СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ПАРАМЕТРОВ АТТРАКТОРОВ ДИНАМИКИ ПОВЕДЕНИЯ ВЕКТОРА СОСТОЯНИЙ БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 2 ТИПА

Курзина, Светлана Юрьевна

Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ПАРАМЕТРОВ АТТРАКТОРОВ ДИНАМИКИ ПОВЕДЕНИЯ ВЕКТОРА СОСТОЯНИЙ БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 2 ТИПА

кандидата технических наук: Курзина, Светлана Юрьевна
город: Сургут
год: 2008
специальность ВАК РФ: 05.13.01
цена: 450 рублей

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ПАРАМЕТРОВ АТТРАКТОРОВ ДИНАМИКИ ПОВЕДЕНИЯ ВЕКТОРА СОСТОЯНИЙ БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 2 ТИПА»

Автореферат диссертации по теме "СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ПАРАМЕТРОВ АТТРАКТОРОВ ДИНАМИКИ ПОВЕДЕНИЯ ВЕКТОРА СОСТОЯНИЙ БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 2 ТИПА"

На прамр^ую^иси

□03456Т88

КУРЗИНА СВЕТЛАНА ЮРЬЕВНА

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ПАРАМЕТРОВ АТТРАКТОРОВ ДИНАМИКИ ПОВЕДЕНИЯ ВЕКТОРА СОСТОЯНИЙ БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 2 ТИПА

05.13.01. - Системный анализ, управление и обработка информации (медицинские науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

1 2 ДЕН 2008

Сургут-2008

003456788

Работа выполнена в НИИ Биофизики и медицинской кибернетики при ГОУ ВПО "Сургутский государственный университет Ханты - Мансийского автономного округа-Югры"

доктор медицинских наук, доцент ДОБРЫНИНА ИРИНА ЮРЬЕВНА ГОУ ВПО "Сургутский государственный университет Ханты - Мансийского автономного округа-Югры" доктор медицинских наук, профессор ЖИВОГЛЯДРАЙСЕ НУРЛЫГАЯНОВНА ГОУ ВПО "Сургутский государственный университет Ханты - Мансийского автономного округа-Югры" кандидат медицинских наук, НЕГОЛЮК ЮРИЙ ИВАНОВИЧ негосударственное учреждение здравоохранения «Отделенческая больница на станции Сургут» ОАО «РЖД»

ГОУ ВПО «Самарский государственный медицинский университет»

Защита состоится « 27 » декабря 2008 г. в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 800.005.01 при ГОУ ВПО "Сургутский государственный университет Ханты - Мансийского автономного округа-Югры" по адресу: 628400, г. Сургут, ул. Ленина, 1.

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО "Сургутский государственный университет Ханты - Мансийского автономного округа-Югры" по адресу: 628400, г. Сургут, ул. Ленина, 1.

Автореферат разослан «. АД 2008г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор медицинских наук, И.Ю. Добрынина

доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Проблема сахарного диабета, несмотря на значительные успехи в области диабетологии, достигнутые за последние 20 лет, сохраняет свою актуальность практически во всех странах мира. На Всемирном конгрессе по сахарному диабету в Кейптауне спрогнозирован рост числа больных сахарным диабетом к 2025 году до 380 млн. больных, что составит 7% населения мира. Причем сахарный диабет 2 типа, по прогнозам ученых, составит 92-97%. Ежегодно диабет становится причиной смерти примерно 3,8 млн. человек, и большинство из них умирает от его осложнений. У 75% больных сахарным диабетом 2-го типа (СД 2-го типа) причиной высокой летальности являются метаболические нарушения, которые обусловлены феноменами глкжо-и липотоксичности и потенцирующие развитие сердечно-сосудистых заболеваний, включая ишемическую болезнь сердца, инсульт, атеросклероз периферических артерий, артериальную гипертонию. Актуальность изучения каскада метаболических нарушений при сахарном диабете с использованием методов системного анализа и синтеза, базирующихся на теории хаоса и синергетике обусловлена тем, что сам по себе СД 2-го типа является одним из значимых факторов риска атеросклероза и, соответственно, определят высокую частоту сердечно-сосудистых осложнений, а изменения углеводно-липидного обмена (УЛО) часто сочетаются с другими факторами риска (артериальная гипертензия) усиливая их действие.

Системный анализ и синтез, включающий триединство стохастического, детерминстского и хаотического подходов, базирующихся на компартментно-кластерной теории биологических систем, позволяет идентифицировать вектор направления развития метаболических нарушений при сахарном диабете. Последний определяется параметрами порядка - наиболее существенными идентификационными параметрами среди множества диагностических признаков. При этом важно учитывать количественную меру приближенности исследуемой системы к хаосу (В.М. Еськов, 2007, А.А.Хадарцев, 2007), поскольку формирование многоуровневого и многокомпонентного каскада метаболических нарушений, присущего сахарному диабету, сопряжено со взаимодействием множества переменных кластеров, объединяющихся на основе функционального взаимодействия в систему патогенеза хронических сосудистых осложнений (И.Ю. Добрынина, 2007).

Системный анализ и синтез кластеров при метаболических нарушениях в патогенезе хронических осложнений СД 2-го типа позволяет в рамках компартментно-кластерного подхода произвести анализ поведения вектора состояний организма человека (ВСОЧ) при СД 2-го типа. Определение расстояния между центрами аттракторов ВСОЧ при СД 2-го типа с различными клиническим вариантами течения позволит охарактеризовать динамику поведения аттракторов состояний биологических динамических систем (БДС), в аспекте как интранозологической идентификации тяжести заболевания, так и в сравнении с условно здоровыми лицами, а также прогнозировать поведения ВСОЧ в условиях нормы, псевдонормы или различной градации патологии.

Несмотря на исключительную важность данной проблемы, изучение динамики поведения аттракторов вектора состояний больных СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения на основе анализа расстояния между центрами аттракторов при различной градации метаболических нарушений с использованием современных методов системного анализа и синтеза и нейросетевых технологий является чрезвычайно актуальным.

Цель исследования - выявить информационную значимость диагностических критериев степени тяжести СД 2-го типа, полученных при сравнительном анализе динамики параметров аттракторов вектора состояний больных СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения (компенсации, субкомпенсации и декомпенсации углеводного обмена) на основе новых методов обработки информации - идентификации расстояний между центрами аттракторов сравниваемых нозологических классов.

В соответствии с целью определены следующие задачи исследования:

1. Выполнить кластерный расчет параметров аттракторов вектора состояний больных СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения.

2. Идентифицировать различия клинических вариантов течения СД 2-го типа на основе анализа параметров аттракторов ВСОЧ при СД 2-го типа в зависимости от степени компенсации углеводного обмена для 3-х кластеров признаков (гестоз, УЛО, иммуностатус.-иммунограмма).

3. Произвести сравнительный анализ идентификационных критериев клинических вариантов течения СД 2-го типа, полученных с использованием традиционных (стохастического и детерминистского) и новых (основанных на теории хаоса и синергетики) методов обработки информации.

Научная новизна работы.

1.Впервые разработаны и апробированы алгоритмы идентификации параметров центров аттракторов движения вектора состояния организма человека в фазовом пространстве состояний при СД-2 типа с различными клиническими вариантами течения с использованием компартментно-кластерного подхода в описании биологических динамических систем (компартментно-кластерная теория биосистем - ККТБ) для 3-х кластеров признаков.

2.На основе результатов идентификации параметров центров аттракторов движения вектора состояния организма человека впервые изучено расстояние между центрами аттракторов в фазовом пространстве состояний при СД-2 типа в зависимости от градации нарушения углеводного обмена.

3.Впервые произведен сравнительный анализ диагностической значимости параметров порядка, используемых при идентификации клинических вариантов течения СД 2-го типа, полученных с использованием 3-х подходов (стохастического, детерминистского и хаотического).

Научно-практическое значение. 1. Разработанный алгоритм анализа расстояния между центрами аттракторов вектора состояний организма в фазовом пространстве состояний, с использованием методов системного анализа и синтеза в рамках компартментно-кластерной теории биосистем, теории хаоса и синергетики, предоставляет возможность принципиально новой трактовки теоретического описания

динамики патологического процесса при СД-2 типа с различными клиническими вариантами течения.

2. Количественная интерпретация многоступенчатых структурно-функциональных изменений, основанная на анализе расстояния между центрами аттракторов вектора состояний организма в фазовом пространстве состояний, позволяет определить интегративный коэффициент критической апроксимации значений саногенных и/или патогенных процессов которые соответствуют точкам катастроф или внезапно приводят биологическую систему в хаотическое состояние.

3. Расстояние между центрами аттракторов вектора состояний при кластерной идентификации различий градаций метаболических нарушений при СД 2-го типа в фазовом пространстве является количественной динамической характеристикой траектории вектора состояния х - (со всеми его компонентами как функции времени /, т.е. х, = х(()) и отражает меру хаоса (за счет усиления асинергизма) в виде ухудшения метаболического контроля в динамике заболевания по 3-м кластерам признаков.

4. Использование новых методов обработки информации при идентификации параметров порядка (диагностических признаков, обладающих абсолютной и /или существенной значимостью) с использованием комплексной триады обработки информации (стохастического, детерминистского и хаотического системного подхода) повышает достоверность полученных данных с определением количественной характеристики их значимости.

Внедрение результатов исследования. Разработанные программы и методы идентификации параметров центров аттракторов и коэффициента асинергизма внедрены в НИИ физиологии им. И.П. Павлова РАН (г. Санкт - Петербург), НИИ Теоретической и экпериментальной биофизики РАН (г. Пущино), ГУП НИИ Новых медицинских технологий (г. Тула), ГОУ ВПО "Сургутский государственный университет Ханты - Мансийского автономного округа-Югры", Учреждении ХМАО-Югры "Сургутская окружная клиническая больница", а также в ряде лечебных учреждений ХМАО - Югры.

Апробация работы. Основные результаты работы были представлены за период с 2006 по 2008 г.г. Материалы диссертации обсуждались на кафедральных и факультетских семинарах, а также в рамках тематики лаборатории метаболических нарушений НИИ биофизики и медицинской кибернетики Сургутского государственного университета. Результаты исследования докладывались на Всероссийской научно-практической -конференции «Современные аспекты клинической физиологии в медицине» (г. Самара 2008 г.)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ, из них: 4 статьи в рекомендованных ВАК журналах и ¡монография (соавтор 1 главы), и 4 статьи в других журналах и научных сборниках. Перечень основных публикаций приведен в конце автореферата.

Объем и структура диссертации. Диссертация изложена на 121странице машинописного текста и состоит из 1-й главы «Патогенез метаболических нарушений при хронических осложнениях СД-2 типа как кластера

метаболического синдрома с позиций клинической кибернетики», представляющей обзор литературных данных по рассматриваемой проблеме; 2-й главы «Объект и методы исследований», представляющей объект исследования, общие традиционные и оригинальные авторские методы, применяемые в настоящей работе; 3-й главы, «Результаты собственных исследований и их обсуждение», посвященной системному анализу и синтезу в выявлении информационной значимости диагностических признаков 3-х кластеров, составляющих общую картину метаболических нарушений в патогенезе хронических осложнений при СД-2 типа с различными клиническими вариантами течения в условиях ХМАО-Югры; «Заключения», «Выводов»; «Практических рекомендаций», "Приложения". Библиографический указатель содержит 226 наименований работ, из которых 121 на русском языке и 105 иностранных. Текст диссертации иллюстрирован 13 таблицами и 1 рисунком.

Личный вклад автора заключается в разработке и внедрении инновационных методов системного анализа и синтеза при обработке информации, полученной в ходе исследования патогенеза метаболических нарушений при СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения. Автором лично проведено обследование 1051 пациента Учреждения ХМАО-Югры Сургутской окружной клинической больницы, данные обследования введены в базу регистра сахарного диабета г. Сургута и Сургутского района в период с 2002 по 2007 г.г. С непосредственным участием автора разработана процедура идентификации дистанции между центрами аттракторов вектора состояний в фазовом пространстве в зависимости от градаций нарушений углеводного обмена для 3-х кластеров признаков.

Положения, выносимые на защиту.

В соответствии с поставленной целью и задачами, на защиту выносятся следующие положения.

1. Использование разработанных алгоритмов идентификации параметров аттракторов вектора состояний больных СД 2-го типа в фазовом пространстве состояний, обеспечивает определение центра аттрактора вектора состояния системы в рамках теории хаоса и синергетики, базирующегося на компартментно-кластерной теории биосистем.

2. Разработанные алгоритмы идентификации центров аттракторов вектора состояний организма больных СД 2-го типа в фазовом пространстве состояний обеспечивают сравнительный анализ общего состояния больных СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения. Дистанция между центрами аттракторов является количественной мерой перехода стохастической динамики к хаосу при снижении степени синергизма в поведении вектора состояний и объективно отражает градацию нарушений углеводного обмена.

3. Методы системного анализа и синтеза, обеспечивают идентификацию координат центра аттрактора в многомерном фазовом пространстве, что определяет мониторинг траектории вектора состояния организма больных СД 2-го типа при ухудшении метаболического контроля. Дистанция между центрами аттракторов - интегративный показатель устойчивости биологической системы -объективно отражает переход количественных изменений параметров порядка в

новое качество, определяемое как клинический вариант СД 2-го типа с позиций теории хаоса и синергетики.

4. Использование системных подходов при анализе метаболических нарушений при СД 2-го типа с целью идентификации параметров порядка (диагностических признаков, обладающих абсолютной и /или существенной значимостью) с использованием комплексной триады обработки информации (стохастического, детерминистского и хаотического подходов) повышает достоверность полученных данных с определением количественной характеристики их значимости.

ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

В общее исследование был включен 1051 пациент Учреждения ХМАО-Югры Сургутской окружной клинической больницы (СОКБ), постоянно проживающие на территории г. Сургута и Сургутского района ХМАО. Результаты обследования были введены в базу данных регистра диабета в период 2002-2007 г.г. Из них: данные обследования 718 больных (202 мужчин, 425 женщин) составили базу регистра больных СД-2 типа, прикрепленной городской территории, 333 больных (106 мужчин, 199 женщин) составили базу регистра больных СД-2 типа Сургутского района. Из них была сформирована выборка 90 больных СД-2 типа (мужчин, женщин) в возрасте 58,19±0,81лет и стаже заболевания 8,25±0,42 лет: из которых 27 мужчин в возрасте 59,19±1,61 года и среднем стаже заболевания 7,51±0,77 лет; 63 женщины в возрасте 57,76±0,93 лет и среднем стаже заболевания 8,57±0,50 лет. Эти больные были распределены по 3-м группам (N=30): I группа - больные СД 2 типа в стадии компенсации; II группа - больные СД 2 типа в стадии субкомпенсации; III группа - больные СД 2 типа в стадии декомпенсации.

Для этих групп было выполнено углубленное исследование с целью выявления информационной значимости диагностических признаков 3-х кластеров: расширенных иммунограмм и иммуномаркеров липидограмм, гемостаза, составляющих кластеры метаболических нарушений патогенеза хронических осложнений при СД-2 типа, на основе новых методов обработки информации (идентификации характеристик параметров аттракторов вектора состояний организма человека). Группа контроля представлена группой 30 условно здоровых лиц. С целью компенсации углеводного обмена пациенты принимали ПСП (гликлазид 30-120 мг/сут., метформин 500 - 2500 мг/сут.).

Методы общеклинических исследований. Клинические исследования по теме проводились в клинико-диагностическом отделении Учреждения ХМАО Югры «Сургутская окружная клиническая больница».

Регистрировались показатели углеводно-липидного обмена: гликированный гемоглобин - методом ионно-обменной хроматографии наборами фирмы «Био-Рад» (Австрия); С-пептид - метод ИФА (реагенты фирмы «Human» на анализаторе «Multiscan Ascent» (Финляндия); липидограмма: общий холестерин (ХСобщ.), липопротеиды высокой плотности (ЛПВП), липопротеиды низкой плотности (Л11НП), фосфолипиды (ФЛ) - энзиматическим методом на автомате CLINLINE-150 наборами фирмы «BIO - MERIEUX», триглицериды - ТТЛ -энзиматическим методом на автомате CLINLINE-150 реагентами "Triglucerides"

фирмы "EKO-MED-POL"; аполипопротеиды AI и аполипопротеиды В -реагентами фирмы «Ля Рош» на биохимическом анализаторе «Hitachi-917».

Гемостаз анализировался по следующим звеньям: тромбоцитарно-сосудистое звено гемостаза - количество тромбоцитов; агрегация с универсальным индексом агрегации (УИА) и ристомицином - наборами экспресс - оценки тромбоцитарного гемостаза МНЕЩ «Технология» г. Барнаул; коагуляционный гемостаз - время рекальцификации, активированное частичное тромбопластиновое время (АЧТВ), протромбиновый индекс (ПТИ), тромбиновое время - с использованием стандартных реактивов ТОО «Технология» г. Барнаул на полуавтомате СМ-4 «BENK-ELEKTRONIK»; активность антикоагулянтов - протеин С - ИФА методом, антитромбин III -титрометрическим методом; исследование конечного этапа свертывания крови и фибринолитическое звено системы гемостаза: фибриноген А, фибриноген Б -гравиметрическим методом Рутберга; этаноловый тест; ортофенантролиновый тест - наборами для определения количества растворимых фибрин-мономерных комплексов (РФМК) в плазме МНПЦ «Технология» г. Барнаул.

Изучались показатели иммунологического статуса: популяции лимфоцитов — на проточном цитофлюорометре фирмы "Bekman-Coulter" (процентное содержание Т и B-лимфоцитов, соотношение Т-хелперы/Т-супрессоры методом проточной цитометрии с использованием моноклональных антител к рецепторам CD3, CD4, CD8, CD20); сывороточные иммуноглобулины (JgA, JgG, JgM) - методом одномерной радиальной иммунодиффузии в агаровом геле по J.Manchini с соавт. (1965). "Свободные" формы человеческих цитокинов -методом ИФА с использованием реагентов фирмы «CYTELISA»: факторов интерлейкина-6 (IL-6) - набором «HumanIL-6», интерлейкина-8 (IL-8) - «Human IL-8», фактора некроза опухолей-а (TNFa) - «Human TNFa».

Изучались иммуномаркеры: иммуноферментным методом (ИФА) на анализаторе «Multiscan-accent»: антитела к липопротеинам низкой плотности наборами «oLDL» фирмы oLab Biomedica (мЕд/мл); суммарные антитела к кардиолипину Jg A, Jg G, Jg М и суммарные антитела к смеси 4 различных фосфолипидов (кардиолипину, фосфатидилсерину, фосфатидилинозитолу, фосфатидиловой кислоте (Ед/мл) с использованием иммуноферментного набора «анти-фосфолипид скрин» и «тромбо комбо» фирмы «Orgentec»; адренокортикотропный гормон наборами «АКТГ», фирмы «Biomerica Elisa».

Методы специальных авторских исследований. В данной работе были использованы методы исследования, основанные на применении ЭВМ и специальных авторских программ, разработанных и запатентованных в НИИ биофизики и медицинской кибернетики при Сургутском государственном университете (НИИ БМК).

Идентификация параметров порядка вектора состояния организма больных с СД-2 типа с различными клиническими вариантами течения производилась с применением новых подходов в теории хаоса и синергетики. Разработанный в НИИ биофизики и медицинской кибернетики (БМК) метод идентификации параметров порядка вектора состояния биосистем в m-мерном фазовом пространстве позволил нам выделить наиболее значимые параметры порядка.

Метод основан на параллельной идентификации объемов аттракторов в фазовом пространстве для пары кластеров, а затем поэтапного исключения из расчета отдельных компонент вектора состояния биологической динамической системы (БДС) с одновременным анализом параметров аттракторов и сравнением существенных или несущественных изменений в параметрах аттрактора после такого исключения. Алгоритм такой процедуры основывается на получении матрицы состояний р кластеров в т- мерном фазовом пространстве, где /- бегущий индекс компонента вектора (/ = 1..т) а у- номер биообъекта (пациента) (у = 1..я), к = \..р. Иными словами элемент такой матрицы д' представляет £-й кластер БДС, <-й компонент ВС для у-го пациента (популяции, экосистемы). Производился поочередный расчет координат граней для всех 7-х пациентов = i я) из fc-ro кластера (* = i..p); их длины (Interval) А* -*«-!» где хлтт1,х,{тУ1 - координаты крайней точки,

совпадающие с нижней и верхней границей фазовой области; вектор объемов (General Value) К = (К0,К,. vp)T, ограничивающих всераттракторы, а так же показатели асимметрии (Asymmetry) стохастического

=(xt',,x;z..x;j...xpc = *;„), и хаотического центров

Х" = (-»"l. О" Х = (*',!> ) '

где, х с , х " идентификация стохастического центра аттракторов,

j- 1

находится путем вычисления среднего арифметического одноименных координат точек, представляющих проекции конца вектора состояния БДС на каждую из координатных осей. Отметим, что для двух кластеров где, Х'?т = xlM + D', /2 - идентификация хаотического центра аттракторов, в'- ширина фазовой области аттрактора в проекции на ¡-ую координату. После исключения поочередно каждого из компонент вектора Хт.е. х, для одного и другого кластера отдельно Л-*, «и вычисляются вторые приближения параметра rx = к; - у,1 / с/. Таким образом, получаем r = (R„..Rm) значений, по которым можно определить уменьшилась или увеличилась относительная величина аттракторов V при изменении размерности фазового пространства. При уменьшении размеров V, анализируются параметры системы и на основе их почти неизменности делается заключение, о существенной (если параметры существенно меняются) или несущественной (параметры почти неизменны) значимости конкретного, каждого X, компонента ВС X = {xi,x1,..*m)T.

Таким образом, производится выбор размерности кластеров БДС при сравнительном анализе поведения их векторов состояния. Существенно что, подобные методы идентификации параметров аттракторов обеспечивают, фактически, параллельную процедуру с нейросетевой технологией.

Идентификация центров аттракторов вектора состояний организма в т-мерном пространстве состояний для больных СД-2 производилась с использованием оригинальной зарегистрированной программы: «идентификация

параметров аттракторов поведения вектора состояния биосистем в т-мерном фазовом пространстве», предназначенной для использования в научных исследованиях систем с хаотической организацией. Программа позволяет представить и рассчитать в фазовом пространстве с выбранными фазовыми координатами параметры центра и расстояния Z между центрами изучаемых аттракторов. Анализ количественной динамики дистанций Z между центрами аттракторов при парном сравнительном анализе регистрирует переход вектора состояний организма в новое качество, отражающее клинический вариант течения (нозологические различия). Именно по величине Z определяется степень развития патологии.

Идентификация значимости параметров порядка вектора состояния организма больных с СД-2 типа с различными клиническими вариантами течения производилась также с применением нейросетевых методик ("Мультинейрон"). Нейросети обеспечивали ранжирование диагностических параметров. Для каждого из пациентов СД-2 типа с различными клиническим вариантами течения и 30 условно здоровых лиц (группа контроля) были зафиксированы ответы на определенные тесты (соответствующие числу анализируемых параметров в исследуемом кластере), которые определялись на момент обследования. Вся совокупность ответов на вопросы и реальный диагноз пациента в виде базы данных составили обучающую выборку. После завершения процедуры настройки нейроЭВМ (обучения) определялись реальные веса связей и значимость каждого из анализируемых признаков (компонентов xi параметров исследуемого кластера). Обучение НС считалось законченным, если по всей обучающей выборке НС ставит диагноз (НС классифицирует), совпадающий с реальным диагнозом. После обучения нейроэмулятор производит вычисление и анализ значимости всех признаков, т.е. производится определение важности каждого из диагностических признаков.

Полученные данные подвергли также математической обработке методом вариационной статистики с помощью пакета прикладных программ по статистической обработке информации (SPSS), а также пакета анализа MICROSOFT EXSEL на ЮМ PC/Pentium IV. Достоверность выявляемых различий определяли по методу Фишера-Стьюдента, анализируя среднюю величину вариационного ряда (М), среднее квадратическое отклонение вариационного ряда (о), среднюю ошибку среднего квадратического отклонения (т); уровень значимости различий также был проанализирован с использованием непараметрического критерия Манна-Уитни. За достоверные принимали различия при значениях р<0,05. Результаты исследования так же обработаны методом парного корреляционного анализа (коэффициент корреляции Пирсона) на IBM PC/Pentium IV с использованием пакета программ «Статистика в медико-биологических исследованиях».

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Системный анализ и синтез критериев метаболических нарушений, характеризующих углеводно-липидный кластер и интегративный коэффициент апроксимации устойчивости организма при СД-2 типа производится на основе

анализа динамики компонентов х, фазового пространства кластера «углеводно-липидный обмен» при СД-2 типа с различными клиническими вариантами течения.

С позиций фазового пространства состояний динамика движения вектора состояний, анализируемая по параметру Z - является интегративным коэффициентом апроксимации устойчивости индивидуума. Расстояние между центрами параллелепипедов, ограничивающих аттрактор движения ВСОЧ, (Z) увеличивается, отражая влияние неудовлетворительного метаболического контроля, указывает на сужение интервалов устойчивости организма с одновременным изменением и коэффициента асимметрии (Rx). При этом расстояние между центрами параллелепипедов (Z) - это количественный интегративный индикатор смещения центра анализируемого аттрактора в область мортального поведения вектора состояний.

Из таблицы 1 видно, что наибольшее расстояние Z между центрами аттракторов разных групп (I - III) мы получили для 3-й группы и контроля. Причем, центры расстояний между аттракторами поведения ВСОЧ 1-й и 2-й групп, а также 3-й и 2-й приблизительно одинаково (мера различий этих 2-х кластеров несущественна (7,13 и 7,22). Это расширяет понимание различий в клинической картине течения СД 2-го типа.

Таблица 1

Сводные результаты в виде матрицы параметра Z кластера __«углеводно-липидный обмен» _

Номер группы Группа контроля I группа II группа

I группа 2,84 .....

II группа 7,73 7,13 'Я- 1

III группа 8,15 6,13 7,22

Нозологическая идентификация различий СД 2-го типа и условно здоровых лиц по параметру Z характеризуется прогрессирующим снижением устойчивости индивидуума по мере ухудшения углеводного обмена с максимумом интегративного коэффициента аппроксимации в III группе (соответственно Z№ =2,84, Z u/k =7,73, Zm./k=8,l 5). Примечательно, что при сравнительном анализе параметра Z и параметра R в кластере, характеризующем углеводно-липидный гемостаз, между группами различных клинических вариантов течения СД 2-го типа существенных изменений для R не выявлено. С позиций теории хаоса и синергетики это является обоснованием стратегии наиболее «агрессивного» управления СД 2-го типа с достижением целевых показателей гликемии и липидограммы, соответствующих уровню условно здоровых лиц (соответственно Zm=7,13, Znw=6,13, Zlrai =7,23) (табл. 1,2).

Установлено, что ухудшение метаболического контроля сопровождается прогрессирующим существенным увеличением общего объема параллелепипеда - General V value, ограничивающего аттрактор кластера «углеводно-липидный обмен» в 13-мерном фазовом пространстве.

