БИОХИМИЯ, 2022, том 87, вып. 3, с. 442 - 448

ДИСКУССИИ

УДК 577.71;576.385;575.113;612.67;575.1

ВАРИАБЕЛЬНОСТЬ СМЕРТНОСТИ:

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ О ХОДЕ КРИВЫХ

ВЫЖИВАНИЯ В НОРМЕ И ПРИ ПАТОЛОГИИ

(комментарий к статье А.Г. Малыгина, Биохимия, 86, вып. 12, с. 1798-1807)

Г.А. Шиловский^1,2,3

¹ НИИ физико химической биологии им. А.Н. Белозерского, Московский государственный университет имени

М.В. Ломоносова, 119991 Москва, Россия; электронная почта: gregory_sh@list.ru, grgerontol@gmail.com

² Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,

биологический факультет, 119234 Москва, Россия

³ Институт проблем передачи информации им. А.А Харкевича РАН, 127051 Москва, Россия

Поступила в редакцию 27.01.2022

После доработки 23.02.2022

Принята к публикации 23.02.2022

Анализ демографических данных свидетельствует о неравномерном распределении смертности в течение го

да, месяца и даже в течение недели. Это имеет важное прикладное значение, например для работы медицин

ских учреждений, в том числе отделений реанимации, и позволяет рассчитывать экономическую и трудо

вую нагрузку на медучреждения соответствующего профиля, что особенно актуально в эпоху пандемии

COVID 19. Малыгин показал наличие колебаний смертности у мужчин при диабете 2 го типа, имеющих пе

риодичность около одного двух в неделю. Высота максимумов таких колебаний определяется, как предпо

лагается, двумя параметрами: закономерным - указывающим их положение на оси продолжительности

жизни, и случайным - высотой, отражающей степень неблагоприятного воздействия на организм внешней

среды и степень периодически возникающего резкого снижения неспецифической резистентности организ

ма. В комментарии рассматриваются результаты последних исследований в области малых (полунедельных,

недельных, месячных и сезонных) колебаний смертности. На основе большого массива накопленных дан

ных можно сказать, что снижение сезонной вариабельности смертности сопутствует увеличению ожидаемой

продолжительности жизни. Изучение особенностей колебаний смертности позволяет перейти от воздей

ствия биоритмов (Большие биологические часы) на развитие процессов острого и хронического феноптоза

непосредственно к изучению паттернов самих ритмов детерминированной смертности (ритмов феноптоза).

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: кривые смертности, старение, неравномерность продолжительности жизни, фено

птоз, острый феноптоз, биоритмы, хронобиология.

DOI: 10.31857/S0320972522030101

ВВЕДЕНИЕ

ются на разных уровнях организации у разных

видов - от одноклеточных морских водорослей

Известно, что еженедельные показатели

до растений, насекомых, рыб, птиц и млекопи

смертности предоставляют возможность детали

тающих как в естественных, так и в искусствен

зированной оценки масштабов краткосрочных

ных условиях [1]. Цель таких исследований за

пиков смертности во времени и простран

ключается в том, чтобы на основе статистики

стве [1]. О происхождении, функциональной

смертности, учитывая причины, оценить нерав

значимости, адаптивном значении, синхрониза

номерность распределения смертности.

ции и потенциальной клинической значимости

В связи с этим большой интерес и оживлён

недельных и полунедельных биоритмов извест

ную дискуссию вызвала работа А.Г. Малыгина

но гораздо меньше, чем о циркадных и годовых

«Запрограммированные риски смерти у мужчин,

ритмах. Тем не менее эти биоритмы обнаружива

больных сахарным диабетом» [2], в которой он

рассматривает количество и местонахождение

локальных максимумов на кривой смертности

Принятые сокращения: АД - артериальное давле

ние; ДИ - доверительный интервал; ПЖ - продолжитель

мужчин 53-79 лет, страдающих сахарным диабе

ность жизни; ЧСС - частота сердечных сокращений;

том 2 го типа. Верификация полученных данных

IRR - коэффициент заболеваемости (incidence rate ratio); о наличии пиков смертности проводилась за

MCE - затраты на медицинское обслуживание (medical

счёт сопоставления результатов, полученных

care expenditure); MINOCA - инфаркт миокарда без

обструктивного поражения коронарных артерий (myocar

при различных способах разбиения изучаемой

dial infarction with non obstructive coronary arteries).

