ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МОРФОЛОГІЧНИХ ПОРУШЕНЬ ТА ЗМІН В ПРООКСИДАНТНО-АНТИОКСИДАНТНІЙ СИСТЕМІ ПРИ ГОСТРІЙ ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНІЙ ІШЕМІЇ-РЕПЕРФУЗІЇ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОЇ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ

П.Р. Сельський; А.Т. Телев'як; Т. О. Вересюк; Б. П.  Сельський; В. І. Луцик

doi:10.11603/mie.1996-1960.2022.1-2.13109

Автор(и)

П.Р. Сельський Тернопільський національний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України https://orcid.org/0000-0001-9778-2499
А.Т. Телев'як Тернопільський національний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України https://orcid.org/0000-0001-7173-400X
Т. О. Вересюк Тернопільський національний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України
Б. П. Сельський Тернопільський національний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України https://orcid.org/0000-0001-6787-4843
В. І. Луцик Тернопільський національний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України

DOI:

https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2022.1-2.13109

Анотація

Ефективне використання інформаційних технологій дає можливість забезпечити порівняльний аналіз багатьох чинників у наукових медичних дослідженнях, що особливо важливо у морфології, де необхідно здійснювати аналіз значної за обсягом цифрової інформації. Особливо актуальним являється розроблення нових методик комплексного порівняльного аналізу морфологічних змін тканин і біохімічних порушень у результаті розвитку турнікетного синдрому, що є одним із найпоширеніших видів пошкоджень у військовій і цивільній медицині. У роботі запропоновано методику оптимізації прогнозування тяжкості морфологічних порушень при експериментальній гострій ішемії-реперфузії на основі поєднаних змін біохімічних показників і показників проксидантно-антиоксидантної системи з використанням нейромережевої кластеризації.

Експериментальна модель ішемічно-реперфузійного ураження представлена п'ятьма групами щурів із термінами реперфузії 1 і 2 години, 1 доба, 7 та 14 діб (по 6 тварин у кожній). Контрольна група нараховувала 6 тварин. Підхід ґрунтується на застосуванні нейромережевої кластеризації із використанням надбудови NeuroXL Classifier для програми Microsoft Excel. Із метою більш глибокого аналізу та встановлення значення поєднання змін тих чи інших параметрів здійснено нейромережеву кластеризацію біохімічних показників, показників ПОЛ та АОЗ сироватки крові білих щурів у різні періоди після зняття турнікету. Встановлено найбільше прогностичне значення тяжкості морфологічних порушень у ранньому реперфузійному періоді за даними нейромережевої кластеризації поєднаних змін рівня креатиніну, холестерину, АЛТ, АсАТ, лужної фосфатази, трієнових кон'югант і ТБК-АП.

Отже, для оптимізації прогнозування розвитку морфологічних ішемічних порушень при експериментальній гострій ішемії-реперфузії запропоновано методику аналізу результатів експериментального дослідження на основі змін морфологічних, біохімічних показників, показників продуктів ПОЛ та антиоксидантного захисту із застосуванням нейромережевої кластеризації.

Посилання

Mintser, O. P., Zaliskyi, V. M. (2019). Transformuvannia znan z aterohenezu: vykorystannia nanoasotsiiovanykh biotekhnolohii i merezhevoho analizu. [Transformation of knowledge of atherogenesis: the use of nano associated biotechnologies and network analysis]. Medychna informatyka ta inzheneriia, 1, 424. [In Ukrainian].

Vakulenko, D. V., Martseniuk, V. P., Vakulenko, L. O. et al. (2019). Cardiovascular system adaptability to exercise according to morphological, temporal, spectral and correlation analysis of oscillograms. Family Medicine & Primary Care Review, 21 (3), 253-263.

Epstein, R. M., Franks, P., Fiscella, K. et al. (2005). Measuring patient-centered communication in patient-physician consultations: theoretical and practical issues. Soc. Sci. Med., 61, 1516-1528.

Selskyy, P. R., Vakulenko, D. V., Televiak, A. T., Veresiuk, T. O. (2018). On an algorithm for decision-making for the optimization of disease prediction at the primary health care level using neural network clustering. Family Medicine & Primary Care Review, 20 (2), 171-5.

Wu, M.-Y., Yiang, G.-T., Liao, W.-T., Tsai, A. P.-Y. et al. (2018). Current Mechanistic Concepts in Ischemia and Reperfusion Injury. Cell Physiol. Biochem, 46, 1650-1667.

Khomenko, I. P., Korol, S. O., Matviichuk, B. V. (2018). Klinichno-orhanizatsiini osoblyvosti nadannia travmatolohichnoi dopomohy poranenym iz defektamy miakykh tkanyn pry vohnepalnykh ta minnovybukhovykh ushkodzhenniakh kintsivok. [Clinical and organizational peculiarities of traumatological care for the injured with soft tissue defects in inflammatory and mine-explosive injuries of the extremities]. Travma, 19 (5), 125-9. [In Ukrainian].

Garcia-de-la-Asuncion, J., Perez-Solaz, A., Carrau, M. et al. (2013). Different oxidative stress marker levels in blood from the operated knee or the antecubital vein in patients undergoing knee surgery: a tourniquet-induced ischemia-reperfusion model. Redox Report, 17 (5), 194-199.

Henyk, S. M., Symchych, A.V. (2016). Reperfuziinyi syndrom pislia revaskuliaryzatsii ishemii nyzhnikh kintsivok [Reperfusion syndrome after revascularization of ischemia of the lower extremities]. Heart and vessels, 3, 104-108.

Horalskyi, L. P., Khomych, V. T., Kononskyi, O. I. (2011). Osnovy histolohichnoi tekhniky i morfofunktsionalni metody doslidzhen u normi ta pry patolohii. [Fundamentals of histological technique and morphofunctional methods of research in normal and pathology]. Polissia, Zhytomyr: 288. [In Ukrainian].

Makarova, V. H., Makarova, М. N. (2013). Spravochnik. Fiziolohicheskiie, biochimicheskiie i biometricheskiie normy eksperimentalnych zhivotnych. [Directory. Physiological, biochemical and biometric parameters of the norm of experimental animals]. Lema Publishing House, 116. [In Russian].

Bishop, C. M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: Oxford University Press, 504.

Du, K. L. (2010). Clustering: A neural network approach. Neural network, 23 (1), 89-107.