Количественные показатели графика Пуанкаре вариабельности сердечного ритма при дыхании с навязанной частотой

Респираторная синусовая аритмия (РСА) является следствием взаимодействия между системой внешнего дыхания и системой регуляции ритма сердца. РСА возникает вследствие синхронизации ритма сердца с дыхательным циклом и вносит существенный вклад в формирование вариабельно-

сти ритма сердца [1, 2]. РСА проявляется повышением частоты сердечных сокращений (ЧСС) при вдохе и снижением ЧСС при выдохе. РСА является общепринятым индикатором активности парасимпатического отдела вегетативной нервной системы (ВНС), а её уровень в состоянии покоя отражает адаптационные возможности организма в неблагоприятных социальных и природных условиях [3]. Хотя данный феномен известен достаточно давно, его механизм всё ещё остается предметом интенсивного исследования, особенно в рамках изучения нелинейной динамики физиологических систем [4].

Исследование кардиореспираторного взаимодействия и РСА осуществляется различными способами: либо при определении дыхательной составляющей вариабельности ритма, либо посредством проведения эксперимента, в ходе которого испытуемый дышит с заданной частотой [5]. Второй подход представляется более предпочтительным, поскольку он позволяет напрямую исследовать зависимость функционирования сердечнососудистой системы от особенностей дыхательного паттерна [6].

В изучении вариабельности сердечного ритма в последние годы произошли существенные изменения – отмечается сдвиг от традиционных статистических и спектральных показателей к описанию динамики ритма сердца с помощью нелинейных показателей [7]. Это связано с открытием нелинейной, хаотической природы физиологических процессов, происходящих в организме и, особенно, выраженной хаотической динамики ритма сердца. График Пуанкаре не только позволяет определить динамику активности пейсмекера, оценить вариабельность сердечного ритма, но и делает возможным оценить важное свойство нелинейных систем – временную необратимость [8].

Целью нашей работы является изучение влияния кардиореспираторного взаимодействия при дыхании с заданной частотой на свойства графика Пуанкаре, построенного на основе временного ряда кардиоинтервалов.

Материал и методы исследования

В исследованиях принимали участие 40 добровольцев обоего пола в возрасте 17–25 лет без выявленных в ходе диспансеризации заболеваний (студенты ЧГПУ им И. Я. Яковлева). Большинство обследованных – девушки (80%). Среднее значение массы тела составило 56,84±0,47 кг, длины тела – 167,06±0,59 см. Алгоритм проведённого нами исследования включал в себя несколько этапов. На первом этапе исследования добровольцы проходили обучение дыханию с заданной частотой (6 дыханий в минуту), что соответствует частоте 0,1 Гц. Обучение проводилось с помощью звуковой дорожки, содержащей команды «вдох» и «выдох».

При дыхании с навязанной частотой и при свободном дыхании нами проводилась запись ЭКГ с применением программно-аппаратного комплекса «Поли-Спектр» фирмы «Нейрософт» (г. Иваново). Испытуемый находился в состоянии покоя лежа не менее 5 мин до начала записи ЭКГ. Исследование и анализ показателей ВСР осуществлялись согласно рекомендациям Европейской ассоциации кардиологии и Северо-Американской ассоциации электрофизиологии и кардиоритмологии [9]. Анализу подвергались RR-интервалы синусового ритма («нормальные» интервалы – NN- интервалы), все остальные отбраковывались. Предварительный анализ интервалов RR проводился с помощью программы Kubios HRV Premium (Kubios Oy, Финляндия).

Анализ графика Пуанкаре осуществлялся тремя методами. Во-первых, были вычислены ширина облака на графике Пуанкаре (SD1) и длина этого облака (SD2), которые отображают кратковременную и долговременную вариабельность сердечного ритма, соответственно.

Показатель SD1 представляет собой дисперсию проекций точек на прямую, перпендикулярную линии идентичности (линии RRi+1 = RRi), а показатель SD2 – дисперсию проекций точек на линию идентичности. SD1 отражает мгновенные изменения продолжительности интервала RR, связанные с активностью парасимпатического отдела ВНС. SD2 является мерой более медленной составляющей вариабельность сердечного ритма, а физиологическая природа этого показателя всё ещё остаётся предметом дискуссий [10].

На основе этих показателей были вычислены отношение ширины облака к его длине SD1/SD2 и площадь облака SS (SS=πSD1SD2). Затем проведено вычисление комплексной корреляционной меры (ККМ), которая представляет собой показатель, отображающий внутреннюю динамику локализации точек на графике Пуанкаре [7]. Для вычисления ККМ создают подвижное окно из трех точек на графике Пуанкаре, которые формируют треугольник, а далее вычисляется площадь этого тре- угольника, которая отражает выраженность временной вариабельности координат точек на графи- ке Пуанкаре. Таким образом, на графике, состоящем из точек RRi и RRi+1, этот треугольник включает в себя четыре последовательных кардиоинтервала. Значение ККМ вычислялось нами с помо- щью следующей формулы:

SS(N - m)

ккм =

N-2 ^№11, 1=1

где m – лаг графика Пуанкаре (в нашей работе m=1 ), SS – площадь облака на графике Пуанкаре, A(i) – площадь i -го треугольника, N – количество точек на графике Пуанкаре. Было установлено, что фармакологическая модуляция активности парасимпатической нервной системы и пассивный ортостаз (тилт) существенно изменяют временную структуру графика Пуанкаре, описанную с помощью ККМ [11].