группы пациентов. Эта работа [2] является про

442

′Е КОЛЕБАНИЯ СМЕРТНОСТИ

443

ВРЕМЕННЫ

должением серии публикаций (см. список лите

носительной скоростью вымирания, Малыгин

ратуры), посвящённых немонотонности кривой

исследует характер изменения абсолютной ско

смертности. Работы автора неоднократно публи

рости вымирания мужчин с сахарным диабе

ковались в журнале Biochemistry (Moscow) [2-5] и

том [2]. Группы представлены условными когор

в других журналах, докладывались на конферен

тами со всеми вытекающими из этого плюсами и

циях; их важная научная и потенциальная при

минусами. Дело в том, что полученные ритми

кладная значимость не подвергается сомнению,

ческие колебания, как и любые периодические

а новые работы из этой серии, в свою очередь,

колебания, характеризуются не только пиками

открывают новые области и возможности при

(т.е. максимумами). Важнейшими характеристи

менения разрабатываемой автором теории.

ками колебания являются также его период и

В настоящем комментарии описаны некото

амплитуда. Например, изучая такую периоди

рые (не указанные в статье [2]) инструменты,

ческую функцию, сначала следует провести ве

применяемые для исследования краткосрочных

рификацию, аналогично проведённой в

колебаний смертности. Также приведены резуль

статье [2], а именно: убрав нечётные максимумы,

таты ряда международных исследований в этой

убедиться, что чётные сохранятся; и убрав левую

области, полученные с использованием баз дан

половину значений, убедиться, что сохранятся

ных с большими объёмами выборки (таблица).

пики справа. Однако, если ограничиться вычис

лением лишь числа пиков, то можно столкнуть

ся с ситуацией, когда (например, в результате

′Е КОЛЕБАНИЯ СМЕРТНОСТИ

ВРЕМЕННЫ

применения какой либо терапевтической про

цедуры) мощность числа пиков останется преж

Немонотонность тренда смертности. Для ге

ней (каждому пику из исходного графика будет

ронтологов важно наличие тренда повышения

соответствовать ровно один пик из нового гра

риска смерти с возрастом. Известно, что модель

фика, однако из за того, что интервал наблюде

Гомпертца не всегда адекватно описывает пове

ния ограничен (53-79 лет - в обсуждаемой рабо

дение кривых выживания в начальном и конеч

те), может быть сделан неточный вывод об

ном участках [6]. Важным её недостатком явля

уменьшении числа пиков (т.е. интервалов уязви

ется учёт смертности лишь на уровне популя

мости жизнеспособности, хрупкости (frailty) ор

ции. Для всех людей в одном возрастном интер

ганизма). Вследствие временнóго масштабиро

вале вероятность гибели считается одинаковой.

вания (растяжения графика) число отображае

Действительно, все исследования дополнитель

мых пиков уменьшится (по причине замедления

ных демографических показателей, в том числе

смертности, а не из за уменьшения в онтогенезе

и рассматриваемых, например, Баудиш, Вопе

числа интервалов с повышенной уязвимостью).

лем и Кольхеро (см. обзор Skulachev et al. [7]),

Аналогично, без проверки амплитуды колебания

начались с осознания того, что существуют

(а лишь числа максимумов) существует риск ли

иные методы, позволяющие получить новую

бо опять таки «потерять» часть пиков (т.е. сде

информацию о ходе смертности.

лать вывод об их отсутствии, когда они на самом

Ещё одним недостатком метода Гомпертца

деле есть) при слишком высоком пороге, либо (в

является усреднение по годовым интервалам.

случае порога слишком низкого) определить как

Есть основания предполагать, что краткосроч

пики некие выбросы «белого шума». Ещё одной

ные колебания смертности несут дополнитель

важной характеристикой является наличие нак

ную информацию о мере неупорядоченности

лона существующего тренда. Действительно,

смертности в самых разных масштабах (недель

сравнивая, например уровень смертности вес

ной, месячной, квартальной смертности). До

ной и осенью, следует учитывать, что даже при

статочно подчеркнуть то обстоятельство, что, в

отсутствии межсезонных колебаний осенью лю

отличие от любого типа гладкого тренда, реаль

ди в любом случае стали на полгода старше (и ве

ная зависимость риска смерти характеризуется

роятность их гибели, соответственно, выше).

неслучайными скачками. Видимо, это связано с

Ввиду относительно небольших выборок, нало

тем, что в онтогенезе периоды повышенной ре

жения стохастических «шумов» и дискретности

зистентности закономерным образом сменяют

событий смерти абсолютная скорость вымира

ся упадком сопротивляемости [7].

ния в обсуждаемой работе [2] испытывает значи

В обсуждаемой работе Малыгина изучается

тельные колебания из за особенностей числен

именно гладкость тренда, независимо от того,

ного дифференцирования подобного рода зави

гомпертцев он или нет, и наложенные на него

симостей. Вероятно, наибольшим недостатком

пики смертности [2]. Проведённое исследование

метода служит игнорирование того, что с увели

не обсуждает корреляцию с общим трендом.

