Ж.Е. Қабдолланова, Г.Ж. Есенбекова

128 
 
аспектов  этой  проблемы,  независимо  от  того,  идет  ли  речь  о  клиническом  прогнозе,  испытании 
различных  методов  лечения,  глубоких  биологических  исследованиях  или  же  мероприятиях, 
проводимых органами общественного здравоохранения. 
Помимо количественных оценок результатов тех или иных видов борьбы с инфекционными 
заболеваниями,  следует  отметить  и  другое  важное  применение  математических  моделей  — 
прогнозирование.  Неожиданное  возникновение  эпидемий  приводит  к  формированию  сложной, 
быстро  изменяющейся  обстановки.  Если  по  текущим  статистическим  данным  осуществлен 
адекватный  прогноз  ожидаемого  уровня  заболеваемости  на  несколько  дней  вперед,  существует 
возможность  заранее  выявить  даже  приближение  эпидемии.  Тогда  специалисты  могут 
заблаговременно  продумать  меры  борьбы  с  эпидемией,  провести  действия,  предотвращающие 
развитие эпидемии, мобилизовать медперсонал, подготовить и доставить необходимые медикаменты 
и т. д. [6]. 
Воспользуемся  для  выполнения  прогноза  заболеваемости  традиционными  методами 
математической статистики — методами решения задачи регрессии. 
Задачи  регрессии,  выявляющие  зависимости  одной  случайной  величины  от  другой 
(одномерная  регрессия)  или  —  нескольких  случайных  величин  (множественная,  многофакторная 
регрессия), относятся к обширному классу задач построения математических моделей наблюдаемых 
явлений и процессов [3]. 
Способы решения подобных задач сравнительно хорошо изучены. Поэтому в своей работе я 
воспользуюсь  аппаратом  регрессионного  анализа  для  построения  краткосрочного  прогноза 
инфекционной  заболеваемости у детей в городе Семей.  
В ходе исследования мною изучены статистические данные Инфекционной больницы города 
Семей  за  2014-2015  года.  Сделав  анализ  данных  среди  рассмотренных  болезней  для 
прогнозирования,был выбран ОРВИ, острый бронхит (табл. 1). 
Таблица 1 – Статистические данные инфекционных заболеваний за 2015 год 
 
№ 
 Нозологи
я 
Янва
рь 
февр
аль 
ма
рт 
апре
ль 
ма
й 
ию
нь 
ию
ль 
авгу
ст 
сентя
брь 
октя
брь 
нояб
рь. 
декаб
рь. 
Все
го 
1  ОРВИ 
28 
29 
36 
14  14 
17    
  
  
10 
8 
3 
156 
2 
ОРВИ, о 
бр 
78 
76 
49 
40  29 
23 
2    
  
43 
74 
73 
487 
3 
ОРВИ,осл
пнев. 
5 
2 
1 
2 
4 
1    
  
  
5 
2 
5 
22 
4 
ОРВИ,тон
зил. 
31 
62 
80 
63  63 
77 
5    
3 
55 
38 
33 
510 
5 
ОРВИ, 
ларинг. 
15 
24 
25 
14  17 
16    
  
  
26 
37 
21 
174 
6  АВИ 
8 
8 
5 
2 
2 
2    
  
  
8 
7 
4 
42 
7  Парагрипп 
1 
2 
8 
2    
  
  
  
  
3 
6 
1 
22 
8  ЭВИ 
  
  
  
2    
  
  
  
  
2    
  
4 
9 
РС-
инфекция 
5 
2 
10 
1    
  
  
  
  
  
4    
22 
10  ИМВП 
  
2    
1 
1    
  
  
  
  
1    
5 
11  грип А 
  
7 
6 
1    
  
  
  
  
  
  
  
14 
 
Болезни  органов  дыхания  у  детей  одна  из  наиболее  распространенных  групп  заболеваний  в 
детском возрасте. Распространенность острых бронхитов у детей 100-200 заболеваний на 1000 детей 
в год. На первом году жизни заболеваемость составляет 75, а у детей до 3 лет - 200 на 1000 детей. 
Заболевания органов  дыхания  имеют  высокий  риск  развития  легочных  и  внелегочных  осложнений. 
Как самостоятельное заболевание, бронхиты у детей встречаются редко. Чаще всего бронхит у детей 
-  это  следствие  острых  респираторных  вирусных  инфекций,  реже  бронхиты  вызываются 
бактериальной флорой, микоплазмами, хламидиями [1]. 
Еще  одной  причиной  выбора  именно  этого  заболевания  обусловливается  тем,  что  простое 
ОРВИ многие лечат без обращения в стационар, а осложненное ОРВИ и бронхиты чаще всего точно 
регистрируются  и  поэтому  данные  менее  искажены.  Так  же  он    удобен  потому,  что  для  этого 

