Preview

Южно-Российский журнал терапевтической практики

Расширенный поиск

Ассоциация обмена железа с эритроцитарными показателями, миелоидными и лимфоидными клетками у больных с нарушениями сна

https://doi.org/10.21886/2712-8156-2024-5-1-68-77

Содержание

Перейти к:

Аннотация

Цель: выявление взаимосвязи между основными показателями обмена железа и эритроцитарными показателями, миелоидными и лимфоидными клетками у пациентов с нарушениями сна (обструктивное апноэ сна (ОАС), хроническая инсомния (ХИ), синдром беспокойных ног (СБН)). Материалы и методы: 118 пациентов, из них 60 мужчин (50,8%) и 58 женщин (49,2%), Ме возраста — 47 лет (Q1–Q3: 35–61), Ме ИМТ — 25,81 кг/м(Q1–Q3: 22,72–29,40) с  обструктивным апноэ сна, хронической инсомнией, синдромом беспокойных ног в их различной комбинации. Всем пациентам проведено полисомнографическое исследование, исследование общего анализа крови (ОАК), биохимических показателей обмена железа. Результаты: при оценке связи показателя «Ферритин» и показателей «Гемоглобин», «Гематокрит (%)», «Эритроциты», «Лимфоциты, абс.» была установлена умеренная прямая связь (p<0,001; p<0,001; p=0,001; p<0,013 соответственно). При оценке связи показателей «RDW (%)», «Нейтрофилы общ., %», «Нейтрофилы, абс.» и показателя «%НТЖ» была установлена умеренной тесноты обратная связь (p=0,026; p=0,028; p=0,01 соответственно). При оценке связи показателей «RDW (%)», «Нейтрофилы общ., %» и показателя «Сывороточное железо» была установлена умеренной тесноты обратная связь (p=0,003; p= 0,012 соответственно). При оценке связи показателя «Лимфоциты, %» и показателя «Сывороточное железо» была установлена слабой тесноты прямая связь (p= 0,049). Заключение: у пациентов с нарушениями сна выявлена статистически значимая связь между основными параметрами обмена железа и показателями «красной» крови, содержанием нейтрофилов и лимфоцитов. Впервые показано, что у пациентов с нарушениями сна изменение содержания нейтрофилов и лимфоцитов может быть связано не только с изменениями самого сна, но и с состоянием обмена железа. Комплексные взаимоотношения обмена железа, функции эритроцитов, нейтрофилов и лимфоцитов у больных с нарушениями сна могут оказывать воздействие на развитие как инфекционных, так и неинфекционных заболеваний через механизмы поддержания хронического воспаления, гипоферемии, ферроптоза, нетоза и ряда других механизмов.

Для цитирования:


Иващенко А.А., Калинкин А.Л. Ассоциация обмена железа с эритроцитарными показателями, миелоидными и лимфоидными клетками у больных с нарушениями сна. Южно-Российский журнал терапевтической практики. 2024;5(1):68-77. https://doi.org/10.21886/2712-8156-2024-5-1-68-77

For citation:


Ivaschenko A.A., Kalinkin A.L. Association of iron metabolism with erythrocyte parameters, myeloid and lymphoid cells in patients with sleep disorders. South Russian Journal of Therapeutic Practice. 2024;5(1):68-77. (In Russ.) https://doi.org/10.21886/2712-8156-2024-5-1-68-77

Введение

Нарушения сна представляют собой группу гетерогенных патологических состояний, которые часто сочетаются между собой, усиливая негативные влияния как на сам сон, так и на развитие практически любого заболевания. Механизмы, которые влекут за собой развитие различных патологических процессов, ассоциированных с нарушениями сна, связаны с интермиттирующей гипоксией, гипер-, гипокапнией, нарушением вегетативного баланса, с увеличением симпатической активности в ночное время, колебаниями внутригрудного давления и рядом других процессов. Однако, по всей видимости, одна из главных функций сна (если не самая главная) — это обеспечение иммунного ответа. Сон и иммунитет связаны двунаправленно. Активация иммунной системы изменяет сон, а сон в свою очередь влияет на врождённую и адаптивную часть защитной системы нашего организма. Стимуляция иммунной системы микробными инфекциями запускает воспалительную реакцию, которая в зависимости от её величины и продолжительности может вызывать увеличение продолжительности и интенсивности сна, а также его нарушение. При отсутствии инфекционного заражения сон, по-видимому, способствует воспалительному гомеостазу за счёт регуляции выработки различных медиаторов воспаления, например, таких как цитокины. Это мнение подтверждается данными о том, что длительный дефицит сна (например, короткая продолжительность сна, нарушения сна) может привести к хроническому системному воспалению и связан с различными заболеваниями, имеющими воспалительный компонент, такими как диабет, атеросклероз и нейродегенерация [1]. При наличии же воспаления, как инфекционного, так и асептического характера всегда вовлекаются механизмы ответственные за регуляцию обмена железа. Железо является ключевым химическим элементом, обеспечивающим жизненно важные биохимические реакции в организме человека. Как недостаток, так и избыток железа влияет на развитие многих неинфекционных заболеваний, а функция железа в обеспечении иммунного ответа в ответ на бактериальную или вирусную инфекцию является главенствующей. Нарушение обмена железа играет существенную роль и в развитии ряда нарушений сна, например, синдрома беспокойных ног [2].

