БИОФИЗИКА, 2022, том 67, № 4, с. 755-762
БИОФИЗИКА CЛОЖНЫX CИCТЕМ
УДК 577.3
ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗ КОЛЕБАНИЙ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
ВНЕШНЕГО ДЫХАНИЯ И СЕРДЕЧНОГО РИТМА ЧЕЛОВЕКА
ПРИ ФИЗИЧЕСКОЙ НАГРУЗКЕ
© 2022 г. В.Г. Гришин*, #, О.В. Гришин**, ***, В.С. Никульцев*, В.В. Гультяева****,
М.И. Зинченко****, Д.Ю. Урюмцев****
*Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий,
просп. Академика Лаврентьева, 6, Новосибирск, 630090, Россия
#E-mail: victor.grishin.nsk@gmail.com
**Новосибирский национальный исследовательский государственный университет,
ул. Пирогова, 1, Новосибирск, 630090, Россия
***Федеральный исследовательский центр фундаментальной и трансляционной медицины,
ул. Тимакова, 2, Новосибирск, 630060, Россия
****Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины, ул. Тимакова, 4, Новосибирск, 630117, Россия
Поступила в редакцию 05.04.2022 г.
После доработки 16.05.2022 г.
Принята к публикации 23.05.2022 г.
Исследованы колебательные процессы в VLF-диапазоне (дипазоне очень низких частот) показате-
лей системы транспорта кислорода у человека в состоянии покоя и при физической нагрузке на ве-
лоэргометре. Исследования проведены на девяти здоровых испытуемых (пять мужчин и четыре
женщины) в возрасте от 26 до 58 лет. В течение 30 мин регистрировали следующие показатели:
концентрацию кислорода в конечной порции выдоха, концентрацию углекислого газа в конечной
порции выдоха, частоту дыхания и дыхательный объём методом «breath-by-breath». Одновременно
выполняли регистрацию частоты сердечных сокращений с помощью кардиографического ком-
плекса «ПолиСпектр 8». Лёгочный газообмен оценивали по скорости поглощения O2 из
вдыхаемого воздуха. Интенсивность газообмена в легких при нагрузке была в три раза выше, чем в
покое. Для анализа квазипериодических колебаний был применен метод частотно-временного рас-
пределения. Полученные результаты подтвердили устойчивость феномена периодических колеба-
ний в VLF-диапазоне при физической нагрузке. При этом нагрузка вызывала увеличение значений
частотных характеристик по всем показателям системы транспорта кислорода на 28-63%. Вариа-
бельность сохранялась в VLF-диапазоне, несмотря на многократное увеличение средних
показателей внешнего дыхания и метаболизма и дополнительного влияния циклической нагрузки
на велоэргометре. Полученные результаты подтверждают гипотезу, что синхронность медленных
колебаний длительности RR-интервала электрокардиограммы, показателей легочной вентиляции
и газообмена является закономерным феноменом. Можно предположить, что система дыхания и
кровообращения объединены в единый циклический контур авторегуляции (самоорганизации),
системообразующей функцией которого является обеспечение метаболизма на уровне клетки или
целостного организма человека.
Ключевые слова: система транспорта кислорода, вариабельность сердечного ритма, вариабельность
вентиляции, вариабельность газообмена, квазипериодические колебания.
DOI: 10.31857/S0006302922040147, EDN: IUKFYZ
няющихся условиях окружающей среды. Поэто-
Вариабельность паттерна спонтанного дыха-
му паттерн дыхания подвержен множеству источ-
ния является неизбежным следствием сложности
ников нелинейности, что создает хаотическую
системы контроля, поскольку она постоянно вза-
имодействует с другими системами организма и
динамику, которая может отражаться на всем
должна сохранять эффективную регуляцию в ме-
диапазоне вариабельности показателей газообме-
на, вентиляции и кровообращения. Одним из по-
казателей, который обычно используется для ко-
Сокращения: VLF - диапазон очень низких частот (0.003-
0.04 Гц), СТК - система транспорта кислорода, fmax
- личественной оценки скорости, с которой разви-
частота основной гармоники спектра, fmed
- медианная вается это расходящееся поведение, является
частота спектра, fцикл - счетчик оборотов (turns counts) или
цикличность временного ряда, ПКВ - парный критерий
положительный показатель Ляпунова. Ключевой
Вилкоксона.
особенностью хаотической системы является то,
755
756
ГРИШИН и др.
что при заданных начальных условиях, которые
мической визуализации впервые был установлен
очень похожи, динамическое поведение, демон-
факт синхронного изменения спектров парамет-
стрируемое этой системой, может очень сильно
ров дыхания и кровообращения, а методом
измениться через некоторое время [1].
