Физиология человека, 2021, T. 47, № 4, стр. 80-90

МЕТОДИКА

В исследовании участвовали 18 мужчин легкоатлетов-бегунов на средние дистанции в возрасте от 18 до 25 лет. По уровню квалификации спортсменов разделили на 2 группы – высокотренированные (ВТ, не ниже I разряда, n = 9) и среднетренированные (СТ, II разряд, n = 9).

После заполнения антропометрических данных и 30-минутного отдыха, включая адаптацию к дыханию в маске, начинали запись показателей газообмена, вентиляции, сердечного ритма и насыщения крови кислородом. Испытуемые находились в положении сидя в кресле. Исследование состояло из двух этапов, следующих один за другим: 10 мин записи при нормоксии (21% О₂) и 10 мин в условиях ингаляционной нормобарической гипоксии (10% О₂). Переход от нормоксического дыхания к гипоксическому осуществлялся одномоментно. Дыхание осуществлялось через маску. Снижение концентрации кислорода обеспечивалиось устройством Тибет-4 (Россия, свидетельство на полезную модель № 24 098 от 27 июля 2002 года).

Регистрация данных. Регистрацию кардио-респираторных показателей проводили на эргоспирометрической системе Oxycon Pro (Erich Jaeger, Германия). Непрерывно регистрировали: частоту дыхания (ЧД), дыхательный объем (ДО), минутный объем дыхания (МОД), фракционную концентрацию О₂ и СО₂ во вдыхаемой (FiO₂ и FiCO₂) и выдыхаемой газовой смеси (FeO₂ и FeCO₂), скорость потребления кислорода (ПО₂) и выделения углекислого газа (ВСО₂). Данные частоты сердечных сокращений (ЧСС) и насыщения крови кислородом (SaO₂) измеряли с помощью пульсоксиметра BCI 3304 Autocorr (Smiths Medical, США) и автоматически передавали на Oxycon Pro. Программное обеспечение Oxycon Pro усредняло данные от респираторной системы и ЧСС и выводило их с частотой 0.2 Гц (период 5 с).

Анализ данных. Учитывая низкочастотные колебания показателей газотранспортной системы с периодом в состоянии покоя сидя около 2 мин [15], а также их нестационарное состояние в первые несколько минут гипоксии, для оценки влияния гипоксии на абсолютные значения кардио-респираторных показателей, производили их усреднение за последние 2 мин в состояниях нормоксии и гипоксии.

Для изучения кардио-респираторной координации использовали анализ ГК, отражающий степень совпадения временны́х паттернов физиологических реакций, т.е. насколько их увеличение и уменьшение статистически синхронизированы. Кардио-респираторные переменные, которые изменяются во времени, могут демонстрировать различную степень ковариации. Общая дисперсия позволяет представлять временны́е паттерны отдельных кардио-респираторных переменных, используя меньшее количество координационных переменных, или ГК. ГК извлекаются в порядке убывания важности так, что первый ГК (ГК1) составляет максимальную часть дисперсии, а каждый последующий компонент – меньшую. Число ГК отражает размерность системы, так что уменьшение числа ГК свидетельствует о большей координации, и наоборот. Число ГК изменяется, когда система претерпевает реконфигурацию. Переход от многих исходных переменных к меньшему числу ГК позволяет облегчить моделирование исследуемой системы и получить представление о степени взаимосвязанности или ее отсутствии между исследуемыми переменными. Анализ проводили для каждого испытуемого по временны́м рядам длительностью 10 мин нормоксии и 10 мин гипоксии с включением следующих переменных: ЧСС, МОД, фракционная концентрация О₂ (FeO₂) и СО₂ (FeCO₂) на выдохе. Другие регистрируемые переменные были исключены из анализа в связи с их детерминированной математической связью с вышеупомянутыми переменными. Значения переменных при анализе ГК были стандартизованы, новые значения переменных в нормализованных единицах (н. е.) рассчитывали как Х_н. е = (x – М)/SD. Стандартизацию проводили на всем промежутке времени в 20 мин, включающем как нормоксию, так и гипоксию. На рис. 1 и 2 показан пример того, как анализ ГК уменьшает размерность четырех исходных кардио-респираторных переменных (рис. 1) в одну ГК в условиях нормоксии и две ГК – при гипоксии (рис. 2).

Рис. 1.

Пример исходных временны́х рядов четырех переменных в нормализованных единицах (н. е.). А – нормоксия 21% О₂, Б – гипоксия 10% О₂; а – минутный объем дыхания (МОД), б – фракционная концентрация О₂ в выдыхаемом воздухе, в – фракционная концентрация СО₂ в выдыхаемом воздухе, г – частота сердечных сокращений (ЧСС). Одна точка данных – 5 с.