129 
 
заболевания доступна подробная статистика, что позволяет проверить корректность модели почти в 
любых условиях. 
Итак,  построим  краткосрочный  прогноз  заболеваемости  ОРВИ,  острый  бронхит  у  детей  в 
городе Семей. 
В  задачах  регрессии  наблюдению  подлежит  случайная  величина  Y(отклик),  в  общем  случае 
зависящая  от  одной  или  нескольких  других  случайных  (или  неслучайных)  величин  Х1,Х2,…Хn 
(факторов). Целью исследования служит получение зависимости 
=f(
)+ ,i=1..n, 
При прогнозировании распространения заболеваемости в качестве отклика выступает общее 
количество  детей  зарегистрированных  в  больнице.  Существует  множество  факторов  влияющих  на 
уровень  заболеваемости,  большая  часть  их  не  известна  или  плохо  описывается  в  рамках  задача 
регрессии.  В  данном  случае  у  нас  известен  только  один  фактор  это  месяц  соответствующий 
известному  значению  уровня  заболеваемости.  Решением  задачи  однофакторной  регрессии  в  таком 
случае  будет  зависимость  у=  f(t,β),  используя  которую  можно  получить  прогнозные  значения 
заболеваемости в любой месяц года [4]. 
Качество  прогноза  определяется  видом  регрессионной  зависимостиf(
)  количеством 
наблюдений,  используемых  для  расчета  параметров  регрессии.  Общей  теории  выбора  вида 
регрессионной  зависимости  не  существует,  выбор  осуществляется  путем  сопоставительного 
анализа решений ряда задач регрессии [2]. 
На  рисунке  изображен  пример  возможного  решения  задачи  регрессии.  Точками  обозначены 
исторические данные о уровне заболеваемости, по оси абсцисс отложены номера месяцев 2015 года, 
по оси ординат – абсолютные значение уровня заболеваемости. Решение является изображенная на 
рис.  1кривая,  которая  представляет  собой  полином  6  степени.  Значения  коэффициентов  данного 
полинома известны, следовательно, прогнозом будет являться данное значение: 
  
y = -0,0093x6 + 0,3352x5 - 4,6555x4 + 31,544x3 - 107,77x2 + 157,13x + 2,053, в любой месяц Хi. 
 
 
 
Рисунок 1- Решение задачи регрессии для данных 2015 г. 
 
Вид  регрессионной  зависимости  и  количество  наблюдений  должны  соответствовать 
решаемой задаче – построению краткосрочного прогноза [5]. 
Так  же  были  опробованы  различные  виды  линейных  и  нелинейных  регрессионных 
зависимостей. Но все равно, лучшие результаты были получены при использовании полиномиальной 
зависимости,  и  поэтому  именно  эта  зависимость  подходит  для  описания  заболеваемости  ОРВИ 
острого бронхита. 
Уточнить  получаемый  с  помощью  регрессионного  анализа  прогноз  можно  и  другими 
способами. В этой статье при построении регрессии учитывался только один фактор, определяющий 
изменение  заболеваемости,  -  время.  В  действительности  таких  факторов  много.  Их  поиск  и  анализ 
представляет собой отдельную задачу, однако целесообразность учета влияния еще одного фактора 
—  погоды  —  является  очевидной.  Поэтому  в  дальнейших  исследованиях будет  использоваться  еще 
один фактор для решения многофакторной регрессионной задачи. 
 

130 
 
ЛИТЕРАТУРА 
1.
 
Андерсон,  Р.  Инфекционные  болезни  человека.  Динамика  и  контроль  /  Р.  Андерсон,  Р.Мэй.  М.: 
Мир, 2004. - 784 с. 
2.
 
Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Издательский дом «Вильямс». 2007 
3.
 
