Анализ клинико-эпидемиологических взаимодействий уровней фенола и фталатов в крови и моче с анамнестическими и биохимическими показателями состояния здоровья при формировании полиорганной патологии

ВВЕДЕНИЕ / INTRODUCTION

Фенол и его производные (парабены), фталаты и другие бензольные соединения представляют собой ароматические вещества, получаемые, как правило, синтетически (переработка нефти или угля) или возникающие в процессах термического разложения (например, при табакокурении) [1]. Они поступают в организм при курении, вследствие неблагоприятной экологии (проживание или работа в промышленной зоне), частого контакта с изделиями из некоторых видов пластика, так называемой домашней химии (акриловые лаки, краски, растворители и др.).

Многие фталаты токсичны, обладают кумулятивными свойствами, могут вызывать гормональные нарушения и другие расстройства. Кроме того, фенол, парабены и их близкие аналоги (метакрезол и др.) поступают в организм из косметических и даже из некоторых фармацевтических препаратов: фенол, парабены используюся как консерванты лекарств и косметики, фенол и метакрезол – как наружные антисептики (в т.ч. при лечении бородавок) [1]. Парабены – весьма дешевый консервант, который применяется в производстве косметических средств. Токсичность фенола и его различных производных недостаточно изучена в рамках крупных клинико-эпидемиологических исследований. Поэтому их использование в качестве стабилизаторов фармацевтических препаратов, которые предназначены для приема внутрь (и тем более для парентерального применения, не говоря уже о внутрисуставном введении), представляет собой весьма спорную практику с точки зрения безопасности фармакотерапии.

База данных Московского сотрудничающего центра международного Института Микроэлементов при ЮНЕСКО (ИМБД)¹ содержит медицинскую информацию по нескольким тысячам пациентов, обследованных в рамках исследовательских программ. На ее основании были проведены многочисленные скрининговые исследования: анализ взаимодействия уровней магния в крови с риском коморбидных состояний [3], оценка взаимосвязей обеспеченности магнием с риском соматических заболеваний у женщин репродуктивного возраста [4], комплексный анализ взаимосвязей между обеспеченностью микронутриентами и женским здоровьем [5], изучение соотношений коморбидности между невынашиванием, эндометриозом, нарушениями менструального цикла и микронутриентной обеспеченностью [6]. Посредством данных ИМБД разработаны и верифицированы шкалы риска остеоартрита [7], шкала для оценки обеспеченности омега-3 полиненасыщенными жирными кислотами [8], шкалы для неинвазивной оценки состояния гомеостаза калия [9] и др. В частности, результаты анализа данных ИМБД указали на важный вклад ятрогенных факторов (средства для лечения псориаза, малярии, аритмии, эстрогеносодержащие препараты, ингибиторы протонной помпы и др.) в риск формирования патологий, в т.ч. нарушений метаболизма костей и хряща [7].

Систематический анализ токсичности фенола и парабенов, представленный ранее на страницах журнала, подтвердил, что с клинической точки зрения их хроническая токсичность изучена недостаточно. Результаты фундаментальных исследований показали, что фенолы и парабены являются стимуляторами молекулярных механизмов онкогенеза, эстрогеноподобного побочного воздействия, тератогении и прочего токсического влияния на беременность и здоровье детей (синдром дефицита внимания и гиперактивности, избыточная масса тела, астма, дисфункция щитовидной железы) [2].

Цель – выявить показатели анамнеза пациентов, достоверно ассоциированные с уровнями фенола в крови и моче и фталатов в моче.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ / MATERIAL AND METHODS

Проведен анализ взаимодействий между уровнями фенола в крови и моче и фталатов в моче с различными клинико-анамнестическими показателями здоровья участников исследования. Для обработки собранных данных применены современные методы топологического и метрического анализа данных, разрабатываемые в научной школе академиков РАН Ю.И. Журавлёва и К.В. Рудакова.

Выборка данных / Data sample

В результате анализа ИМБД была сформирована выборка данных об участниках (n=2746), у которых наряду с анамнестическими, биохимическими и другими данными были измерены уровни фенола и фталатов в сыворотке крови и/или в моче.

Методы интеллектуального анализа данных / Data mining methods

Как и в других исследованиях на основе данных ИМБД [7–9], анализ проводился в три этапа:

– определение статистически достоверных попарных взаимодействий методами топологического анализа данных;

– выявление кластеров попарных взаимодействий;

– описание полученных закономерностей в виде топологических формул взаимодействий и метрических диаграмм.

Алгоритмы анализа данных, включая построение метрических карт и описание полученных закономерностей в виде формул взаимодействий, были описаны ранее в работах по анализу ИМБД [7–9]. Алгоритм поиска метрических сгущений на основе сетей, выбор «вершин сети», построение метрической конфигурации как матрицы попарных расстояний и процедуры поиска собственно метрических сгущений представлены в работах [10–12].