чением возраста уменьшается доля доживших до

В отличие от силы смертности, являющейся от

этого возраста. Это приводит к дополнительно

БИОХИМИЯ том 87 вып. 3 2022

444

ШИЛОВСКИЙ

му увеличению «дробового эффекта», когда в ма

шуюся вариацию, которая не связана с долго

лой выборке даже малое изменение приводит к

срочным трендом или сезонными вариация

заметному скачку производной. Поэтому из об

ми [9]. Долгосрочная тенденция метода STL от

щих соображений, никак не связанных с феноп

ражает ряд возможных внешних факторов, кото

тозом, надо ожидать увеличения числа пиков с

рые постепенно меняются с течением времени,

увеличением возраста. Можно предложить про

таких как увеличение среднего возраста популя

водить расчёты, вычисляя пики (т.е. локальные

ции, повышение риска вдовства, изменения в

максимумы производной) силы смертности (с

политике здравоохранения и инфляция [10].

учётом уменьшения доли доживших), тогда как

Результаты некоторых исследований ритмов

автором используются абсолютные показатели

заболеваемости и смертности. Известно, что уро

смертности [2]. Абсолютные показатели не поз

вень смертности пожилых людей меняется в за

воляют, например сравнивать значения, полу

висимости от сезона [10]. В умеренном климате

ченные в разных работах. Также важен учёт

он наиболее высок зимой (на 21% выше, чем ле

масштаба колебаний смертности (во первых, ги

том) [11]. Сезонные колебания смертности более

бель нескольких особей из тысячи или из 10 млн

выражены у мужчин и людей, проживающих в

будет иметь разную значимость (например, для

учреждениях интернатного типа [10]. Даже рас

оценки силы эпидемии)). Во вторых, при не

ходы на медицинское обслуживание демонстри

очень большой выборке (менее 3000) нужно ус

руют сезонные колебания [10]. Кроме этого, су

реднять (сглаживать) данные, начиная с доста

ществует и глобальный тренд: размах сезонных

точно большого интервала, а не с минимального

колебаний смертности существенно снизился во

(как делал автор [2]). Величину этого интервала

многих странах в течение ХХ века. Тем не менее

можно определить экспериментально, посте

уменьшение «энтропии смертности», способ

пенно увеличивая ширину интервала и наблю

ствующее повышению ожидаемой продолжи

дая за стабильностью полученных результатов.

тельности жизни (ПЖ), существенно варьирует в

Когда наступит стабилизация, можно остано

разных странах и популяциях (таблица). Так, се

виться. Если же стабилизация не наступит, то

зонность смертности от всех причин у людей в

полученный результат недостаточно достоверен,

возрасте 60 лет и старше изменилась в Швеции в

и нужно увеличивать объём рассматриваемой

период с 1860 по 1995 г. Для шведов, достигших

выборки. В третьих, чтобы проверить то, что уже

возраста ≥ 59 лет, рождённых в 1800 г., риск уме

сделано автором, можно провести моделирова

реть в зимний период был почти вдвое выше, чем

ние на случайных данных. Весьма возможно, что

риск смерти летом. Для когорт 1900 х гг. рождения

если на случайных данных повторять действия

относительное увеличение зимней смертности

автора (без предлагаемых улучшений), то карти

составило лишь около 10% [11].

на получится приблизительно такая же, как на

Сердечно сосудистая система. Показано, что

рисунках в данной статье [2].

изменения артериального давления (АД) и час

В целом, методы моделирования удобно ис

тоты сердечных сокращений (ЧСС), а также

пользовать для симуляции будущего поведения

многие острые сердечно сосудистые состояния,

демографических процессов на основе имею

такие как инфаркт миокарда (ИМ), описывают

щихся данных с целью выявления постоянных и

ся недельными (циркасептанными) и полуне

дополнительных ритмов. Так, например постро

дельными (циркасемисептанными) ритмами,

ение вейвлет спектрограммы даёт возможность

включая скачок АД по понедельникам [12, 13].

