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)).

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:

Критерии исключения пациентов из исследования:

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.

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/м2  (Q1–Q3: 22,72–29,40).

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

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

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).

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).

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).

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).

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).

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.