Кластерный анализ иммунограммы обучающихся с разным уровнем двигательной активности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Состояние иммунной системы жестко ограничивает возможности адаптации организма к физическим нагрузкам, а определенные сочетания показателей иммунограммы, связанные с механизмами неспецифической резистентности при адаптации к мышечной работе, проспективно отражают значимое снижение надежности функционирования защитных механизмов. В этом случае систематизация соотношений показателей иммунограммы у лиц с разным двигательным режимом является актуальным для выяснения принципов дозирования мышечных нагрузок адекватных состоянию механизмов неспецифической резистентности и иммунореактивности. Цель исследования состояла в сокращении числа исследуемых переменных с дифференциацией выборки на подгруппы для выявления закономерностей близких по свойствам сгруппированных объектов. У обучающихся в возрасте 18-24 лет (юноши n = 40 и девушки n = 40), не имеющих противопоказаний для занятий физическими упражнениями, в состоянии покоя выполнен анализ показателей лейко- и иммунограммы с последующим определением уровня физической работоспособности в тесте PWC170. Обучающиеся с ординарным режимом двигательной активности составили основное отделение (n = 34); студенты, занимающиеся легкой атлетикой – спортивное отделение (n = 27); обучающиеся с низким уровнем физической подготовленности – подготовительное отделение (n = 19). Изучение фагоцитарной и НСТ-активности нейтрофилов и содержания CD-лимфоцитов в крови осуществляли методом иммунофенотипирования с применением проточной цитометрии. Сравнение результатов осуществляли на основе U-критерий Манна–Уитни в программе Statistica. Группировку испытуемых на основе состояния показателей иммунограммы осуществляли с помощью дивизивной кластеризации методом k-средних. По результатам 3 итераций 65 показателей лейко- и иммунограммы выделены 13 кластеров, центроиды которых являлись переменными в кластеризации испытуемых. В итоге 4 итераций по 13 переменным были выделены 5 кластеров испытуемых. Первый кластер включал лиц с избыточной величиной индекса массы тела и характеризовался низким уровнем индуцированного НСТ-теста Нф и высокого содержания TNK и дубль-негативных Лф у них. Второй кластер включал представителей исследуемых групп с преимущественно средним и низким уровнем физической работоспособности, отличавшихся низкой активностью фагоцитоза, количества NK, TNK и дубль негативных клеток и высоким содержанием Т-цитотоксических Лф. Третий кластер, включающий преимущественно спортсменов с высоким и средним уровнем двигательной выносливости, отражал высокий уровень индуцированного НСТ-теста Нф и низкое содержание цитотоксических Т-лимфоцитов. Четвертый кластер включал лиц с низким и средним уровнем физической работоспособности, с высокой фагоцитарной и спонтанной НСТ-активностью Нф, содержания NK-клеток, CD3+CD19- и CD3+CD4+CD8-CD45+лимфоцитов. Пятый кластер включал лиц всех исследуемых групп разного уровня физической работоспособности и характеризовался высокими значениями фагоцитарного числа Нф, низкого спонтанного НСТ-теста, содержания CD3+CD16+CD56+ и CD3+CD4-CD8-CD45+.

Об авторах

В. А. Колупаев

ФГБОУ ВО «Южно-Уральский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения РФ

Автор, ответственный за переписку.
Email: chel.med.fizkult@mail.ru

д.б.н., доцент, заведующий кафедрой физической культуры

Россия, Челябинск

С. Л. Сашенков

ФГБОУ ВО «Южно-Уральский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения РФ

Email: chel.med.fizkult@mail.ru

д.м.н., профессор, заведующий кафедрой нормальной физиологии

Россия, Челябинск

Н. В. Котова

ФГБОУ ВО «Южно-Уральский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения РФ

Email: chel.med.fizkult@mail.ru

старший преподаватель кафедры физической культуры

Россия, Челябинск

Список литературы

  1. Борисов А.Г. Кластерный анализ типов иммунных нарушений при инфекционно-воспалительных заболеваниях // Российский иммунологический журнал, 2014. Т. 8 (17), № 4. С. 1002-1011. [Borisov A.G. Cluster analysis of types of immune disorders in infectious-inflammatory diseases. Rossiyskiy immunologicheskiy zhurnal = Russian Journal of Immunology, 2014, Vol. 8 (17), no. 4, pp. 1002-1011. (In Russ.)]
  2. Зурочка А.В., Хайдуков С.В., Кудрявцев И.В., Черешнев В.А. Проточная цитометрия в биомедицинских исследованиях. Екатеринбург: УрО РАН, 2018. 720 с. [Zurochka A.V., Haidukov S.V., Kudryavtsev I.V., Chereshnev V.A. Flow cytometry in biomedical research]. Yekaterinburg: UrO RAS, 2018. 720 p.
  3. Касюк С.Т. Анализ данных на компьютере в пакете Statistica. Челябинск: Челябинский филиал РАНХиГС, 2018. 346 c. [Kasyuk S.T. Analysis of data on a computer in the Statistica package]. Chelyabinsk: Chelyabinsk branch of Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, 2018. 346 p.
  4. Котова Н.В., Зурочка В.А., Сашенков С.Л., Колупаев В.А., Клочкова С.В. Физическая работоспособность и состояние иммунограммы обучающихся, перенесших COVID-19 // Человек. Спорт. Медицина, 2024. Т. 24, № S1. С. 20-28. [Kotova N.V., Zurochka V.A., Sashenkov S.L., Kolupaev V.A., Klochkova S.V. Physical performance and immunogram status of students who have had COVID-19. Chelovek. Sport. Meditsina = Human. Sport. Medicine, 2024, Vol. 24, no. S1, pp. 20-28. (In Russ.)]
  5. Zurochka A., Dobrinina M., Zurochka V, Hu D., Solovyev A., Ryabova L., Kritsky I., Ibragimov R., Sarapultsev A. Seroprevalence of SARS-CoV-2 antibodies in symptomatic individuals is higher than in persons who are at increased risk exposure: the results of the single-center, prospective, cross-sectional study. Vaccines, 2021, Vol. 9, no. 6, 627. doi: 10.3390/vaccines9060627.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Колупаев В.А., Сашенков С.Л., Котова Н.В., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».