Цель исследования В связи с этим представляется интересным и важным рассмотреть взаимовлияние нарушений сна, обмена железа и показателей «красной» и «белой» крови.

Эффекты сна и его депривации на содержание нейтрофилов и лимфоцитов рассматривались в нескольких работах, однако преимущественно у здоровых лиц [3–8]. Их взаимосвязь до сих пор остается спорной, к тому же исследований, посвящённых корреляции между нарушениями сна, параметров общего анализа крови, соотношением в различных комбинациях гранулоцитов/моноцитов/лимфоцитов в аспекте обмена железа, практически нет. В настоящее время соотношение нейтрофилы-лимфоциты рассматривается не только с точки зрения потенциального развития инфекционного процесса, но и в качестве биомаркеров неинфекционных заболеваний, например, как биомаркер фибрилляции предсердий у больных с обструктивным апноэ сна (ОАС) [9]. Исследования соотношения различных компонентов лейкоцитарной формулы становится трендом в выявлении новых биомаркеров и в развитии самих дыхательных нарушений. Соотношение моноцитов и эозинофилов рассматривается как диагностический биомаркер синдрома «перекреста» (сочетание хронической обструктивной болезни легких и синдрома ОАС) и как предиктор обострения заболевания [10].

Цель исследования: выявление взаимосвязи между основными показателями обмена железа и эритроцитарными показателями, миелоидными и лимфоидными клетками у пациентов с нарушениями сна (ОАС, хронической инсомнией (ХИ), синдромом беспокойных ног (СБН)).

Материалы и методы

Ретроспективное исследование проведено в центре медицины сна Медицинского научно-образовательного центра МГУ им. М.В. Ломоносова. Первоначально в исследование были включены 156 пациентов с наиболее часто встречающимися видами нарушений сна: синдромом обструктивного апноэ сна (СОАС), хронической инсомнией, синдромом беспокойных ног. Диагноз нарушений сна устанавливался на основании международной классификации нарушений сна [11]. На данном этапе исследования мы не разделяли пациентов по отдельным видам нарушений сна в связи с тем, что включённые в исследование нарушения сна часто сочетаются и имеют несколько аналогичных патогенетических механизмов негативного воздействия на организм, например, повышенная симпатическая активность в ночное время.

Критерии включения пациентов в исследование:

  1. Пациенты мужского и женского пола в возрасте ≥ 18 лет.
  2. Жалобы на храп, остановки дыхания во сне, либо трудности с засыпанием, поддержанием сна, ранее пробуждение, либо императивными позывами к движению ногами, возникающими во время отдыха или усиливающиеся в состоянии покоя, возникающие вечером или ночью и исчезающие или уменьшающиеся во время движения. Указанные жалобы могли находиться в любой комбинации.
  3. Результаты полисомнографического исследования.
  4. Результаты общего анализа крови с лейкоцитарной формулой и биохимического анализа крови показателей обмена железа.

Критерии исключения пациентов из исследования:

  1. Уровень С-реактивного белка > 5 мг/л.
  2. Тяжёлые заболевания сердца, печени, почек или эндокринной системы.
  3. Наличие злокачественных опухолей, заболеваний крови или аутоиммунных заболеваний.
  4. Перенесённые инфекционные заболевания (в том числе вирусная или бактериальная инфекция) в течение месяца до обследования.

Методы обследования включали оценку жалоб больных, оценку клинического состояния и состояния ЛОР-органов, общий анализ крови, биохимический анализ крови с оценкой уровня ферритина, сывороточного железа, общая железосвязывающая способность сыворотки (ОЖСС), латентная железосвязывающая способность сыворотки (ЛЖСС), трансферрина, % насыщения трансферрина железом (НТЖ). Полисомнографическое исследование проводилось на диагностической системе Embla N7000. Данные полисомнографического исследования регистрировались с помощью программного обеспечения RemLogic 4.0.