Таблица 2

Результаты обработки данных аттрактора кластера «углеводно-липидный обмен» больных СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения _в 13-мерном пространстве_

Количество измерений N = 30

Размерность фазового пространства - 13

I группа Группа контроля

General asymmetry value Rx = 3.73 General asymmetry value Ry=24.32

General V value Vx =251 656.98 General V value Vy = 5 319.61

Vx0=251 656.98 | Vy0=5 319.61 | dif=246 337.37 R0=97.88% | Z0=2.84

II группа Группа контроля

General asymmetry value Rx = 2.20 General asymmetry value Ry=24.32

General V value Vx =37 936.85 General V value Vy = 5 319.61

Vx0=37 936.85 | Vy0=5 319.61 | dif=32 617.23 R0=85.97% | ZO=7.73

III группа Группа контроля

Genera! asymmetry value Rx = 3.56 General asymmetry value Ry=24.32

General V value Vx =3 557 280.69 General V value Vy = 5 319.61

/x0=3 557 280.69 | Vy0 = 5 319.61 |dif=3 551 961.08 R0=99.85 % | Z0=8.15

11 группа 1 группа

General asymmetry value Rx = 2.20 General asymmetry value Ry = 3.73

General V value Vx =37 936.85 General V value Vy = 251 656.98

Vx0=37 936.85 | Vy0=251 656.98 | dif=213 720.13 R0=84.92% [ Z0=7.13

III группа I группа

General asymmetry value Rx = 3.56 General asymmetry value Ry = 3.73

General V value Vx =3 557 280.69 General V value Vy = 251 656.98

/x0=3 557 280.69 | Vy0=251 656.98 |dii=3 305 623.70 R0=92.92% |Z0=6.13

III группа II группа

General asymmetry value Rx = 3.56 General asymmetry value Ry = 2.20

General V value Vx =3 557 280.69 General V value Vy = 37 936.8511

/x0=3 557 280.69 | Vy0=37 936.85 |dif=3 519 343.84 R0=98.93 % | Z0=7.22

Примечание к табл 2 и табл. 9: 13-ти мерное фазовое пространство кластера «углеводно-липидный обмен» включало анализ следующих показателей (Х|... Хи): X, - С - пептид (мг/мл); Х2- HbAIc (%), X., - общий ХС (ммоль/л); Х4- Р-ЛП (г/л), Xs - апо-А-1 (г/л), Хб- апо-В (г/л); Х7 - коэффициент апо-В/апо-А-1; Х8 - ЛПВП (ммоль/л); Х,-ЛПНП (ммоль/л), Хщ-ФЛ (ммоль/л); Хп- ТГЛ (ммоль/л), Х12 - к.инсулинорезистентности, Хц- К«- холестериновый коэффициент атерогенности.

Так у больных П1 группы General V value превышает таковой для II группы с k »mi = 93 (General V value,„ = 3 557 280,69; General V valuen = 37 936,85; к nwi = 93), и I группы к nw = 14 (General V valuei = 251 656,98; к IIM = 14), и группы контроля с к ц[/К = 600 (General V valueK = 5 319,6166; к Ш/к = 600). В то же время общий показатель асимметрии (General asymmetry value гХ) наибольший у больных в группе условно здоровых лиц (rXi = 24.32), что превышает гХ в I, II и III группах обследованных (соответственно rXi = 3,73, к = 6,5; гХп = 2,20, к = 11, гХш= 3,56; к = 6,5) (табл. 2). В целом, степень компенсации углеводного обмена не обладает существенной значимостью анализируемой по параметру R.

Системный анализ и синтез критериев метаболических нарушений, характеризующих кластер «система гемостаза» и интегративный показатель апроксимации устойчивости организма при СД-2 типа, основывается на анализе динамики компонентов х, фазового пространства кластера «система гемостаза» при СД-2 типа с различными клиническими вариантами течения.

Установлено, что прогрессирующая гипергликемия сопровождается существенным увеличением общего объема параллелепипеда - General V value, ограничивающего аттрактор кластера «система гемостаза» в 11-мерном фазовом пространстве с максимальным различием в динамике поведения ВСОЧ в фазовом пространстве - на 1-3 порядка в сравнении с показателями группы контроля наряду с увеличением показателя асимметрии Rx (табл 4).

Интранозологическая идентификация различий General V value характеризуется наибольшим Vx в 1П группе - General V valuem = 2.88Е+0014 и II группе - General V value» = 1.43Е+0014, по сравнению с показателями General V value[ = 3.03E+0012. Общий показатель асимметрии (General asymmetry value гХ) наибольший у больных в II и I группе в сравнении с показателями в III группе обследованных и условно здоровых лиц (соответственно rXi = 14,15, гХц = 14,23, гХш= 10,70; гХ„ = 2,99) (табл. 4).

Таблица 3

Номер группы Группа контроля I группа II группа

I группа 16,32

II группа 19,72 8,76

III группа 21,84 8,63 7,60

Табличные данные демонстрируют (табл. 3), что различия в значениях расстояний Ъ между центрами аттракторов блоков «контроль» и групп 1-3 менее выражены, чем в кластере «углеводно-липидный обмен». И еще менее выраженные различия в Ъ между 3-мя группами (внутригрупповые различия). Это дает общую характеристику этого диагностического кластера, выделяет его особенности.

Таблица 4

Результаты обработки данных аттрактора кластера «система гемостаза» больных СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения в 11-мерном

пространстве

Количество измерений N = 30

Размерность фазового пространства = 11

I группа Группа контроля

General asymmetry value Rx=14.15 General asymmetry value Ry= 2.99

General V value Vx = 3.03E+0012 General V value Vy = 3.16E+0011

Vx0=3.03E+0012 | Vy0=3.l6E+001l dif=2.71E+0012 | R0=89.56% | Z0=16.32

II группа Группа контроля

General asymmetry value Rx = 14.23 General asymmetry value Ry = 2.99

General V value Vx = 1.43E+0014 General V value Vy = 3.16E+0011

Vx0=1.43E+0014 | VyO=3.16E+OOU dif= 1.42E+0014 | R0=99.77% | Z0=19.72

III группа Группа контроля

General asymmetry value Rx = 10.70 General asymmetry value Ry = 2.99

General V value Vx = 2.88E+0014 General V value Vy = 3.16E+0011

VxO=2.88E+0014 | Vy0=3.16E+0011 dif=2.88E+0014 | R=99.89% | Z0=21.84

Примечание к табл. 4 и табл. 10; 11 -ти мерное фазовое пространство кластера «система гемостаза» включало анализ следующих показателей (X, .. Xu)' X, - универсальный индекс агрегации (сек); Х2-агрегация с ристомицином (сек); Х3 - количество тромбоцитов (1x10' / л); Х< - время рекальцификации (сек), Х5 - АЧТВ (сек); X« - ПТИ (%), Х7 - тромбиновое время (сек), Х> - протеин С (%), X,-антитромбин III (%)Хю-фибриноген А (мг/л); Хц - фибриноген В(мг/мл)

Нозологическая идентификация различий СД 2-го типа и условно здоровых лиц по параметру Z характеризуется прогрессирующим снижением устойчивости индивидуума по мере усугубления компенсации углеводного обмена с наибольшими значениями интегративного коэффициента аппроксимации в III группе (соответственно Z№=16,32, Z1№= 19,72, Z ц№=21,84). Следует отметить, что при анализе параметра Z в кластере «система гемостаза» сравнительно с кластером «углеводно-липидный обмен», между группами различных клинических вариантов течения СД 2-го типа существенных изменений не выявлено. Это также обосновывает с позиций теории хаоса и синергетики концепцию достижения идеальных, соответствующих показателям условно здоровых лиц, параметров метаболическим контроля СД 2-го типа (соответственно Zm=%,l(>, Zni;i=8,63, Zni/n =7,60) (табл. 3,4).

Системный анализ и синтез критериев метаболических нарушений, характеризующих кластер «иммунограмма» и интегративный показатель апроксимации устойчивости организма при СД-2 типа основывается на анализе динамики компонентов х, фазового пространства кластера «иммунограмма» при СД-2 типа с различными клиническими вариантами течения. Эта динамика характеризуется проградиентным существенным увеличением общего объема параллелепипеда с максимальной динамикой фазового пространства (на 1-3 порядка), наряду с абсолютным увеличением показателя асимметрии с максимумом значений при декомпенсированном СД 2-го типа (соответственно General V value,,, = 5.67Е+0019, гХш =380.09; General V value,i = 1,57Е+0018; гХп =74,02; General V value,. 7.06Е+0017 ,rXi =39.88;, General V valueK = 1.99E+0016, rXK=32.82).

Закономерно, что наибольшее снижение устойчивости индивидуума по параметру Z выявлено в III группе как по сравнению с группой условно здоровых лиц (соответственно Ъш =55,48, ZM, =46,80, ZMII =158,42), так и при идентификации иммунорегуляторного дисбаланса при различной степени декомпенсации СД 2-го типа (соответственно ZIW=15,3, Z[nyi=l05,78, Zm/n =118,08) (табл. 5,6).

Таблица 5

Сводные результаты в виде матрицы параметра Z кластера «иммунограмма»

Номер группы Группа контроля I группа II группа

I группа 55,48 > \ \ - '4,4

II группа 46,80 15,35 ' Г'' vL-- ■ " '

III группа 158,42 105,78 118,08

Из таблицы 5 следует, что этот кластер («иммунограмма») дает наиболее разительные различия в значениях Ъ как при сравнении группы контроля с 1-3 группами по отдельности, так и при внутригрупповых сравнениях значений Z. Причем наиболее значительные изменения (по параметру Z) выявлены для 1-ой и 3-ей групп, 2-ой и 3-ей групп попарно. Очевидно, что иммунорегуляторный дисбаланс в сравнительном аспекте для этих указанных пар сравниваемых групп наиболее выражен (здесь сильно выделяется 3-я группа!).

В фазовом пространстве параметры аттрактора кластера «иммунограмма» для больных 3-ей группы наиболее удалены и от 1-ой и от 2-ой групп пациентов. Таким образом, общее сравнение данных по параметру Ъ для всех 3-кластеров СД 2-го типа показывает наибольшую информационную значимость именно для кластера «иммунограмма». Важно учитывать, что максимальная динамика Ъ кластера «иммунограмма», указывает на наиболее значимые и выраженные изменения отклонения показателей именно в этом кластере. Из этого следует, что степень тяжести патологического процесса определяется выраженностью изменений в кластере с максимальной динамикой Ъ.

Таблица 6

Результаты обработки данных аттрактора кластера «иммунограмма» больных СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения в _20-мерном пространстве_

Количество измерений N = 30

Размерность фазового пространства = 20

I группа Группа контроля

General asymmetry value Rx = 39.88 General asymmetry value Ry=32.82

General V value Vx =7.06E+0017 General V value Vy =1.99E+0016

Vx0=7.06E+0017 |Vy0=1.99E+0016 | dif=6.86E+0017 | R0=97.17% | Z0=55.48

II группа Группа контроля

General asymmetry value Rx=74,02 General asymmetry value Ry=32.82

General V value Vx =1,57E+0018 General V value Vy =1.99E+0016

Vx0=l,57E+0018 | Vy0=l,99E+0016 | dif=l,55E+0018 tR0=98,73% | Z0=46,80

III группа Группа контроля

General asymmetry value Rx=3 80.09 General asymmetry value Ry=32.82

General V value Vx =5.67E+0019 General V value Vy =1.99E+0016

Vx0=5.67E+0019 | Vy0=1.99E+0016 | dif=5.66E+0019 |R0=99.96% | Z0=158.42

II группа 1 группа

General asymmetry value Rx = 74,02 General asymmetry value Ry=39.88

General V value Vx = 1.57E+0018 General V value Vy = 7.06E+0017

Vx0=1.57E+0018 1 Vy0=7.06E+0017 | dif=8.73E+0017 |R0=55.28% | Z0=15.35

III группа I группа

General asymmetry value Rx =380 09 General asymmetry value Ry=39.88

General V value Vx = 5.67E+0019 General V value Vy = 7.06E+0017

VxO=5.67E+0019 |Vy0=7.06E+0017 | dif=5.60E+0019 |R0=98.75% | ZO = 105.78

III группа II группа

General asymmetry value Rx =380.09 General asymmetry value Ry=74,02

General V value Vx =5.67E+0019 General V value Vy = 1.57E+0018

Vx0=5.67E+0019 | Vy0=l,57E+0018 | dif=5,51E+0019 | R0=97,21% |Z0=118,08

Примечание к табл. б и табл. 11: 20-ти мерное фазовое пространство кластера «иммунограмма» включало анализ следующих показателей (X,... Х20)' X! - Ig А (г/л); Х2 - Ig G (г/л); X, - Ig М (г/л); X, - общ. кол-во лейкоцитов (1х10'/л), Х5 - общ. кол-во лимфоцитов (%); Х^- общ. кол-во лимфоцитов абс. (1х10'/л); X, - Т-лимфоциты (CD3, %); Х8 - Т-лимфоциты (CD3) абс.(1х105 /л); Х9-Т-хелперы (CD4, %), Х,о - Т-хелперы (CD4) абс. (1x10'/ л); Хи - Т-супрессоры (CD8, %); Х|2 - Т-супрессоры (CD8) абс.(1х10'/ л); Xl3- CD4/CD8; Хи - В-лимфоциты (CD20, %), Х,5 - В-лимфоциты (CD20) абс (1 хЮ'/л); Х|6-Л/Т-л индекс; Х,7- ЦИК (МЕ/мл), X,s-lL-6, пг/мл; X„-IL-8, пг/мл; X20-TNFa, пг/мл.

Табличные данные (табл. 7) демонстрируют наиболее значительные показатели Z при анализе пар: группа контроля - 3-я группа, 1-ая - 3-я группа.

Системный анализ и синтез критериев метаболических нарушений, характеризующих кластер «иммуномаркеры» и интегративный показатель апроксимации устойчивости организма при СД-2 типа, производится на основе динамики General V value, ограничивающего аттрактор кластера «иммуномаркеры» в 4-х мерном пространстве больных СД отражает диалектику изменения количественных взаимоспношений в новое качество.

Таблица 7

Сводные результаты в виде матрицы параметра Ъ _кластера «иммуномаркеры»_

Номер группы Группа контроля I группа

I группа 75,6156

III группа 247,028 172,3487

Наибольшие различия выявлены при сравнении показателей условно здоровых лиц и I группы (соответственно General V value i = 481 245 248.00, Rx,= 654.51; General V value , = 4 593 297.24, RxK = 263.48) (табл. 8).