расчёта матрицы синхронизации исследуемых

Амбулаторный мониторинг систолического

параметров, расчёта величины и синхронности

АД (САД) и диастолического (ДАД) является

(одновременности), синфазности (совпадения

важным инструментом диагностики и лечения

по фазе) и когерентности (взаимосвязи) иссле

гипертонии [12]. Так, средние значения АД

дуемых параметров изучаемых биоритмов. Ста

повышены у пациентов с депрессией (САД: 129,2

тистическую значимость ритмов оценивают пу

против 124,5 мм рт. ст.; p = 0,034; ДАД: 79,0 про

тём многократной случайной перестановки

тив 76,5 мм рт. ст.; p = 0,041). Среднее значение

уровней исходного временнóго ряда [8]. Разло

ЧСС за 7 дней не отличалось у пациентов с деп

жение по сезонам и трендам с использованием

рессией и без таковой. Суточные замеры АД так

метода Лоесса (Seasonal and Trend decomposition

же показывают наличие всплеска по понедель

using Loess, STL) используется для анализа се

никам. В группе пациентов с депрессией АД ха

зонных колебаний риска смертности, затрат на

рактеризуется явно выраженным недельным

медицинское обслуживание (medical care expen

ритмом [12]. Также у пациентов с терминальной

diture, MCE) и даже уровня госпитализации. Ме

стадией почечной недостаточности, в дополне

тод STL разлагает данные по выживанию на дол

ние к значительному относительному увеличе

госрочный тренд, сезонную вариацию и остав

нию смертности в зимний период, наблюдаются

БИОХИМИЯ том 87 вып. 3 2022

′Е КОЛЕБАНИЯ СМЕРТНОСТИ

445

ВРЕМЕННЫ

Колебания смертности при хронических возрастных заболеваниях

Объект исследования

Ритмы смертности и заболеваемости

Ссылки

Нидерландцы 65 лет и

показатели смертности пожилых людей значительно различаются в зависимости от

[10]

старше (2007-2010 гг.)

сезона и на 21% выше зимой, чем летом;

(n = 61495)

MCE увеличивается с лета до зимы на 13%; эта сезонная разница выше для не умер

ших, чем для умерших (14% против 6%);

сезонные колебания смертности более выражены у людей, проживающих в учрежде

ниях интернатного типа, и у мужчин по сравнению с женщинами;

сезонная изменчивость MCE более выражена у женщин;

зимой темпы госпитализации значительно выше, в другие сезоны значительных

всплесков не наблюдается

Шведы (1800-1901 г. р.,

масштабы сезонных колебаний уровня смертности существенно снизились в период

[11]

старше 59 лет)

с 1860 по 1995 г.;

для когорты рождённых в 1800 г. риск умереть в зимний период был почти вдвое вы

ше, чем риск смерти летом;

для когорты рождённых в 1900 г. относительное увеличение зимней смертности со

ставило лишь 10%.;

ожидаемая ПЖ когорты в возрасте 60 лет увеличилась за этот век на на 4,3 г., что

составило примерно 40% от этого увеличения средней ПЖ

Шведы (2003-2013 гг.)

средний возраст = 65,5 лет, 62,0% составляли женщины;

[13]

(9092 чел. С MINOCA

риск MINOCA оказался наиболее высок утром (IRR = 1,70; 95% ДИ: 1,63-1,84) с

из 19 9163 госпитализи

пиком в 08:00 (IRR = 2,25; 95% ДИ: 1,96-2,59) и по понедельникам (IRR = 1,28;

рованных с ИМ); сред

95% ДИ: 1,18-1,38);

ний возраст = 65,5 лет

не обнаружили изменения риска в разные сезоны, в рождественские и новогодние

праздники или во время празднования шведского летнего солнцестояния;

не было связи между временем начала MINOCA и краткосрочным или долгосроч

ным прогнозом

Японцы (~50 000)

летальность в течение 28 дней для САК выше в будние дни (51,7%), чем в выходные

[15]

(1988-2003 гг. зарегис

(32,6%; отношение шансов 2,19; 95% ДИ: 1,10-4,49);

трировано 169 случаев

различия в уровне летальности сохранялись после введения поправки на возраст,

САК)

пол, тяжесть, семейный анамнез инсульта и анамнез пациентов с гипертонией, са

харным диабетом, дислипидемией, употреблением алкоголя и курением;

наблюдали суточные колебания смертности от САК с более высокими показателями

смертности в будние дни в исследуемой популяции

Японцы (2001-2003 гг.

шкалы оценки депрессии были получены для 192 из 217 человек, участвовавших в

[12]

217 чел.; средний воз

этом исследовании;

раст: 56,8 ± 11,3 г.)