Ивановский  Р.  И.  Теория  вероятностей  и  математическая  статистика.  Основы,  прикладные 
аспекты с примерами и задачами в среде Mathcad. — СПб.: БХВ-Петербург, 2008. — 528 с. 
4.
 
Кондратьев  M.A.  Разработка  модели  распространения  инфекцион-ных  заболеваний  на  основе 
агентного  подхода:  диссертация  …кандидата  технических  наук  ––  Санкт-Петербург,  2012.URL: 
https://dvs.rsl.ru/semgu/Vrr/SelectedDocs?docid=%2Frsl01005000000%2Frsl01005472000%2Frsl01005
472708%2Frsl01005472708.pdf
 (Дата обращения: 02.04.2015.) 
5.
 
Романюха  А.А.  Математические  модели  в  иммунологии  и  эпидемиологии  инфекционных 
заболеваний: математика, механика, информатика, биология и медицинские науки, 2011. -285 с. 
6.
 
Цветков, Борис Васильевич - Эпидемилогический мониторинг и создание математической модели 
прогноза развития эпидемии ВИЧ-инфекции в Иркутске : диссертация ... кандидата медицинских 
наук  :  14.00.30.  [Электронный  ресурс].  -  2009.  URL:
https://dvs.rsl.ru/semgu/Vrr/SelectedDocs
  (Дата 
обращения: 02.12.2015.) 
 
ЖҰҚПАЛЫ АУРУЛАРДЫҢ БОЛЖАУ ҚҰРАЛЫ РЕТІНДЕ  РЕГРЕССИЯЛЫҚ ТАЛДАУ 
Ж.Е. Қабдолланова, Г.Ж. Есенбекова 
 
Бұл  макалада  Семей  қаласындағы  балалардың  инфекциялық  ауруларға  ұшырауының 
қысқа мерзімді болжауымын құру үшін регрессиялық есептерді шешу мен инфекциялық аурулар 
эпидемиясын болжау мәселелерi сипатталған. 
 
REGRESSION ANALYSIS AS MEANS OF FORECASTING OF INFECTIOUS DISEASES 
ZH.E. Kabdollanova, G. ZH. Esenbekova 
 
This article shows the prediction of epidemic infectious diseases and the solution of the regression 
problem  for  the  construction  of  short-term  forecasting  of  infectious  disease  in  children  in  the  city  of 
Semey. 
 
 
УДК 616-009-581.17-614.876 
К.С.  Жарыкбасова
1
, А.Ш. Кыдырмолдина
1
,  Б.А. Жетписбаев
2
, К.А. Тазабаева
3 
Казахский гуманитарно-юридический инновационный университет
1 
 
Государственный медицинский университет, г. Семей
2 
Государственный университет имени Шакарима, г. Семей
3 
 
ОСОБЕННОСТИ АДАПТАЦИИ КЛЕТОЧНОГО ЗВЕНА ИММУННОЙ СИСТЕМЫ И 
ЦЕНТРАЛЬНЫХ ОРГАНОВ ИММУНОГЕНЕЗА В ОТДАЛЕННОМ ПЕРИОДЕ ПОСЛЕ 
ВОЗДЕЙСТВИЯ СУБЛЕТАЛЬНОЙ ДОЗЫ ГАММА-ИЗЛУЧЕНИЯ 
 
Аннотация:  Стресс-реакция  сопровождается  более  существенными  изменениями  в 
количественном  составе  Т-системы  иммунитета  облученного  организма  в  отдаленном  периоде; 
снижены количества субпопуляций Т- лимфоцитов.  
В  раннем  периоде  общего  адаптационного  синдрома  снижается  масса  тимуса,  повышается 
количество лимфоидных клеток, в последующей стадии в тимусе возрастает масса и нормализуется 
число  лимфоидных  клеток.  Во  всех  фазах  адаптационного  синдрома  в  костном  мозге  происходит 
повышение лимфоидных клеток.    
 
Ключевые  слова:  стресс-реакция,  Т-система  иммунитета,  тимус,  лимфоидные  клетки, 
костный мозг, адаптационный синдром. 
 