Рис. 2.

Пример временны́х рядов главных компонент (ГК), полученных из переменных, изображенных на рис. 1. А – нормоксия 21% О₂, Б – гипоксия 10% О₂; а – ГК1, б – ГК2.

Число обобщаемых ГК определяли критерием Кайзера, который рассматривает как значимые ГК с собственными значениями ≥1.00. Для сравнения структуры извлеченных ГК во время нормоксии и гипоксии использовали коэффициент конгруэнтности (КК), который является мерой подобия, применяемой к ГК. Как и в случае коэффициента корреляции, чем ближе КК к единице, тем лучше подобие. Значение КК в диапазоне 0.85–0.94 указывает на высокое сходство ГК, а значения от 0.95 до 1 указывают на то, что их можно считать равными [16]. Для определения структуры ГК проанализировали вклады переменных в формирование ГК. Для удобства восприятия вклады умножали на 100.

Для оценки влияния уровня тренированности (ВТ и СТ) и содержания О₂ во вдыхаемом воздухе (2 состояния: нормоксия и гипоксия), а также взаимодействия факторов “Тренированность × О₂” на исходные кардио-респираторные показатели и их вклады в ГК, использовали дисперсионный анализ для повторных наблюдений (repeated measures ANOVA) с уровнем тренированности (ВТ и СТ) в качестве категориального предиктора. В случае опровержения нулевой гипотезы использовали post hoc анализ по критерию Фишера. Сравнение антропометрических показателей в группах ВТ и СТ проводили по t-тесту Стьюдента. Частоты встречаемости сравнивали по критерию хи-квадрат (χ²). Для оценки статистически значимых различий КК в группах ВТ и СТ был проведен U тест Манна-Уитни.

Анализ дынных выполняли с использованием пакета прикладных программ “Statistica 10”. Уровень значимости, принятый в исследовании – 5% (p < 0.05). При этом значения 0.05 ≤ p < 0.10 также приведены в таблицах.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Антропометрическая характеристика обследованных. По возрасту, росту и массе тела ВТ и СТ не различались (табл. 1). Однако по индексу массы тела (ИМТ) ВТ отличались в большую сторону от СТ (p < 0.05), что, по-видимому, объясняется большим вкладом мышечной массы в состав тела, так как содержание мышц возрастает при увеличении повседневной физической активности [17].

Сравнение средних показателей газообмена, дыхания и сердцебиения. Дисперсионный анализ показал, что влияние тренированности на усредненные за 2 мин показатели газообмена, дыхания и сердцебиения не было достоверно: ВТ- и СТ-легкоатлеты не различались по величинам изучаемых показателей как при нормоксии, так и при гипоксии (табл. 2). Содержание кислорода во вдыхаемом воздухе повлияло на насыщение крови кислородом, содержание кислорода в выдыхаемом воздухе и ЧСС независимо от тренированности. На минутную вентиляцию и ДО гипоксия повлияла по-разному, в зависимости от уровня тренированности (достоверное взаимодействие факторов). Только в группе ВТ к концу гипоксического исследования эти показатели превышали исходный уровень.

Анализ главных компонент. В нормоксических условиях у 8 чел. из 18, модель ГК, объясняющая большую часть дисперсии всех четырех кардио-респираторных показателей, состояла всего из одной ГК1 (рис. 3). Поскольку для определения количества ГК в модели пользовались критерием Кайзера, следующие ГК (ГК2 и т.д.) имели собственные значения меньше единицы, т.е. объясняли меньше дисперсии, чем исходные переменные. В группах ВТ и СТ количество спортсменов с одним ГК было одинаковым (по 4 чел.). При гипоксии у всех бегунов модель стала состоять из двух ГК (ГК1 и ГК2). Различие между частотой встречаемости бегунов с одним ГК в условиях нормоксии и гипоксии достоверна (p = 0.001). Поскольку в один ГК входят скоординированные переменные, можно заключить, что координация кардио-респираторных переменных при острой гипоксии снижается по сравнению с нормоксией как у ВТ-, так и СТ-бегунов.

Рис. 3.

Процент бегунов с одним главным компонентом (ГК) и двумя ГК в нормоксических и гипоксических условиях. ВС – высокотренированные, СТ – среднетренированные; а – 1 ГК, б – 2 ГК.

