является высокий уровень энергетического обмена [15, 23].

9.3. Север и спорт

Метод корреляционной адаптометрии был апробирован в случае, когда увеличение

адаптационной нагрузки неочевидно - при анализе сравнительного исследования

ферментного статуса лейкоцитов младших школьников в Заполярье и в средней

полосе Сибири с различным уровнем тренированности (118 детей 8-10 летнего

возраста). Сравнивались группы детей, не посещающих спортивные секции, и

детей, систематически занимающихся спортивным плаванием. Скоррелированность

показателей активности ферментов у юных пловцов в Заполярье существенно выше,

чем у детей, не посещающих спортивные секции. В средней полосе Сибири,

наоборот, регулярные занятия плаванием снижают скоррелированность показателей

по сравнению с детьми, обладающими низким уровнем тренированности (рис.5).

Анализ скоррелированности показателей активности ферментов помогает сделать

вывод о том, что регулярные занятия спортом в плавательном басейне на Севере

вызывают дополнительное напряжение.

10. Повышение корреляций не связано с образованием групп

На основе предоставленных сотрудниками Института медицинских проблем Севера

РАМН данных о состоянии липидного обмена плазмы крови при глюкозотолерантной

нагрузке у детей пришлого населения (Таймыр) с различной степенью

конституционально-экзогенного ожирения и нормальным весом, были созданы

группы в зависимости от сезона и стадии нагрузки. Для зимы это группы с 1 (56

чел.), 2 (59 чел.), 4 (57чел.) стадиями нагрузки; для весны - с 1 (45 чел.),

2 (45 чел.), 3 (49 чел.) стадиями; для лета - с 1 (53 чел.), 2 (51 чел.), 3

(23 чел.), 4 (44 чел.) стадиями.

Нами для корреляционного анализа были взяты 8 показателей: свободный

холестерин (СХ), свободные жирные кислоты (СЖК), триглицериды (ТГ), эфиры

холестерина (ЭХС), фосфолипиды (ФЛ); фракции фосфолипидов: сфингомиелин +

фосфатидилсерин (СМ+ФС), фосфатидилхолин (ФХ), фосфатидилэтаноламин (ФЭА)..

Автоматическая классификация данных проводилась на основе алгоритма ISODATA

(«Итеративная самоорганизующаяся система анализа данных» [13,35]. За меру

близости между точками (объектами) принималось евклидово расстояние, причем

все данные предварительно нормировались (делились на среднеквадратическое

отклонение). В качестве критерия качества разбиения рассматривался функционал

вида [13]:

где r - число классов (групп),

Сl - центр тяжести точек из класса Al.

Корреляционный анализ и стандартная статистическая обработка данных

проводилась с использованием диалогового интегрированного пакета

STATGRAPHICS.

После проведенной в восьмимерном пространстве рассматриваемых параметров

классификации на два кластера в каждой из рассматриваемых групп отсеялась

часть точек- объектов, не объединенных в кластеры. В дальнейшем эти точки не

учитывались, т.е. объем анализируемых данных составлял от 80% до 90%

исходного. Количество точек в кластерах было в большинстве случаев разным и

варьировалось от 8 до 38.

Сравнение расстояний между центрами тяжести кластеров со средними

расстояниями в них показало, что кластеры не являются изолированными.

Как показывает более детальное рассмотрение и наглядное представление

результатов классификации, выделение кластеров в значительной степени

напоминает разрезание облака точек (эллипсоида) перпендикулярно главной

полуоси на две группы.

Чтобы получить возможность наглядной интерпретации результатов классификации,

были выполнены проекции полученных разбиений на плоскости, соответствующие

различным парам параметров. Для каждой группы было сделано, таким образом, по

28 проекций. На рис. 6 представлены варианты типичных проекций, откуда видно,

что исходная группа в большинстве случаев, действительно, не распадается на

изолированные кластеры, а представляет собой некое достаточно компактное

облако точек.