Это подчеркивает значимость изменений в данном кластере («иммуномаркеры»), который отражает однонаправленные (сопряженные) изменения с кластером «иммунограмма». При декомпенсации СД 2-го типа снижение устойчивости индивидуума анализируемого по параметру Z характеризуется максимальными значениями в III группе (соответственно Z№ =75,61, Z „№=247,02; ZIIW=172,34) (табл. 7,8).

Таблица 8

Результаты обработки данных аттрактора кластера «иммуномаркеры» больных СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения _в 4-мерном пространстве_

Количество измерений N = 30

Размерность фазового пространства = 4

I группа Группа контроля

General asymmetry value Rx =654.51 General asymmetry value Ry=263.48

General V value Vx =481 245 248.00 General V value Vy = 4 593 297.24

Vx0=481245248.00 |VyO=4 593 297.24 dif=476 651 951.0 |R0=99.0455o/o | Z0 =75.61

III группа Группа контроля

3eneral asymmetry value Rx =500.94 General asymmetry value Ry=263.48

3eneral V value Vx = 25 962417.00 General V value Vy = 4 593 297.24

Vx0=25 962417.00 | Vy0= 4593297.24 di£=21 369 119.80 |R0=82.30 % | Z0 =247.02

I группа III группа

General asymmetry value Rx=654.51 General asymmetry value Rx =500.94

General V value Vx=481 245 248.00 General V value Vx=25 962417.00

Vx0=481245248.00 | Vy0=25962417.00 dif=455282831.00 | R0=94.60% | Z0 =172.34

Примечание к табл 8 и табл. 12 4-х мерное фазовое пространство кластера «иммуномаркеры» включало анализ следующих показателей (Х[... Х<): X, - суммарные антитела к кардиолипину ^ А, ^ в, ¡е М (Ед/мл); Хг -антитела к ЛПНП (мЕд/мл); X, - суммарные антитела к смеси 4 различных фосфолипидов (кардиолипину, фосфатидилсерину, фосфатидилинозитолу, фосфатидиловой кислоте, Ед/мл), X, -АКТГ (пг/мл)

Представленные данные позволяют утверждать, что интегративный коэффициент апроксимации устойчивости индивидуума - параметр Z - является независимым интегративным индикатором тяжести протекания патологического

процесса, количественно отражая девиацию центра анализируемого аттрактора и его движение к области мортапьного поведения вектора состояний.

Сравнительный системный анализ других кластеров также показывает информативность (значимость) интегративного параметра Z в изучении особенностей развития СД 2 -го типа.

В работе также выполнен системный анализ и синтез диагностической значимости параметров порядка, используемых при идентификации клинических вариантов течения СД 2-го типа, полученных с помощью 3-х подходов (стохастического, детерминистского и хаотического). При этом в нашу задачу входило сравнение полученных данных с уже имеющимися данными с помощью трех подходов. С помощью нового метода, основанного на «идентификации параметров вектора состояния биосистем в ш-мерном пространстве», и данных, полученных ранее в рамках обработки с применением нейросетевых методик («Мультинейрон»), Показана статистическая достоверность полученных данных с использованием ШМ PC/ Pentium IV и пакета программ «статистика в медико-биологических исследованиях» для каждого из диагностических критериев по всем исследуемым кластерам.

Значимость признаков по методу «идентификация параметров вектора состояния биосистем в ш-мерном пространстве», производилась на основе определения параметра R, по которому можно диагностировать уменьшение или увеличение относительной величины аттракторов General Value при изменении размерности фазового пространства. Параметр Z дает возможность проанализировать изменения расстояния между центрами параллелепипедов исследуемых групп на фоне регистрации R.

Системный анализ и синтез динамики фазового пространства кластера «углеводно-липидный обмен» выявил (табл. 9) параметры порядка для идентификации различий: I группы и группы контроля - Хц; II группы и группы контроля - XnjXnÄ; III группы и группы контроля - Х2; Хп ; Х9; П группы -1 группы - Ха ; х,3; х12; III группы -1 группы - Хп; X4;X]2 и III группы -II группы - Х4; Х2; Х9.

Таблица 9

Показатели обработки данных в рамках 3-х подходов (стохастического-

«Мультинейрон», детерминистского- «Статистика в медико-биологических исследованиях», теории хаоса и синергетики - метод «идентификации параметров вектора состояния биосистем в m-мерном пространстве») больных

СД 2-го типа

Кластер «углеводно-липидный обмен»

Группы «Мультинейрон» Статистическая достоверность Хаос

R г

I гр. - Гр.к. Х5; Хц; Х8 Х5, Хц; Xg Хп

II гр. - Гр.к. Хц; Хп; Х2 Хц; Хп ;Х2 Хц; Хп Хп;Х4;Х2

Ill гр.- Гр.к. Х2; Хю; Х9 Х2; Хю; Х9 X2;Xi3.X9

II гр. -1 гр. Х4 Х2; Хк Х2; Х4 Хв Х4; Х9 Хю Х4. Х|з;Х|2

III гр.-1гр. XfiXn; Х8 Х4; Xn;Xg Хю Х2; Х|э Х,2

III гр,- II гр. Xä Х4. X? Хз; Xg; Х4 Х4 Х2; Х9

Идентификация различий по критерию Стьюдента выявила достоверность различий по следующим диагностическим параметрам: I группы в сравнение с условно здоровыми лицами - X5i Хц; Х8; II группы и группы контроля - Хц; Х13Х2; III группы - и группы контроля - Х2; Х10; Х9; II группы -1 группы - Х2; Х4, Х8; III группы -1 группы - Х4; Х!3; Х8; III группы - II группы - Х3; Х8; Х4.

Идентификация различий с использованием программы «Мультинейрон» выявляет наиболее значимые признаки для: I группы в сравнение с условно здоровыми лицами - Х5; Хц; Xg ; II группы и группы контроля - Хц! X13; Х2; III группы - и группы контроля - Х2; Х10; Х9, II группы -1 группы - X4i Х2; Х8; III группы -1 группы - Х4; Х|3; Х8; Ш группы - II группы - Х8; Х4, Х9.

Таким образом, системный анализ и синтез диагностической значимости параметров порядка, используемых при идентификации клинических вариантов течения СД 2-го типа, полученных с помощью 3-х подходов (стохастического, детерминистского и хаотического) для кластера «углеводно-липидный обмен» выявил следующие критерии: для больных СД 2-го типа в стадии компенсации относительно условно здоровых лиц - Хц;для больных СД 2-го типа в стадии субкомпенсации относительно группе контроля - Хп; Х|3; для больных СД 2-го типа в стадии декомпенсации относительно группе условно здоровых лиц-Х2;Х9; для больных СД 2-го типа в стадии субкомпенсации относительно стадии компенсации - Х4; для больных СД 2-го типа в стадии декомпенсации относительно стадии компенсации - Xi3; для больных СД 2-го типа в стадии декомпенсации относительно стадии субкомпенсации - Х4.

Системный анализ и синтез динамики фазового пространства кластера «система гемостаза» выявил (табл.10), что идентификация различий при СД 2-го типа в стадии компенсации (I группа) и условно здоровых лиц, так же как и СД 2-го типа в стадии декомпенсации (III группа) в сравнении с показателями здоровых основывается на наиболее значимых признаках: Xi, Х9 и Х3. Наиболее существенные различия СД 2-го типа в стадии субкомпенсации (II группа) и группы контроля выявлены по следующим критериям: Х3, Х8, Х9. Параметры порядка для диагностики различий СД 2-го типа в стадии субкомпенсации (II группа) и стадии компенсации (I группа): Х|, Хб, Х8; СД 2-го типа в стадии декомпенсации (III группа) и стадии компенсации (I группа): Хь Х4; СД 2-го типа в стадии декомпенсации (III группа) и стадии субкомпенсации (II группа): - Х5, Х6, Х4

Таблица 10

Показатели обработки данных в рамках 3-х подходов (стохастического-«Мультинейрон», детерминистского- «Статистика в медико-биологических исследованиях», теории хаоса и синергетики- метод «идентификации параметров

Класте р: система гемостаза

Группы кМультинейрон» Статистическая достоверность Хаос

R Z

I гр. - Гр.к. Хц; Х9; Хг Xg. Хр Xi; Хю Х9 Хз; Хц

II гр. - Гр.к. Xs; Хю; Х2 х8 Хз;Хв; Хд

III гр.- Гр.к. Х5; Хю; Х7 Х5; Хю; Х7 Х|;Хз;Х9

II гр. -1 гр. Х7; Х9; Х| Х,;Х7 X,; ХбЛ

III гр,-1 гр. Хю. Х5, Хз Х,;Хд

III гр.- II гр. Хю. X»; Х5 Хю Х5;Х« Х6; Х4

Идентификация различий по критерию Стьюдента выявила достоверность различий по следующим диагностическим параметрам: I группы в сравнение с условно здоровыми лицами - Х8, Х9; П группы и группы контроля - Х8 -; III группы - и группы контроля - Х5 , Х10) Х7; II группы - I группы - X!, Х7; III группы - II группы - Хю; III группы - I группы - достоверных отличий не выявлено.

Идентификация различий с использованием программы «Мультинейрон» выявляет наиболее значимые признаки: I группы в сравнение с условно здоровыми лицами - Х8; Х9; Х2; II группы и группы контроля - Х8; Хю, Х2; Ш группы - и группы контроля - Х5; Х]0; Х7; II группы -1 группы - Х7; Х9, Хь Ш группы -1 группы - Хю; Х5 , Хз; Ш группы - II группы - Хю; Х9.

Сравнительный анализ динамики фазового пространства ограничивающего аттрактор кластера «иммунограмма» при СД 2-го типа выявил следующие параметры порядка для идентификации различий: I группы и группы контроля: - Х20, Х18.Х15; П группы и группы контроля - Х20; Х18; Х9; П1 группы и группы контроля - Х20;Х)8; II группы -1 группы - Хр-Х^Хи; Ш группы -1 группы- Х20; Хи Хь Ш группы - П группы - Х20; Хп.

Таблица 11

СД 2-го типа

Кластер: иммунограмма

Группы «Мультинейрон» Статистическая достоверность Хаос

Я ъ

1гр. -Гр.к. Х]6; Х2о; Х8 Х8: Х]в; Х2о Х)5; Х9;Х2о Х2о. Х)8; Х19

II гр. - Гр.к. Х]6; Хз; Х8 Х|6; Х8 Х7; Х]8; Хц Х2о;Х]8; Х9

Ш гр.- Гр.к. Х6; Х8; Х2о х20; Х8; Хе Х20;Х,8

II гр. -1 гр. Х^; Х9; Х6 Х9; Х$. Х,6 Хь Хю- Х15 Х20;Х9; Х7

[II гр.-1 гр. Х9. Хп: Х8 Х9; Х8 Х2о. Хь Хп Х2о

III гр.- II гр. Хп. Хп; Х2о Х2о х20; Хп Х2о

Идентификация различий по критерию Стьюдента выявила достоверность различий по следующим диагностическим параметрам: I группы в сравнение с условно здоровыми лицами - Х8> Х^; П группы и группы контроля - Х)б;Х8; Ш группы - и группы контроля - Х20; Х8; X«; П группы -1 группы - Х9; Х6, Х>6; III группы - II группы - Х20; Ш группы -1 группы - Х9; Х8.

Идентификация различий с использованием программы «Мультинейрон» выявляет наиболее значимые признаки: I группы в сравнение с условно здоровыми лицами - Х)6; Х2сГ, Х8; II группы и группы контроля - Х)6; Х3; Х8; III группы - и группы контроля - Х6; Х8; Х20; П группы -1 группы - Х]6; Х9; Х6; III группы -1 группы - Х9 Хп, Х8; III группы - II группы - Х]2> Х13; Х20.

Сравнительной анализ динамики фазового пространства ограничивающего аттрактор кластера «иммуномаркеры» при СД 2-го типа выявил следующие параметры порядка для идентификации различий: I группы и группы контроля: - Хг, Х2; III группы и группы контроля - Xt;X2; Ш группы -1 группы- Х20; X,; X,; III группы - II группы - Х4>Х2 (табл.12).

Таблица 12

Показатели обработки данных в рамках 3-х подходов (стохастического-

«Мультинейрон», детерминистского- «Статистика в медико-биологических исследованиях», теории хаоса и синергетики- метод «идентификации параметров вектора состояния биосистем в m-мерном пространстве») больных

СД 2-го типа

Кластер: иммуномаркеры

Группы «Мультинейрон» Статистическая достоверность Хаос

R Z

Irp. -Гр.к. Х4; Xi; Х2 Х4; Х2

III гр. - Гр.к. Х2; X,; Х4 х2 Хь Х2; Х2

III гр. -1 гр. Х4; Х2; Хз Х4; х2

Достоверность различий по критерию Стьюдента выявлена только лишь по единственному критерию Х2 для группы III в сравнение с показателями условно здоровых лиц.

Идентификация различий с использованием программы «Мультинейрон» выявляет большую панель диагностических критериев: для I группы и группы контроля: - Х4; Х1; Х2; III группы и группы контроля - ХьХ2; Ш группы - I группы- Х20; X]; X,; III группы - П группы - Х);Х2; Х3 (табл.12).

Таким образом, системный анализ и синтез при диагностике параметров порядка, используемых при идентификации клинических вариантов течения СД 2-го типа, полученных с помощью 3-х подходов (стохастического, детерминистского и хаотического) для кластера «иммуномаркеры» выявил параметр порядка абсолютной значимости для больных СД 2-го типа в стадии декомпенсации относительно группы условно здоровых лиц- Х2 (по совокупной, сравнительной для 3-х методов оценке).

выводы

1. Алгоритмы идентификации параметров центров аттракторов движения вектора состояния организма в фазовом пространстве состояний при СД-2 типа отражают изменения координат фазового пространства состояний в динамике течения заболевания для 3-х кластеров признаков («гомеостаз», «углеводно-липидный обмен, «иммунограмма»).