При нормоксии ГК1 объясняет около половины всей дисперсии, а ГК2 – около четверти (табл. 3). Достоверное влияние уровня тренированности и взаимодействия факторов “Тренированность $ \times {\text{\;}}$ О₂” обнаружено не было. Дисперсионный анализ выявил влияние содержания кислорода во вдыхаемом воздухе на ГК2. Во время гипоксии достоверно увеличивается процент общей дисперсии, объясняемый ГК2, в основном за счет снижения первого ГК, не зависимо от уровня тренированности. Это также указывает на снижение координации при гипоксии. Процент дисперсии, объясняемый двумя ГК в сумме, не изменяется достоверно.

Вклады переменных в формирование ГК. В условиях нормоксии (21% O₂) между группами ВТ и СТ нет достоверной разницы по вкладам всех четырех показателей в дисперсию ГК1 и ГК2 (табл. 4). Газовый состав выдыхаемого воздуха (FeCO₂ и FeO₂) является определяющим в формировании ГК1 в обеих группах. Причем максимальный из всех четырех показателей вклад вносит концентрация углекислого газа на выдохе – 38–39%. Вклад легочной вентиляции в дисперсию ГК1 составляет около пятой части, а вклад ЧСС – в среднем 5%. В формирование ГК2 основной вклад вносит ЧСС (67–77%). При этом ГК2 при нормоксии почти у половины обследованных легкоатлетов можно было пренебречь по критерию Кайзера, оставив в модели только ГК1.

Коэффициент конгруэнтности Такера. Коэффициент конгруэнтности, рассчитанный для ГК1 в двух состояниях (нормоксии и гипоксии), достоверно больше в группе ВТ, чем СТ (табл. 5). Это подтверждает предыдущие результаты, основанные на сравнении вкладов отдельных показателей, указывая на то, что в группе ВТ структура ГК1 при нормоксии более подобна таковой при гипоксии, т.е. претерпевает меньше изменений. Различия КК ГК2 между группами ВТ и СТ не значимы.

Необходимо отметить, что примененный в данной работе анализ ГК позволяет рассматривать временны́е ряды данных за все 20 мин обследования. Поэтому полученные результаты учитывают координацию за весь временнóй интервал. Ранее исследователи рассматривали влияние гипоксии на отдельные кардио-респираторные показатели в определенные временны́е точки или усредняли показатели за некоторый промежуток времени [7], что при гипоксии приводило к потере информации из-за нестационарности процессов при этом воздействии.

Анализ ГК применялся в исследованиях с физической нагрузкой [13]. Это оправдано с точки зрения того, как сердечно-сосудистая и дыхательная системы скоординированы относительно плавно нарастающего метаболического запроса. Результат увеличения тренированности также закономерен – при адаптации к физической нагрузке, т.е. физической тренировке, координация этих систем увеличивается. Причем, увеличивается как при аэробной тренировке, так и резистивной. В настоящем исследовании применили этот метод в отсутствии двигательной активности, используя гипоксическое воздействие. Можно предположить, что для бега как вида спорта, в котором результат значительно зависит от состояния кислородтранспортной системы и ее регуляции, адаптация этой системы к регулярному увеличению метаболического запроса до максимально возможного уровня приведет к перекрестной адаптации к гипоксемии. Подтверждением этой гипотезы служит обнаруженный в настоящей работе факт, что структура ГК1 более подобна таковой в группе ВТ-бегунов. Возможно, что сравнение более отстоящих друг от друга по тренированности групп, например, лица вообще без двигательной активности и мастера спорта, выявило бы более сильные различия. Однако то, что даже бегуны 1 и 2 разряда показали различия с помощью примененного методического подхода, является свидетельством использования анализа ГК для оценки кардио-респираторной координации при стрессорном воздействии в фундаментальных исследованиях и как дополнительного метода прогнозирования в спорте.

Известно, что физическая тренировка приводит к изменению в кардио-респираторной координации в условиях нормоксии. С использованием теста причинности Грэнджера удалось разделить спортсменов и не спортсменов в состоянии покоя с точностью 83% [5]. В другой работе исследователи продемонстрировали модифицированный нейронный контроль сердечного ритма у спортсменов по сравнению с нетренированными испытуемыми [18]. Показано также увеличение кардио-респираторной координациии с помощью уменьшения количества ГК с двух до одного в велоэргометрическом тесте после 6 нед. аэробных и даже резистивных тренировок [13]. Причем этот эффект наблюдался приблизительно у половины испытуемых. В нашем исследовании более и менее тренированные легкоатлеты не различались по количеству ГК в условиях нормоксического или гипоксического покоя. Различие касалось вкладов ГК и меры подобия ГК между нормоксией и гипоксией – т.е. изменением между этими состояниями. Выявляемая анализом ГК реакция кардио-респираторной системы у ВТ не такая выраженная, как у СТ.