баллы депрессии были выше пяти у 72 испытуемых;

средние значения систолического АД (САД ) и диастолического (ДАД) были статис

тически значимо выше у пациентов с депрессией (САД: 129,2 против 124,5 мм рт. ст.;

p = 0,034; ДАД: 79,0 против 76,5 мм рт. ст.; p = 0,041);

среднее значение ЧСС за 7 дней не отличалось между субъектами с оценкой депрес

сии < 5 (нет депрессии) или > 5 (есть депрессия);

в группе с депрессией вариабельность ЧСС (оцениваемая по SD ЧСС) была выше во

время каникул и ниже по понедельникам;

суточные замеры АД показали эффект новизны и всплеск по понедельникам;

в группе с депрессией выявлен явный циркасептанный ритм АД

Пациенты с хроничес

в отличие от физиологической изменчивости, характеризующейся постоянной

[14]

кой стадией почечной

структурой, увеличение случайной изменчивости таких параметров, как АД, также

недостаточности (обзор)

связано с более высоким риском смертности;

получение постоянных траекторий факторов риска обладает прогностической силой,

превосходящей таковую при регулярных однократных измерениях;

это может улучшить расчёт профиля риска и предоставить «окно возможностей» для

более своевременных вмешательств

Метаанализ данных

более высокая смертность («эффект выходных») может быть объяснена более высо

[19]

медицинских центров

ким уровнем тяжести заболевания у пациентов, госпитализированных в выходные

США, Англии и Канады

дни, и/или более низким качеством медицинской помощи, связанным с нехваткой

персонала, меньшим опытом персонала и ограниченной доступностью терапевти

ческих и диагностических процедур

Примечание: АД - артериальное давление, ДИ - доверительный интервал, ИМ - инфаркт миокарда, ЧСС - частота сер

дечных сокращений; САК - субарахноидальное кровоизлияние; IRR - коэффициенты заболеваемости (incidence rate

ratio); MCE - затраты на медицинское обслуживание (medical care expenditure); SD - стандартное отклонение.

БИОХИМИЯ том 87 вып. 3 2022

446

ШИЛОВСКИЙ

сезонные колебания АД. Кроме того, показано,

риодичность около одного двух в неделю [2],

что прогностическим значением обладают не

т.е. относятся либо к циркасептанным, либо к

дельные колебания и других клинических и ла

циркасемисептанным колебаниям. Для более

бораторных параметров, таких как температура

точной дифференциации необходимы дополни

тела и уровень сывороточного альбумина [14].

тельные исследования.

Инфаркт. Наступление инфаркта миокарда

COVIDA19. Затянувшаяся пандемия COVID

без обструктивного поражения коронарных арте

19 стимулировала интерес учёных, лиц, прини

рий (myocardial infarction with non obstructive

мающих решения, и широкой общественности к

coronary arteries, MINOCA) демонстрирует не

краткосрочным колебаниям смертности, вы

дельные и полунедельные ритмы с повышенным

званным эпидемиями и другими природными

риском рано утром и в понедельник, что позволя

или техногенными катастрофами. Опубликова

ет предположить, что его пусковые механизмы

ны еженедельные подсчёты и коэффициенты

связаны со стрессом [13]. Средний возраст

смертности в разбивке по возрасту и полу для

9092 пациентов, участвовавших в исследовании,

38 стран и регионов [16]. Самый надёжный под

составлял 65,5 лет (62,0% из них составляли жен

ход к количественной оценке времени смерт

щины; у

16,6% из них диагностировали

ности от краткосрочных факторов риска осно

MINOCA). Не было обнаружено связи между

ван на оценке еженедельных дополнительных

временем начала MINOCA и прогнозом клини

смертей. Этот подход более надёжен, чем мони

ческого исхода, что указывает на то, что основные

торинг смертей с помощью диагностики

патологические механизмы MINOCA и результат

COVID 19 или расчёта показателей заболевае

лечения схожи при разном времени наступления

мости или летальности, несущих многочислен

инфаркта, но пусковой механизм может быть бо

ные методологические проблемы, такие как ох

лее активным рано утром и в понедельник [13].

ват тестированием и сопоставимость диагности

Риск MINOCA оказался наибольшим утром

ческих подходов [17]. Кроме того, новый метод

(IRR = 1,70; 95% доверительный интервал (ДИ):

позволяет пользователям просматривать данные

1,63-1,84) с пиком в 08:00 (IRR = 2,25; 95% ДИ:

о еженедельной смертности и избыточной

1,96-2,59) и по понедельникам (IRR = 1,28;

смертности по годам и странам. В настоящее

95% ДИ: 1,18-1,38). Никакого изменения риска

время для более оперативной разработки страте

не было обнаружено в разные сезоны, в рождест

гий быстрого и экстренного реагирования созда

венские и новогодние праздники или во время

на первая международная база данных, предос

празднования шведского летнего солнцестояния.

тавляющая в открытом доступе согласованные,

Не было выявлено связи между временем нача

унифицированные и полностью задокументиро

ла MINOCA и краткосрочным или долгосрочным

ванные данные о еженедельной смертности от

прогнозом клинического исхода [13]. Тем не ме

всех причин. База данных «Краткосрочные ко

нее в праздничные дни имело место традицион

лебания смертности» (Short Term Mortality

ное повышение числа инфарктов миокарда, но

Fluctuations Data series, STMF, доступна на

по MINOCA никакого увеличения не наблюдали.

www.mortality.org) содержит еженедельные подс

Инсульт. Исследовали недельные колебания

чёты и коэффициенты смертности в разбивке по

числа летальных исходов с помощью 4 недель

возрасту и полу для 38 стран и регионов [16, 17].