Иммунная  система  имеет  высокую  чувствительность  к  радиационному  поражению  и  от  ее 
состояния  зависит  развитие  ближайших  и  отдаленных  последствий.  О  длительном  сохранении 
иммунологических  нарушений  в  организме  после  облучения  свидетельствуют  экспериментальные 
исследования [1,2]. Изучению стресс-воздействий на организм  посвящено значительное число работ, 

131 
 
но  несмотря  на  это  патогенетические  механизмы  влияния  стресса  на  иммунологические  процессы 
изучены не достаточно в отдаленном периоде лучевого воздействия. Общеизвестно, что при действии 
больших  доз  радиации  в  ближайщем  периоде  отмечается  иммуносупрессия  в  различных  звеньях 
иммунной  системы  [3,4],  тогда  как  в  отдаленном  периоде  после  сублетального  гамма  излучения 
изменения в центральных и периферических лимфоидных органах иммунной системы представляет 
большой интерес [5,6].  
 Учитывая  вышеизложенное,  целью  работы  явилось  изучение  особенности  адаптации 
клеточного звена иммунной системы и центральных органов иммуногенеза в отдаленном периоде от 
воздействия сублетального гамма-излучения на воздействие эмоционального стресса. 
Материалы и методы исследования 
Выполнены  4  серий  опытов  на  85  белых  беспородных  половозрелых  крысах.  1-  серия 
интактные (n=15), 2-я – (n=20) облученные (1 месяц), 3-я серия – облученные (3 месяца, n=20), 4-я – 
эмоциональный  стресс+  отдаленный  период  (n=30).  Облучение  животных  2,  3  и  4  серий 
производилось на российском радиотерапевтическом устройстве «Агат-РМ» гамма-лучами 
60
Co, доза 
облучения  6  Гр.  Воспроизводили  эмоциональный  стресс  [7].  В  периферической  крови  определяли 
общее количество лейкоцитов и лимфоцитов. Состояние клеточного звена иммунитета оценивали по 
абсолютному  и  относительному  количеству  СД3+,  СД4+,  СД8+  и  СД19+-  клеток  с 
соответствующими 
моноклональными 
антителами, 
расчетным 
путем 
подсчитывали 
иммунорегуляторный индекс [8]. Определяли реакцию торможения миграции лейкоцитов (РТМЛ на 
ФГА)  [9].  У  всех  животных  до  и  после  ионизирующего  облучения  в  костном  мозге  изучали 
количество  лимфоидных  клеток,  в  тимусе  определяли  массу,  лимфоидный  индекс  и  количество 
лимфоидных  клеток.  Клеточные  суспензии  готовили  из  костного  мозга  и  тимуса  подопытных 
животных.  Осуществляли  подсчет  кариоцитов  и  определяли  их  жизнеспособность.  Количество 
тимоцитов,  лимфоидных  клеток  в  костном  мозге  определяли  по  методике  О.И.Белоусовой  и 
М.И.Федотовой  (1983)  [10].  Содержание  клеток  костного  мозга  исследовали  в  замкнутом 
пространстве по методике П.Д. Горизонтова с соавт. (1983) [11]. Определение лимфоидного индекса 
тимуса  выполнялaсь  по  методике  Е.  Д.Гольдберга  и  соавт.  (1972)  [12],  а  в  лимфатических  узлах 
тонкого кишечника - по методу Б.А. Жетписбаева (1995) [13]. 
Полученные  цифровые  данные  обрабатывались  общепринятыми  методами  вариационной 
статистики [14] 
Результаты исследования и обсуждение 
При действии сублетального гамма-облучения в дозе 6 Гр (таблица1) в ближайшем периоде 
наблюдается  снижение  как  количественного,  так  и  качественного  показателей  Т-системы 
иммунитета,  что  характеризует  развитие  иммунодефицитного  состояния.  В  этот  период  в  тимусе 
снижаются все изучаемые показатели; масса, количество лимфоидных клеток на 58% и лимфоидный 
индекс.  В  2,0  раза  снижается  количество  лимфоидных  клеток  в  костном  мозге.    Наши  результаты 
согласуются с полученными данными [1]. 
Таблица 1 - Влияние ионизирующего излучения в дозе 6 Гр на иммунную систему организма 
в отдаленном периоде 
Показатели 
Исследуемые группы 
1.интактные(n=15)  2.облученные+30дней (n=20)  3.облученные +90 дней (n=20) 
Лейкоциты  
(мкл) 
6515±145 
5022±255** 
6210±120 
Лимфоциты 
 в 1 мкл 
1. 2788±111 
2. 39±3,5 
1. 4400±150* 
 2. 54±1,2* 
1 .3450±635 
2. 55±1,5* 
СД3+ 
1. 1450±81 
2. 33±2,5 
1. 415±18**
 