2. Сравнительный системный анализ и синтез параметров фазового пространства при СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения определяют дистанцию между центрами аттракторов т-мерных параллелепипедов - X, в которых происходит колебание вектора состояний организма в исследуемых нозологических классах (подклассах). Расстояние между центрами аттракторов - это интегративный коэффициент апроксимации устойчивости организма в условиях, определяемых степенью компенсации углеводного обмена в аспекте компартментно-кластерного подхода.

3. Увеличение дистанции (расстояния между центрами параллелепипедов - 2) указывает на сужение интервалов устойчивости организма больных СД-2 типа при ухудшении метаболического контроля, что при сочетании с увеличением показателя асимметрии является индикатором смещения центра анализируемого аттрактора в область мортального поведения вектора состояний (снижении качества и продолжительности жизни).

4. Системный анализ параметров ВСОЧ при СД 2-го типа с использованием методов теории хаоса и синергетики, базирующихся на компартментно-кластерной теории биосистем, применим для идентификации параметров порядка. Комплексное использование методологической триады: синтез стохастического, детерминистского и хаотического подходов). Обеспечивает достоверность полученных критериев с определением их как количественной характеристики, так и значимости.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Алгоритм анализа расстояния между центрами аттракторов вектора состояний организма в фазовом пространстве состояний при СД-2 типа, с использованием методов системного анализа и синтеза в рамках компартментно-кластерной теории биосистем, теории хаоса и синергетики, рекомендуется к применению описания динамики различных клинических вариантов патологического процесса в системах с хаотической организацией.

2. Интегративный коэффициент критической апроксимации устойчивости организма - Ъ - необходимо использовать как индикатор качественного смещения центра анализируемого аттрактора в область мортального поведения вектора состояний.

3. Использование алгоритма анализа расстояния между центрами аттракторов вектора состояний организма в фазовом пространстве состояний при СД-2 типа рекомендуется для определения суммарного критерия эффективности управления качеством медицинской помощи больным СД-2 типа в динамике течения заболевания.

4. Динамику развития метаболических нарушений и идентификацию различий различных клинических вариантов течения при СД 2-го типа рекомендуется анализировать с использованием системных подходов на основе комплексной триады обработки информации. Достоверность и значимость полученных диагностических критериев, используемых при разных градациях метаболических нарушений, должна быть систематизирована в аспекте стохастического, детерминистского и хаотического подходов, с определением как допустимых диапазонов вариабельности, так и количественных характеристик их значимости.

По теме диссертации опубликованы следующие работы: Монографии

1. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине: -Часть VII. Синергетический компартментно-кластерный анализ и синтез динамики поведения вектора состояний организма человека на Севере РФ в условиях саногенеза / С.Ю Курзина [и др.]; под ред. В.М. Еськова. А.А.Хадарцева. - Самара: ООО «Офорт» (гриф РАН), 2008,- 159 с. Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

1.Пикулина, С.Ю. К методу идентификации параметров аттракторов патологических состояний организма человека на Севере РФ / И.Ю. Добрынина, М.Я. Брагинский, Ю.В. Добрынин, В.М.Еськов // Сибирский медицинский журнал. - 2006. - Т.64, № 6.- С 29 - 32.

2.Пикулина, С.Ю. Оптимизация применения препаратов Небилет и Сиофор (Берлин-Хеми) для лечения больных артериальной гипертонией на фоне метаболического синдрома в амбулаторно-поликлинических условиях / И.Ю. Добрынина, Ю.В.Добрынин, В.М.Еськов, Т.Н.Коваленко // Сибирский медицинский журнал. - 2006. - Т. 64, № 6. - С. 65-68.

3.Пикулина, С.Ю. Саногенные реакции пришлого населения Севера РФ с позиции теории фазатона мозга / И.Ю. Добрынина, В.М.Еськов, Ю.В.Добрынин, Т.Н.Коваленко, М.Ю. Коваленко // Вестник новых медицинских технологий. -2007.-T.XIV, №1.-С.9-11.

4.Пикулина, С.Ю. Системный компатментно-кластерный анализ и синтез в исследованиях параметров иммунологического класстера у больных сахарным диабетом 2 типа с различными клиническим вариантами течения, постоянно проживающих в условиях Севера РФ / И.Ю. Добрынина, Ю.В. Добрынин, Т.Н. Коваленко, М.Ю. Коваленко // Вестник новых медицинских технологий. - 2007. - T.XIV, №1. - С.50-52.

Публикации в других журналах и научных сборниках

1. Пикулина, С.Ю. Системный анализ и синтез показателей оксиметрии у больных сахарным диабетом 2 типа с различными клиническим вариантами течения с позиций аттракторов в фазовом пространстве состояний / И.Ю. Добрынина, Ю.В. Добрынин, Ф.И. Аушева, A.B. Хисамова // Экологический вестник Югории. - 2006. - T.III, № 1-2. -С. 37-44.

2. Курзина, С.Ю. Анализ параметров суточной динамики показателей ССС у больных артериальной гипертонией / Ф.И. Аушева, И.Ю. Добрынина, Е.А. Мишина // Современные аспекты клинической физиологии в медицине: Сборник

статей Всероссийской научно-практической - конференции / под редакцией Г.П. Котельникова, В.Ф. Пятина. - Самара, Волга-Бизнез, 2008,- С.150-153.

3. Курзина, С.Ю. Системный анализ и синтез параметров кластера «углеводно-липидный-обмен» при СД 2-го типа в условиях Югры / С.Ю. Курзина, Ф.И. Аушева, Е.А. Мишина // Экологический вестник Югории. - 2008. - Т.У , № 2-С.46-53.

4. Курзина, С.Ю. Системный анализ и синтез суточного мониторирования артериального давления при артериальной гипертонии / И.Ю. Добрынина, Ф.И. Аушева, Е.А. Мишина // Экологический вестник Югории. - 2008. - Т.5, №3. -С.51-59.

Формат 60x84/16. Объем 2,6 уч.-изд.л. Тираж 60 экз. Заказ №313. Отпечатано на ризографе в полиграфическом отделе

СурГУ, 628400, г. Сургут, ул. Лермонтова, 5.

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Курзина, Светлана Юрьевна

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Актуальные вопросы патогенеза метаболических нарушений при СД 2-го типа как кластере метаболического синдрома с позиций кли- 9 нической кибернетики

1.1. Динамика вектора состояний организма человека (ВСОЧ) с позиций системного анализа и синтеза в аспекте теории фазатона мозга 9 и компартментно-кластерной теории биосистем

1.2. Патогенез хронических осложнений при СД 2-го типа в аспекте единства нейромоторного, нейротрансмиттерного и нейровегетативного системокомплексов

1.3. Модифицируемые факторы риска в развитии СД 2-го типа и хронических сосудистых осложнений в контексте метаболического синдрома

ГЛАВА 2. ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Объект и методы общеклинического исследования

2.2. Методы специальных авторских исследований

ГЛАВА 3. Системный анализ и синтез параметров аттракторов динамики поведения вектора состояний при сахарном диабете 2-го типа с различ- 44 ными клиническими вариантами течения

3.1. Системный анализ и синтез критериев метаболических нарушений, характеризующих углеводно-липидный кластер и интегра-тивный коэффициент апроксимации устойчивости организма при 44 СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения

3.2. Системный анализ и синтез критериев метаболических нарушений, характеризующих кластер «система гемостаза» и интегратив-ный показатель апроксимации устойчивости организма при СД 2- 47 го типа с различными клиническими вариантами течения

3.3. Системный анализ и синтез критериев иммунологических нарушений и интегративный показатель апроксимации устойчивости организма при СД 2-го типа с различными клиническими вариан- 50 тами течения

3.4. Системный анализ и синтез диагностической значимости параметров порядка, используемых при идентификации клинических вариантов течения СД 2-го типа, полученных с помощью 3-х подхо- 55 дов (стохастического, детерминистского и хаотического)

Введение 2008 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Курзина, Светлана Юрьевна

Актуальность темы. Проблема сахарного диабета, несмотря на значительные успехи в области диабетологии, достигнутые за последние 20 лет, сохраняет свою актуальность практически во всех странах мира. На Всемирном конгрессе по сахарному диабету в Кейптауне спрогнозирован рост числа больных сахарным диабетом к 2025 году до 380 млн. больных, что составит 7% населения мира. Причем сахарный диабет 2-го типа, по прогнозам ученых, составит 92-97%. Ежегодно диабет становится причиной смерти примерно 3,8 млн. человек, и большинство из них умирает от его осложнений. У 75% больных сахарным диабетом 2-го типа (СД 2-го типа) причиной высокой летальности являются метаболические нарушения, которые обусловлены феноменами глюко- и липотоксичности и потенцирующие развитие сердечнососудистых заболеваний, включая ишемическую болезнь сердца, инсульт, атеросклероз периферических артерий, артериальную гипертонию. Актуальность изучения каскада метаболических нарушений при сахарном диабете с использованием методов системного анализа и синтеза, базирующихся на теории хаоса и синергетике обусловлена тем, что сам по себе СД 2-го типа является одним из значимых факторов риска атеросклероза и, соответственно, определят высокую частоту сердечно-сосудистых осложнений, а изменения углеводно-липидного обмена часто сочетаются с другими факторами риска (артериальная гипертензия) усиливая их действие.

Системный анализ и синтез, включающий триединство стохастического, детерминистского и хаотического подходов, базирующихся на компар-тментно-кластерной теории биологических систем, позволяет идентифицировать вектор направления развития метаболических нарушений при сахарном диабете. Последний определяется параметрами порядка - наиболее существенными идентификационными параметрами среди множества диагностических признаков. При этом важно учитывать количественную меру приближенности исследуемой системы к хаосу (В.М. Еськов, 2007,

А.А.Хадарцев, 2007), поскольку формирование многоуровневого и многокомпонентного каскада метаболических нарушений, присущего сахарному диабету, сопряжено со взаимодействием множества переменных кластеров, объединяющихся на основе функционального взаимодействия в систему патогенеза хронических сосудистых осложнений (И.Ю. Добрынина, 2007).

Системный анализ и синтез кластеров при метаболических нарушениях в патогенезе хронических осложнений СД 2-го типа позволяет в рамках ком-партментно-кластерного подхода произвести анализ поведения вектора состояний организма человека (ВСОЧ) при СД 2-го типа. Определение расстояния между центрами аттракторов ВСОЧ при СД 2-го типа с различными клиническим вариантами течения позволит охарактеризовать динамику поведения аттракторов состояний биологических динамических систем (БДС), в аспекте как интранозологической идентификации тяжести заболевания, так и в сравнении с условно здоровыми лицами, а также прогнозировать поведения ВСОЧ в условиях нормы, псевдонормы или различной градации патологии.

Изучение динамики поведения аттракторов вектора состояний больных СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения на основе анализа расстояния между центрами аттракторов при различной градации метаболических нарушений с использованием современных методов системного анализа и синтеза и нейросетевых технологий является чрезвычайно актуальным.

Цель исследования — выявить информационную значимость диагностических критериев степени тяжести СД 2-го типа, полученных при сравнительном анализе динамики параметров аттракторов вектора состояний больных СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения (компенсации, субкомпенсации и декомпенсации углеводного обмена) на основе новых методов обработки информации - идентификации расстояний между центрами аттракторов сравниваемых нозологических классов.

В соответствии с целью определены следующие задачи исследования:

2. Идентифицировать различия клинических вариантов течения СД 2-го типа на основе анализа параметров аттракторов ВСОЧ при СД 2-го типа в зависимости от степени компенсации углеводного обмена для 3-х кластеров признаков (углеводно-липидного обмена, гемостаза, иммунограммы и иммуномар-керов).

Заключение диссертация на тему "СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ПАРАМЕТРОВ АТТРАКТОРОВ ДИНАМИКИ ПОВЕДЕНИЯ ВЕКТОРА СОСТОЯНИЙ БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 2 ТИПА"

выводы

1. Алгоритмы идентификации параметров центров аттракторов движения вектора состояния организма в фазовом пространстве состояний при СД 2-го типа отражают изменения координат фазового пространства состояний в динамике течения заболевания для 3-х кластеров признаков (углеводно-липидного обмена, гемостаза, иммунограммы и иммуномаркеров).

2. Сравнительный системный анализ и синтез параметров фазового пространства при СД 2-го типа с различными клиническими вариантами течения определяют дистанцию между центрами аттракторов ш-мерных параллелепипедов - Z, в которых происходит колебание вектора состояний организма в исследуемых нозологических классах (подклассах). Расстояние между центрами аттракторов - это интегративный коэффициент апроксимации устойчивости организма в условиях, определяемых степенью компенсации углеводного обмена в аспекте компартментно-кластерного подхода.

3. Увеличение дистанции (расстояния между центрами параллелепипедов -Z) указывает на сужение интервалов устойчивости организма больных СД 2-го типа при ухудшении метаболического контроля, что при сочетании с увеличением показателя асимметрии является индикатором смещения центра анализируемого аттрактора в область мортального поведения вектора состояний (снижении качества и продолжительности жизни).

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Алгоритм анализа расстояния между центрами аттракторов вектора состояний организма в фазовом пространстве состояний при СД 2-го типа, с использованием методов системного анализа и синтеза в рамках компар-тментно-кластерной теории биосистем, теории хаоса и синергетики, рекомендуется к применению описания динамики различных клинических вариантов патологического процесса в системах с хаотической организацией.

2. Интегративный коэффициент критической апроксимации устойчивости организма — Z - необходимо использовать как индикатор качественного смещения центра анализируемого аттрактора в область мортального поведения вектора состояний.

3. Использование алгоритма анализа расстояния между центрами аттракторов вектора состояний организма в фазовом пространстве состояний при СД 2-го типа рекомендуется для определения суммарного критерия эффективности управления качеством медицинской помощи больным СД 2-го типа в динамике течения заболевания.

