Число Т-лимфоцитов достоверно повышалось при выписке, в то время как субпопуляции Т-лимфоцитов достоверно не изменялись, как и другие показатели клеточного иммунитета. Нами также выявлены изменения со стороны гуморального иммунитета у исследуемых детей (см.табл.2).

Таблица 2. Динамика иммуноглобулинов и циркулирующих иммунных комплексов в сыворотке крови у детей с бронхиальной астмой в периоде обострения .

Примечание *-P<0,05-достоверность между показателями при поступлении и выписке.

Как видно из таблицы 2, у детей был снижен уровень Ig A, который повышался при выписке, но не достигал контроля (1,32 ± 0,03), что могло способствовать респираторным заболевания у детей; IgM не отличался от контрольных значений (1,09±0,02), а IgG был несколько снижен при поступлении и нормализовался при выписке (11,01±0,15 Ig G в контроле). В то же время, уровень Ig A был ниже у девочек ( P<0,05), чем у мальчиков , однако уровень Ig G был - выше ( P< 0,05), чем у мальчиков (23,33±2,96). Ig M достоверно не отличался у девочек и мальчиков. Уровень ЦИК в сыворотке крови у детей с БА был повышен при поступлении и нормализовался при выписке( в контроле 52,31±1,59). Уровень IgE был достоверно выше у исследуемых детей (Ig E- 173,39 ±7,87), что свидетельствовало о высокой вероятности атопии у детей. И требовало проведения длительной противовоспалительной терапии.

Собственно Р-факторный анализ. Однако, каждый ребенок имеет множество параметров (например показатели крови) и его нельзя сравнить с другими детьми. Не надо также забывать, хоть это и замалчивается, что параметр крови с точки зрения методики определения зачастую является величиной случайной, отражающий полуколичественный анализ. При большом количестве признаков данные параметры как бы сами себя корректируют. Математическим языком можно сказать, что с увеличением суммы признаков на единицу, также возрастает число степеней свободы, или пространство признаков увеличивается на 1. Поэтому путем пересчета линейно-зависимых признаков по матрице факторных нагрузок-весов (35 признаков для каждого ребенка мы заменяем на 5-6 искуственных признака - фактора) мы создали "искуственные" параметры крови. Например, у ребенка гемоглобин и эритроциты ( естественно зависимые друг от друга) которые находятся в противофазе к всем измерянным значениям Т-серии клеток, мы заменили их на одно единое значение - 1й фактор. Данное значение мы старались нормировать от -1. до 1., правда, не всегда такое получалось. Если значение фактора 0 это показывает, что ребенок имеет средние характеристики этих восьми признаков (процесс не проявлен); значение фактора -1.0 - в данном случае показывает, что у ребенка выдающиеся значения гемоглобина и эритроцитов и, наоборот, высокое значение данного фактора показывает у конкретного ребенка возрастающую роль Т-серии совместно с иммуноглобулинами G и М. То есть, это некий искусственный (высчитанный) параметр крови для каждого ребенка - которого на самом деле нет - но который характеризует конкретный процесс, происходящие в организме ребенка, в ответ на то или иное воздействие. Хотелось бы также отметить, что смысл знака + или - в данном случае относителен. Чтобы понять с каким знаком связано, например возрастание эритроцитов, надо построить простой график между значениями эритроцитов и тем фактором, в котором данный признак присутствует. На графике, приведенном ниже мы показали упорядоченные по возрастанию эритроцитов и значением 1 фактора. Поскольку данные эритроцитов входят в этот фактор с весом 0.8, естественно, его можно аппроксимировать прямой (см. линию регрессии, график 1)

График 1 Обьяснение смысла факторной нагрузки (веса) эритроцитов, образующих 1 фактор. Числа у ломанной показывают конкретных больных. Для резкого различия больных (разницы их имунного ответа на проведенное лечение), таким образом, достаточно построить 1-2 графика с разноской интересующих нас факторов и дальнейшего анализа уже с использованием историй болезни, соответствующих присвоенным номерам на графике.