2. 15±1,0* 
1. 1056±290
0
 
2. 32±1,4
0
 
СД4+ 
1. 667±82,5 
2. 22,±1,6 
1. 229±13,0** 
2. 7,0±0,5* 
1. 842±22,3
0**
 
2. 25±1,1
0
 
СД8+ 
1. 490±2,3 
2. 11,±0,4 
1. 183±24,5**
 
2. 4,0±0,5* 
1. 310±28,5*
0
 
2. 6,1±1,5
*
 
ИРИ 
2,0±0,11 
1,1±0,15* 
2,7±0,13
0
 
ИТМЛ, % 
0,8±0,04 
1,2±0,03* 
0,89±0,02 
Примечание:  1  –  абс.  ч.,  2  –  относительное  в  %.,  *-  достоверность  к  контрольному  (P<0,05),  **
   
- 
достоверность (Р<0,001), 
0
 – достоверно ко 2 группе (P<0,05).  

132 
 
В  позднем  периоде  после  действия  сублетальной  дозы  гамма-излучения  наблюдается 
повышение  числа  СД3+  и  СД4+лимфоцитов  и  низкое  количество  СД8+лимфоцитов,  что  вызвало 
повышение ИРИ. К данному периоду восстановилась функциональная способность клеточного звена 
иммунитета до уровня контрольного. 
В отдаленном периоде после сублетального облучения полного восстановления массы тимуса 
и  числа  тимоцитов  в  1,89  раза  не  приводила  к  нормализации  его  уровня,  при  этом  отмечалось 
повышение на 93% числа лимфоидных клеток в костном мозге. 
Приведенный фактический материал свидетельствует о том, что в отдаленном периоде после 
сублетального  гамма-излучения  атрофия  в  тимусе  характеризуется    снижением  количества 
лимфоидных клеток.  
Постстрессорные изменения в тимусе способствуют развитию вторичных иммунодефицитов 
[3,4].  Вследствие  прогрессивной    инволюции  тимуса  наблюдается  искажение  иммунологических 
реакций, усиление аутоиммунных процессов, активация бактериальных и вирусных инфекций.  
Тимус  является  центральным  лимфоидным  органом,  который  выполняет  важные 
эндокринные  и  иммунные  дисфункции.  Иммунная  роль  тимуса  определяется  тем,  что  в  нем 
происходят дифференцировка предшественников Т-клеток на клетки, обеспечивающие клеточный и 
гуморальный  иммунный  ответы.  В  связи  с  этим  всестороннее  исследование  функционального 
состояния тимуса является необходимым. 
В  отдаленном  периоде  после  сублетального  гамма-облучения  в  костном  мозге  происходит 
нормализация количества лимфоидных клеток.  
Лимфоидные  клетки  появляются,  созревают  и  функционируют  в  определенных  органах 
иммунной системы. В центральных органах созревание лимфоцитов происходит без существенного 
влияния  антигенов.  В    костном  мозге  и  вилочковой  железе  происходит  дифференцировка 
определенных популяций лимфоцитов: вилочковая железа представляет собой тимусзависимые, или 
Т-лимфоциты,  а  в  сумке  Фабрициуса  образуются  В-лимфоциты.  После  рождения  костный  мозг 
становится основным источником стволовых клеток. 
По  приведенному  материалу  можно  сделать  заключение,  что  в  отдаленном  периоде  после 
сублетального действия гамма-излучения в тимусе снижается количество лимфоидных клеток, тогда 
как в костном мозге происходит их нормализация.   
При  адаптации  происходят  перестройка  поведения  организма,  что  выражается  в 
морфологических  и  функциональных  сдвигах.  Одним  из  проявлений  адаптационного  синдрома, 
возникших при любых патологических воздействиях на организм является инволюция лимфоидных 
органов и лимфопения [15]. 
Из таблицы 2 видно, что при действии эмоционального стресса на облученный организм в 
отдаленном периоде после сублетального гамма-облучения отмечается лейкоцитоз на всех этапах 
наблюдения. Лимфоцитоз проявляется в 1 и 2 сутки, на 3 сутки его значения соответствуют 
исходному значению. 
 