кросс-корреляционного анализа была определе-
Автор работы [2] Г. Дональдсон, учитывая вза-
на абсолютная величина фазового сдвига колеба-
имосвязь дыхательного и сердечного ритма, а
ний между ключевыми параметрами дыхания и
также дополнительный многофакторный кон-
сердечного ритма, равного в среднем 52 с.
троль частоты сердечных сокращений и опреде-
Полученные результаты вполне согласовыва-
лив показатель Ляпунова, предположил, что ди-
лись с литературными данными [6, 7] и позволи-
намика дыхания здоровых людей носит хаотиче-
ли заключить, что характер синхронности мед-
ский характер. Однако впоследствии в работе [3]
ленных колебаний длительности RR-интервала
при использовании метода нелинейного прогно-
электрокардиографии (F), показателей легочной
зирования (алгоритм Sugihara и May) эти резуль-
вентиляции и газообмена является закономер-
таты не подтвердились. Автор работы
[4]
ным феноменом, а значит, может отражать функ-
Э. Брюс, не исключая наличие нестохастических
циональное состояние кардиореспираторной си-
механизмов, при объяснении низкочастотной ва-
стемы в целом. Проверить данное предположе-
риабельности показателей дыхания тоже скло-
ние, а также определить «устойчивость» данного
нялся к действию хаотических факторов на том
феномена можно путем изучения вариабельности
основании, что вариабельность дыхания может
при изменении условий функционирования, на-
быть обусловлена влиянием случайных факторов
пример, при физической циклической нагрузке.
на динамическое поведение контуров обратной
Такие условия характеризуются тем, что на фоне
связи по углекислому газу и механорефлексу.
кратного увеличения интенсивности функции
имеет место воздействие дополнительного источ-
За прошедшие 25 лет с момента публикации
ника циклического влияния, например, враще-
этих работ до сих пор остается открытым вопрос о
ние педалей на велоэргометре.
том, к какой категории следует относить вариа-
бельность сердечного ритма и паттерна дыхания в
Таким образом, целью настоящей работы бы-
диапазоне очень низких частот (VLF-диапазоне,
ло исследование колебательных процессов в
0.003-0.04 Гц) - к нелинейной детерминирован-
VLF-диапазоне показателей системы транспорта
ной изменчивости или к стохастической измен-
кислорода (СТК) у человека в состоянии покоя и
чивости. Очевидно, что определенная степень
при циклической физической нагрузке. При этом
случайного шума всегда будет присутствовать в
в качестве метода анализа квазипериодических
любых сложных физиологических системах. Вме-
колебаний был применен метод частотно-вре-
сте с этим наличие детерминированной изменчи-
менного распределения.
вости ставит вопрос о ее функциональном значе-
нии или, точнее, о том, какой процесс или тип
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
«авторегуляции» лежит в ее основе. Исследова-
ния в этой области позволят установить механиз-
Контингент. Исследования были проведены на
мы обеспечения гомеостаза внутренней среды ор-
девяти здоровых испытуемых (пятеро мужчин и
ганизма, являющейся, по сути, полуоткрытой си-
четыре женщины) в возрасте от 26 до 58 лет. Все
стемой в среде с вектором нарастающей
добровольцы перед исследованием были прокон-
энтропии.
сультированы у терапевта. Условно здоровыми
считали лиц, не имевших в день обследования
В нашей предыдущей работе [5], посвященной
жалоб, патологических симптомов и обострения
исследованию колебательных процессов в VLF-
хронических заболеваний.
диапазоне, было экспериментально показано,
как метод измерения, создающий дополнитель-
Нагрузка выполнялась на велоэргометре в по-
ное сопротивление дыханию (респираторная
ложении сидя при вращении педалей со скоро-
маска), может увеличивать стохастическую со-
стью 60 об/мин. Нагрузку для каждого исследуе-
ставляющую. Было также показано, что незави-
мого рассчитывали индивидуально по формуле:
симо от метода измерения наблюдается совпаде-
P = 0.6·ТМТ,
(1)
ние частотных характеристик вариабельности по-
где P - мощность нагрузки в Вт, ТМТ - тощая
казателей легочной вентиляции, газообмена и
масса тела, выраженная в кг.
сердечного ритма. Совпадение частотных харак-
теристик не зависело от методов регистрации, не
Дизайн исследования. Первую часть исследова-
зависело и от способа анализа данных. Таким об-
ния проводили в состоянии относительного по-
разом, от способа регистрации зависела только
коя в положении сидя. Регистрацию показателей
выраженность «шумовой» составляющей вариа-
начинали через 5-10 мин после начала монито-
бельности, которая, однако, не могла «поглотить»
ринга. Длительность регистрации для последую-
устойчивый характер вариабельности ключевых
щего анализа вариабельности составляла 30 мин.