Исследование проводилось в соответствии с принципами Хельсинской Декларации.

Статистический анализ проводился с использованием программ MS Excel и StatTech v. 4.0.6.

Количественные показатели оценивались на предмет соответствия нормальному распределению с помощью критерия Шапиро-Уилка (при числе исследуемых менее 50) или критерия Колмогорова-Смирнова (при числе исследуемых более 50).

В случае отсутствия нормального распределения количественные данные описывались с помощью медианы (Me) и нижнего и верхнего квартилей (Q1–Q3).

Категориальные данные описывались с указанием абсолютных значений и процентных долей.

Направление и теснота корреляционной связи между двумя количественными показателями оценивались с помощью коэффициента корреляции Пирсона (при нормальном распределении сопоставляемых показателей) или с помощью коэффициента ранговой корреляции Спирмена (при распределении показателей, отличном от нормального).

Прогностическая модель, характеризующая зависимость количественной переменной от факторов, разрабатывалась с помощью метода линейной регрессии.

Результаты

После исключения пациентов с уровнем С-реактивного белка (СРБ) > 5 мг/л для статистического анализа были использованы данные 118 пациентов, из них 60 мужчин (50,8%) и 58 женщин (49,2%), Ме возраста — 47 лет (Q1–Q3: 35–61), Ме ИМТ — 25,81 кг/м(Q1–Q3: 22,72–29,40).

Клинико-демографические данные, виды нарушений сна, показатели анализов крови представлены в таблицах 1 и 2.