Как показал данный и предыдущие обсчеты, основной фактор у исследуемых детей выявился в виде ассоциации Т-хелперы, Т-лимфоциты, цитотоксические клетки, иммуноглобулины (в первую очередь, IgМ) , причем в поле 1 фактора наглядно видно 2 группы. Надо отметить, что похожие данные получаются и по многим другим выборкам, в частности у изученных нами новорожденных детей (без грубой патологии) наблюдается четкая прямая зависимость между Т-серией, имуноглобулином М и ростом и весом. (Ниже приведен 3-х мерный график, показывающий как в поле 3-х признаков, составляющих 1-й фактор выборка делится на 2 части (см. График 2).

График 2. 3-х мерный график составляющих 1-й фактор. Значения Т-хелперов при поступлении (в стационар), Т-лимфоцитов при поступлении и Т-киллеров при поступлении. Числа являются конкретными номерами больных детей в соответствии с историей болезни. Данные графики можно построить и для других признаков, входящих в 1 фактор. Зависимость будет похожая.

Данный график хотелось бы прокомментировать. Как видим, 1-й группе детей мы видим вытянутое облако, которое показывает, что связь между тремя параметрами линейная. К сожалению, налицо бимодальное распределение, то есть по некоторым значениям крови исходная выборка делится на 2 выборки (2 облака). Объясняется это в данном случае тем, что в состав выборки входят как девочки, так и мальчики, у которых отдельные параметры весьма отличаются, например эозинофилы (создающие отдельный фактор), гемоглобин и т.д.. В идеале, такие выборки неприменимы для любых статистических расчетов, ибо в основе большинства методов лежит гипотеза о многомерном нормальном распределении. В этом случае необходимо выделять отдельные выборки и обсчитывать их раздельно. Зачастую, впрочем, приходится исходить из того, что реальные выборки небольшие и делить их нельзя, ибо выборка будет непредставительной. Проведенные дополнительные исследования данной выборки показало нам, что на бимодальность влияет в первую очередь признак пол и, в меньшей степени, возраст. А нам как раз нужно рассматривать выборку в целом. Поэтому мы применили дополнительные средства визуализации заложенный в нашем статпакете [8], в первую очередь множественный просмотр 3-4 мерных графиков, подобно графику 2. На них видно, что хоть по серии признаков исходная выборка и разделяется, общая тенденция облака рассеяния как у одной так и у другой подвыборки имеет одинаковую направленность. То есть, коэффиценты корреляции, в отличие, например от коэффицентов вариации (применяемые в широко распространенном методе Р -факторного анализа - Методе Главных Компонент) изменятся незначительно. Однако, такое получается не всегда. Врачам, применяющим к своим данным тот или иной статистический расчет, мы рекомендуем обращать внимание на уномодальность (в меньшей степени, на отсутствие "ураганных" проб), и при возникновении сомнения консультироваться с математиками. Иначе опять-таки может возникнуть ложная (наведенная) корреляция, подчас весьма далекая от истины.

Ниже приводятся данные общего расчета факторов по всей выборке (П - данные при поступлении, В - данные при выписке). Признаки с разными знаками показывают что они находятся в противофазе друг к другу, т.е. увеличение одного, вызывает уменьшение другого. Цифры перед признаками есть веса (факторные нагрузки). Разумеется это условная формула, не являющаяся простым мультипликативным сложением. Ниже мы приведем только несколько заинтересовавших нас факторов. Общий расчет был проведен по выборке из 49 детей. Для выяснения, успешно ли было проведено соответствующее лечение, мы применили эффект "черного ящика". В данном случае ящик является набором процедур, примененных к больным, критерием правильности лечения являются соотношения параметров крови при поступлении в стационар и при выписке. Полученные факторы, в отличие от простого просмотра анализов крови дает еще и то, что после выписки тот или иной параметр крови практически не меняется, и только совместное увеличение оных параметров показывает, какой стал результат. Казалось бы, что одинаковые параметры крови до и после проведенного лечения должны жестко коррелировать. Однако, как показали наши исследования серии разных выборок, это не всегда так. Параметры до- и после лечения могут и входить в состав разных факторов, то есть в идеале могут не зависеть друг от друга, относиться к разным биохимическим процессам.