ных (28 дневных) интервалов у пациентов с су

Недельные (~7 сут.), месячные (~30 сут.) и

барахноидальным кровоизлиянием (САК) в раз

сезонные (~3 мес.) ритмы рассматриваются как

ные дни недели (по данным реестра инсультов

генетически детерминированные особенности

Такашима) с 1988 по 2003 г. [15]. На ~50 000

организмов, давшие в ходе эволюции функцио

японцев зарегистрировано 169 (имевших место

нальные преимущества отдельным организмам

впервые) случаев САК, которые были разделены

и имеющие ценность для выживания вида в це

на две группы в зависимости от того, произошло

лом [1]. Предполагается, что структура биорит

ли САК в выходные или в будние дни [15]. Ле

мов у человека имеет эндогенное происхожде

тальность в течение 28 дней при САК была выше

ние и синхронизирована с социокультурными

в будние дни (51,7%), чем в выходные (32,6%; от

факторами, связанными с субботним или вос

ношение шансов 2,19; 95% ДИ: 1,10-4,49). Раз

кресным днём отдыха. Также предполагается,

личия в уровне летальности сохранялись после

что такие ритмы отражают, по крайней мере

поправки на возраст, пол, тяжесть, семейный

частично, биологическую потребность в отдыхе

анамнез инсульта и анамнез пациентов с гипер

и восстановлении в течение одного дня каждые

тонией, сахарным диабетом, дислипидемией,

7 дней точно так же, как циркадные ритмы час

употреблением алкоголя и курением [15].

тично отражают биологическую потребность в

Ритмы смертности, выявленные Малыги

отдыхе и восстановлении каждые 24 часа [1]. Бо

ным у мужчин при диабете 2 го типа, имеют пе

лее того, исследования на людях и даже на насе

БИОХИМИЯ том 87 вып. 3 2022

′Е КОЛЕБАНИЯ СМЕРТНОСТИ

447

ВРЕМЕННЫ

комых, проводимые в контролируемых посто

соким уровнем тяжести заболевания среди паци

янных условиях, лишённых экологических, со

ентов, госпитализированных в выходные дни,

циальных и других временн

ы′_{х ориентиров, со}

и/или более низким качеством медицинской по

общают о сохранении семидневных ритмов, но

мощи, связанным с нехваткой или меньшим

с немного другим (свободным) периодом (τ),

опытом персонала и ограниченной доступ

что также указывает на то, что источник их фор

ностью терапевтических и диагностических про

мирования является эндогенным.

цедур [19]. Результаты исследования Otsuka et al.

[12] указывают на клиническую важность наб

людения за пациентами с депрессией, особенно с

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

точки зрения мониторинга вариабельности АД

и ЧСС (т.е. аномального «хронома» АД и ЧСС).

Изучение колебаний смертности позволяет реA

Нарушения физиологической изменчивости,

шать следующие задачи: оценивать качество и со

например частоты сердечных сокращений, ха

поставимость статистических данных о смерт

рактеризующиеся потерей фрактальных (повто

ности (в целом и по причинам смерти); сопо

ряющихся во времени) структур, также связаны с

ставлять изменения ПЖ на национальном уров

повышенной смертностью [14]. Анализ измене

не с изменениями на уровне отдельных регио

ний различных сердечно сосудистых, пищевых и

нов; определять, в каких регионах изменение

воспалительных показателей до того, как воз

ПЖ достоверно выше или ниже общенациональ

никнет необходимость в госпитализации или

ного; анализировать динамику изменений регио

наступит летальный исход, показал, что измене

нального «неравенства» (inequality) в ПЖ и её

ния могут иметь место уже в течение нескольких

связь с динамикой ПЖ в стране в целом; оцени

месяцев или даже 1-2 лет до события, что, веро

вать вклад отдельных возрастных групп и причин

ятно, даёт возможность для более ранних вмеша

смерти в межрегиональное «неравенство» в ПЖ в

тельств [12].

