Введение
Сердечно-сосудистые заболевания лидируют в числе причин смертности во всех развитых странах мира [1]. Существенными проблемами в борьбе с этими заболеваниями являются, в том числе, недостаточные знания о элементах регуляции ее деятельности, а также отсутствие эффективных методов ранней диагностики патологических изменений. Большая часть широко применяемых методов диагностики состояния органов и систем организма основаны на изучении морфологических отклонений [2]. Диагностика отклонений на уровне функциональных особенностей является одним из перспективных направлений современной медицины. Своевременное восстановление функциональных взаимодействий между системами вегетативной регуляции сердечно-сосудистой системы (ССС) может предотвратить развитие морфологических патологий. Исследование состояния вегетативного контроля ССС доказало свою перспективность в клинической диагностике в качестве чувствительного маркера развития патологий различных органов и систем на ранних стадиях [3-7]. Стоит отдельно отметить то, что сигналы активности вегетативного контроля кровообращения легко получить неинвазивно из сигналов ССС, например, из сигнала электрокардиограммы, артериального давления или фотоплетизмограммы [3,8,9].
Тяжелые последствия распространившейся пандемии COVID-19 заставили многих исследователей сконцентрироваться на исследовании влияния вирусной инфекции на различные системы организма, которые, в том числе, реагируют на попадание вируса в организм и потенциально могут выступать в качестве маркера развития патологии на ранних стадиях заболевания до проявления выраженных клинических симптомов.
В этом направлении уже получен целый ряд важных результатов, который свидетельствует о существенном влиянии COVID-19 на элементы вегетативного контроля ССС. Так в работах [10-12] было показано исследование воздействия вируса на активность вегетативной регуляции кровообращения через изменение секреции ангиотензинпревращающиего фермента 2 (ACE-2) [11]. Клеточной точкой входа для SARS-CoV-2 является белок ACE-2, служащий компонентом регуляции ренин-ангиотензиновой системы и участвующий в регуляции деятельности сердечно-сосудистой системы [13]. При этом, с одной стороны, существует хорошо установленная взаимосвязь между активацией ренин-ангиотензиновой системы и вегетативной дисфункцией при сердечно-метаболических заболеваниях, таких как артериальная гипертензия, сердечная недостаточность и диабет [14]. В этих условиях часто существует петля положительной обратной связи между активацией ренин-ангиотензиновой системы и тоническим усилением эфферентной симпатической нервной активности, при этом повышение симпатической активности может стимулировать активацию ренин-ангиотензиновой системы, которая, в свою очередь, может дополнительно регулировать симпатическую активность [14], что может со временем приводить к истощению ресурсов системы.
Цель
Таким образом, целью работы является проведение сравнительного анализа спектральных показателей сигналов сердечно-сосудистой системы здоровых добровольцев, пациентов с вирусным заболеванием Covid-19, в том числе отягощенным артериальной гипертензией.
Материалы и методы
В ходе работы были получены экспериментальные сигналы фотоплетизмограммы и электрокардиограммы пациентов, находящихся на амбулаторном лечении в больнице с диагнозом COVID-19, и здоровых добровольцев. Пациенты были разбиты на 2 выборки: пациенты с артериальной гипертензией (1-2 стадия) и без нее. Всего было включено 15 пар сигналов электрокардиограммы и фотоплетизмограммы в каждую группу. Возраст испытуемых составил: 20±2 года для контрольной группы здоровых испытуемых, 48±15 лет для группы пациентов с COVID-19 и без хронических заболеваний ССС, 43±18 лет для группы пациентов с COVID-19 и артериальной гипертензией. У всех пациентов было установлено легкое течение вирусного заболевания. Они не нуждались в кислородной поддержке.
Сигналы записывались с помощью стандартного сертифицированного многоканального регистратора "Реакор-Т" (Медиком-МТД, Таганрог) в течение 20 минут в спокойном состоянии, лежа, со спонтанным дыханием. Сигнал электрокардиограммы был записан в соответствии с рекомендациями [15] в I стандартном отведении. Сигналы фотоплетизмограммы записывались инфракрасным датчиком [16-18]. Частота дискретизации составила 250 Гц.
Все действия, выполненные в работе с участием людей, соответствовали этическим стандартам институционального и национального исследовательского комитета, а также Хельсинкской декларации 1964 года и более поздним поправкам к ней или сопоставимым этическим стандартам. Дизайн исследования одобрен этическим комитетом Саратовского Государственного Медицинского Университета им. В.И. Разумовского (Саратов, Россия) в 2021 году, и письменное информированное согласие было получено от всех испытуемых, участвовавших в исследовании.
На рисунке 1 представлены типичные участки экспериментальных сигналов для трех исследуемых выборок.
