Структура взаимосвязей показателей аэробной работоспособности, центральной гемодинамики, микроциркуляции и реологии крови

Введение. Поиск взаимосвязей между параметрами, характеризующими функциональное состояние организма на разных его уровнях, является важной задачей при проведении исследований в области физиологии. Поскольку эти взаимосвязи могут быть сложными, опосредованными дополнительными факторами и при использовании парной корреляции не выявляться, то в этом случае представляется оправданным для поиска скрытой структуры связей множества переменных применение факторного анализа.

Цель – проведение факторного анализа комплекса данных, включающего показатели аэробной работоспособности, центральной гемодинамики, микроциркуляции (МЦ) и реологии крови.

Материалы и методы. В исследовании приняли участие 172 мужчины в возрасте от 20 до 60 лет. Уровень физической работоспособности оценивали по результатам теста PWC₁₇₀. Параметры МЦ определяли с помощью метода биомикроскопии и лазерной допплеровской визуализации (LDI). Среди гемореологических характеристик измеряли вязкость крови и плазмы, агрегацию и деформируемость эритроцитов. Статистическую обработку полученных данных, включающую факторный анализ, проводили с использованием программного пакета «Statistica 6.0». При построении факторной модели, включающей 32 параметра, учитывались переменные с факторной нагрузкой более 0,60.

Результаты. Было выделено три фактора, которые составили 71 % от общей дисперсии. Первый фактор был тесно взаимосвязан с параметрами, характеризующими уровень аэробной производительности организма и его адаптационный потенциал. Второй фактор коррелировал с параметрами системы кровообращения, характеризующими условия гемодинамики на центральном уровне и микроциркуляторном, включая интегральные реологические показатели. Третий фактор был взаимосвязан с параметрами, характеризующими кровоток на уровне микрососудов, а также реологические свойства эритроцитов.

Заключение. Построенная факторная модель демонстрирует иерархическую структуру взаимосвязей показателей аэробной работоспособности, центральной гемодинамики, МЦ, реологии крови. Выделенные факторы – скрытые элементы этой структуры, связывающие отдельные переменные, – были интерпретированы как уровни интеграции: организменный, системный и микроуровневый.

1. Pries AR, Secomb TW. Rheology of the microcirculation. Clin. Hemorheol. Microcirc. 2003; 29(3–4):143–148.

2. Huang Y, Liu A, Liang L, Jiang J, Luo H, Deng W, Lin G, Wu M, Li T, Jiang Y. Diagnostic value of blood parameters for community-acquired pneumonia. Int Immunopharmacol. 2018;(64):10–15. Doi: 10.1016/j.intimp.2018.08.022.

3. Martin-Ruiz C, Dickinson HO, Keys B, Rowan E, Kenny RA, von Zglinicki T. Telomere length predicts poststroke mortality, dementia and cognitive decline. Ann. Neurol. 2006;(60):174–180. Doi: 10.1002/ana.20869.

4. Reinhart K, Bayer O, Brunkhorst F, Meisner M. Markers of endothelial damage in organ dysfunction and sepsis. Crit Care Med. 2002;30(5):302–312. Doi: 10.1097/00003246-200205001-00021.

5. Wagner K, Cameron-Smith D, Wessner B, Franzke B. Biomarkers of aging: from function to molecular biology nutrients. 2016;(8):338. Doi:10.3390/nu8060338.

6. Cohen AA, Milot E, Li Q. Bergeron P, Poirier R, Dusseault-Bélanger F, Fülöp T, Leroux M, Legault V, Metter J, Fried L, Ferrucci L. Detection of a novel, integrative aging process suggests complex physiological integration. PLoS One. 2015;(10):3. Doi: 10.1371/journal.pone.0116489.

7. Bartholomew D, Knotts M, Moustaki I. Latent variable models and factor analysis: a unified approach. John Wiley & Sons, 2011:296.

8. Dusseault-Bélanger F, Cohen AA, Hivert MF, Courteau J, Vanasse A. Validating metabolic syndrome through principal component analysis in a medically diverse, realistic cohort. Metabolic Syndrome and Related Disorders. 2013; (11):21–28. Doi: 10.1089/met.2012.0094.