различных регионах и изменение этого вклада со

В целом можно сказать, что снижение сезон

временем; выявлять характеристики смертности

ных колебаний смертности сопутствовало увели

для отдельных групп и причин смерти и оценить

чению ожидаемой ПЖ в течение последних

степень «неравенства» в ПЖ в различных регио

150 лет [11]. Новые методы, основанные на зави

нах [7, 17]. Пандемия COVID 19 выявила суще

сящем от времени анализе изменчивости, тен

ственные пробелы в охвате и качестве в сущест

денций и взаимодействий множества физиоло

вующих международных и национальных систе

гических и лабораторных параметров, для кото

мах статистического мониторинга. Получение

рых может потребоваться машинное обучение,

своевременных, точных и сопоставимых данных

вероятно, помогут клиницистам в будущем. Так

по странам для адекватного реагирования на не

же в предстоящих исследованиях необходимо

ожиданные эпидемиологические угрозы являет

оценить, имеют ли динамические закономернос

ся очень сложной задачей. Возобновился инте

ти, наблюдаемые в крупных эпидемиологичес

рес к изучению связи колебаний смертности и

ких исследованиях, значение для индивидуаль

здоровья с колебаниями экономических усло

ного профиля риска пациента [14]. С точки зре

вий. Традиционная точка зрения, согласно кото

ния геронтологии, изучение особенностей коле

рой экономический спад снижает здоровье и по

баний смертности позволяет от изучения воздей

вышает смертность, сменилась представлением,

ствия биоритмов (Большие биологические часы)

что смертность характеризуется периодическими

на развитие процессов острого и хронического

колебаниями [18]. Даже возникновение инфарк

феноптоза [7] переходить непосредственно к

тов и инсультов неравномерно в течение недели.

изучению паттернов самих ритмов детерминиро

Пик, наблюдаемый в понедельник, возможно,

ванной смертности (ритмов феноптоза).

связан с ролью стресса, вызванного началом ра

бочей недели. Кроме того, повышенный уровень

Конфликт интересов. Автор заявляет об отсут

смертности в понедельник наблюдается у паци

ствии конфликта интересов.

ентов, госпитализированных с обострением сер

Соблюдение этических норм. Настоящая

дечно сосудистых и других заболеваний по вы

статья не содержит описания выполненных ав

ходным. Этот эффект, известный также как «эф

тором исследований с участием людей и исполь

фект выходных», может быть объяснён более вы

зованием животных в качестве объектов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Reinberg, A. E., Dejardin, L., Smolensky, M. H., and

functional advantage, adaptive value and clinical relevance,

Touitou, Y. (2017) Seven day human biological rhythms:

Chronobiol. Int., 34, 162 191, doi: 10.1080/07420528.

An expedition in search of their origin, synchronization,

2016.1236807.

БИОХИМИЯ том 87 вып. 3 2022

448

ШИЛОВСКИЙ

Malygin, A. G. (2021) The programmed risks of dying at

the increase in longevity in Sweden during 20th century, BMC

men of patients with the diabetes, Biochemistry (Moscow),

Public Health, 20, 1674, doi: 10.1186/s12889 020 09749 4.

86, 1798 1807, doi: 10.31857/s0320972521120046.

12. Otsuka, K., Yamanaka, G., Shinagawa, M., Murakami, S.,

Malygin, A. G. (2013) Age fluctuations in mortality of

Yamanaka, T., et al. (2004) Chronomic community screen

mice with mutation causing growth retardation,

ing reveals about 31% depression, elevated blood pressure

Biochemistry (Moscow), 78, 10331042, doi: 10.1134/

and infradian vascular rhythm alteration, Biomed.

S0006297913090095.

Pharmacother., 58 Suppl. 1, 48 55, doi: 10.1016/s0753

Malygin, A. G. (2017) New data on programmed risks of

3322(04)80010 6.

death in normal mice and mutants with growth delay,

13. Nordenskjöld, A. M., Eggers, K. M., Jernberg, T.,

Biochemistry (Moscow),

82,

834843, doi:

10.1134/

Mohammad, M. A., Erlinge, D., et al. (2019) Circadian

S0006297917070094.

onset and prognosis of myocardial infarction with non

Malygin, A. G. (2018) Reproducible peak clusters on dif

obstructive coronary arteries (MINOCA), PLoS One, 14,

ferential mouse mortality curves and their relation to the

e0216073, doi: 10.1371/journal.pone.0216073.

Gompertz model, Biochemistry (Moscow), 83, 836 845.

14. Kooman, J. P., Usvyat, L. A., Dekker, M. J. E., Maddux,

Vaupel, J. W., Carey, J. R., Christensen, K., Johnson, T. E.,

D. W., et al. (2019) Cycles, arrows and turbulence: Time

Yashin, A. I., et al. (1998) Biodemographic trajectories of

patterns in renal disease, a path from epidemiology to per

longevity, Science, 280, 855 860, doi: 10.1126/science.

sonalized medicine? Blood Purif.,

47,

171184,

280.5365.855.

doi: 10.1159/000494827.