показателей системы транспорта кислорода в
В тот же день проводили вторую часть иссле-
VLF-диапазоне. В той же работе методом дина-
дования при легкой постоянной физической на-
БИОФИЗИКА том 67
№ 4
2022
ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗ КОЛЕБАНИЙ
757
Рис. 1. Фрагмент (960 с) распределений во времени частоты основной гармоники спектра (fmax) показателей FetO2 (а, б) и
RRecg (в, г) для одного испытуемого в состоянии покоя (a, в) и при физической нагрузке (б, г). По оси абсцисс - время, с;
по оси ординат - значения частоты, Гц.
грузке на велоэргометре. Регистрацию показате-
R-R-интервалов и собственно частоты сердечных
лей для анализа вариабельности в течение 30 мин
сокращений в минуту.
начинали после выхода в режим «Steady state», ко-
Анализа вариабельности в VLF-диапазоне. Для
торый характеризовался постоянным потребле-
анализа вариабельности применяли частотно-
нием кислорода.
временной анализ временных рядов показателей
системы транспорта кислорода - методом рас-
Методы исследования. Для анализа вариабель-
пределения частоты основной гармоники (fmax)
ности показателей дыхания в VLF-диапазоне ре-
гистрировали показатели легочного газообмена и
спектра сигнала во времени [8]. Временное рас-
вентиляции легких методом «breath-by-breath».
пределение было получено методом оконного
Регистрацию параметров за каждый дыхательный
преобразования Фурье с разрешением по частоте
цикл проводили на метаболографе Ultima PFX
1/512 Гц (окно в 512 отсчетов) и циклическим
(США). Дыхание осуществлялось через лицевую
сдвигом окна по времени 10 с (частотно времен-
маску. Анализ был проведен по следующим пока-
ной анализ). Для графического представления
зателям: FetCO2 - концентрация углекислого газа
распределения fmax во времени использовали дан-
в конечной порции выдоха, %; FetO2 - концен-
ные, находящиеся в диапазоне, превышающем
0.9 максимального значения основной гармони-
трация кислорода в конечной порции выдоха, %;
ки с отображением на плоскость. На рис. 1 приве-
Vt - дыхательный объем, мл; f - частота дыхания
ден пример распределения частоты основной гар-
в мин; VO2 - потребление кислорода, мл/мин;
моники во времени показателей FetO2 и RRecg
VCO2 - выделение углекислого газа, мл/мин. Ды-
для одного испытуемого в состоянии покоя и при
хательный коэффициент RQ рассчитывали по
физической нагрузке.
формуле RQ = VCO2/VO2. Одновременно с реги-
Наряду с частотой основной гармоники в
страцией показателей дыхания выполняли реги-
спектральной характеристике исследуемых явле-
страцию частоты сердечных сокращений мето-
ний мы использовали характеристику медианной
дом электрокардиографии в трех отведениях по
частоты (fmed), соответствующий медиане в ис-
НЭБУ с помощью кардиографического комплек-
са ПолиСпектр 8 (ООО «Нейрософт», Россия) с
следуемом спектре. Медианная частота fmed, оце-
определением показателя RRecg - длительности
ниваемая по формуле
БИОФИЗИКА том 67
№ 4
2022
758
ГРИШИН и др.
Таблица 1. Средние значения показателей внешнего дыхания и метаболизма в состоянии покоя и при
постоянной физической нагрузке в условиях «steady state»
Показатель
В покое (n = 9)
При нагрузке (n = 9)
ПКВ, р
FetO2, %
14.4 ± 0.5
14.6 ± 0.5
НЗ
FetCO2, %
5.3 ± 0.4
5.4 ± 0.4
НЗ
Vt, мл
536 ± 129
1083 ± 288
< 0.01
f, дыханий в мин.
13.8 ± 1.2
18.9 ± 3.1
< 0.05
VO2, мл/мин
231 ± 54
709 ± 156
< 0.01
VCO2, мл/мин
200 ± 46
648 ± 136
< 0.01
RQ
0.86 ± 0.5
0.91 ± 1.30
НЗ
Частота сердечных сокращений в мин
67.8 ± 8.1
97.2 ± 12.6
< 0.01
Примечание. Данные приведены в виде M ± SD; НЗ - незначимо, p > 0.05.
f
med
f
max
коксона (ПКВ) [11]. Изменения или различия
S f )df =
S(
f
)df,
считали статистически значимыми при p < 0.05.
f
min
f
med
где fmax и fmin - максимальные и минимальные
РЕЗУЛЬТАТЫ
частоты спектра, отражает перераспределение
Сравнение показателей системы транспорта
дисперсии сигнала по частотам.