- 1й фактор, который на 25% обьясняет общую дисперсию -0.9*Т-ЛимфоцитыП - 0.86*IgG П -0.85*Т-киллеры В - 0.7*ЦИК_В - 0.7*Т-килл.П -0.68*IgM B -0.67*Т-лимфоциты В -0.55*Т-хелперы В - 0.5*Нейтр.п\я В -.48*СОЭ В-0.46IgM П +0.53IgA П+0.6*возраст + 0.7*Эритроциты П + 0.7*HgП + 0.76*HgВ+ 0.8* Эритроциты Данная компонента показывает, что эритроциты находятся в обратной зависимости с лимфоцитами, Т-лимфоцитами, с нейтрофилами и Ig М. Причем, как показало исследование, у детей отмечается снижение Т-лимфоцитов. Между нейтрофилами, ЦИК, и СОЭ отмечается прямая связь, то есть чем активнее воспаление, тем больше вырабатывается нейтрофилов, но фагоцитирующая функция нейтрофилов, по-видимому, снижена, что сопровождается повышением уровня ЦИК в сыворотке крови. Патологический процесс сопровождается повышением роли в защитных реакциях гуморального звена иммунитета, отмечается повышение уровня IgM- первая линия защиты.в то же время низкий уровень IgA может способствовать рецидивированию воспалительного процесса в бронхах у детей. Нормализация Т-лимфоцитов, IgA при выписке у наших пациентов свидетельствует о правильно проводимой терапии. Интересно отметить что с Т-серией в первую очередь связан IgM (пентамер), с максимальным количеством антиген -связывающих участков. Данный фактор, исходя из большого собственного значения является главным для всех детей из нашей выборки и отражает результат взаимодействия клеточного и гуморального иммунитета. (например, Т-хелперы регулируют ответ В-клеток на большое количество антигенов и их постоянное присутствие увеличивает производство антител.) Отмечается также обратная связь Т-лимфоцитов с возрастом. Чем меньше возраст ребенка, тем уровень лимфоцитов у него выше, в силу физиологических особенностей и соответственно роль лимфоцитов в защитных реакциях более значительна. С возрастом число лимфоцитов уменьшается, но заканчивается формирование IgA и IgG синтезирующих систем , соответственно возрастает роль гуморального иммунитета .

- 2й фактор, который на 12% обьясняет общую дисперсию -0.72*Нейтрофилы с\я В -0.72* Нейтрофилы с/я % П-0.64*Нейтрофилы п\я П -0.4 Возраст -0.42IgM В +0.68* Лимфоциты П +0.7 Лимфоциты В Можно сказать по данной компоненте, что лимфоциты обратно пропорционально зависят от возраста, а Ig М при выписке и нейтрофилы прямо пропорционально зависят от возраста. То есть с возрастом число Т-лимфоцитов уменьшается и соответственно уменьшается их роль в защите организма, а увеличивается роль иммуноглобулина М.

- 3й фактор, который на 7% обьясняет общую дисперсию -0.4*СОЭ В +0.44IgG В +0.47*IgM П + 0.54 Моноциты В -.76 Моноциты В -.58* Ig M П 3 фактор показывает, что моноциты находятся в прямой зависимости с Ig M. Поскольку, IgM принимает участие в образовании ЦИК и активации системы комплемента по классическому пути, через С4, который активизирует фагоцитоз. Моноциты принимают участие в фагоцитозе, поэтому прямая связь моноциты и IgМ, с учетом цифровых данных, по-видимому, говорит о недостаточной работе фагоцитов, поскольку уровень ЦИК высокий при поступлении и не нормализуется при выписке. Учитывая маленькое собственное значение эта закономерность присуща небольшой группе детей.

- 7й фактор, который на 4% обьясняет общую дисперсию -.64пол +.43 IgG В + .83*IgE П 7 фактор показывает, что уровень иммуноглобулинов находится в обратно пропорциональной зависимости от пола. Как было показано в наших предыдущих исследованиях у мальчиков уровень Ig выше, чем у девочек [1]. Поэтому с возрастом, когда в иммунной защите ребенка возрастает роль Ig, а это после 6 лет после созревания Ig G и IgA синтезирующих систем, мальчики болеют реже, чем девочки в частности респираторными заболеваниями. Но в тоже время, как показало исследование, бронхиальная астма в 2 раза чаще встречается у мальчиков, чем у девочек. Впрочем, этот и нижеприведенные факторы уже находятся на грани ошибки. Низкое значение собственного значения приведенное здесь в % показывает что лишь незначительная часть детей образуют данный фактор. Несомненно, что при выборке в несколько сотен детей он бы выявился более четко. Поэтому за основу мы берем первые 3-5 факторов, несколько других приведем в подтверждение того, что и последние факторы могут быть осмыслены и представлять "процессы".