Таблица 1

Описательная статистика количественных переменных

Показатели

M ± SD / Me

95% ДИ / Q₁–Q₃

n

min

max

Возраст, Me

47

35 – 61

118

20

87

ИМТ, Me

25,81

22,72 – 29,40

107

16,71

43,83

Гемоглобин (г/л), M ± SD

142,92 ± 11,87

140,11 – 145,72

71

118,00

168,00

Гематокрит (%), M ± SD

42,71 ± 3,46

41,90 – 43,52

72

35,60

50,50

Эритроциты (10*12/л), M ± SD

4,74 ± 0,43

4,64 – 4,84

72

3,79

5,54

MCV (фл), M ± SD

90,33 ± 5,24

89,10 – 91,56

72

82,00

115,80

RDW (%), M ± SD

12,93 ± 0,85

12,69 – 13,17

52

11,10

15,30

RDW-SD  (фл), Me

43,20

41,60 – 46,05

23

38,40

66,00

MCH (пг/кл), M ± SD

30,17 ± 1,31

29,86 – 30,47

72

26,30

33,20

MCHC (г/дл), M ± SD

33,45 ± 1,37

33,13 – 33,77

73

27,10

37,00

Тромбоциты (10*9/л), M ± SD

250,58 ± 49,70

238,98 – 262,17

73

117,00

377,00

Лейкоциты (10*9/л), M ± SD

6,38 ± 1,56

6,01 – 6,74

73

3,35

11,34

Нейтрофилы общ, %, M ± SD

53,04 ± 8,89

50,12 – 55,96

38

34,70

75,10

Нейтрофилы сегм, %, M ± SD

51,43 ± 9,04

47,99 – 54,87

29

31,70

65,00

Лимфоциты, %, Me

35,20

30,10 – 39,90

69

15,30

57,20

Моноциты, %, M ± SD

8,22 ± 2,03

7,73 – 8,72

67

4,00

14,10

Эозинофилы, %, M ± SD

2,46 ± 1,38

2,12 – 2,81

64

0,00

7,30

Базофилы, %, Me

0,70

0,43 – 0,98

66

0,00

4,00

Нейтрофилы, абс. (10*9/л), Me

3,22

2,50 – 3,99

47

1,64

6,73

Нейтрофилы сегм., абс(10*9/л), M ± SD

3,60 ± 1,07

3,05 – 4,15

17

1,64

5,33

Лимфоциты, абс. (10*9/л), M ± SD

2,30 ± 0,69

2,13 – 2,47

69

0,85

4,68

Моноциты, абс. (10*9/л), M ± SD

0,52 ± 0,17

0,48 – 0,56

66

0,20

1,07

Эозинофилы, абс. (10*9/л), Me

0,13

0,08 – 0,21

63

0,00

0,47

Базофилы, абс. (10*9/л), M ± SD

0,04 ± 0,02

0,04 – 0,05

64

0,00

0,10

СОЭ (мм/час), Me

6,00

3,25 – 11,00

58

1,00

20,00

Ферритин (мкг/л), Me

88,95

48,75 – 156,68

108

4,00

557,00

ОЖСС (мкмоль/л), Me

56,85

51,27 – 61,70

96

41,10

115,60

Железо (мкмоль/л), M ± SD

18,64 ± 7,20

17,31 – 19,98

114

2,56

41,60

ЛЖСС (мкмоль/л), M ± SD

38,78 ± 13,52

35,89 – 41,66

87

12,20

108,20

Трансферрин (г/л), Me

2,62

2,34 – 2,80

111

1,84

4,23

%НТЖ, Me

29,00

20,90 – 38,33

92

3,00

59,30

ТТГ (мкМЕ/мл), Me

1,70

1,27 – 2,55

99

0,40

10,70

Т4 свободный (пмоль/л), Me

13

12 – 15

94

1

23

СРБ (мг/л), Me

1,00

0,41 – 1,94

118

0,00

5,00

Креатинин (мкмоль/л), Me

84

71 – 92

69

51

137,8

HbA1c (%), Me

5,40

5,10 – 5,60

91

4,40

8,80

Таблица 2

Описательная статистика категориальных переменных

Показатели

Категории

Абс.

%

Пол

ж

58

49,2

м

60

50,8

СОАС

нет

71

60,2

да

47

39,8

Хроническая инсомния

нет

45

38,1

да

73

61,9

СБН

нет

96

81,4

да

22

18,6

Нами был проведён корреляционный анализ взаимосвязи показателя «Ферритин» и показателей общего анализа крови (табл. 3).

Таблица 3

Результаты корреляционного анализа взаимосвязи показателя «Ферритин» и группы показателей общего анализа крови

Показатели

Характеристика корреляционной связи

ρ

Теснота связи по шкале Чеддока

p

Ферритин (мкг/л) – Гемоглобин (г/л)

0,467

Умеренная

< 0,001*

Ферритин (мкг/л) – Гематокрит (%)

0,402

Умеренная

< 0,001*

Ферритин (мкг/л) – Эритроциты (10*12/л)

0,385

Умеренная

0,001*

Ферритин (мкг/л) – MCV (фл)

0,048

Нет связи

0,699

Ферритин (мкг/л) – RDW (%)

-0,428

Умеренная

0,003*

Ферритин (мкг/л) – RDW-SD  (фл)

-0,175

Слабая

0,447

Ферритин (мкг/л) – MCH (пг/кл)

0,157

Слабая

0,205

Ферритин (мкг/л) – MCHC (г/дл)

0,097

Нет связи

0,431

Ферритин (мкг/л) – Тромбоциты (10*9/л)

-0,166

Слабая

0,177

Ферритин (мкг/л) – Лейкоциты (10*9/л)

0,079

Нет связи

0,520

Ферритин (мкг/л) – Нейтрофилы общ, %

-0,304

Умеренная

0,076

Ферритин (мкг/л) – Нейтрофилы сегм, %

-0,264

Слабая

0,166

Ферритин (мкг/л) – Лимфоциты, %

0,289

Слабая

0,020*

Ферритин (мкг/л) – Моноциты, %

0,061

Нет связи

0,630

Ферритин (мкг/л) – Эозинофилы, %

-0,007

Нет связи

0,959

Ферритин (мкг/л) – Базофилы, %

0,138

Слабая

0,279

Ферритин (мкг/л) – Нейтрофилы, абс (10*9/л)

-0,160

Слабая

0,299

Ферритин (мкг/л) – Нейтрофилы сегм, абс(10*9/л)

-0,147

Слабая

0,573

Ферритин (мкг/л) – Лимфоциты, абс (10*9/л)

0,308

Умеренная

0,013*

Ферритин (мкг/л) – Моноциты, абс (10*9/л)

0,226

Слабая

0,075

Ферритин (мкг/л) – Эозинофилы, абс (10*9/л)

0,006

Нет связи

0,965

Ферритин (мкг/л) – Базофилы, абс (10*9/л)

0,148

Слабая

0,255

Ферритин (мкг/л) – СОЭ (мм/час)

-0,224

Слабая

0,100

Примечание: * — различия показателей статистически значимы (p<0,05).

При оценке связи показателя «Ферритин» и показателей «Гемоглобин», «Гематокрит (%)», «Эритроциты», «Лимфоциты, абс.» была установлена умеренной тесноты прямая связь (p<0,001; p<0,001; p=0,001; p<0,013 соответственно). При оценке связи показателя «RDW (%)» и показателя «Ферритин» была установлена умеренной тесноты обратная связь (p=0,003). При оценке связи показателя «Лимфоциты, %» и показателя «Ферритин» была установлена слабой тесноты прямая связь (p= 0,02).