Skulachev, V. P., Shilovsky, G. A., Putyatina, T. S., Popov,

15. Turin, T. C., Kita, Y., Rumana, N., Takashima, N.,

N. A., Markov, A. V., et al. (2020) Perspectives of Homo

Ichikawa, M., et al. (2010) Circaseptan variation in case

sapiens lifespan extension: Focus on external or internal

fatality rate for patients with acute subarachnoid hemor

resources? Aging (Albany NY),

12,

55665584,

rhage (Takashima Stroke Registry 1988 2003), J. Clin.

doi: 10.18632/aging.102981.

Neurosci., 17, 869 873, doi: 10.1016/j.jocn.2009.11.004.

Hainaut, D., and Denuit, M. (2020) Wavelet based feature

16. Németh, L., Jdanov, D. A., and Shkolnikov, V. M. (2021)

extraction for mortality projection, ASTIN Bull., 50, 675

An open sourced, web based application to analyze week

707, doi: 10.1017/asb.2020.18.

ly excess mortality based on the Short term Mortality

Ebmeier, S., Thayabaran, D., Braithwaite, I.,

Fluctuations data series, PLoS One, 16, e0246663,

Bénamara, C., Weatherall, M., et al. (2017) Trends in

doi: 10.1371/journal.pone.0246663.

international asthma mortality: analysis of data from the

17. Jdanov, D. A., Galarza, A. A., Shkolnikov, V. M.,

WHO Mortality Database from 46 countries (1993 2012),

Jasilionis, D., Németh, L., et al. (2021) The short term

Lancet, 390, 935 945, doi: 10.1016/S0140 6736(17)31448 4.

mortality fluctuation data series, monitoring mortality

10.

Rolden, H. J., Rohling, J. H., van Bodegom, D., and

shocks across time and space, Sci. Data,

235,

Westendorp, R. G. (2015) Seasonal variation in mortality,

doi: 10.1038/s41597 021 01019 1.

medical care expenditure and institutionalization in older

18. Edwards, R. (2008) Who is hurt by procyclical mortality?

people: evidence from a Dutch cohort of older health

Soc. Sci. Med., 67, 2051 2058, doi: 10.1016/j.socscimed.

insurance clients, PLoS One, 10, e0143154, doi: 10.1371/

2008.09.032.

journal.pone.0143154.

19. Gallerani, M., Pala, M., and Fedeli, U. (2017) Circaseptan

11.

Ledberg, A. (2020) A large decrease in the magnitude of sea

periodicity of cardiovascular diseases, Heart Fail. Clin., 13,

sonal fluctuations in mortality among elderly explains part of

703 717, doi: 10.1016/j.hfc.2017.05.007.

VARIABILITY OF MORTALITY: ADDITIONAL INFORMATION

ON THE COURSE OF MORTALITY AND MORBIDITY CURVES

[Commentary on the article by A. G. Malygin entitled

“Programmed Risks of Death in Male Patients with Diabetes”

published in Biokhimiya, vol. 86, no. 12, pp. 1798A1807 (2021)]

G. A. Shilovsky^1,2,3

¹ Belozersky Institute of Physico Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University,

119991 Moscow, Russia; E mail: gregory_sh@list.ru, grgerontol@gmail.com

² Faculty of Biology, Lomonosov Moscow State University, 119234 Moscow, Russia

³ Institute for Information Transmission Problems, Russian Academy of Sciences, 127051 Moscow, Russia

An analysis of demographic data indicates an uneven distribution of mortality throughout the year, month, and even

within a week. This is of great practical importance, for example, for the operation of medical institutions, including

intensive care units, and makes it possible to calculate the economic and labor load on medical institutions of the cor

responding profile. All of the above is especially relevant in modern conditions in the era of the COVID 19 pandem

ic. Malygin showed the presence of fluctuations in mortality in men with type 2 diabetes, with a frequency of about

one to two per week. The height of peaks of such fluctuations is determined, as expected, by two parameters: regu

lar - indicating their position on the axis of life expectancy and random - height, reflecting the degree of adverse

effects on the body of the external environment and the degree of a sharp decrease in the nonspecific resistance of the

body that occurs periodically. The commentary discusses the results of recent research in the field of small (semi

weekly, weekly, monthly and seasonal) fluctuations оf mortality. Based on a large array of accumulated data, it can be

said that a decrease in seasonal variability of mortality accompanies an increase in life expectancy. The study of the

characteristics of mortality fluctuations makes it possible to move from the impact of biorhythms (Master clock) on

the development of acute and chronic phenoptosis processes, directly to the study of the patterns of the mortality

rhythms themselves (rhythms of phenoptosis).

Keywords: mortality curves, aging, lifespan inequality, phenoptosis, acute phenoptosis, biorhythms, chronobiology

БИОХИМИЯ том 87 вып. 3 2022