На последнем этапе нами осуществлялось вычисление показателя асимметрии облака на графике Пуанкаре с использованием индекса Гузи-ка GI [8]. Вычислению этого показателя предшествовало определение расстояния между точками на графике Пуанкаре и линией идентичности:

D(i) =

\^RR i - ^RR _i+i \

V2

Pi+ представляет собой точки над линией идентич- ности (RRi

Индекс GI рассчитывался по формуле:

Z^W)2

^b   Z^-M)² ■

Отклонение коэффициента GI от 0,5 отображает степень асимметрии (необратимости ряда интервалов RR). Асимметрия распределения точек на графике Пуанкаре чувствительна к изменению активности парасимпатической нервной системы [12].

Существует альтернативный метод анализа графика Пуанкаре посредством вычисления мер временного распределения точек на графике Пуанкаре [13]. Но этот метод не получил распространения, поскольку он ничего не добавляет к анализу графика Пуанкаре.

Статистический анализ проводился с использованием критерия Уилкоксона W для парных выборок. Различия считались достоверными при p< 0,05. Все данные представлены в виде «средняя ± ошибка».

Результаты исследования и обсуждение

Переход на дыхание с заданной частотой вызвал существенное изменение ритмограммы и графика Пуанкаре (рис. 1).

Как видно из рис. 1, переход на дыхание с заданной частотой вызвал существенное повышение амплитуд колебаний продолжительности интервалов RR и изменение формы облака на графике Пуанкаре: увеличилась как длина, так и ширина облака на графике Пуанкаре, что привело к увеличению площади облака.

Проведенный нами статистический анализ показал, что эти различия являются статистически достоверными (см. таблицу).

Дыхание с навязанной частотой вызвало существенное изменение симметрии облака на графике Пуанкаре относительно линии идентичности (рис. 2) – дыхание с навязанной частотой приводит к сдвигу коэффициента GI относительно 0,5 в сторону уменьшения.

На основе данных таблицы можно прийти к выводу о том, что дыхание с заданной частотой сопровождается выраженным и статистически достоверным изменением всех параметров, вычисляемых на основе графика Пуанкаре. Значительно повысилась краткосрочная вариабельность сердечного ритма («быстрые колебания»), непосредственно связанная с РСА (SD1) (p<0,001). Также увеличилась и более медленная составляющая вариабельности сердечного ритма (SD2), что указывает на модуляцию барорефлекторных механизмов дыхательным циклом [14]. Дыхание с навязанной частотой сопровождается существенным увеличением общей площади облака на графике Пуанкаре SS, а форма облака приобрела более вытяну-

Рис.1. Значения интервалов RR при свободном дыхании (А) и при дыхании с навязанной частотой (Б). Графики Пуанкаре при свободном дыхании (В) и при дыхании с частотой 6 дых/мин (Г).

Fig.1. Values of RR intervals during free breathing (A) and breathing with imposed frequency (Б). Poincare plots during free breathing (B) and breathing with frequency of 6 breaths/min (Г).

GI Свободное дыхание

Рис.2. Распределение значений коэффициента GI при свободном дыхании и дыхании с навязанной частотой.

Fig.2. Distribution of GI values during free breathing and breathing with imposed frequency.

Значения показателей вариабельности сердечного ритма, полученные на основе графика Пуанкаре

Values of heart rate variability obtained on the basis of the Poincare plot

Показатель Свободное дыхание 6 дых/мин W P SD1 40,51±4,79 45,46±4,15 3,44 <0.001 SD2 76,38±5,31 128,95±7,63 5,88 <0.001 SD1/SD2 0,49±0,03 0,33±0,01 5,76 <0.001 SS 11818,82±2906,31 21008,42±3049,26 5,22 <0.001 GI 0,45±0,02 0,36±0,02 4,08 <0.001 CCM 0,23±0,01 0,11±0,01 5,95 <0.001 тую форму, о чем свидетельствует снижение коэффициента SD1/SD2. Степень необратимости временного ряда интервалов RR тем больше, чем больше значение коэффициента GI отклоняется от 0,5 [8]. Выраженная асимметрия временного ряда интервалов RR имела место и при свободном дыхании – среднее значение коэффициента Гузика GI достоверно отклонялось от 0,5 (p< 0,01). Наши данные свидетельствуют о том, что при дыхании с навязанной частотой это свойство временного ряда усиливается, что указывает на увеличение различий между отрицательными значениями ΔRR (RRi+1 – RRi) и положительными этого показателя.

Усиление выраженности дыхательной аритмии при дыхании с навязанной частотой привело к существенному уменьшению динамики аттрактора, что проявилось в снижении среднего значения ККМ. Этот сдвиг обусловлен тем, что при дыхании с навязанной частотой 6 дых/мин доминирующей становится волна с частотой 0,1 Гц.

Заключение

Изучение РСА посредством анализа графика Пуанкаре продолжительностей интервалов RR представляет собой перспективное направление в изучении физиологических механизмов этого явления, а также может существенно улучшить оценку и прогнозирование адаптационных процессов. Кроме того, использование этих показателей способно существенно улучшить наши представления о механизмах взаимодействия между ростральными центрами головного мозга и стволовыми вегетативными системами. Поскольку дыхание с заданной частотой является проявлением воздействия коры и подкорковых структур конечного мозга на дыхательные нейроны ствола [15].