кислорода в покое и при физической нагрузке
(табл. 1) показало ожидаемую стабильность со-
В зависимости от формы спектрального распре-
держания кислорода и углекислого газа в альвео-
деления, значения fmax и fmed по-разному отражают
лярном воздухе - динамика FetO2 и FetCO2 была
распределение энергетических свойств для спек-
не значима (p > 0.05). При этом показатели пат-
тральных характеристик, что полнее характеризует
терна дыхания (Vt, fbr), скорости газообмена
колебательные процессы. В нашем случае для по-
(VO2, VCO2) и частоты сердечных сокращений за-
казателей газообмена и внешнего дыхания распре-
деление во времени fmed дает более стабильную
кономерно и достоверно увеличились при на-
грузке. Интенсивность транспорта кислорода
картину поведения респираторной системы.
увеличилась в три раза, а частота сердечных со-
С целью дополнительной проверки результатов
кращений - в полтора раза, что соответствует
использовали частотную характеристику вариа-
легкой физической нагрузке у здоровых людей
бельности - счетчик оборотов (turns counts) или
[12]. Последнее подтверждается отсутствием до-
цикличность - fцикл, первоначально предложен-
стоверной динамики дыхательного коэффициен-
ный в работе [9] для анализа электромиографиче-
та, который при нагрузке остается существенно
ских сигналов. Процедура включает подсчет коли-
меньше единицы, величины, соответствующей
чества колебаний (циклов) за все время исследова-
аэробному порогу.
ния [10]. Таким образом, для сравнительного
При нагрузке имело место дополнительное
частотного анализа показателей системы транс-
циклическое «воздействие» на систему внешнего
порта кислорода в покое и при физической нагруз-
дыхания - вращение педалей со скоростью 60
ке было использовано три характеристики - часто-
об/мин. Это усиливало стохастическое влияние,
та основной гармоники спектра fmax, медианная
и дополнительно «навязывался» иной (высокоча-
частота спектра fmed и показатель цикличности
стотный) дыхательный ритм, согласующийся с
ритмичным движением ног [13].
fцикл.
В табл. 2-4 представлены средние значения
Для каждого из девяти испытуемых было по-
частот fmax и fmed, а также показателя fцикл. Ча-
строено временное распределение частот fmax и
стотные характеристики колебаний достоверно
fmed. Затем были рассчитаны усредненные значе-
различаются в состоянии покоя и при нагрузке.
ния fmax и fmed для каждого испытуемого в состо-
Обращает внимание, что при нагрузке наблюда-
ется однонаправленное достоверное увеличение
янии покоя и при физической нагрузке. Отдельно
значений частотных характеристик по всем пока-
был выполнен расчет показателя цикличности
зателям на 28-63%. Недостоверной была только
fцикл для каждого испытуемого в состоянии покоя
динамика fmax сердечного ритма (RRecg).
и при физической нагрузке. Оценка статистиче-
ской значимости различий показателей в состоя-
На рис. 2 в графическом виде представлена ди-
нии покоя и при физической нагрузке была вы-
намика средних значений fmed показателей в
полнена с применением парного критерия Вил-
VLF-диапазоне.
БИОФИЗИКА том 67
№ 4
2022
ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗ КОЛЕБАНИЙ
759
Таблица 2. Средние значения fmax для показателей СТК в покое и при физической нагрузке
Показатели СТК
fmax (покой)
fmax (нагрузка)
ПКВ (p < 0.05)
FetO2
66 ± 18
92 ± 17
w
FetCO2
62 ± 16
95 ± 27
w
Vt
68 ± 13
111 ± 28
w
fbr
73 ± 15
92 ± 26
w
RRecg
74 ± 36
117 ± 50
-
Примечание. Данные приведены в виде M ± SD; n = 9.
Таблица 3. Средние значения fmed для показателей СТК в покое и при физической нагрузке
Показатели СТК
fmed (покой)
fmed (нагрузка)
ПКВ (p < 0.05)
FetO2
93 ± 18
123 ± 20
w
FetCO2
99 ± 18
127 ± 18
w
Vt
100 ± 18
142 ± 19
w
fbr
101 ± 13
126 ± 20
w
RRecg
108 ± 13
149 ± 37
w
Примечание. Данные приведены в виде M ± SD; n = 9.