В последующих таблицах представлены только те показатели, которые продемонстрировали статистически значимую связь между данными общего анализа крови и показателями обмена железа.

Нами был выполнен корреляционный анализ взаимосвязи показателя «Сывороточное железо» и показателей общего анализа крови (табл. 4).

Таблица 4

Результаты корреляционного анализа взаимосвязи показателя «Сывороточное железо (мкмоль/л)» и показателей общего анализа крови

Показатели

Характеристика корреляционной связи

rxy / ρ

Теснота связи по шкале Чеддока

p

Железо (мкмоль/л) – RDW (%) (rxy)

-0,410

Умеренная

0,003*

Железо (мкмоль/л) – MCH (пг/кл) (rxy)

0,399

Умеренная

< 0,001*

Железо (мкмоль/л) – Нейтрофилы общ., % (rxy)

-0,407

Умеренная

0,012*

Железо (мкмоль/л) – Лимфоциты, % (rxy)

0,245

Слабая

0,049*

Примечание: * — различия показателей статистически значимы (p<0,05).

При оценке связи показателей «RDW (%)», «Нейтрофилы общ, %» и показателя «Сывороточное железо» была установлена умеренной тесноты обратная связь (p=0,003; p=  0,012 соответственно). При оценке связи показателя «MCH» и показателя «Сывороточное железо» была установлена умеренной тесноты прямая связь (p<0,001). При оценке связи показателя «Лимфоциты, %» и показателя «Сывороточное железо» была установлена слабой тесноты прямая связь (p= 0,049).

Был выполнен корреляционный анализ взаимосвязи показателя «ЛЖСС (мкмоль/л)» и показателей «Общий анализ крови» (табл. 5).

Таблица 5

Результаты корреляционного анализа взаимосвязи показателя «ЛЖСС (мкмоль/л)» и показателей общего анализа крови

Показатели

Характеристика корреляционной связи

rxy / ρ

Теснота связи по шкале Чеддока

p

ЛЖСС (мкмоль/л) – RDW (%)ρ

0,418

Умеренная

0,016*

ЛЖСС (мкмоль/л) – MCH (пг/кл)ρ

-0,427

Умеренная

0,003*

ЛЖСС (мкмоль/л) – Нейтрофилы общ., %ρ

0,440

Умеренная

0,017*

ЛЖСС (мкмоль/л) – Лимфоциты, %ρ

-0,321

Умеренная

0,030*

Примечание: * — различия показателей статистически значимы (p<0,05).

При оценке связи показателей «RDW (%)», «Нейтрофилы общ., %» и показателя «ЛЖСС» была установлена умеренной тесноты прямая связь (p=0,016; p=0,017 соответственно). При оценке связи показателей «MCH», «Лимфоциты, %» и показателя «ЛЖСС» была установлена умеренной тесноты обратная связь (p=0,003; p=0,02 соответственно).

Был выполнен корреляционный анализ взаимосвязи показателя «Трансферрин (г/л)» и показателей «Общий анализ крови» (табл. 6).

При оценке связи показателя «Лимфоциты, %» и показателя «ЛЖСС (мкмоль/л)» была установлена умеренной тесноты обратная связь.

Наблюдаемая зависимость показателя «Лимфоциты, %» от показателя «ЛЖСС (мкмоль/л)» описывается уравнением парной линейной регрессии:

YЛимфоциты, % = -0,231 × XЛЖСС (мкмоль/л) + 43,478

При увеличении показателя «ЛЖСС (мкмоль/л)» на 1 следует ожидать уменьшение показателя «Лимфоциты, %» на 0,231. Полученная модель объясняет 15,3% наблюдаемой дисперсии показателя «Лимфоциты, %» (рис. 1).

Рисунок 1. График регрессионной функции, характеризующий зависимость показателя «Лимфоциты, %» от показателя «ЛЖСС (мкмоль/л)».

Таблица 6

Результаты корреляционного анализа взаимосвязи показателя «Трансферрин (г/л)» и показателей общего анализа крови

Показатели

Характеристика корреляционной связи

rxy / ρ

Теснота связи по шкале Чеддока

p

Трансферрин (г/л) – MCV (фл)ρ

-0,347

Умеренная

0,004*

Трансферрин (г/л) – RDW (%)ρ

0,294

Слабая

0,040*

Трансферрин (г/л) – MCH (пг/кл)ρ

-0,381

Умеренная

0,001*

Трансферрин (г/л) – Нейтрофилы общ., %ρ

0,361

Умеренная

0,028*

Трансферрин (г/л) – Лимфоциты, %ρ

-0,270

Слабая

0,030*

Трансферрин (г/л) – Нейтрофилы, абс. (10*9/л)ρ

0,386

Умеренная

0,009*

Примечание: * — различия показателей статистически значимы (p<0,05).