Библиография Курзина, Светлана Юрьевна, диссертация по теме Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

1. Адаптогены в медицинских и биологических системах (Теория и практика восстановительной медицины. Том III): Монография / Хадарцев А.А. и др.; [науч. ред. А.А. Хадарцева В.М. Еськова] Тула: ООО РИФ «ИНФРА» -Москва, 2005.-220 с.

2. Азизова О.А. Ингибиторный анализ ЛНП — индуцированной агрегации тромбоцитов / О.А. Азизова, И.И. Власова, Ю.М. Лопухин // Биохимия.-1997.-62, №3.- С.360-365.

3. Аметов А.С. Ожирение как заболевание / А.С. Аметов // Ожирение, современные подходы к терапии: Мат. семинара. — М., 2000. -С. 1—33.

4. Аметов А.С. Инсулинсекреция и инсулинорезистентность: две стороны одной медали / А.С. Аметов // Проблемы эндокринологии, 2002, Т.48, № 3.-С. 31-37.

5. Аметов А.С. Подходы к управлению сахарным диабетом 2 / А.С. Аметов, Т.Ю. Демидова, А.В. Мельник // РМЖ, том 13, № 28, 2005. С. 1933-1937

6. Аметов А.С. Алгоритмы диагностики и управления сахарным диабетом 2 типа: клинические рекомендации для практических врачей /А.С. Аметов, Демидова Т.Ю., Доскина Е.В., Самигуллин P.P. Ханты - Мансийск, 2006. -55 с.

7. Аминева Н.В. Коагуляционные признаки эндотелиального стресса у больных с сахарным диабетом 2 типа в сочетании с артериальной гипертен-зией / Н.В. Аминева, М.Т. Сальцева, О.В. Занозина и др. // Проблемы эндокринологии, 2002, Т.48, № 4. С. 27-30.

8. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. — М.: 1975.-356 с.

9. Аронов Д. М. Что важно знать практическому врачу об убихиноне (ко-энзиме Q 10) / Д.М. Аронов // Русский медицинский журнал. 2006. - Т. 14, №4. - С.223—229.

10. Аршавский И. А. Физиологические механизмы и закономерности индивидуального развития.-М.: Наука, 1982 — 270 с

11. Балаболкин М.И. Эндокринология. М.: Универсум паблишинг, 1998. -581 с.

12. Балаболкин М.И. Диабетология./ М.И.Балаболкин М.: Медицина, 2000. - 672 е.: 43 ил.

13. Балаболкин М.И. Патогенетическая терапия сахарного диабета типа 2 / М.И. Балаболкин, Е.М. Клебанова //Клин, эндокринол. — 2000. № 11.-С. 1-8

14. Балаболкин М.И. Синдром гипергликемии сахарный диабет. В кн.: Дифференциальная диагностика и лечение эндокринных заболеваний / М.И.Балаболкин, Е.М. Клебанова, В.М. Креминская - М.: Медицина, 2002. -С.345-501.

15. Балаболкин М.И. Ожирение или синдром избыточной массы тела. В кн.: Дифференциальная диагностика и лечение эндокринных заболеваний / М.И.Балаболкин, Е.М. Клебанова, В.М. Креминская М.: Медицина, 2002 -С. 558-95.

16. Бакусов JI.M. Компартментные модели нейронных механизмов усвоения закономерностей на основе теории самообучающихся рекурсивных фильтров / JI.M. Бакусов, Ш.М. Сафин, Р.В.Насыров // ВНМТ. 2002. - №3. -С.72-75.

17. Бархатова В.П. Нейротрансмиттеры и экстрапирамидная патология / АМН СССР- М.: Медицина, 1988. 176 с.

18. Беляков Н.А. Лечение метаболического синдрома X/ Н.А. Беляков,

19. B.И. Мазуров, С.Ю. Чубриева //Эфферентная терапия. 2000. - Т. 6, № 3.1. C. 4-12.

20. Благосклонная Я.В. Ожирение и его потенциальная роль в развитии метаболического синдрома. Лечение / Я.В. Благосклонная, Е.И. Красилъ-никова, А.Ю. Бабенко // Врачебные ведомости. -1999. № 1 (7). - С. 3436.

21. Благосклонная Я.В. Метаболический сердечно-сосудистый синдром /Я.В. Благосклонная, Е.В. Шляхто, Е.М. Красилъникова //Русс. мед. журн. -2001.-Т. 9, №2.-С. 67-71.

22. Бернштейн Н.А. Очерки по физиологии движений и физиологии активности. — М.: Медицина, 1966. —172 с.

23. Бобырева JI.E. Влияние фенольных антиоксидантов на развитие ал-локсанового диабета у крыс / JI.E. Бобырева // Экспериментальная и клиническая фармакология 1997. - т.60, №3. - С.51-53

24. БондарьТ.П. Лабораторно клиническая диагностика сахарного диабета и его осложнений / Т.П. Бондарь, Г.И. Козинец - М.: Медицинское информационное агентство, 2003. - 88 е.: табл.

25. Бутрова СА. Ожирение // Клиническая эндокринология / Под ред. Н.Т.Старковой. -М.: Медицина, 1991. С. 466-467.

26. Бутрова СА. Ожирение // Руководство по клинической эндокринологии / Под ред. Н.Т.Старковой. СПб.: Питер Пресс, 1996. - С. 486-498.

27. Бутрова С. А. Синдром инсулинорезистентности при абдоминальном ожирении / С А. Бутрова // Лечащий врач. 1999. - № 7. - С. 35-36.

28. Бутрова С. А. Лечение ожирения. М., 2000.

29. Бутрова С.А. Метаболический синдром: патогенез, клиника, диагностика, подходы к лечению / С.А. Бутрова // РМЖ. 2001. Т. 9. № 2 56-60.

30. Бутрова С.А. Ожирение (этиология, патогенез, классификация) / С.А. Бутрова // Ожирение. Метаболический синдром. Сахарный диабет 2 типа / Под ред. И.И.Дедова. М.: Медицина, 2000. - С. 12-13.

31. Бутрова С.А. Ожирение // Болезни органов эндокринной системы / Под ред. И.И. Дедова. М.: Медицина, 2000. - С. 554-555.

32. Бышевский А.Ш. Тромбоциты./ А.Ш. Бышевский, С.Л. Галян, И.А. Дементьева, А.А. Нелаева и др. Тюмень. 1996. - С. .50 - 168.

33. Гинзбург М. М. Ожирение. Дисбаланс энергии или дисбаланс нутри-ентов? / М. М. Гинзбург, Г. С. Козупица // Проблемы эндокринологии. -1997 -Т.43, №5. — С. 42-46.

34. Гинзбург М. М. Синдром инсулинорезистентности / М. М. Гинзбург, Г. С. Козупица// Проблемы эндокринологии. -1997 — Т.43, №5. С. 40-43.

35. Гинзбург М.М., Крюков Н.Н. Ожирение. Влияние на развитие метаболического синдрома. Профилактика и лечение./ М.М. Гинзбург, Н.Н. Крюков М.: Медпрактика-М. - 2002 -37 е.

36. Гинзбург М.М. Ожирение и метаболический синдром. Влияние на состояние здоровья, профилактика и лечение./ М.М. Гинзбург, Г. С. Козупица, Н.Н. Крюков Самара: изд-во «Парус», 2000. - 159 с

37. Гринберг Д. Управление стрессом. / Д. Гринберг СпБ.: Питер, 2002. 494 с.

38. Дедов И.И., Фадеев В.В. Введение в диабетологию (руководство для врачей)./ И.И Дедов, В.В.Фадеев М.; Издательство Берег, 1998. - 200 с.

39. Дедов И.И. Классификация сахарного диабета. Заболеваемость различными формами диабета / И.И. Дедов, В.В. Фадеев // В кн.: Введение в диабетологию (руководство для врачей) — М.; Издательство Берег, 1998-С.15-18.

40. Дедов И.И. Диабетическая нефропатия / И.И. Дедов, М.И. Шестакова. — Универсум Паблишинг, 2000. — 239 с.

41. Дедов И.И. Болезни органов эндокринной системы./И.И. Дедов, М.И. Балаболкин, Е.И. Марова и др. М.: Медицина, 2000.

42. Дедов И.И. Применение метформина (сиофора) у больных с абдоминальным типом ожирения / И.И.Дедов, С.А. Бутрова, Б.П. Мищенко и др. // Пробл. эндокринол. 2000. - Т. 46, № 5. - С. 25-29.

43. Дедов. И.И. Ожирение и сахарный диабет. В кн.: Ожирение: этиология, патогенез, клинические аспекты. / И.И Дедов, Г.А. Мельниченко М.: Медицинское информационное агентство, 2004; 79-100.

44. Дедов И.И., Шестакова М.В, Максимова М.А. Федеральная целевая программа «Сахарный диабет» (Методические рекомендации)./ И.И Дедов, М.В. Шестакова, М.А.Максимова М. Медиа Сфера, 2002.

45. Демидова Т.Ю. Ожирение: проблемы и пути их решения / Т.Ю. Демидова //Диабет. Образ жизни. 2000. - Т. 1. - С. 36-37.

46. Демидова Т.Ю. Рациональная терапия кардиальной патологии у больных сахарным диабетом —2 типа: пособие для врачей / Т.Ю. Демидова, А.С. Аметов. М., 2005. - 32с.

47. Добрынина И.Ю. Метаболические и клеточные механизмы патогенеза артериальной гипертонии: Монография / И.Ю.Добрынина, Л.П. Ефимова; Сургут. Гос.ун-т. Сургут: Изд-во СурГУ, 2003- 68 с.

48. Добрынина И.Ю. Гирудотерапевтическое управление гомеостазом человека при гинекологических патологиях в условиях Севера / И.Ю. Добрынина, В.М.Еськов, Р.Н. Живогляд, Т.В. Зуевская // Вестник новых медицинских технологий 2005 - T.XII, №2. - С.25-27.

49. Добрынина И.Ю. Использование методов теории хаоса и синергетики в современной клинической кибернетике / В.А Адайкин, И.Ю. Добрынина, Ю.В. Добрынин, В.М. Еськов, В.В. Лазарев // Сибирский медицинский журнал 2006. - № 8. - СЗ8-41.

50. Долгов В.В. Лабораторная диагностика нарушений обмена углеводов. Метаболический синдром, сахарный диабет / В.В. Долгов, А.В. Селиванова, А.П. Ройтман и др. М.-Тверь: ООО «Издательство «Триада», 2006. - 128 с.

51. Джанашия П.Х. Оценка состояния инсулинового обмена у больных артериальной гипертонией, как метод ранней диагностики сопутствующего метаболического Х-синдрома./ П.Х. Джанашия, В.А. Ди-денко // Российский кардиологический журнал. 1999, №5. - С.25-32.

52. Джанашия П.Х., Назаренко В.А., Николенко С.А. Дислипидемии: клиника, диагностика, лечение. / П.Х. Джанашия, В.А. Назаренко, С.А. Николенко М.:РГМУ 2000.

53. Дзгоева Ф.Х. Ожирение и дислипидемия / Ф.Х. Дзгоева // Ожирение. Метаболический синдром. Сахарный диабет 2 типа / Под ред. И.И. Дедова. М., 2000. - С. 14-18.

54. Еськов В.М. Введение в компартментную теорию респираторных нейронных сетей: Монография.-М.: Наука, 1994,- 164 с

55. Еськов В.М. Компартментный подход при моделировании нейронных сетей. Роль тормозных и возбуждающих процессов / В.М. Есъков, О.Е. Филатова//Биофизика. 1999. том 44. вып.З. С. 518 525.

56. Еськов В.М. Тендерные различия в динамике сердечно-сосудистых заболеваний с позиций компартментно-матричного корреляционного анализа / В.М. Еськов, В.Н. Катюхин, В.А Рачковская // Вестник новых медицинских технологий. 2002. - т. IX, № 3. - С. 62 - 63.

57. Еськов В.М. Компартментно-кластерный подход в исследованиях биологических динамических систем (БДС). Часть 1. Межклеточные взаимодействия в нейрогенераторных и биомеханических кластерах: Монография. / В.М. Еськов Самара: изд-во «НТЦ», 2003.- 198 с.

58. Еськов В.М. Клинические аспекты кластерной теории фазатона мозга (гирудотерапевтическая регуляция ФСО человека и гомеостазом в целом): Монография. / В.М. Еськов, Р.Н. Живогляд Сургутский государственный университет, 2004. - 140 с

59. Еськов В. М. Экологические факторы Ханты-Мансийского автономного округа. Часть II. Безопасность жизнедеятельности человека на Севере РФ./ В.М. Еськов, О.Е. Филатова, В.А. Карпин и др. Самара: ООО «Офорт», 2004.(гриф РАН) - 172 с.

60. Еськов В. М. Явление изменения параметров стационарных режимов функционирования биологических динамических систем. Открытие № 285./ В.М. Еськов, О.Е. Филатова, Н.А. Фудин // Научные открытия. Сборник кратких описаний. Вып.2. М., 2005 С.32-34.

61. Еськов В.М. Понятие нормы и патологии в фазовом пространстве состояний с позиции компартментно-кластерного подхода / В.М. Еськов, Р.Н. Живогляд, Н.М. Карташова и др. // ВНМТ. 2005.- Т. XII, №. 1. - С. 12 - 14. •

62. Еськов В.М. Системная трактовка понятия фазатона мозга человека применительно к норме и патологии / Еськов В.М., Р.Н. Живогляд, В.А. Папшев, Ю.М. Попов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2005. - №1.- С. 108-111.

63. Еськов В. М. Синергетика в клинической кибернетике. Часть I. Теоретические основы системного синтеза и исследование хаоса в биомедицинских системах / В.М. Еськов, А.А. Хадарцев, О.Е. Филатова. Самара: ООО «Офорт», 2006. - 233 с.

64. Живогляд Р.Н. Фазатонная теория мозга в оценке эффективности немедикаментозной терапии гиперпластических процессов эндометрия. / Р.Н. Живогляд, В.М.Еськов // Сибирский медицинский журнал. — 2005. —Т.52, №3.- С.64-67.