Таблица 4. Средние значения fцикл для показателей СТК в покое и при физической нагрузке
Показатели СТК
fцикл (покой)
fцикл (нагрузка)
ПКВ (p < 0.05)
FetO2
86 ± 20
122 ± 29
w
FetCO2
92 ± 16
130 ± 18
w
Vt
95 ± 18
136 ± 17
w
fbr
93 ± 12
122 ± 17
w
RRecg
116 ± 28
154 ± 25
w
Примечание. Данные приведены в виде M ± SD; n = 9.
Таким образом, в условиях нового функцио-
ской нагрузке демонстрирует закономерное и
нального состояния, когда интенсивность обмена
ожидаемое ускорение переноса кислорода из ат-
увеличилась в три раза, вариабельность всех по-
мосферы к тканям. Это должно быть обеспечено
казателей оставалась в том же диапазоне, что бы-
согласованным усилением функций сопряжен-
ло в покое. Это позволяет сделать вывод, что уста-
ных звеньев, в частности, дыхания и кровообра-
новленный феномен низкочастотной вариабель-
щения. В таком случае сохранение низкочастот-
ности параметров системы транспорта кислорода
ной вариабельности при нагрузке указывает на
наблюдается как в покое, так и при нагрузке.
детерминированный характер этого явления, ко-
торое проявляется при сложных взаимосвязан-
ных циклических процессах.
ОБСУЖДЕНИЕ
Выявленный нами устойчивый феномен низ-
В настоящем исследовании установлено, что
кочастотной вариабельности показателей систе-
физическая нагрузка приводит к однонаправлен-
мы транспорта кислорода совпадает с результата-
ному смещению частотных характеристик пока-
ми работы [14], в которой были изучены колеба-
зателей системы транспорта кислорода в область
ния индекса тканевого кислорода (tissue oxygen
с более высокой частотой, оставаясь при этом в
index - TOI) при физических нагрузках низкой и
пределах границ VLF-диапазона (0.04 Гц). На-
высокой интенсивности. В работе было показа-
правленность смещения вполне согласуется с
но, что частота основной гармоники спектра ко-
увеличением частоты циклических процессов за-
лебаний индекса тканевого кислорода смещается
действованных систем - увеличение при нагруз-
в сторону высокочастотной области при увеличе-
ке частоты дыхания и сердечных сокращений.
нии физической нагрузки.
Очевидно, что регуляция системы транспорта
В настоящее время закономерность медлен-
кислорода у здоровых людей при легкой физиче-
ных колебаниях физиологических показателей
БИОФИЗИКА том 67
№ 4
2022
760
ГРИШИН и др.
Рис. 2. Средние значения fmed показателей системы транспорта кислорода (n = 9) в состоянии покоя (светлые столбики) и
при физической нагрузке (темные столбики); * - различия значимы, p < 0.05.
признаны большинством исследователей. Наме-
абельностью сердечного ритма. Это мнение со-
тилось общее представление о наличии у боль-
гласуется с результатами нескольких независи-
шинства живых организмов явления медленных
мых исследований. Так, в работе [22] была
колебаний с периодами от одной до нескольких
обнаружена тесная связь между низкочастотны-
минут. Такие колебания обнаружены в системе
ми колебаниями (0.008-0.03 Гц) показателей га-
дыхания и кровообращения [15, 16], системе тер-
зов крови и показателями церебральной гемоди-
морегуляции [17] и даже на клеточном уровне - в
намики (изменение скорости церебрального кро-
митохондриях [18]. Сформировалось мнение о
вотока). В работе
[23] было показано, что
едином механизме синхронизации, при этом ис-
когерентность колебаний скорости потребления
следователи расходятся в том, где этот механизм
кислорода, с одной стороны, и колебаний скоро-
реализован. Например, исследователи из Charita-
сти центрального кровообращения, мозгового
ble Medical Healthcare Foundation предполагают,
кровообращения и кислородной сатурации кро-
что во время вдоха происходит немедленное вы-
ви, с другой стороны, сильнее всего выражена в
свобождение электронов посредством окисли-
диапазоне VLF. Все это указывает на высокую ве-
тельно-восстановительных реакций вместе с ги-
роятность того, что низкочастотная вариабель-
перполяризацией клеток по всему телу и в мозгу с
ность связана с механизмами регуляции кровото-
последующей деполяризацией во время выдоха.
ка в головном мозге. С этим предположением со-
Таким образом, полагают авторы, дыхание может
гласуются также результаты исследований,
действовать как глобальный организатор (управ-
показавших, что изменение кардиореспиратор-
ляющий параметр) нейронных колебаний во всем
ной когерентности в низкочастотном диапазоне
мозге человека.