При оценке связи показателей «Нейтрофилы общ., %», «Нейтрофилы, абс.» и показателей «Трансферрин» была установлена умеренной тесноты прямая связь (p=0,028; p=0,009 соответственно). При оценке связи показателей «MCV», «MCH» и показателя «Трансферрин (г/л)» была установлена умеренной тесноты обратная связь (p=0,004; p=0,001). При оценке связи показателя «RDW» и показателя «Трансферрин» была установлена слабой тесноты прямая связь (p=0,04), а при оценке связи показателя «Лимфоциты, %» и показателя «Трансферрин» была установлена слабой тесноты обратная связь (p=0,03).

Нами был проведён корреляционный анализ взаимосвязи показателя «%НТЖ» и показателей «Общий анализ крови» (табл. 7).

Таблица 7

Результаты корреляционного анализа взаимосвязи показателя «%НТЖ» и показателей общего анализа крови

 

Характеристика корреляционной связи

rxy / ρ

Теснота связи по шкале Чеддока

p

%НТЖ – RDW (%) (rxy)

-0,351

Умеренная

0,026*

%НТЖ – MCH (пг/кл) (rxy)

0,548

Заметная

< 0,001*

%НТЖ – Нейтрофилы общ., % (rxy)

-0,401

Умеренная

0,028*

%НТЖ – Нейтрофилы, абс. (10*9/л)ρ

-0,418

Умеренная

0,010*

Примечание: * — различия показателей статистически значимы (p<0,05).

При оценке связи показателей «RDW (%)», «Нейтрофилы общ., %», «Нейтрофилы, абс.» и показателя «%НТЖ» была установлена умеренной тесноты обратная связь (p=0,026; p=0,028; p=0,01 соответственно). При оценке связи показателя «MCH» и показателя «%НТЖ» была установлена заметной тесноты прямая связь (p<0,001).

При оценке связи показателя «Нейтрофилы общ., %» и показателя «%НТЖ» была установлена умеренной тесноты обратная связь.

Наблюдаемая зависимость показателя «Нейтрофилы общ., %» от показателя «%НТЖ» описывается уравнением парной линейной регрессии:

YНейтрофилы общ, % = -0,292 × X%НТЖ + 61,526

При увеличении показателя «%НТЖ» на 1 следует ожидать уменьшение показателя «Нейтрофилы общ., %» на 0,292. Полученная модель объясняет 16,1% наблюдаемой дисперсии показателя «Нейтрофилы общ., %» (рис. 2).

Рисунок 2. График регрессионной функции, характеризующий зависимость показателя «Нейтрофилы общ., %» от показателя «%НТЖ».

Обсуждение

Высокая распространённость дефицита железа в РФ, особенно у женщин, является значимой проблемой системы здравоохранения [12]. Не меньшую проблему составляет и широкая распространённость различных видов нарушений сна как во всем мире, так и в РФ [13]. Высокая распространённость в популяции и нарушений сна и дефицита железа предполагает их высокую сочетаемость.  В данной работе исследуется взаимосвязь между параметрами обмена железа и эритроцитарными показателями, значениями лейкоцитарной формулы у больных с наиболее распространёнными видами нарушений сна.

Результаты нашего исследования показывают, что из всех показателей обмена железа, только ферритин продемонстрировал наличие статистически значимой положительной связи с показателями гемоглобина и количеством эритроцитов, хотя с учётом огромной потребности в формировании 200 миллиардов эритроцитов, требующих два квадриллиона атомов железа ежесуточно [14], было бы естественно предположить, что и другие параметры обмена железа должны были продемонстрировать наличие связи. Вероятное объяснение этому факту: ферритин отражает общий пул железа в организме, а другие анализируемые показатели больше отражают различные звенья транспортировки железа и его доступности, которые в меньшей степени могут повлиять на общее содержание гемоглобина и эритроцитов. Более «чувствительным» параметром из эритроцитарных показателей к изменению показателей обмена железа оказался RDW (%), характеризующий степень разброса эритроцитов по объёму, то есть степень анизоцитоза. RDW (%) продемонстрировал связь с 3 из 5 показателей обмена железа. Ещё большую связь с показателями обмена железа продемонстрировал MCH, отражающий среднее содержание гемоглобина в эритроците. Связь отмечена у 4 из 5 показателей.