9. Johnson RA, Wichern DW. Applied multivariate statistical analysis. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2002:773

10. Floyd FJ, Widaman K. Factor analysis in the development and refinement of clinical assessment instruments. Psychol Assessment. 1995;(7):286–299. Doi: 10.1037/1040-3590.7.3.286.

11. Апанасенко Г. Л, Науменко Р. Г. Соматическое здоровье и максимальная аэробная способность индивида // Теория и практика физкультуры. – 1988. – № 4. – С. 29–31.

12. Белозерова Л. М. Физическая работоспособность и биологический возраст мужчин // Клин. геронтол. – 2008. – № 5. – С. 21–24. [Belozerova LM. Physical performance and biological age of men. Clinical. gerontol. 2008;(5): 21–24. (In Russ.)].

13. Kodama S, Saito K, Tanaka S, Maki M, Yachi Y, Asumi M, Sugawara A, Totsuka K, Shimano H, Ohashi Y, Yamada N, Sone H. Cardiorespiratory fitness as a quantitative predictor of all-cause mortality and cardiovascular events in healthy men and women: A meta-analysis. JAMA. 2009;(301):2024–2035. Doi: 10.1001/jama.2009.681.

14. Baskurt OK, Meiselman HJ. Blood rheology and hemodynamics Semin. Thromb. Hemost. 2003;(29):435–450. Doi: 10.1055/s-2003-44551.

15. Popel AS, Johnson PC. Microcirculation and Hemorheology. Ann. Rev. Fluid. Mech. 2005;(37):43–69. Doi. org/10.1146/annurev.fluid.37.042604.133933.

16. Муравьев А. В., Левин В. Н., Михайлов П. В. и др. Две стратегии адаптации текучести крови к потребностям организма человека при мышечной деятельности // Ярослав. педагог. вест. – 2012. – Т. 3, № 1. – С. 125–130.

17. Муравьев А. В., Кислов Н. В., Тихомирова И. А. и др. Влияние вязкости плазмы и гематокрита на деформацию эритроцитов // Рос. журнал биомеханики. – 2013. – Т. 17, № 2. – С. 75–83.

18. Микроциркуляция в коже при мышечной нагрузке как модель для изучения общих механизмов изменения микрокровотока / А. В. Муравьев, А. А. Ахапкина, П. В. Михайлов, А. А. Муравьев // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. – 2014. – Т. 13, № 2 (50). – С. 64–68.

19. Brun JF, Varlet-Marie E, Romain AJ, Guiraudou M, de Mauverger ER. Exercise hemorheology: Moving from old simplistic paradigms to a more complex picture. Clin. Hemorheol. Microcirc. 2013;55(1):15–27. Doi: 10.3233/CH-131686.

20. Фирсов Н. Н., Климова Н. В., Коротаева Т. В. Степень зависимости периферического кровотока от изменений микрореологических свойств крови // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. – 2010. – Т. 9, № 4. – С. 58–62.

21. Muravyov AV, Tikhomirova IA. Role of molecular signaling pathways in changes of red blood cell deformability. Clin. Hemorheol. Microcirc. 2013;(53):45–59. Doi: 10.3233/CH-2012-1575.

22. Salazar Vázquez BY, Martini J, Chávez Negrete A, Tsai AG, Forconi S, Cabrales P, Johnson PC, Intaglietta M. Cardiovascular benefits in moderate increases of blood and plasma viscosity surpass those associated with lowering viscosity: Experimental and clinical evidence. Clin. Hemorheol. Microcirc. 2010;2(44):75–85. Doi: 10.3233/CH-2010-1261.

23. Bassett DR, Howley ET. Limiting factors for maximum oxygen uptake and determinants of endurance performance. Med Sci Sports Exerc. 2000;(32):70–84. Doi: 10.1097/00005768-200001000-00012.

24. Lepers R, Stapley PJ. Master athletes are extending the limits of human endurance. Front. Physiol. 2016;(7):613. Doi: 10.3389/fphys.2016.00613.