(LF-диапазон) в ответ на гипоксическое [24] и ги-
Исследователь из Колумбийского университе-
перкапническое
[25] воздействие зависит от
та A. Хэнсон в своей статье [20] развил теорию о
уровня спортивной квалификации и тренирован-
всеобщем источнике низкочастотных колебаний,
ности спортсменов.
предложенную в работе [19]. Он утверждает, что
Однако унитарный тип формирования подоб-
такие спонтанные электрические низкочастот-
ных колебаний, «исходящий» только из ЦНС или
ные колебания встречаются у самых разных форм
любого другого, но непременно «единственного»
жизни на Земле, от бактерий до людей. Автором
центра, не вполне согласуется с результатами ра-
рассмотрены доказательства существования
боты [26], авторы которой показали, что низкоча-
спонтанных электрических низкочастотных ко-
стотный характер вариабельности колебаний дез-
лебаний в различных типах, начиная с гидры, и
оксигенации, наблюдаемый в мышечной ткани
выдвинута гипотеза о потенциальной роли элек-
во время тренировки, связан с эндотелий-зависи-
трических «синхронизаторов» организма, что со-
мой вазодилатацией. В работе [27] были обна-
гласуется с представлениями о роли биоэлектри-
ружены колебания [Ca2+]i в эндотелиоцитах в ин-
чества как «шаблона» памяти развития в регене-
тервале 0.005-0.018 Гц, совпадающие с эндотели-
рации организма.
альным ритмом на целом животном. Авторы
Центральное происхождение низкочастотных
работы [27] выдвинули предположение, что син-
колебаний было поддержано авторами работы
хронизованные низкочастотные колебания
[21] на том основании, что вариабельность тка-
невого кислородного индекса совпадает с вари-
[Ca2+]i в эндотелиоцитах можно рассматривать
БИОФИЗИКА том 67
№ 4
2022
ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗ КОЛЕБАНИЙ
761
как модулятор низкочастотных колебаний кож-
частотной вариабельности, не имеет значения,
ной микрогемодинамики в эндотелиальном рит-
так как, скорее всего, он «не закреплен» в каком-
ме in vivo. Значение «периферического типа» низ-
то определенном регуляторном звене, а блуждает
кочастотной вариабельности было продемон-
в зависимости от функционального состояния
стрировано в работах [28, 29] на математической
системы транспорта кислорода или уровня авто-
модели организации митохондриального метабо-
регуляции - клетка, орган, организм. Более того,
лизма, показавшей, что динамическое «управле-
ряд литературных данных позволяет предполо-
ние» может проявляться в виде колебаний энер-
жить, что управляющий параметр самоорганиза-
гетического обмена на очень низких частотах.
ции системы транспорта кислорода может «выхо-
В настоящее время основной теоретической
дить» за пределы этой системы.
концепцией физиологии и медицины является
Таким образом, не оставляет сомнений суще-
рефлекторная теория, которая объясняет авто-
ствование феномена низкочастотной вариабель-
регуляцию и функциональное единство отдель-
ности показателей, характеризующих транспорт
ных систем организма и их взаимодействие, на-
кислорода, а значит, и энергетического обмена в
пример, рефлекс Геринга-Брейера. Поддержа-
организме. Это ставит ряд новых вопросов, в
ние напряжения кислорода в артериальной
частности, где находится «источник» (управляю-
крови обеспечивается работой аортальных и
щий параметр) этой вариабельности, является ли
каротидных хеморецепторов, реагирующих на
он постоянным или может менять свою локали-
изменение газового состава крови. Общая ре-
зацию в зависимости от функционального состо-
флекторная теория регуляции дыхания, осно-
яния, как он проявляет себя в условиях патологии
ванная на рефлексах и некоторых граничных
и, наконец, возможна ли внешняя «перенастрой-
значениях («точка уставки»), значимых для «за-
ка» низкочастотной вариабельности.
пуска» рефлекторной реакции, ни в коей мере
не отрицаются в данной статье. Мы полагаем,
ИСТОЧНИКИ ФИНАНСИРОВАНИЯ
что полученные данные позволяют предполо-
жить более тонкий механизм регуляции, точнее
Работа выполнена при финансовой поддержке
«автоматической подстройки» нескольких
базового проекта фундаментальных исследова-
(двух и более) процессов для обеспечения неко-
ний РАН: 122010800028-4 (ЕГИСУ), АААА-А21-
торой единой, жизненно важной функции или
121011990040-8.