Сравнение кластеров и исходных групп по степени скоррелированности

физиологических показателей позволяет отметить, что корреляции во всех

полученных кластерах ниже, чем в полных группах, и кластеры различаются между

собой (рис.2). Кроме того, в каждом случае отмечается сходство динамики веса

корреляционного графа исходной группы точек и одного из кластеров.

Таким образом, в описанном случае повышение корреляций в группе (популяции)

происходит не за счет распада ее на изолированные кластеры и их расхождения в

пространстве параметров (что могло бы говорить о существовании различных

типов реакции на адаптационную нагрузку). Выборка остается однородной.

Полученный результат позволяет высказать гипотезу о том, что эффект повышения

корреляций при увеличении адаптационного напряжения не связан с образованием

изолированных подгрупп, соответствующих различным типам реакции на факторы

среды. В соответствии с высказанной гипотезой, если исследуемая группа все же

распадается на такие изолированные подгруппы, то увеличение корреляций при

повышении адаптационного напряжения должно наблюдаться во всех этих

подгруппах. Для надежного подтверждения этой гипотезы нужна обработка более

обширного эмпирического материала.

11. Обсуждение. Эффект группового стресса

Десять лет назад был обнаружен поразивший нас эффект, проявляющийся в группах

и популяциях, находящихся в тяжелых условиях существования. Было дано первое

теоретическое объяснение, связавшее новый эффект с фундаментальной проблемой

моно- или полифакториальности в экологии, а также найдено много данных других

авторов, подтверждающих эффект.

В течение десяти лет проводились многочисленные исследования с целью

прояснить границы существования эффекта, то есть выяснить возможные условия

его разрушения и найти примеры таких условий. Одновременно он сам стал мощным

средством сравнения уровня адаптационного напряжения, в котором пребывают

различные группы людей.

По окончании десятилетнего цикла исследований стало ясно, что полная теория

эффекта, с необходимостью включающая и описание границы его существования,

захватывает много идей и концепций, а вне этого контекста изложена быть не

может.

Само ядро эффекта подробно описано выше. Обсудим теперь идеи, входящие в

контекст и необходимые для понимания теоретических конструкций. Хорошо

известно, что каждый новый эффект проходит путь от невозможности до

очевидности. Чтобы сделать очевидным обнаруженный эффект потребовалось

привлечь немало идей. Перечислим основные из них, а после этого дадим первое

объяснение.

Описанные выше изменения в коэффициентах корреляций и дисперсиях

физиологических параметров для групп организмов при изменении условий жизни

называются “ЭФФЕКТОМ ГРУППОВОГО СТРЕССА”.

Идея первая. Неспецифические реакции в биологии

Распределение реакций организма между двумя предельными типами "специфическое

- неспецифическое" интенсивно используется во многих областях биологии. Очень

известны примеры из иммунологии. Неспецифическая реакция воспаления,

малоспецифические реакции макрофагов, синтез интерферонов и т.п. лежат ближе

к одному полюсу шкалы, а специфический иммунитет, основанный на реакциях

"антиген-антитело", - к другому. Дискуссия по вопросу: что в иммунитете

важнее, специфические или неспецифические реакции, - не принесла никому

победы, но сильно продвинула иммунологию.

Знаменитая неспецифическая реакция на многие и многие факторы - стресс . Еще

одну группу примеров дают психология, зоопсихология, этология: при анализе

поведения продуктивно использовать представления о малоспецифических реакциях

- эмоциях (страх, радость, ...). Для каждой эмоции можно перечислить много

вызывающих ее воздействий - и их список принципиально незавершен.

Чем больше воздействий вызывают данную реакцию, тем она неспецифичнее;

напротив, чем 'уже класс таких воздействий, тем реакция специфичнее. Часто,

говоря о специфических реакциях, используют такие метафоры, как "ключ -

замок": ключ - воздействие, а замок - механизм, отвечающий только на свой

ключ.

Деление реакций на специфические и неспецифические отражает существование

двух методологических установок: 1) ищите неспецифическое - оно самое важное;

2) ищите специфическое - только в нем истинная биология. Эти установки

конкурируют между собой. Результатом конкуренции является "объективная"

истина, в которой смешаны специфические и неспецифические черты.

Идея вторая. Эволюция, сукцессия и адаптация проходят в пространстве

фенотипов по одной магистрали, но разную дистанцию

Три важных процесса: адаптация организмов к изменению среды обитания,

сукцессия, то есть смена видов и разновидностей, происходящая при смене

условий, и эволюция - медленное изменение существующих видов, рождение новых

и т.п. - могут рассматриваться как модели друг друга. Они ведут к сходным

фенотипическим сдвигам, но за разные времена и до разных пределов.

Правдоподобно? Несомненно: в результате всех трех процессов достигается

лучшее приспособление организмов к среде обитания. Естественно предположить,

что это приспособление может быть похожим во всех трех случаях.

Характерные времена этих процессов различны: адаптация - самая быстрая, на

протяжении жизни организма она может происходить неоднократно; сукцессия

обычно требует смены нескольких поколений; эволюция же происходит за большое

число поколений. С другой стороны, адаптация ограничена возможностями одного

организма к адаптационным изменениям, сукцессия добавляет вариации за счет

смены разновидностей и видов, эволюция включает почти неограниченный

потенциал наследуемой изменчивости.

Правдоподобие, однако, не является достаточным аргументом. В эволюционных

рассуждениях часто встречаются ловушки и многие симпатичные объяснения на

поверку оказываются мифами нового времени. Чтобы обойти эти ловушки, полезен

переход от прямого объяснения (ответа на вопрос "почему") к динамическому

описанию (ответу на вопрос "как это происходит"). Каким образом оказывается,

что адаптация и эволюция моделируют друг друга, и где пределы применимости

этого утверждения? Для ответа на эти вопросы потребуются модели

адаптирующегося организма и более детальные представления о пространстве

фенотипов.

Идея третья. Для эволюции есть принцип оптимальности - а через него можно

узнать, куда движется адаптация

Существуют принципы оптимальности для динамики эволюции и сукцессии

[8,10,33]. Средний по большим временам коэффициент размножения - единая мера

эволюционной оптимальности. Подробное обсуждение понятия "коэффициент

размножения" нам еще предстоит. Важно сразу зафиксировать, что он не

совпадает с плодовитостью, а зависит от выживания потомства. В явном виде для

анализа эволюции его использовал Дж.Б.С. Холдейн [37], хотя рассуждения об

"успехе в оставлении потомства" постоянно используются Ч. Дарвином в его

знаменитом труде, а сам коэффициент рассматривался еще Т. Мальтусом в

простейшей ситуации.

Необычность этого принципа оптимальности состоит в его динамической природе,

зависимости от всего окружения и конкретной истории [10]. Нам обычно хочется,

чтобы оптимальность имела простую и явную природу - ну, там, бегает быстрее,

рога длинее, энергообмен лучше, ... а в ответ нам: измерьте все эти свойства

в коэффициенте размножения, да еще среднем за большие времена - тогда и будет

ясно, что оптимально. Конечно, в реальных приложениях удается более-менее

отделить вклад конкретной истории и определить роли различных анализируемых

свойств, но это - специальная тонкая работа, а хочется сразу, просто и ясно.

Беда только в том, что по-другому нельзя: у кого средний коэффициент

размножения меньше, тот и вымер, уменьшая свою численность в геометрической

прогрессии, уступил, несмотря на любые свои совершенства, поэтому его нет и

совершенств этих нет вместе с ним.

Идея четвертая. Единый адаптационный ресурс

Прана, энергия Ци (Ки) и другие идеализации уже несколько тысячелетий

привлекаются для описания ресурсов и резервов человеческого организма и для

управления ими. "В Ведах вся природа обобщена в Одном Абсолютном Бытии. Тот,

кто понял это Бытие, понял всю Вселенную. Таким же образом все силы обобщены в

Пране, и тот, кто овладел Праной, овладел всеми силами природы, духовной и

физической. ..." [4] При столкновении с этой идеализацией, которая старше, чем

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9