Таблица 2 -  Влияние эмоционального стресса на Т-клеточное звено иммунитета облученного 
организма в отдаленном периоде после сублетального гамма-излучения 
 
Показатели 
Исследуемые группы 
Стресс  (сутки)  
I. (n=15) 
II. (n=20) 
1 (n=20) 
3 n=20) 
Лейкоциты 
6515±145 
6210±120 
9725±323
оо*
 
6900±190
о
 
Лимфоциты 
I.  2788±111 
3450±635 
7288±350
 оо**
 
4430±125* 
СД3+ 
I. 1450±81 
2. 33±2,5 
1056±290 
 32±1,40 
1941±57
 оо*
 
27,6±4,2 
1095±48* 
25,3±2,7
о*
 
СД4+ 
I. 667±82,5 
2. 22,±1,6 
842±22,3** 
25±1,1 
1387±101
оо**
 
20,3±4,2 
565±35
о
 
13±1,7
о*
 
СД8+ 
 I.490±23,0                   
2. 11,±0,4 
310±28,5*     
6,1±1,5* 
554±20
о*
  7,3±1,5*  
415±20,5
о*
 9,0±1,4 
ИРИ 
2,0±0,11 
2,7±0,13* 
2,5±0,27 
1,4±0,12
о*
 
ИТМЛ, (уд) 
0,8±0,04 
0,89±0,02 
0,85±0,04 
0,62±0,05
оо**
 
Примечание: 1 – абсолютное число (в 1 мкл); 2 – доля в общем числе лейкоцитов (%); *
 
– различия 
с исходным уровнем достоверны (Р<0,05), ** – (Р<0,01), ), 
0
 – достоверно ко 2 группе (P<0,05), 
00
 – 
(Р<0,01); I – интактные, II – облученные через 3 месяца;  

133 
 
Через  1  и  2  сутки  после  стрессорного  воздействия  повышается  содержание  абсолютного 
количества  СД3+  и  СД4+  лимфоцитов  в  1,84  и  1,28  раза  соответственно.  На  3  сутки  после 
стрессорного  воздействия  абсолютное  и  относительное  количество  СД3+  и  СД4+  лимфоцитов 
меньше  контрольных  показателей.  Абсолютное  количество  СД8+лимфоцитов  повышается  на  всем 
протяжении    наблюдения  после  стрессорного  воздействия,  но  относительный  показатель  данной 
клетки  первые  1  и  2  сутки  остается  достоверно  низким  по  сравнению  с  интактными  данными. 
Достоверное снижение ИРИ, и индекса миграции в РТМЛ на ФГА достигается на 2 и 3 сутки после 
стрессорного  воздействия.  Повышение  количественного  показателя  сопровождается  повышением 
функциональной  активности  Т-системы  иммунитета.  Повышение  лимфокинпродуцирующей 
способности лейкоцитов характеризуется уменьшением индекса миграции в РТМЛ на ФГА с 0,8+0,04 
до 0,58±0,06 и 0,62±0,05 (Р<0,05) после стрессорного воздействия.   
 
 
 
 
Оценка Т-системы иммунитета в ранние сроки стрессорного воздействия выявила повышение 
функции  клеточного  иммунного  ответа  и  на  всем  протяжении  эксперимента  функциональная 
активность Т-системы оставалась повышенной. 
 
 
 
 
 
 
 
Cостояние    костного  мозга  и  тимуса  при  эмоциональном  стрессе  представлены  в  таблице  3. 
Из  таблицы  видно,  что  в  первые  сутки  после  эмоционального  стресса  достоверно  снижается  масса 
тимуса  1,23  раза,  в  2,0  раза  повышается  количество  лимфоидных  клеток,  лимфоидный  индекс  не 
претерпевает  существенного  изменения.  В  костном  мозге  в  2,0  раза  повышается  количество 
лимфоидных клеток. 
 
