38, 47, 165, 192, 218]. Диссипативные структуры не зависят от исходного состояния системы, их появление изменяет вектор развития, при этом достижение состояния, соответствующего новым условиям, или переорганизация выбирается самой системой, а бифуркационные скачки являются следствием нелинейного отклика системы на изменение [7, 29, 30, 124]. Предпосылкой для формирования упорядоченных структур в открытых системах является существование определенного соотношения между производством энтропии и обменом энтропией со средой [24, 36, 40, 62]. В частности, энтропия может уменьшаться за счет отдачи энтропии, если отдача в единицу времени превышает производство энтропии внутри системы. Подобная ситуация возможна лишь вдали от равновесия, где нелинейность является важной и общей чертой происходящих там процессов. Чтобы подчеркнуть необходимость диссипации для образования структур в открытых системах, временные, пространственные и наиболее общие пространственно-временные структуры, которые могут возникать вдали от равновесия в нелинейной области, когда параметры системы превышают критические значения, И. Пригожин предложил называть диссипативными структурами [35]. Другими словами, диссипативными структурами называют организованные в пространстве, времени или как в пространстве, так и во времени состояния, которые могут перейти в состояние термодинамического равновесия только путем скачка в результате критического фазового перехода. При этом, если отклонение нелинейной системы превышает

критическую величину, состояния становятся неустойчивыми и система переходит в новый режим, становясь диссипативной структурой, т.е. той, которая возникает и существует за счет диссипативных процессов, характеризующихся отличным от нуля производством энтропии [38, 91].

Типичным примером диссипативных структур являются так называемые ячейки Бенара, когда при сверхкритических значениях разности температур режим неподвижной теплопроводящей жидкости становится неустойчивым и на смену ему приходит устойчивый режим, характеризующийся наличием конвекционных ячеек. По сравнению с однородным равновесным распределением конвекционные ячейки являются более высокоорганизованной структурой, возникающей в результате кооперативного движения молекул жидкости [16, 37]. Таким образом, для данного случая наблюдается формирование структуры при большом отклонении от равновесия.

В принципе диссипативные структуры могут возникать в природе во всех тех случаях, когда выполняются следующие необходимые условия: 1) система является термодинамически открытой; 2) нелинейной; 3) отклонение от равновесия превышает критическое; 4) микроскопические процессы происходят кооперативно (согласованно). Обстоятельное исследование этих процессов может дать много ценного для других помимо физики наук, особенно для биологии [4, 15, 27, 32, 42].

Биологические системы прекрасно соответствуют всем этим условиям. Именно поэтому в последнее время в биологии начал развиваться синергетический подход [1, 5, 8, 14, 53, 55]. Термин «синергетика» был предложен Г. Хакеном в 70-е годы прошлого века и в сжатой форме может трактоваться как теория о самоорганизации. На сегодняшний день синергетика — это наука, исследующая процессы самопроизвольного перехода сложных, открытых, нелинейных, динамических систем из менее упорядоченного, неравновесного состояния в более упорядоченное. С точки зрения синергетики, многовариативность, разнообразие ходов, случайность,

и

хаотичность являются конструктивным механизмом самоорганизации сложных систем. Хаосу в синергетике уделяется значительное место, Хаос необходим для порядка [38, 50]. Для объяснения перехода от хаоса к порядку в процессе самоорганизации Г. Хакен ввел понятие «детерминированный хаос» [49]. Именно состояние детерминированного хаоса считается физически нормальным для всех систем, в том числе для органов и систем организма человека [27, 42].

С позиций синергетики все биологические системы содержат подсистемы, которые непрестанно флуктуируют. Иногда отдельная флуктуация может стать настолько сильной, что существовавшая прежде организация не выдерживает и разрушается. В такой момент (точка бифуркации) невозможно предсказать дальнейшее направление развития. Переход к более упорядоченной организации будет лимитироваться количеством энергии, поступающим извне, которая расходуется на преобразование структуры, понижающей энтропию системы. Наблюдаются процессы самоорганизации систем, а флуктуации в таких условиях могут изменять характер их развития [38, 91, 92, 157]. Стабильность возникающих стационарных состояний определяется их устойчивостью по отношению к флуктуациям. Нестабильные состояния, напротив, характеризуются увеличением флуктуаций, и система стремится перейти в новое стабильное состояние. Переход в стабильное состояние подчиняется принципу эволюции Пригожина - Гленсфорда [7]. В физических замкнутых системах эволюция приводит к равновесному состоянию, которому отвечает максимальное значение энтропии и максимальная степень хаотичности. В открытых же системах она приводит к эффекту самоорганизации в макромолекулярных системах, обладающих громадными структурными резервами. Здесь можно выделить два направления эволюционных процессов: 1) временная эволюция к неравновесному стационарному состоянию, и 2) процесс эволюции через последовательность неравновесных стационарных состояний, который происходит благодаря изменению так называемых управляющих параметров

[73, 124]. Для ответа на вопрос, по какому пути будет развиваться процесс, надо иметь количественные критерии относительной ст