сложного процесса. В нашем случае - это про-
цесс транспорта кислорода. Гипотетические,
КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ
предполагаемые нами механизмы саморегуля-
ции (автоподстройки) реализуются в границах
Авторы заявляют об отсутствии конфликта
критических значений, за пределами которых
интересов.
включаются более «жесткие» рефлекторные ме-
ханизмы (Геринга-Брейера, хеморефлексов и
СОБЛЮДЕНИЕ ЭТИЧЕСКИХ СТАНДАРТОВ
др).
Представленные литературные данные и
Исследование было проведено без риска для
собственные результаты позволяют выдвинуть
здоровья людей с соблюдением всех принципов
гипотезу о том, что системы дыхания и крово-
гуманности и этических норм (Хельсинкская де-
обращения объединены в единый циклический
кларация WMA, 2013 г.). От всех участников экс-
контур авторегуляции (самоорганизации), си-
периментов было получено информированное
стемообразующей функцией которого является
согласие.
обеспечение метаболизма на уровне клетки,
или органов или целостного организма челове-
ка. Такая
«самоорганизация» функционально
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
взаимосвязанных параметров метаболизма пред-
1. M. C. Khoo, Respir. Physiol., 122 (2-3), 167 (2000).
полагает существование некоторого детермини-
DOI: 10.1016/S0034-5687(00)00157-2
рованного источника низкочастотной вариабель-
2. G. C. Donaldson, Respir. Physiol., 88, 313 (1992).
ности. Это может быть результатом взаимодей-
DOI: 10.1016/0034-5687(92)90005-H
ствия нескольких сложных систем управления,
3. J. O. Fortrat, Y. Yamamoto, and R. L. Hughson, Biol.
одна из которых обеспечивает поддержание на-
Cybern., 77, 1 (1997). DOI: 10.1007/s004220050361
4. E. Bruce, in Bioengineering Approaches to Pulmonary
пряжения кислорода в оттекающей из легких ар-
Physiology and Medicine, Ed. by Khoo (Plenum
териальной крови, другая - гемодинамику, точ-
Press, New York, 1996), pp. 149-159.
нее скорость потока артериальной крови и преж-
5. В. Г. Гришин, О. В. Гришин, В. С. Никульцев и др.,
де всего в головном мозге. Основой для выше
Биофизика,
67
(1),
140
(2022).
DOI:
указанной «самоорганизации» служит согласо-
10.31857/S000630292106015X
ванный циклический характер функционирова-
6. P. Hlastala, B. Wranne, and C. Lenfant, J. Appl. Physi-
ния дыхания и кровообращения. В какой из этих
ol.,
34
(5),
670
(1973). DOI:
10.1152/jappl.
систем находится управляющий параметр низко-
1973.34.5.670
БИОФИЗИКА том 67
№ 4
2022
762
ГРИШИН и др.
7.
T. Yano, C.-S. Lian, T. Arimitsu, et al., Acta Physiol.
19. R. Jerath and C. Beveridge, World J. Neurosci., 8 (4),
Hung., 100 (3), 312 (2013). DOI: 10.1556/APhysiol.
480 (2018). DOI: 10.4236/wjns.2018.84038
100.2013.007
20. A. Hanson, Philos. Trans. Roy. Soc. Lond. B. Biol.
8.
L. Cohen, Proc. IEEE, 77 (7), 941 (1989). DOI:
Sci., 376 (1820), 20190763 (2021). DOI: 10.1098/
10.1109/5.30749
rstb.2019.0763
9.
R. G. Willison. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry, 27
21. N. Usuda, K. Shirakawa, K. Hatano, et al., Physiol.
(5), 386 (1964). DOI: 10.1136/jnnp.27.5.386
Int.,
106
(3),
261
(2019).
DOI:
10.1556/
2060.106.2019.25
10.
R. M. Rangayyan, Biomedical Signal Analysis - A Case-
22. S.-T. Chan, K. C. Evans, T.-Y. Song, et al., PLoS One,
Study Approach (IEEE and Wiley, New York, 2002).
15
(9), e0238946
(2020). DOI:
10.1371/journal.
11.
Е. В. Гублер и А. А. Генкин. Применение непара-
pone.0238946
метрических критериев статистики в медико-био-
23. Э. А. Бурых, Вестн. образования и развития науки
логических исследованиях («Медицина», Л., 1973).
РАЕН, № 1, 70 2016.
12.
M. Guazzi, F. Bandera, C. Ozemek, et al., J. Am. Coll.
24. D. Y. Uryumtsev, V. V. Gultyaeva, M. I. Zinchenko,
Cardiol.,
70
(13),
1618
(2017). DOI:
10.1016/
et al., Front. Physiol.,
11,
630
(2020). DOI:
j.jacc.2017.08.012
10.3389/fphys.2020.00630
13.