Однако предметом нашего исследования преимущественно была оценка взаимосвязи между параметрами обмена железа и содержанием различных видов лейкоцитов. И здесь продемонстрирована статистически значимая связь практически между всеми показателями обмена железа и содержанием нейтрофилов, а также лимфоцитов. Данный факт может свидетельствовать о том, что иммунный ответ у больных с нарушениями сна может зависеть как от самих нарушений сна, так и от особенностей обмена железа, что подтверждается данными L. Nie et al., которые выявили связь частоты различных видов инфекций с наличием хронической инсомнии [15].

Потребность в железе различных видов лейкоцитов еще малоизучена. Считается, что предшественники нейтрофилов имеют более высокие базовые потребности в железе, чем предшественники моноцитов, а ограничение в доступности железа не нарушает клеточный цикл предшественников моноцитов [16]. В нашем исследовании мы также не обнаружили связи между содержанием моноцитов и параметрами обмена железа.

На доступность железа и его спрос влияют гипоксия, воспаление и инфекция, а также генетический или пищевой дефицит железа и реакция на аномальный эритропоэз. Все эти факторы в той или иной степени присутствуют и при нарушениях сна. Например, системное воспаление, оцениваемое с помощью индексов NLR (соотношение нейтрофилы/лимфоциты), PLR (соотношение тромбоциты/лимфоциты), MLR (соотношение моноциты/лимфоциты), системный воспалительный индекс (SII) (— тромбоциты x нейтрофилы/лимфоциты) статистически достоверно выше у больных с ИБС в сочетании с СОАС по сравнению с лицами с ИБС без СОАС [17], что может оказывать воздействие на метаболизм железа, особенно в сочетании с интермиттирующей гипоксией, которая является патогенетической сущностью обструктивного апноэ сна.

Данное исследование имеет ряд ограничений. Во-первых, мы анализировали данные пациентов с различными нарушениями сна в их различной комбинации, но, с другой стороны, это больше отражает реальную клиническую практику. В дальнейших исследованиях мы планируем сравнить параметры обмена железа у больных с «изолированными» нарушениями сна. Во-вторых, в выборку исследования входили пациенты разных возрастных групп, и, несмотря на то, что большинство факторов, влияющих на иммунную систему, были исключены из дизайна исследования, мы не исключили хронические заболевания, такие как артериальная гипертензия, сахарный диабет 2 типа и гиперлипидемия, которые могут повлиять на окончательные результаты.

Таким образом, у больных с нарушениями сна параметры, характеризующие обмен железа, имеют связь не только с показателями «красной» крови, но и с содержанием нейтрофилов и лимфоцитов. Впервые показано, что у пациентов с нарушениями сна изменение содержания нейтрофилов и лимфоцитов может быть связано не только с изменениями самого сна, но и с состоянием обмена железа. Комплексные взаимоотношения обмена железа, функции эритроцитов, нейтрофилов и лимфоцитов у больных с нарушениями сна могут оказывать воздействие как на развитие инфекционных, так и неинфекционных заболеваний через механизмы хронического воспаления, гипоферемии, ферроптоза, нетоза и ряда других механизмов.

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Список литературы

1. Besedovsky L, Lange T, Haack M. The Sleep-Immune Crosstalk in Health and Disease. Physiol Rev. 2019;99(3):1325-1380. DOI: 10.1152/physrev.00010.2018

2. Manconi M, Garcia-Borreguero D, Schormair B, Videnovic A, Berger K, Ferri R, et al. Restless legs syndrome. Nat Rev Dis Primers. 2021;7(1):80. DOI: 10.1038/s41572-021-00311-z

3. Ackermann K, Revell VL, Lao O, Rombouts EJ, Skene DJ, Kayser M. Diurnal rhythms in blood cell populations and the effect of acute sleep deprivation in healthy young men. Sleep. 2012;35(7):933-940. DOI: 10.5665/sleep.1954

4. Born J, Lange T, Hansen K, Mölle M, Fehm HL. Effects of sleep and circadian rhythm on human circulating immune cells. J Immunol. 1997;158(9):4454-4464. PMID: 9127011.