Рисунок 1. Примеры экспериментальных сигналов ЭКГ и ФПГ пациентов с Covid-19 и артериальной гипертензии (а, г), с Covid-19 и без хронических патологий ССС (б, д), контрольной группы здоровых добровольцев (в, е)
Исследования вегетативного контроля кровообращения часто включают в себя спектральные методы анализа [19]. Частоты в диапазоне от 0.05-0.15 Гц (low frequency, LF) связывают преимущественно с активностью симпатической вегетативной регуляции кровообращения, от 0.15-0.4 Гц (high frequency, HF) - преимущественно с активностью парасимпатической вегетативной регуляции [3, 19]. В работе для исследования вегетативной регуляции сердечного ритма из сигнала электрокардиограммы выделялась последовательность Новый сигнал последовательности RR-интервалов был интерполирован с помощью кубических β-сплайнов. Результат преобразования одного сигнала в другой показан на рисунке 2.
Рисунок 2. Пример преобразования сигнала ЭКГ (а) в сигнал последовательности RR-интервалов (б)
Результаты
Полученные сигналы RR-интервалов и фотоплетизмограммы были проанализированы с помощью методов спектрального анализа. Для каждого сигнала ФПГ и RR-интервалов были рассчитаны спектральные показатели LF % (отношение интегральной спектральной мощности в диапазоне [0.05-0.15] Гц к интегральной спектральной мощности TP в диапазоне [0-0.4] Гц, выраженное в процентах), HF % (отношение интегральной спектральной мощности в диапазоне [0.15-0.4] Гц к интегральной спектральной мощности TP в диапазоне [0-0.4] Гц, выраженное в процентах) и отношение LF/HF в скользящих неперекрывающихся 5-минутных окнах. Далее для каждой записи показатели усреднялись по всем имеющимся окнам. На рисунке 3 показаны усредненные по ансамблю показатели LF %, HF % и отношения LF/HF.
Рисунок 3. Усредненные спектральные показатели LF %, HF % и отношения LF/HF, рассчитанные по сигналам ФПГ (а-в) и по сигналам RR-интервалов (г-д). Квадратами изображены квартили (25 %, 75 %) соответственно, ромбом показана медиана. По горизонтальной оси указаны группы испытуемых: 1 – контрольная группа здоровых добровольцев, 2 – пациенты с Covid-19 и без хронических патологий, 3 – пациенты с Covid-19 и артериальной гипертензией
Обсуждение
Рисунок 3 (а-в) демонстрирует усредненные по ансамблю записей спектральные показатели LF%, HF% и их отношение для сигнала фотоплетизмограммы. Самые высокие значения показателей соответствуют выборке пациентов с COVID-19, но без патологий ССС (рис. 3а,б) как для низкочастотного (LF), так и для высокочастотного (HF) диапазона. Также было показаны более высокие значения показателя LF% для группы пациентов с COVID-19 и артериальной гипертензией в сравнении с выборкой здоровых добровольцев, что может быть связано с повышением симпатической активности вегетативной регуляции тонуса сосудов при развитии вирусного заболевания. При этом отношение LF к HF (показатель вегетативно баланса) также демонстрирует существенное преобладание активности симпатической системы регуляции у пациентов с гипертензией и вирусным заболеванием (рис. 3в). U-критерий Манна-Уитни позволил выявить достоверную разницу значений LF/HF в группе здоровых добровольцев (1 группа, рис. 3в) и пациентов с Covid-19, отягощенным гипертензией (3 группа, рис. 3в) : Uэмп. = 34, U0,01 = 56. Данный результат подтверждает наблюдения, показанные в работе [15]. Также U-критерий Манна-Уитни позволил показать достоверное различие между значениями показателя LF/HF в группе пациентов с COVID-19 (2 группа, рис. 3в) и пациентов с Covid-19, отягощенным гипертензией (3 группа, рис. 3в) : Uэмп. = 33, U0,01 = 56. U-критерий Манна-Уитни подтвердил, что разница средних групповых показателей LF/HF статистически значима при p≤0,01.
При исследовании вариабельности сердечного ритма (рис. 3г-е) можно наблюдать увеличение спектральной мощности в HF диапазоне у пациентов с гипертензией и COVID-19 (рис. 3г), при этом наблюдается уменьшение спектральной мощности в LF диапазоне у пациентов с COVID-19 по сравнению со здоровыми добровольцами, а также у пациентов с артериальной гипертензией по сравнению пациентами с COVID-19 и без хронических патологий. Показатель вегетативного баланса (LF/HF) показывает наибольшее значение у группы пациентов с вирусным заболеванием, но без отягощающих патологий. Различия между усредненными спектральными показателями сигналов фотоплетизмограммы и RR-интервалов, по-видимому, отражают разный характер влияния вирусной инфекции и хронической артериальной гипертензии на контуры вегетативной регуляции сосудистого тонуса (а-в) и сердечного ритма (г-е).
В ходе дальнейшей работы будет увеличен объем экспериментальной выборки, а также применены методы оценки коллективной динамики исследуемых систем.
Заключение
В работе показаны особенности вегетативной регуляции сердечного ритма и тонуса артерий для здоровых добровольцев, группы пациентов с COVID-19 без отягощающих патологий и группы пациентов с COVID-19 и хронической артериальной гипертензии.