D. J. Paterson, G. A. Wood, A. R. Morton, and
25. V. V. Gultyaeva, D. Y. Uryumtsev, M. I. Zinchenko,
J. D. Henstridge, Eur. J. Appl. Physiol. Occup. Physi-
et al., Front Physiol.,
12,
673570
(2021). DOI:
ol., 55 (5), 530 (1986). DOI: 10.1007/BF00421649
10.3389/fphys.2021.673570
14.
T. Yano, R. Afroundeh, T. Arimitsu, and T. Yunoki,
26. T. Yano, C.-S. Lian, R. Afroundeh, et al., Biol. Sport,
Bull. of Faculty of Education, Hokkaido University,
31, 15 (2014). DOI: 10.5604/20831862.1083274
135, 43 (2019). DOI: 10.14943/b.edu.135.43
27. Д. А. Серов, А. В. Танканаг и М. Е. Асташев, в Сб.
15.
Р. М. Баевский, Прогнозирование состояний на
статей междунар. конф. «Рецепторы и внутрикле-
грани нормы и патологии («Медицина», М., 1979).
точная синхронизация» (Пущино,
2021), т.
1,
16.
L. Goodman, IEEE Trans. Biomed. Engineer., 11 (3),
сс. 250-258.
1 (1964).
28. S. Lotti, G. Gottardi, V. Clementi, and B. Barbiroli,
17.
A. Iberall. J. Basic Eng., 82 (1), 96 (1960). DOI:
Biochim. Biophys. Acta, 1608,
131
(2004). DOI:
10.1115/1.3662562
10.1016/j.bbabio.2003.11.003
18.
S. Iotti, M. Borsari, and D. Bendahan, Biochim. Bio-
29. S. Lotti, M. Borsari, and D. Bendahan, Biochim. Bio-
phys. Acta, 1797, 1353 (2010). DOI: 10.1016/j.bba-
phys. Acta, 1797, 1353 (2010). DOI: 10.1016/j.bba-
bio.2010.02.019
bio.2010.02.019
Time Frequency Analysis of Variability in External Respiration and Heart Rate
in Humans during Exercise
V.G. Grishin*, O.V. Grishin**, ***, V.S. Nikultsev*, V.V. Gultyaeva****,
M.I. Zinchenko****, and D.Yu. Uryumtsev****
*Federal Research Center for Information and Computational Technologies,
prosp. Akademika Lavrentieva 6, Novosibirsk, 630090 Russia
**Novosibirsk National Research State University, ul. Pirogova 1, Novosibirsk, 630090 Russia
***Federal Research Center for Fundamental and Translational Medicine, ul. Timakova 2, Novosibirsk, 630060 Russia
****Scientific Research Institute of Neurosciences and Medicine, ul. Timakova 4, Novosibirsk, 630117 Russia
The aim of this study was to investigate how the parameters of human oxygen transport system at rest and
during the light physical exercise on the bicycle ergometer affect the oscillatory processes in the ultralow fre-
quency oscillation (ULFO) band. Nine healthy subjects (5 male, 4 female) aged 26-58 years participated in
this study. Within 30 minutes, the following indicators were recorded: oxygen concentration in the final por-
tion of exhalation, concentration of carbon dioxide in the final portion of exhalation, respiratory rate and tidal
volume using the “breath-by-breath” method. Heart rate was simultaneously recorded using the PolySpec-
trum 8 ECG system. Pulmonary gas exchange was assessed by the rate of absorption of O2 from the inhaled
air. A model for the distribution of signals in time and frequency was applied for analyzing quasi-periodic os-
cillations. The results obtained confirmed the stability of the phenomenon of periodic oscillations in the
ULFO band during physical activity. Herewith, physical exercise caused an increase of 28-63% in the values
of the frequency characteristics for all oxygen transport system parameters. The variability persisted in the
ULFO band despite the multiple increase in the pulmonary gas exchange rate and the additional effect of cy-
clic exercise on the bicycle ergometer. The results obtained confirm the hypothesis that synchronization of
slow oscillations in the RR-intervals in ECG signal with pulmonary ventilation and gas exchange signals is
expected. It can be assumed that the respiratory and circulatory system represents one cyclic circuit of auto-
regulation (self-organization), the system-forming function of which is to supply oxygen through metabolic
pathways needed to cells or human body as a whole.
Keywords: oxygen transport system, heart rate variability, ventilation variability, gas exchange variability, quasi-
periodic oscillations
БИОФИЗИКА том 67
№ 4
2022