5. Boudjeltia KZ, Faraut B, Stenuit P, Esposito MJ, Dyzma M, Brohée D, et al. Sleep restriction increases white blood cells, mainly neutrophil count, in young healthy men: a pilot study. Vasc Health Risk Manag. 2008;4(6):1467-1470. DOI: 10.2147/vhrm.s3934

6. Ingram LA, Simpson RJ, Malone E, Florida-James GD. Sleep disruption and its effect on lymphocyte redeployment following an acute bout of exercise. Brain Behav Immun. 2015;47:100-108. DOI: 10.1016/j.bbi.2014.12.018

7. Lasselin J, Rehman JU, Åkerstedt T, Lekander M, Axelsson J. Effect of long-term sleep restriction and subsequent recovery sleep on the diurnal rhythms of white blood cell subpopulations. Brain Behav Immun. 2015;47:93-9. DOI: 10.1016/j.bbi.2014.10.004

8. Ruiz FS, Andersen ML, Martins RC, Zager A, Lopes JD, Tufik S. Immune alterations after selective rapid eye movement or total sleep deprivation in healthy male volunteers. Innate Immun. 2012;18(1):44-54. DOI: 10.1177/1753425910385962

9. Yu B, Wei J, Zhao J, Fan H, Zhang W, Li X, et al. The neutrophil-to-lymphocyte ratio is a potential biomarker for the occurrence of atrial fibrillation in patients with obstructive sleep apnea: A BIOMARKER OF AF IN OSA PATIENTS. Sleep Med. 2023;110:259-267. DOI: 10.1016/j.sleep.2023.08.004

10. Ali A, Abdelhafiz AS, Saleh MM, Salem H, Rakha MA, Ezzat S. Monocyte to eosinophil ratio as a diagnostic biomarker for overlap syndrome and predictor of disease exacerbation. Int J Immunopathol Pharmacol. 2023;37:3946320231216321. DOI: 10.1177/03946320231216321

11. American Academy of Sleep Medicine, ed. International classification of sleep disorders. 3. Ed. 2014.

12. Стуклов Н.И., Ковальчук М.С., Гуркина А.А., Кислый Н.Д. Эпидемиология дефицита железа в России: показатели ферритина сыворотки в зависимости от пола и возраста. Клиническая медицина. 2023;101(6):308-314. DOI: 10.30629/0023-2149-2023-101-6-308-314

13. Калинкин А.Л. Распространенность избыточной дневной сонливости в Российской Федерации. Нервно-мышечные болезни. 2018;8(4):43-48. DOI: 10.17650/2222-8721-2018-8-4-43-48

14. Muckenthaler MU, Rivella S, Hentze MW, Galy B. A Red Carpet for Iron Metabolism. Cell. 2017;168(3):344-361. DOI: 10.1016/j.cell.2016.12.034

15. Nie L, Pan XL, Zhang XB, Zhang S, Rao JX, Su ZF. Research on the correlation of immunity in patients with chronic insomnia. Front Psychiatry. 2022;13:1034405. DOI: 10.3389/fpsyt.2022.1034405

16. Frost JN, Wideman SK, Preston AE, Teh MR, Ai Z, Wang L, et al. Plasma iron controls neutrophil production and function. Sci Adv. 2022;8(40):eabq5384. DOI: 10.1126/sciadv.abq5384

17. Осипова О.А., Гостева Е.В., Жернакова Н.И., Шепель Р.Н., Пономаренко Т.Н., Иншакова К.Ю., и др. Особенности суточного профиля артериального давления и системного воспаления у больных стабильной ишемической болезнью сердца с обструктивным апноэ сна. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2023;22(9):3705. DOI: 10.15829/1728-8800-2023-3705


Об авторах

А. А. Иващенко
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»
Россия

Иващенко Анна Андреевна, cтудентка факультета фундаментальной медицины

Москва



А. Л. Калинкин
Медицинский научно-образовательный центр МГУ им. М.В. Ломоносова
Россия

Калинкин Александр Леонидович, ведущий научный сотрудник отдела возраст-ассоциированных заболеваний, руководитель центра медицины сна

Москва



Рецензия

Для цитирования:


Иващенко А.А., Калинкин А.Л. Ассоциация обмена железа с эритроцитарными показателями, миелоидными и лимфоидными клетками у больных с нарушениями сна. Южно-Российский журнал терапевтической практики. 2024;5(1):68-77. https://doi.org/10.21886/2712-8156-2024-5-1-68-77

For citation:


Ivaschenko A.A., Kalinkin A.L. Association of iron metabolism with erythrocyte parameters, myeloid and lymphoid cells in patients with sleep disorders. South Russian Journal of Therapeutic Practice. 2024;5(1):68-77. (In Russ.) https://doi.org/10.21886/2712-8156-2024-5-1-68-77

Просмотров: 558


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2712-8156 (Print)