65. Зимин Ю.В. Инсулинорезистентность, гиперинсулинемия и артериальная гипертензия / Ю.В. Зимин // Кардиология. 1996. - № 11. - С. 8191.

66. Зимин Ю.В. Артериальная гипертония при сахарном диабете: особенности патогенеза и лечения (обзор). / Ю.В. Зимин // Терапевтический архив. -1998.-№10.-С. 15-20.

67. Зимин Ю.В. Происхождение, диагностическая концепция и клиническое значение синдрома инсулинорезистентности или метаболического синдрома X / Ю.В. Зимин // Кардиология. 1998. - № 6. - С. 71-81.

68. Зимин Ю.В. Метаболические расстройства в рамках метаболического синдрома X (синдрома инсулинорезистентности): необходимость строгого применения критериев диагностики синдрома / Ю.В. Зимин // Кардиология. 1999. — № 8. — С. 37-41.

69. Информационные технологии в медицине: Монография / Хадарцев А.А. и др.; [науч. ред. А.А Хадарцева] Тула, 2006 - 272с.

70. Карпов Р. С. Атеросклероз: патогенез, клиника. Функциональная диагностика, лечение / Р. С. Карпов, В. А. Дудко // Томск: SST 1998.

71. Карпов Р.С. Сердце лёгкие: Патогенез, клиника, функциональная диагностика и лечение сочетанных форм ишемической болезни сердца и хронических обструктивных болезней лёгких./ Р.С. Карпов, В.А. Дудко, С.М. Кляшев - Томск: STT, 2004,- 606 с.

72. Кобалава Ж.Д. Артериальная гипертония и ожирение: случайная ассоциация или причинно-следственная связь?/ Ж.Д. Кобалава // Клиническая фармакология и терапия -2000. -Т. 9, № 3. С.35-39.

73. Мамедов М.Н. Компоненты метаболического синдрома у больных артериальной гипертензией // Кардиология —1997—№ 12—37—41.

74. Мамедов М.Н. Метаболичекий синдром: пути реализации атеротром-богенного потенциала / М.Н. Мамедов, В.А. Метельская, Н.В. Перова // Кардиология -2000-№2.-83-89.

75. Меерсон Ф.З. Адаптивная медицина: механизмы и защитные эффекты адаптации./ Ф.З. Меерсон М.: Hipoxia Medical LTD, 1993. - 331 с.

76. Мельниченко ГА. Ожирение в практике эндокринолога / Г.А. Мельниченко // Русс. мед. журн. 2001. - Т. 9, № 2. - С. 82-87.

77. Морозов В.Н. Роль синтоксинов и кататоксинов в адаптивных реакциях организма / В.Н. Морозов, А.А. Хадарцев, Ю.К. Гусак и др. // ИЛ № 61130-01. Рязань: Рязанский ЦНТИ, 2001. - 9 с.

78. Никитин Ю.П. Распространенность компонентов метаболического синдрома в неорганизованной городской популяции (эпидемиологическое исследование) / Ю.П. Никитин, Г.Р. Казека, Г.И. Симонова // Кардиология 2001;9:37-40.

79. Оганов Р.Г. Сочетание компонентов метаболического синдрома у лиц с артериальной гипертонией и их связь с дислипидемией / Р.Г. Оганов, Н.В. Перова, М.Н. Мамедов и др. // Терапевтический архив. 1998-№12. -С 19— 24.

80. Пальцева Е.М. Уязвимая атеросклеротическая бляшка: факторы, обусловливающие ее нестабильность / Е.М. Пальцева // Молекулярная медицина 2005- №1 -С. 17-21.

81. Панченко Е.П. Можем ли мы успешно лечить стенокардию у больных сахарным диабетом / Е.П. Панченко, Ю.А. Федоткина // Consilium medicum. Экстравыпуск. Симпозиум Стабильная стенокардия многогранность проблемы.-С. 11 - 12.

82. Перова Н.В. Метаболический синдром: патогенетические взаимосвязи и направления коррекции / Н.В. Перова, В.А. Метельская, Р.Г. Оганов // Кардиология. 2001- № 3 - С.44^9.

83. Плохая А.А. Антропометрические и гормонально-метаболические показатели при абдоминальном ожирении / А.А. Плохая, А.В.Воронцов, Ново-лодская Ю.В., И.И. Дедов // Пробл. эндокрин. 2003 - Т 49. № 4.-С 18-22.

84. Савельева Л.В. Особенности тактики лечения больных ожирением и артериальной гипертонией / Л.В. Савельева // Ожирение. Метаболический синдром. Сахарный диабет 2 типа / Под ред. И.И.Дедова. М., 2000. -С. 20.

85. Сандер Дж. Робине. Коррекция липидных нарушений / Дж. Робине Сандер // М: Медицина 2001.

86. Селье Г. Стресс без дистресса./ Г. Селье. М.: Прогресс, 1979.123 с.

87. Синергетика и интегративная медицина (Теория и практика восстановительной медицины. Том V): Монография / Хадарцев А.А. и др.; [науч. ред. А.А Хадарцева В.М. Еськова] Тула: ООО РИФ «ИНФРА» - Москва, 2006.-264 с.

88. Скупченко В.В. Фазотонный гомеостаз и врачевание. Монография. / В.В. Скупченко, Е.С. Милюдин Самара, Самарский государственный медицинский университет, 1994 г. - 256 с.

89. Скупченко В.В. Нейромоторные нарушения и синергетика. Препринт ДВО АН СССР, Владивосток, 1988.-88 с.

90. Скупченко В.В. Мозг, движение, синергетика. Владивосток Изд-во Дальневосточного университета. 1989. -220 с.

91. Скупченко В.В. Фазотонный мозг. Монография. Хабаровск: ДВО АН СССР, 1991.-144 с.

92. Соколов Е.И. Сахарный диабет и атеросклероз / Е.И. Соколов М.: наука, 1996.-c.280.

93. Соколов Е.И. Мелкие плотные частицы липопротеидов низкой плотности: механизмы образования, атерогенные свойства, возможности изменения их содержания в плазме крови / Е.И. Соколов, Н.В. Перова, Г.Н. Щукина // Кардиология 2005 -№10- С.91-96.

94. Старкова Н.Т. Руководство по клинической эндокринологии. / Н.Т. Старкова-СПб., 1996.

95. Степин B.C. Саморазвивающиеся системы и постнеклассическая рациональность / B.C. Степин // Вопр. философии. 2003. - №8. - С. 5-17.

96. Ухтомский А.А. Механизмы доминанты. Л., 1967.

97. Филатова О.Е. Норма и патология состояния функциональных систем человека на фазовой плоскости / О.Е. Филатова, В.М. Еськов, Т.В. Зу-евская // Научные труды I съезда физиологов СНГ. М.: 2005, -с.41.

98. Хадарцев А.А. Электролазеромагнитная миостимуляция и лазерофо-рез биологически активных веществ: Препринт./ А.А. Хадарцев, Н.А. Фудин, А.А. Корягин, А.С. Сазонов и др. Тула: Тульский полиграфист, 2003. - 42 с.

99. Хадипаш JI.A. Кластеры компонентов метаболического синдрома у больных СД типа 2/JT.A Хадипаш, Н.В. Перова, М.Н. Мамедов и др. // Проблемы эндокринологии. — 2001. Т.47, № 47. - 30-34.

100. Хетагурова Л.Г., Салбиеа К.Д. Хронопатофизиология доклинических нарушений здоровья. / Л.Г. Хетагурова, К.Д. Салбиеа Владикавказ, 2000. -175 с.

101. Шалаев С.В. Лечение дислипидемии / С.В. Шалаев, А.А. Козлов, И.В. Медведева и др.: Пособие для врачей. Тюменский отдел ЮжноУральского научного центра РАМН, Тюменский кардиологический центр СО РАМН, Тюменская медицинская академия МЗ РФ Тюмень,2003 г.

102. Шевченко О.П. Статины / О.П. Шевченко, А. О. Шевченко // М.: Ре-офарм 2003.

103. Шестакова М.В. Дисфункция эндотелия — причина или следствие метаболического синдрома? / М.В. Шестакова // РМЖ, 2001 - Том 9, № 8 -с.88-93.

104. Шубина А.Т. Влияние метформина на суточный профиль артериального давления у больных с метаболическим синдромом / А.Т. Шубина, И.Ю. Демидова, Ю.Л. Карпов // Междунар. журн. мед. практики. 2001. -Т. 1.-С. 33-35.

105. Шурыгин Д.Я. Ожирение. / Д.Я. Шурыгин, П.О. Вязицкий, К.А. Сидоров // Ленинград: «Медицина», 1980. — 262 с.

106. Чумаков В.И. Как найти дорогу в «метаболическом хаосе»? / В.И. Чумаков Ставрополь: СГМА, 2000.- 127 с.

107. Agren J. J. Postprandial lipemic response is modified by the polymorphism at codon 54 of the acid-binding protein 2 gene / J. J. Agren, R.

108. Valve, H. Vidgren et al. // Arterioslker.Thtomb.Vasc.Biol. 1998. - Vol. 18. - P. 1606-1611.

109. Alberti К. C. Definition, diagnosis and classification of DM and its complications. Provisional report of WHO consultation / К. С Alberti, P. Z. Zimmet // Diabet med 1998; 15:539-53.

110. Anderson К. M. Cholesterol and mortality: 30 years of follow-up from the Framingham Study / K. M.Anderson, W. P. Castelli, D. Levy //JAMA 1997; 257: 346-9.

111. Austin M.A. Triglyceride, small, dense low-density lipoprotein, and the atherogenic lipoprotein phenotype / M.A. Austin // Curr Atheroscler Rep 2000; 43:1363-1379.

112. Babadjanova C. Polymorphism of the glycogen receptor gene and non-insulin-dcpendent diabetes mellitus in the Russian popnlation / C. Babadjanova, M. Reincke, P. Mora et al. // Exp.Clin.Endocrinol.Diabets. — 1997. Vol. 105. -P. 225-229.

113. Barclay. L. Triglicerides and TG-HDL Ratio Help Identify Insulin Resistance in Overwtight Patients/ L. Barclay //Ann Intern Med. 2003; 139:802809.

114. Bernard-Kargar C. //Diabetes. 2001. - Vol. 50. Suppl.l. -P.30.

115. Berneis K.K. Metabolic origins and clinical significance of LDL heterogeneity / K.K. Berneis, R.M. Krauss // J Lipid Res 2002:43:1363-1379.

116. Bonner-Weir S. // Ibid. P. 20.

117. BrayG. Obesity a time bomb to be defused / G. Bray // Lancet 1998 352 18 p 160- 161.

118. Bray G. Dietary fat intake does affect obesity! / G. Bray, B. Popkin //Am J Clin Nutr. 1998 Dec;68(6): 1157-73

119. Soc. fr. rech. radicaux libr., Paris, 4 juill, 1997 / D. Blache, B. Lamaudie, N. Loreau, Ph .Durand // С. r. seances Soc. biol. 1997. - 191, № 5-6. - C. 858.

120. Brown MS. A receptor-mediated pathway for cholesterol heamostatsis. / MS Brown, JL. Goldstein // Science. 1986; 232:34-37.

121. Byrne C. D. Triglyceride-rich lipoproteins: are links with atherosclerosis mediated by a procoagulant and proinflammatory phenolype? / C.D.Byrne // Atherosclerosis 1999; 145:1-15.

122. Campbell JD. The nature of fuel provision for the Na+, K+ ATPase in porcine vascular smooth muscle. / JD. Campbell, RJ. Paul / J. Physiol. 1992.; 447:67-82.

123. Campbell M. Pharmacologic options for the treatment of obesity / M. Campbell, M. Mathys // Am J Health Syst Pharm. 2001. - V Jul 15;58, №14. -P.1301-1308.

124. Campos H. Differences in receptor binding of low density lipoprotein subtractions. / H. Campos, K.S. Arnold, M.E. Balestra et al.// Arterioscler Thromb Vase Biol 1996; 16:769-801.

125. Campos H. Low-density lipoprotein size, pravastatin treatment, and coronary events / H.Campos, L.A. Moye, S.P. Glasser et al. // JAMA 2001; 286:1468- 1474.

126. Cohn G. Pathophysiology and treatment of the dyslipidemia of insulin resistance/ G. Cohn, G.Valdes, D. Capuzzi // Curr Cardiol Rep. 2001. - V. Sep;3, №5.-P.416 —423.

127. Couillard C. Postprandial triglyceride response in visceral obesity in men / C. Couillard, N. Bergeron, D. Prud'homme et al // Diabetes 1998:47:953-960.

128. Cristol Jean-Paul. Stress oxydant et insuffisance renale chronique: Quelles puewent ktre les approches prophylactiques?/ Jean-Paul Cristol, Mane-France

129. Maggi, Jean-Yves Bosc, Stephanie Badiou et all. I I C. r. seances Soc. biol.- 1997— 191, № 4 C. 603-616.

130. Cziraky Mj. Management of Dyslipidemia in Patients with Metabolic Syndrome. / Mj. Cziraky // J. Am. Pharm. Assoc. 2004; 44(4):478-88.

131. Dejager S. Dense low density lipoprotein subspecies with diminished oxidative resistance predominante in combined hyperlipidaemia / S. Dejager, E Bruckert, M. Chapman // J Lipid Res 1993; 34:295 308.

132. Diabetes Prevention Program Research Group. Reduction in the incidence of type 2 diabetes with lifestyle intervention or metformin // N Engl J Med 2002; 346: 393

133. Enerback S. Lipoprotein lipase gene expression: physiological regulators at the transcriptional and post-transcriptional level. / S. Enerback, GM. Gimble //Biochim. Biophys. Ada. 1993; 1169; 107-125.

134. Executive summary of the Third Report of the National Cholesterol Education Programs (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation , and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment Panel III) // JAMA. 2001; 285 (19): 2486-2497.

135. Familial hypercholesterolaemia: a global perspective. Report of a second WHO consultation.Geneva, 4 September 1998.

136. Gaede P. Multifactorial intervention and cardiovascular disease in patients with type 2 diabetes / P. Gaede., P. Vedel, N. Larsen et al. // N Engl J Med 2003; 348(5): 383-393

137. Genest J.J. Prevalence of lipoprotein (a) excess in coronary artery disease / J.J. Genest, J. L.Jenner, R. McNamaraJ. et al. // Am J'Cordial 1991; 67: 1039 -45.

138. Goldstein JL. Receptor-mediated endocytosis: concepts emerging from LDL receptor system./ JL Goldstein, MS. Brown, RGW Anderson, DW Russel et al. //Annu Rev Cell Biol. 1985, 1:1-39.

139. Global Guideline for Type 2 Diabetes. International Diabetes Federation 2005

140. Grundy S.M. Clinical Management of Metabolic Syndrome. / S.M. Grundy, B. Hansen, S.C. Smith Jr, et 2X.II Circulation. 2004; 109(4):551-56.

141. Guerin M. Atherogenic role of elevated CE transfer from HDL to VLDL (1) and dense LDL in type 2 diabetes: impact of the degree of triglyceridemia / M. Guerin, W. Le Goff, T.S. Lassel et al. // Arterioscler Thromb Vase Biol 2001 ;21:282-288.

142. Hashimoto N. Diagnostic criteria of insulin resistance andmultiple risk factor syndrome / N. Hashimoto, Y. Saito // Nippon Rinsho . 2000. - V.Feb;58, №2. -P.405-415.

143. Haffner S. Mortality from coronary heart disease in subject with type 2 diabetes and nondiabetic subjects with and without prior myocardial infarction. / S. Haffner, S. Lehto, T. Ronnemaa et al. //N. Engl. J. Med. 1998; 339:229-34.

144. Haffner S.M. Obesity and the metabolic syndrome: the San Antonio Heart Study./ S.M. Haffner//Br. J. Nutr. 2000; 83(l):67-70.

145. Hansen E. H. Decreased tolbutamide-stimulated insulin secretion in healthy subjects with sequence variants in the high-affinity sulfonylurea receptor gene / E. H.Hansen, S. M. Echwald., L. Hansen et al. // Diabetes 1998. -Vol. 47. -P. 598-601.

146. Henry R. R. Preventing cardiovascular complications of type 2 diabetes mellitus: focus on lipid management / R. R. Henry // Clinical Diabetes 2001; 19: 113-20.

147. Holvoel P. Circulating oxidized LDL is a useful marker for identifying patients with coronary artery disease. / P. Holvoel, A. Mertens, P. Verhamme et al. // Arterioscler Thromb Vase Biol 2001; 21:844-848.

148. Jeng C.Y. Relationship between hepatic glucose production and fasting plasma glucose concentration in patients with NIDDM. / C.Y. Jeng, W.H. Sheu, M.M. Fuh et al. // Diabetes 1994; 43:1440-44.

149. Joung S.G. When are low-density lipoproteins atherogenic? / S.G. Joung, S. Parthasarlhy //West J Med 1994; 160:153-164.

150. Kannel W. Fitty years of Framingham Study contributions to understanding hypertension. / W. Kannel //J Hum Hypertens 2000 Feb; 14 (2): 8390.

151. Karpe F. Composition of human LDL:effects of post prandial triglyceride-rich lipoproteins, lipoprotein lipase, hepatic lipase and cholesteryl ester transferprotein / F. Karpe, P. Foruvall, T. Olivecrona et al. // Atherosclerosis 1993;98:33-49.

152. Kirpichnikov D, Sowers JR. Diabetes mellitus and diabetes-associated vascular disease. / D. Kirpichnikov, J.R. Sowers // Trends Endocrinol Metab 2001; 12:225-30.

153. Kloppel G. / Kloppel G. et al. // Surv. Synth. Pathol. Res 1985. -Vol. 4. -P. 110-125

154. Kornerup K. Trans-vascular low-density lipoprotein transport in patients with diabetes mellitus (type 2): a noninvasive in vivo isotope technique / K.

155. Kornerup, B.G. Nordestgaard, B. Feldt-Rasmussen et al. // Arterioscler Thromb Vase Biol 2002;22:1 168-1174.

156. Kraegen E. Triglycerides, fatty acids and insulin resistance — hyperinsulinemia / E. Kraegen, G. Cooney, J. Ye, A. Thompson // Exp Clin Endocrinol Diabetes. 2001, 1109(4).- P.516-526.

157. Lakka HM, Laaksonen DE, Lakka ТА, et al. The metabolic syndrome and total and cardiovascular disease mortality in middle-aged men./ H.M. Lakka, D.E. Laaksonen, T.A. Lakka et al. //JAMA 2002; 288:2709-16

158. Lamarche B. The small, dense LDL phenotype and the risk of coronary heart disease: epidemiology, pathophysiology, and therapeutic aspects. / B. Lamarche, L. Lemeieux, J.P. Despres // Diabetes Metab 1999:25:199-211

159. Lean M.E. Clinical handbook of weight management. / M.E. Lean // Martin Dunitz 1998, P. 113.

160. Langmann T. Molecular cloning of the human ATP binding cassette transporter 1 (hABC-1): evidence for sterol-dependent regulation in macrophages / T. Langmann, J. Klucken, M. Reil et al. // Biochem. Biophys Res Commun 1999:257:29-33.

161. Lemieux I. The small, dense LDL phenotype as a correlate of postprandial lipemia in men / I. Lemieux, C. Couillard, A. Pascol el al. // Atherosclerosis 2000; 153:423-432.

162. Mahley RW. Apolipoprotein E: from atherosclerosis to Alzheimer 's disease. / RW. Mahley, Y. Huang //Current Opinion in Lipidology 1999,10,207217.

163. Me Iniosch Loura J. et al. Glucocorticoids may alter antioksidant ensime capacity in the brain: Baseline studies/ J. Me Iniosch Loura et al. // Brein Res.-1998.-№ 1-2.-P. 209-214.

164. Muhammad S. Epidemiology of diabetes and obesity in the United States. / S. Muhammad // Compend Contin Educ. Dent 2004;25(3): 195-98, 200, 202.

165. Perriello G. Acute antihyperglycemic mechanisms of metformin in NIDDM. Evidence for suppression of lipidoxidation and hepatic glucose production. / G. Perriello, P. Misericordia, E. Volpi et al. // Diabetes 1994; 43:92028.

166. Phillips N. R. Plasma lipoprotein and progression of coronary artery disease evaluated by angiography and clinical events / N. R. Phillips, D.Waters, R. J. Havel // Circulation 1993; 88: 2762-70.

167. Reaven G.M. Insulin resistance and hyperinsulinemia in individuals with small, dense LDL particles / G.M. Reaven, Y.D. Chen, J. Jeppesen et al. // JClin Invest 1993,92:141-146.

168. Reaven G. Pathophysiology of insulin resistance in human disease / G. Reaven // Physiol Rev. 1995. - V.Jul.75, №3. - P.473-486.

169. Reaven G. Diet and Syndrome X / G. Reaven // Curr Atheroscler Rep. -2000 Nov;2(6):P.503-507.

170. Riccardi G. Dietary treatment of the metabolic syndrome the optimal diet; Review / G. Riccardi, A. Rivellese //Br J Nutr. 2000, № Mar;83. - P.143-S148.

171. Rigotti A. Scavenger receptor Bl- a cell surface receptor for high density lipoprotein / A. Rigotti, B. Trigatti, J. Babitt, M. Penman et al. // Current Opinion in Lipidology 1997,8:181-188.

172. Ross R. The pathogenesis of atherosclerosis / R. Ross // N Engl J 'Med 1986;314:489-500.

173. Sacs F.M. Low-density lipoprolein size and cardiovascular disease: a reappraisal / F.M. Sacs, H.Campos //J Clin Endocr Metab 2003:88:425 432.

174. Shamoon H. Pathophysiology of diabetes: a review of selected recent, developments and their impact on treatment./ H. Shamoon // Drugs 1992; 44(suppl. 3): 1-12.

175. Singh A. T. Effect of diabetes on lipoprotein size / A. T. Singh, D.L Rainwater, S.M. Haffner et al. // Arterioscler Thromb Vase Biol 1995:15:18051811.

176. Slama G. // Int. J. Clin. Pract. -2000. Suppl. 112 - P. 9-13.

177. Stamler J.S. Diabetes, other risk factors and 12-year cardiovascular mortality for men screened in the multiple risk factor internation trial / J.S. Siamler, O. Vaccaro. J.D. Noalait et al. // Diabetes Care 1993:16:434 444.

178. Steinmetz A. Treatmentofdyslipoproteinemia in the metabolic syndrome /

179. A. Steinmetz, S. Fenselau, J. Schrezenmeir // Exp Clin Endocrinol Diabetes. -2001. V.109, №4. - P.548-559.

180. Stenbit A. E. GLUT-4 heterozygous knockout mice develop muscle insulin resistance and diabetes / A. E. Stenbit., T. S. Tsao, J. Li // Nat. Med. -1997.-Vol. 3,-P. 1096-1999.

181. Stolbic-Gmjicic S. The role of antioxidative system for the resistance to the induction ofautoimmime diabetes in rats: Abstr./ S. Stolbic-Gmjicic,

182. B.Buzadzic, B.Korac, V.Badovinac et all. // 7th Intersci. World Conf. hiflamm., Antirheumat., Analges., Immunomodulat, Geneva, 19-21 May, 1997/ Int. 1 Tissue React 1997 - 19, a. 1-2 - C. 69-70.

183. Straznicky N. Hypotensiveeffect of low-fat, high-carbohydrate diet can Be independent of changes in plasma insulin concentrations / N. Straznicky, C. O'Callaghan, V. Barrington, W. Louis // Hypertension 1999 Oct;34(4 Pt l):580-5

184. Syvanne M. Lipids and lipoproteins as coronary risk factors in non-insulin-dependent diabetes mellitus / M. Syvanne, MR. Taskinen // Lancet I997;350:S 120-123.

185. Taskinen M.R. Strategies for the man agement of diabetic dyslipidemia./ M.R. Taskinen//Drugs 1999; 58 (Suppl. 1): 47-51.

186. Tchernof A. The dense LDL. phenotype: associations with plasma lipoprotein levels, visceral obesity and hyperinsulinemia in men / A. Tchernof, B. Lamarche, D. Prud' homme et al. // Diabetes Care 1996; 19:629 637.

187. The Expert Committee on the Diagnosis and Classification of Diabetes Mellitus. Report of the Expert Committee on the Diagnosis and Classification of Diabetes Mellitus // Diabetes Care 1997; 20; 1183 97.

188. Thompson GR. Familial Hypercholesterolaemial Regression Study: a randomized trial of low-density lipoprotein apheresis / GR Thompson, VGM Maher, S Matthews et al. //Lancet 1995: 345:811-16.

189. Tribble D.L. Enhanced oxidative susceptibility and reduced antioxidnnt content of metabolic precursors of small, dense low-density lipoproteins / D.L. Tribble, M. Riizo, A. Chail et al. // Am J Med 2001 ;110:103 110.

190. Tuomilehto J. Prevention of Type 2 diabetes mellitus by changes in lifestyle among subjects with impaired glucose tolerance / J.Tuomilehto, J. Lindstrom, J.G. Eriksson et al. // N Engl J Med 2001; 344: 1343 1350.

191. Turner RC. The UK Prospective Diabetes Study: A review / R.C.Turner // Diabetes Care 1998; 21(Suppl 3): C35 C38

192. Umekawa T. Trp64Arg mutation of beta 3-adrenoreceptor gene deteriorates iipofysis induced by 3-adrenoceptor agonist in human omental adipocytes / T. Umekawa, T.Yoshida, N. Sakane et al. // Diabetes. 1999. - Vol. 48. - P. 117— 121.

193. Unger R.H. Lipotoxic Diseases / R.H. Unger // Annu Rev Med 2002; 53: 319-36.

194. Utermann G. Lipoprotein (a) In: The metabolic and molecular bases of inherited disease. / G. Utermann // Vol. II. Scriver CR et al. (editors). New YorkMcGraw Hill, 1995.

195. Vallus Juana. Modulatory effect of erythrocytes on the platalet reactivity to collagen in IDDM patients / Juana Vallus, M. Teresa Santos, Justo Aznar et al. // Diabetes. 1997. - 46, № 6.- C.1047 - 1053.

196. WHO Obesity: prevention and managing the global epidemic. Report ofa WHO consultation // Tech Rep 2000; I XII: 894.

197. Wilson PWF, DAgostino RB Jr, Parise H. et al. The metabolic syndrome as a precursor of cardiovas cular disease and type 2 diabetes meliitus abstract 980-P./ P.WF.Wilson, R.B. DAgostino Jr, H. Parise et al. // Diabetes 2002; 51(suppl. 2):A242.

198. Young S. G. Familiar hypobetalipoproteinemia caused by a mutation in the apolipoprotein В gene that results in a truncated species of apolipoprotein В (B-31) / S. G. Young, S. T. Hubl, R. S. Smith et al. // N Engl J Med 1989; 320:1604-10.

199. Zanella M. Treatment of obesity hypertesion and diabetes syndrome / M. Zanella, O. Jr. Kohlmann, A. Ribeiro // Hypertension. 2001. - V. Sep.38, № (3 Pt 2). -P. 705 - 8.

200. Zechner R. The tissue -specific expression of lipoprotein lipase: implication for energy and lipoprotein metabolism. / R. Zechner // Current Opinion in Lipidology. 1997;8:77-88.

201. ZieglerO. Macronutrients, fat mass, fatty acid flux and insulin sensitivity / O. Ziegler, D. Quilliot, B.Guerci, P.Drouin // Diabetes Metab -2001 -V. Apr27 №(2Pt2) P. 261-270.

202. Zilversmit D.B. Atherogenesis: a postprandial phenomenon / D.B. Zilversmit // Circulation 1979:60:473 485.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00