25 февраля 2016г.
Молниеносное развитие медицины в XXI веке и в связи с этим увеличение возраста смерти людей повлекло за собой неуклонное распространение огромного количества хронических заболеваний.
Такие нозологические формы как фибрилляция (ФП) и трепетание предсердий (ТП) не стали исключением, и с каждым годом отмечается рост не только числа впервые выявленных ФП и ТП, но и тяжести сопровождающих их сердечной недостаточности и тромбоэмболических осложнений, в конечном итоге приводящих к ранней инвалидности и преждевременной смерти. Поэтому ФП и ТП стоит рассматривать как социальные факторы, значимость которых подвергается неуклонному росту.
Прогнозирование и профилактика пароксизмов трепетания (ТП) и фибрилляции предсердий (ФП) сохраняют свою высокую научно-практическую значимость. Описано значительное число анатомических, электрофизиологических и клинических предпосылок (факторов риска) развития ТП и ФП, к которым относится группа заболеваний сердца, эндокринных органов, экзогенные интоксикации и т.д.
Обнаружение многих факторов риска ФП все же не позволило разработать надежные, пригодные для широкого практического применения способы краткосрочного и среднесрочного предвидения возникновения пароксизмов ФП и ТП. Это обстоятельство не позволяет разработать конкретные, эффективные индивидуализированные меры профилактики пароксизмов ФП и ТП.
При постоянной форме ФП, представляющей собой сложную систему с высокой степенью хаотичности ритма, отсутствуют методы количественных оценок структурных особенностей ритма. В связи с этим практическая медицина лишена критериев отбора конкретных клинических вариантов (фенотипов) течения ФП и ТП и поэтому не имеет возможности прогнозирования дальнейшего течения заболеваний (темп развития сердечной недостаточности, тромбоэмболические и другие осложнения) и индивидуализации лечения больных с этой патологией.
Математические методы нелинейной динамики и фрактального анализа были разработаны и стали использоваться для изучения сложных хаотических систем в биологии и медицине только в последние 10-15 лет. К основным изучаемым показателям, характеризующим системы со сложным хаотическим поведением, при данном подходе относят параметры:
H – показатель Херста, описывающий трендовость развития системы,
D – фрактальная размерность – показатель сложности кривой, указывающий на количество факторов, влияющих на систему и индикатор состояния кризиса и нестабильности,
Dр – показатель размерности фазового пространства,
Ес – показатель корреляционной энтропии, указывающий на степень разбегания близких фазовых траекторий,
Dс – показатель корреляционной размерности, используемый для проверки на наличие хаотической составляющей,
Ае – показатель апроксимационной энтропии,
Le – показатель Ляпунова, характеризующий степень разбегания первоначально близких траекторий, Se – показатель энтропии системы.
Помимо этого используется описание формы фазового портрета, отражающего совокупность траекторий фазового пространства. Этот методологический подход в настоящее время по существу является единственным способом «вскрывать», расшифровывать и количественно характеризовать структуру хаотических систем. Нормальный сердечный ритм и его нарушения, имеющие свойства хаотических систем, изучались в мировой научной практике посредством фрактального анализа лишь в единичных исследованиях и это направление показало свою перспективность.
На базе 301 ОВКГ группой исследователей под контролем профессорско-преподавательского состава кафедр пропедевтики внутренних болезней и физики, математики и информатики ДВГМУ была предпринята попытка сравнительного изучения ряда показателей нелинейной динамики и фрактальности в группах пациентов с ИБС, имевших синусовый ритм (22) и постоянную форму фибрилляции предсердий (24).
Анализ временных рядов сердечных сокращений, зарегистрированных в течение 3 минут, проводили в автоматическом режиме по данным ритмограмм посредством программы « Matlab» с оценкой выше упомянутых показателей.
Полученные в ходе исследования результаты в сравниваемых группах сопоставляли методом Манна– Уитни. Помимо этого, у пациентов с фибрилляцией предсердий показатели фрактальности сопоставлялись с рядом клинических данных и результатов инструментального и лабораторного исследований путем корреляционного анализа.
Выявлены существенные различия в сравниваемых группах форм фазовых портретов. При синусовом ритме структура отличается своей упорядоченностью, субъективно схожей с клубком ниток. А при фибрилляции предсердий структура фазового портрета более хаотична и напоминает размотанное веретено.
Проведенное сопоставление в зависимости от изменения ЧСС выявило, при фибрилляции предсердий в сравнении с синусовым ритмом более низкие значения показателя Херста (р<0,01), более высокие показатели фрактальной размерности (р<0,03), показателя Ляпунова (р<0,00001) и показателя энтропии (р<0,000001).
Такие параметры как: размерность фазового пространства, корреляционная размерность, аппроксимационная энтропия достоверно не различались. Сопоставив фрактальные параметры в зависимости от длительности интервала R-R, было выявлено достоверное различие у пациентов с синусовым ритмом выше размерность фазового пространства (p<0,045) и показатель аппроксимационной энтропии (p<0,01) относительно показателей группы пациентов с фибрилляцией предсердий.
При сопоставлении средних показателей фрактального анализа у пациентов с синусовым ритмом не имевших и имевших эпизоды ФП, у пациентов с наличием в анамнезе эпизодов ФП отмечались более высокие показатели фрактальной размерности (р<0,05) и показателя Ляпунова (р<0,01).
Таким образом, использованный нами новый методологический аналитический подход, по данным первых предварительных наблюдений, показал свою достаточную чувствительность при сопоставлении различных клинических групп пациентов с ИБС.
Этот факт с большой вероятностью указывает на перспективность дальнейшей разработки данного нового научного направления применительно к анализу сердечного ритма и его нарушений, с целью общего понимания особенностей хаотического поведения сердечного ритма и создания на основе этого методологического подхода новых диагностических и прогностических тестов, столь важных для практического здравоохранения и общества в целом.
Список литературы
1. Ардашев А.В., Лоскутов А.Ю. Практические аспекты современных методов анализа вариабельности сердечного ритма М. Медпрактика-М, 2011.- 126с.
2. Беннет Дэвид Х. Сердечные аритмии; пер. с англ. М.: ГЭОТАР -Медиа, 2010. - 440с.
3. Джанашия П.Х. и соавт. Мерцательная аритмия: современные коцепции и тактика лечения М, РГМУ. 2001. -136с.).
4. Зозуля Е.П. Методы автоматического анализа биосигналов с хаотическими свойствами для медицинских компьютерных систем: Автореф. дис. Канд техн. наук.- С-Петербург, 2009.- 18с.
5. Кушаковский М. С. Аритмии сердца. Нарушения сердечного ритма и проводимости. С. Петербург: Фолиант, 1998.- 640 с.
6. Voss A., Kurths J., Klein H.J. et al. The application of methods of nonlinear dynamics for the improved and predictive recognition of patients threatened by sudden cardiac death.//Cardivasc.Res.,1996. Mar: 31(3):419-433.
7. Vikman S., Makikallio T.M., Yli-Mayry S. et al. Altered complexity and correlation properties of RR-interval dynamics before the spontaneous onset of paroxysmal atrial fibrillation // Circulation.- 1999.-Vol.100.- P. 2079- 2084//.