Необходимо подчеркнуть, что в настоящей работе не рассматривается респираторная синусовая аритмия, наблюдаемая в норме в условиях покоя у здоровых людей. Частота снятия данных (0.2 Гц) не позволяет рассматривать этот аспект кардио-респираторного сопряжения. В то же время, с помощью примененного в данной работе метода, удалось найти различия между ВТ- и СТ-легкоатлетами в реакции на гипоксию, при отсутствии различий в кардио-респираторных показателях между группами ВТ и СТ как в покое, так и при гипоксии.

В настоящем исследовании спортсмены-бегуны различаются в нормоксии только по уровню спортивного мастерства, однако удалось показать отличие между ними по результатам анализа ГК в ответ на гипоксический стресс. Можно считать, что рост спортивного мастерства происходит не только за счет изменений абсолютных значений кардио-респираторных показателей, но и за счет изменения механизмов, обеспечивающих оптимальность межсистемной координации хеморецепторных реакций на развивающуюся гипоксемию. На основании полученных данных можно предполагать, что бегуны с оптимальным ответом на тестирующее гипоксическое воздействие, имеют бóльшие перспективы профессионального спортивного роста. Тот факт, что у более подготовленных бегунов структура кардио-респираторной координации претерпевает меньшие изменения в ответ на гипоксию, вероятно, играет аналогичную роль: “Настройка и синхронизация ритмов экономит энергию” [19]. Известно, что физиологическая сеть претерпевает топологические переходы, связанные с быстрой реорганизацией взаимодействий на временны́х масштабах в несколько минут [20]. Вероятно, что меньшие изменения при гипоксическом стрессе в более тренированной группе связаны с более высокой скоростью перестройки сети. 10-минутной гипоксии спортсменам из этой группы было достаточно для формирования новых межсистемных взаимодействий, в отличие от менее подготовленных бегунов. В противном случае можно предположить, что бегуны более высокого уровня выработали более точно скоординированные реакции на воздействие.

Ранее в лаборатории было показано [7], что в зависимости от индивидуальной хемореактивности, при проведении гипоксических и гиперкапнических тестов, происходит разделение спортсменов на группы в зависимости от вида спорта. Разработка этого вопроса привела к обнаружению тесной связи индивидуального вегетативного статуса с величинами реакций сердца и легких на ингаляционное воздействие измененными газовыми смесями и позволила утверждать, что длительные однотипные двигательные нагрузки изменяют межсистемные взаимодействия в механизмах хемореактивности [21]. Показано, что характер тренировочного процесса и особенности паттерна дыхания, возникающие как следствие специфики тренировочного процесса, модулируют чувствительность мозговых структур к гипоксии, что находит отражение в динамике ритмов α-диапазона ЭЭГ в условиях гипоксии [22]. Результаты настоящего исследования позволяют предполагать, что по мере роста спортивной квалификации происходит совершенствование механизмов межсистемной координации, которое проявляется в оптимизации ответа физиологических систем на изменение уровня кислорода в крови. Возможно, что для разных видов спорта существуют свои функциональные оптимумы, которые могут служить ориентиром для выявления перспективных спортсменов.

К ограничениям данного исследования можно отнести отсутствие в модели временны́х рядов АД, которые могли бы восстановить более полно модель кардио-респираторной координации. Кроме того, недавно показано, что генетическая предрасположенность (полиморфизм генов NOTCH4 и CAT) может частично объяснить гетерогенность гипоксического ответа [23]. Поэтому для дифференцирования эффектов тренировки от генетических аспектов, необходимы лонгитюдные исследования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, у высококлассных легкоатлетов-бегунов на средние дистанции наблюдается совершенствование механизмов межсистемной кардио-респираторной координации при гипоксии, которое проявляется в высокой степени стабильности главных компонент при гипоксическом стрессе. Это обеспечивает оптимальность хемореактивных ответов на гипоксические воздействия и отражает адаптивные настройки кардио-респираторной системы у спортсменов высокого класса при интенсивных аэробных нагрузках и может служить дополнительным прогностическим признаком хороших спортивных результатов.

Этические нормы. Все исследования проведены в соответствии с принципами биомедицинской этики, сформулированными в Хельсинкской декларации 1964 г. и ее последующих обновлений, и одобрены Этическим комитетом Научно-исследовательского института нейронаук и медицины (г. Новосибирск), протокол № 1 от 21.01.2016.

Информированное согласие. Каждый участник исследования предоставил добровольное письменное информированное согласие, подписанное им после разъяснения ему потенциальных рисков и преимуществ, а также характера предстоящего исследования.

Финансирование работы. Работа выполнена за счет средств федерального бюджета на проведение фундаментальных научных исследований (тема № АААА-А21-121011990040-8).

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией данной статьи.