Таблица  3  -  Состояние  тимуса  и  костного  мозга  при  гамма-облучении  в  дозе  6  Гр  в 
отдаленном периоде 
 
Объекты 
исследо-
вания 
Пока-затели 
Серии опытов 
1.интактные 
(n=15) 
2.облученные  
1 месяц (n=20) 
3.облученные  
3 месяца (n=20) 
Тимус 
1 
0,32±0,020 
0,25±0,014* 
0,28±0,011* 
2 
9,2±0,28 
3,9±0,6** 
7,4±0,26**
0
 
3 
0,18±0,012 
0,13±0,010* 
0,15±0,015 
Костный 
мозг 
2 
0,16±0,041 
0,31±0,053* 
0,21±0,013
0
 
Примечание:    *  -  достоверно  к  1  группе,  (P<0,05),  **  -  достоверно  к  1  группе,  (P<0,001),  0  – 
достоверно  ко  2  группе  (P<0,05);  1  -  масса  органа  в  мг,  2-  лимфоидные  клетки  (106),  3  - 
лимфоидный  индекс,  n – количество опытов 
 
 
Через  2  сутки  после  стрессорного  воздействия  в  тимусе  в  1,96  раза  возрастает  масса,  
количество лимфоидный клеток остается высоким, в то же время лимфоидный индекс достоверно в 
1,78  раза  превышает  контрольный  уровень.  В  этот  период  продолжает  в  2,75  раза  достоверно 
нарастать число лимфоидных клеток в костном мозге. 
 
Таблица 4 -   Состояние тимуса, лимфатических узлов тонкого кишечника, костного мозга и 
селезенки при эмоциональном стрессе 
 
Органы 
оказатели 
Интактные 
(n=15)  
Время после стресса 
1сутки (n=20) 
2сутки (n=20) 
3сутки (n=20) 
Тимус 
1 
0,32±0,020 
0,26±0,02
 о
 
0,63±0,06
 о
 
0,40±0,02
 о
 
2 
9,2±0,28 
18,5±0,43
 о
 
18,6±0,42
 о
 
9,0±0,58 
3 
1,9±0,28 
1,75±0,56 
3,4±0,27
 о
 
2,5±0,06
 о
 
Костный мозг 
2 
0,16±0,041 
0,33±0,051
 о
 
0,44±0,032
 о
 
0,29±0,036
 о
 
Примечание:  
о
 - достоверно к интактным (P<0,05), 
о
 
о
 - достоверно к, (P<0,01), 1 - масса органа в мг, 
2- лимфоидные клетки (10
6
), 3 - лимфоидный  индекс,  n – количество опытов 
 
Через 3 сутки после стрессорного воздействия в тимусе достоверно высоким остается масса, 
количество  лимфоидных  клеток  нормализуется,  лимфоидный  индекс  достоверно  выше  в  1,31  раза. 
Количество  лимфоидных  клеток  в  костном  мозге  остается  высоким  в  сравнении  с  интактными 
показателями.  

134 
 
Одним  из  проявлений  общего  адаптационного  синдрома,  возникающих  при  стрессовых 
воздействиях  является  поражение  лимфоидных  органов.  Инволюция  лимфоидных  органов  может 
быть одной из ранних приспособительных явлений  при чрезвычайных воздействиях. Мобилизация    
лимфоидных  клеток  отражает  степень  защиты  организма,  поэтому  миграционная  способность 
лимфоидных клеток определяет фазы адаптационного синдрома [11,15].  
Анализ  данных  литературы  показывает,  что  при  ионизирующем  облучении  происходят 
тонкие  и  сложные  механизмы  нарушений  в  центральных  лимфоидных  органах  иммуногенеза, 
требующие дальнейшего детального изучения для прогнозирования и коррекции иммунологических 
и биохимических сдвигов. 
Возможно, что механизмы развития стресс-реакции зависят от адаптации  и недостаточности 
физиологических  мер  защиты  организма.  Нормализация  костномозгового  кроветворения  и 
увеличение  лимфоидных  клеток  в  костном    мозге  и  тимусе  расширят  адаптационные  возможности 
организма, что позволит повысить резистентность организма к стрессогенным факторам . 
Анализ  клинического  и  экспериментального  материала  показал,  что  клетки  кроветворной 
системы – костный мозг обладают высокой радиочувствительностью к ионизирующему воздействию, 
проявляющийся  в  нарушении  созревания,  дифференцировки  и  пролиферации  молодых  клеток 
костного  мозга,  а  снижение  массы  тимуса  и  увеличение  лимфоидных  клеток  в  костном  мозге  и 
тимусе  в  эксперименте  и  появление  бластных  форм,  сдвиг  лейкоцитарной  формулы  влево, 
свидетельствует о развитии ранней стадии адаптационного синдрома. 

жүктеу/скачать 5,02 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: