О связи гемореологических показателей крови и скорости кровотока в сосудах микроциркуляторного русла кожи у крыс

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Неинвазивное исследование реологических свойств крови является актуальной, но достаточно сложной задачей. При отклонениях значений системной вязкости крови и гематокрита изменяются показатели кровотока в разных звеньях микроциркуляторного русла (МЦР). Цель – изучение характеристик кровотока в МЦР кожи крыс, получаемых методом высокочастотной ультразвуковой допплерографии (ВУЗД) при заданных изменениях реологических параметров крови. Исследования проводили на половозрелых самцах крыс сток Wistar. Cформированы 3 экспериментальные группы. Группа 1 (n = 21) «Гемодилюция» – вязкость (η) 1.99 ± 0.02 мПа*с, гематокрит (Ht) 31.48 ± 0.31%. Группа 2 (n = 32) «Норма» – животные с неизмененными значениями крови – η 2.84 ± 0.03 мПа*с, Ht 41.60 ± 0.3%. Группа 3 (n = 32) «Эритроцитоз» – η 3.95 ± 0.04 мПа*с, Ht 54.56 ± 0.23%. Исследование динамической вязкости крови in vitro проводились на вибрационном вискозиметре. Для оценки гематокрита гепаринизированную цельную кровь центрифугировали в стеклянных капиллярах при помощи центрифуги. Измерение кровотока в МЦР кожи крыс в области левого бедра проводили методом ВУЗД с помощью аппаратно-программного комплекса «Минимакс-Допплер-К», ультразвуковым датчиком с частотой 20 МГц. Статистический анализ показал корректность выполнения моделей. Показатели крови животных трех групп статистически достоверно различались по значениям η крови и Ht. Для определения зависимостей между реологическими показателями крови и характеристиками скорости кровотока в МЦР был применен дискриминантный анализ. К наиболее значимым характеристикам кровотока, которые варьируются в зависимости от измененного состава крови, относятся: средняя систолическая скорость Vas (р < 0.01), средняя скорость Vam (р < 0.001), средняя объемная скорость Qam (р < 0.001), индекс сопротивления сосудов RI (р < 0.01) и процентное содержание клеток крови, движущихся в диапазоне низкой скорости Н' (р = 0.03). Проверка достоверности выбранных характеристик с использованием однофакторного дисперсионного анализа подтвердила их значимость в определении принадлежности к 3 исследуемым группам по данным ВУЗД. На основе данного анализа сформированы классификационные функции для неинвазивного определения динамической вязкости крови по данным ВУЗ допплерогрографии.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. Н. Петрищев

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. академика И. П. Павлова Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: laser82@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

М. А. Скедина

Институт медико-биологических проблем Российской академии наук

Email: laser82@mail.ru
Россия, Москва

Т. Г. Гришачева

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. академика И. П. Павлова Министерства здравоохранения Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: laser82@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

С. Г. Чефу

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. академика И. П. Павлова Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: laser82@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

А. А. Ковалева

Институт медико-биологических проблем Российской академии наук

Email: laser82@mail.ru
Россия, Москва

А. М. Носовский

Институт медико-биологических проблем Российской академии наук

Email: laser82@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Муравьев АВ, Михайлов ПВ, Тихомирова ИА (2017) Микроциркуляция и гемореология: точки взаимодействия. Регион кровообращ микроциркул 16(2): 90–100. [Muravyov AV, Mikhailov PV, Tikhomirova IA (2017) Microcirculation and Hemorheology: points of interaction. Region krovoobrashch mikrocirkul 16(2): 90–100. (In Russ)]. https://doi.org/10.24884/1682–6655–2017–16–2–90–100
  2. Alsunaidi B, Althobaiti M, Tamal M, Albaker W, Al-Naib I (2021) A review of non-invasive optical systems for continuous blood glucose monitoring. Sensors 21(20): 6820. https://doi.org/10.3390/s21206820
  3. Apostolidis AJ, Beris AN (2014) Modeling of the blood rheology in steady-state shear flows. J Rheol 58(3): 607–633. https://doi.org/10.1122/1.4866296
  4. Njoum H, Kyriacou PA (2017) Photoplethysmography for the Assessment of Haemorheology. Scient Rep 7(1): 1406. https://doi.org/10.1038/s41598–017–01636–0
  5. Khlynov RD, Ryzhova VA, Konyakhin IA, Korotaev VV (2022) Robotic Polarimetry System Based on Image Sensors for Monitoring the Rheological Properties of Blood in Emergency Situations. In: Gorodetskiy AE, Tarasova IL (eds) Smart Electromechanical Systems. Studies in Systems, Decision and Control. Vol 419. Springer. Cham. https://doi.org/10.1007/978–3–030–97004–8_15
  6. Гришачева ТГ, Петрищев НН, Скедина МА, Ковалева АА (2023) Изучение возможности оценки гемореологических свойств крови на основе гистограммы распределения клеток крови по скоростям. В: Власов ТД, Петрищев НН (ред) Научная интеграция в биомедицине: фундаментальные и прикладные аспекты. ПСПбГМУ им ИП Павлова. Санкт-Петербург 258–271. [Petrishchev NN, Skedina MA, Grishacheva TG, Kovaleva AA (2023) Possibility to study blood rheological properties by high-frequency ultrasound dopplerography. In: Vlasov TD, Petrishchev NN (eds) Scientific integration in biomedicine: fundamental and applied aspects. Pavlov University. Saint Petersburg. 258–271. (In Russ)].
  7. Lee HB, Blaufox MD (1985) Blood volume in the rat. J Nucl Med 26(1): 72–76.
  8. Dhamnetiya D, Goel MK, Jha RP, Shalini S, Bhattacharyya K (2022) How to perform discriminant analysis in medical research? Explained with illustrations. J Labor Physicians 14(04): 511–520. https://doi.org/10.1055/s-0042–1747675
  9. Скедина МА, Ковалева АА, Носовский АМ (2020) Анализ показателей кровотока в микроциркуляторном русле кожи человека и их связь с показателями центральной гемодинамики. Регион кровообращ микроциркул 19(4): 76–86. [Skedina MA, Kovaleva AA, Nosovskij AM (2020) The analysis of blood flow indicators in the microvascular bed of the human skin and their relationship with central hemodynamic parameters. Region krovoobrashch mikrocirkul 19(4):76–86. (In Russ)]. https://doi.org/10.24884/1682–6655–2020–19–4–76–86
  10. Шперлинг ИА, Крупин АВ, Рогов ОА, Шперлинг НВ, Арокина НК (2023) Функциональные особенности кардиореспираторной системы у крыс с острой кровопотерей и после ее восполнения инфузионным раствором в эксперименте. Вятск мед вестн 79(3): 59–65. [Shperling IA, Krupin AV, Rogov OА, Shperling NV, Arokina NK (2023) Functional pecularities of the cardiorespiratory system in rats with acute blood loss and after its replenishment with infusion solution in the experiment. Vyatsk med vestn 79(3): 59–65. (In Russ)]. https://doi.org/10.24412/2220–7880–3–59–65
  11. Умралиева НД, Сотников БВ, Тулекеев ТМ (2022) Влияние высокогорья на микрогемоциркуляцию крыс с гемической гипоксией. Вестн мед и образован (3):154–172. [Umralieva ND, Sotnikov BV, Tulekeev TM (2022) Influence of high mountains on microhemocirculation of rats with hemic hypoxia. Vestn med i obrazovan (3): 154–172. (In Russ)].
  12. Gutterman DD, Chabowski DS, Kadlec AO, Durand MJ, Freed JK, Ait-Aissa K, Beyer AM (2016) The human microcirculation: regulation of flow and beyond. Circul Res 118(1): 157–172. https://doi.org/10.1161/CIRCRESAHA.115.305364
  13. Alexy T, Detterich J, Connes P, Toth K, Nader E, Kenyeres P, Arriola-Montenegro J, Ulker P, Simmonds MJ (2022) Physical Properties of Blood and their Relationship to Clinical Conditions. Front Physiol 13: 906768. https://doi.org/10.3389/fphys.2022.906768
  14. Sun J, Han K, Xu M, Li L, Qian J, Li L, Li X (2022) Blood Viscosity in Subjects With Type 2 Diabetes Mellitus: Roles of Hyperglycemia and Elevated Plasma Fibrinogen. Front Physiol 13: 827428. https://doi.org/10.3389/fphys.2022.827428
  15. Beris AN, Horner JS, Jariwala S, Armstrong MJ, Wagner NJ (2021). Recent advances in blood rheology: a review. Soft Matter 17(47): 10591–10613. https://doi.org/10.1039/d1sm01212f
  16. Ватьян АС, Голубев АА, Гусарова НФ, Добренко НВ, Зубаненко АА, Кустова ЕС, Татаринова АА, Томилов ИВ, Шовкопляс ГФ (2023) Интеллектуальная поддержка клинических решений при небольших выборках числа пациентов. Научно-техн вестн информац технол механ и оптики 23(3): 595–607 [Vatyan AS, Golubev AA, Gusarova NF, Dobrenko NV, Zubanenko AA, Kustova ES, Tatarinova AA, Tomilov IV, Shovkoplias GF (2023) Intelligent clinical decision support for small patient datasets. Nauchno-tekhn vestn informac tekhnol mekhan i optiki 23(3): 595–607. (In Russ)]. https://doi.org/10.17586/2226–1494–2023–23–3–595–607
  17. Николаева НГ, Шадривова ОВ, Борзова ЮВ, Григорьев СГ, Ицкович ИЭ, Климко НН (2023) Возможности дискриминантного анализа в дифференциальной диагностике хронического аспергиллеза и немикотических поражений легких. Вестн рентгенол радиол 104(1): 6–20. [Nikolaeva NG, Shadrivova OV, Borzova YuV, Grigoryev SG, Itskovich IE, Klimko NN (2023) Possibilities of Discriminant Analysis in the Differential Diagnosis of Chronic Aspergillosis and Nonmicotic Lung Lesions. Vestn rentgenol i radiol 104(1): 6–20. (In Russ)]. https://doi.org/10.20862/0042–4676–2023–104–1–6–20
  18. Токмакова СИ, Кириенкова ЕА, Бондаренко ОВ, Луницына ЮВ, Побединская ЛЮ, Баштовой АА (2021) Оценка микрогемоциркуляции тканей пародонта на основе применения метода дискриминантного анализа. Институт стоматол 90(1): 62–64 [Tokmakova SI, Kirienkova EA, Bondarenko OV, Lunicyna YuV, Pobedinskaya LYu, Bashtovoy AA (2021) Evaluation of microhemocirculation of periodontal tissues based on the use of the discriminant analysis method. Institut stomatol 90(1): 62–64. (In Russ)].

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Распределение клеток крови по скоростям в модельных группах. L' – диапазон низких скоростей, ML' – диапазон средненизких скоростей, MH' – диапазон средневысоких скоростей, H' – диапазон высоких скоростей.

Скачать (144KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Графики распознавания групп «Гемодилюция», «Норма» и «Эритроцитоз» по данным высокочастотной ультразвуковой допплерографии.

Скачать (340KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024