По сигналам фотоплетизмограммы у пациентов с хронической гипертензией и вирусным заболеванием показана статистически значимое повышение активности симпатической регуляции тонуса сосудов в сравнении с группой пациентов без хронических патологий ССС и здоровых добровольцев.
По сигналам вегетативной регуляции сердечного ритма обнаружено увеличение активности симпатической системы у пациентов с вирусным заболеванием, но без дополнительных патологий. Разное соотношение LF и HF показателей сердечного ритма и тонуса артерий может быть связано с разным характером влияния вирусной инфекции на системы вегетативного контроля сердечного ритма и тонуса сосудов пациентов с хронической артериальной гипертензии.
Финансирование: работа подготовлена в рамках проекта, поддержанного Стипендией Президента РФ СП-2261.2021.4.
Конфликт интересов: не заявляется.
World Health Organization: http://www.who.int/cardiovascular_diseases/about_cvd/en/
Elliott P, Andersson B, Arbustini E, et al. Classification of the cardiomyopathies: a position statement from the european society of cardiology working group on myocardial and pericardial diseases. European heart journal 2008; 29(2): 270-276. http://dx.doi.org/10.1093/eurheartj/ehm342.
Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing Electrophysiology. Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Circulation 1996; 93(5): 1043-1065. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8598068/
Kristal BE, Raifel M, Froom P, et al. Heart rate variability in health and disease. Scand J Work Environ Health 1995; 21(2): 85. http://dx.doi.org/10.5271/sjweh.15
Zhang J, Dean D. Effect of shortterm chiropractic care on pain and heart rate variability in a multisite clinical. Study International Research and Philosophy Symposium: Abstracts. Sherman College of Straight Chiropractic. Spartanburg 2004; 910. http://dx.doi.org/10.1016/J.JMPT.2006.03.010.
De Souza NM, Vanderlei LCM, Garner DM. Risk evaluation of diabetes mellitus by relation of chaotic globals to HRV. Complexity 2015; 20(3): 84–92. http://dx.doi.org/10.1002/cplx.21508.
Englot DJ, D'Haese PF, Konrad PE, et al. Functional connectivity disturbances of the ascending reticular activating system in temporal lobe epilepsy. J Neurol Neurosurg Psychiatry 2017; 88: 925-932. http://dx.doi.org/10.1136/jnnp-2017-315732.
Imholz BPM, Wieling W, van Montfrans GA, et al. Fifteen years experience with finger arterial pressure monitoring: assessment of the technology. Cardiovascular Research 1998; 38(3): 605-616. https://doi.org/10.1016/S0008-6363(98)00067-4.
Webster J, Watson RT. Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review. MIS Quarterly 2002; 26(2): 13-23. http://dx.doi.org/10.1080/12460125.2020.1798591.
Del Rio R, Marcus NJ, Inestrosa NC. Potential Role of Autonomic Dysfunction in Covid-19 Morbidity and Mortality. Frontiers in Physiology 2020; 11: 561749. http://dx.doi.org/10.3389/fphys.2020.561749.
Briguglio M, Porta M, Zuffada F, et al. SARS-CoV-2 Aiming for the Heart: A Multicenter Italian Perspective About Cardiovascular Issues in COVID-19. Frontiers in Physiology 2020; 11: 571367. http://dx.doi.org/10.3389/fphys.2020.571367.
Fudim M, Qadri YJ, Ghadimi K, et al. Implications for Neuromodulation Therapy to Control Inflammation and Related Organ Dysfunction in COVID-19. Journal of Cardiovascular Translational Research 2020; 13: 894–899. http://dx.doi.org/10.1007/s12265-020-10031-6.
Zheng YY, Ma YT, Zhang JY, et al. COVID-19 and the cardiovascular system. Nat Rev Cardiol 2020; 17(5): 259-260. http://dx.doi.org/10.1038/s41569-020-0360-5.
Díaz HS, Toledo C, Andrade DC, et al. Neuroinflammation in heart failure: new insights for an old disease. J. Physiol. 2020; 598: 33–59. http://dx.doi.org/10.1113/JP278864.
Kligfield P, Gettes LS, Bailey JJ, et al. Recommendations for the Standardization and Interpretation of the Electrocardiogram. Journal of the American College of Cardiology 2007; 49: 1109–1127. http://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2007.01.024.
Bernardi L, Radaelli A, Solda PL, et al. Autonomic control of skin microvessels: assessment by power spectrum of photoplethysmographic waves. Clin. Sci. 1996; 90: 345–355. http://dx.doi.org/10.1042/cs0900345.
Allen J. Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement. Physiol. Meas. 2007; 28(3): 1–39. http://dx.doi.org/10.1088/0967-3334/28/3/R01.
Middleton PM, Tang CHH, Chan GSH., et al. Peripheral photoplethysmography variability analysis of sepsis patients. Med. Biol. Eng. Comput. 2011; 49(3): 337–347. http://dx.doi.org/10.1007/s11517-010-0713-z.
Baevsky RM, Ivanov GG, Chireikin LV, et al. Analysis of heart rate variability using various electrocardiographic systems. Vestnik Aritmologii 2002; 24: 65 [In Russ].