Формулы взаимодействий

При описании полученных результатов, как и в работах [5–9], использовались формулы взаимодействий исследуемых показателей. Формула взаимодействия некоторого исследуемого численного показателя (например, «уровень фенола в крови») отражает упорядочение значений другого показателя (например, «количество выкуриваемых сигарет») в соответствии со значениями средних уровней этого параметра в каждой из подгрупп. Порядок «{1} {2} {3}» соответствует прямой корреляции (например, возрастанию концентрации фенола в крови при возрастании числа выкуриваемых сигарет), а порядок «{3} {2} {1}» – обратной корреляции (т.е. убыванию значений одного параметра при возрастании значений другого). Формулы взаимодействий позволяют анализировать и наглядно представлять статистически значимые корреляции между численными параметрами, как описано в следующем подразделе.

Анализ типов установленных закономерностей

В подавляющем большинстве биомедицинских исследований изучается только наличие корреляций (т.е. линейных зависимостей) между исследуемыми показателями, описывающими состояние пациентов. Этот «корреляционный» подход используется как при однофакторном, так и при многофакторном анализе. С математической точки зрения очевидна крайняя ограниченность такого метода, при котором игнорируется значительное количество нелинейных закономерностей (например, U-образные или Л-образные функции).

В настоящей работе взаимозависимости между исследованными показателями состояния пациентов изучались для обобщенной модели данных, которая в топологической теории распознавания формулируется в терминах «взаимодействий значений признаков». При таком подходе к анализу данных сначала устанавливается формула взаимодействий двух параметров (см. предыдущий подраздел), которая затем преображается в тип функциональной зависимости посредством особого топологического алгоритма [13]. Это позволяет выявлять и оценивать статистическую значимость закономерностей любого типа (а не только линейных) и уточнять их посредством формул взаимодействий. Типы изученных функциональных зависимостей приведены в таблице 1.

Типы взаимодействий определялись специальным алгоритмом на основании формул взаимодействий (последние не приведены вследствие громоздкости). При анализе взаимодействий принималось, что по оси Х отложены концентрации фенола или фталатов, а по оси Y – значения соответствующей переменной, описывающей состояние здоровья.

Cтатистический анализ / Statistical analysis

Сравнение прогнозируемых и наблюдаемых частот встречаемости исследуемых признаков выполняли с помощью критериев Колмогорова–Смирнова, χ² Пирсона, Вилкоксона–Манна–Уитни, Стьюдента. Использовали прикладную программу Statistica 10.0 (StatSoft Inc., США) и электронные таблицы Microsoft Excel (Microsoft, США).

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ / RESULTS AND DISCUSSION

Метрический кластерный анализ / Metric cluster analysis

Анализ попарных взаимодействий всех исследованных показателей состояния пациентов (всего около 400 показателей) позволил построить метрическую диаграмму, на которой графически отображены установленные взаимодействия (рис. 1). Метод метрического кластерного анализа выявил два кластера показателей: кластер 1 «Производные фенола в моче и показатели потребления микронутриентов» и кластер 2 «Фенол в крови и коморбидные патологии».

В кластер 1 вошли показатели антропометрии (индекс массы тела, минеральная плотность кости), средний объем эритроцитов, биохимические показали – как метаболомные (фенол, фталаты, креатинин в моче, концентрации холестерина, гомоцистеина, витамина B12, фолатов, котинина, бета-каротина, ретинола в крови), так и протеомные (щелочная фосфатаза, С-реактивный белок, N-телопептиды коллагена, насыщение трансферрина, альбумин в моче), а также показатели суточного потребления макро- и микронутриентов (клетчатка, общее количество выпиваемой воды, витамины E, С, A, B2, B6, фолаты, магний, железо, докозагексаеновая кислота).

В кластер 2 попали преимущественно анамнестические показатели, включая качество жизни (ранг состояния здоровья), вредные привычки (алкоголь, курение) и наличие хронических патологий (хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ), астма, железодефицитная анемия, сахарный диабет 2-го типа (СД2), приливы, бактериальный вагиноз, наличие антител к вирусу гепатита В и вирусу герпеса 1, боли в пояснице, голенях), которые «взаимодействовали» с концентрацией фенола в крови.

Ряд исследованных показателей оказались «внекластерными», включая уровни токсичных элементов (кадмий, свинец, ртуть), показатели кроветворения (гемоглобин, ширина распределения эритроцитов), обеспеченности микронутриентами (витамин D3, кобальт, каротин, лютеин, прием витаминно-минеральных комплексов (ВМК)), возраст, систолическое артериальное давление и др.

Анализ закономерностей / Analysis of patterns

Анализ взаимодействий уровней фенола и фталатов в моче и фенола в крови с другими показателями состояния пациентов выявил статистически достоверные взаимодействия с 58 биохимическими, микронутриентными и анамнестическими показателями состояния здоровья (табл. 2). Среди них представлены, в частности, наличие у пациента ряда хронических патологий (в т.ч. связанных с нарушением состояния соединительной ткани суставного хряща, костей и др.) и обеспеченность микронутриентами.

В соответствии с результатами описания закономерностей, приведенными в таблице 2, при увеличении концентрации фенола в моче отмечено достоверное возрастание маркеров деструкции кости и суставного хряща, соответствующее старению соединительной ткани (щелочная фосфатаза, N-телопептиды коллагена (англ. N-terminal telopeptide 1, NTX-1) на фоне падения минеральной плотности кости), нарушения кроветворения (падение уровней гемоглобина и среднего объема эритроцитов), дисфункции печени и почек (нарастание уровней креатинина и альбумина), снижения систолического артериального давления (что указывает на гипотонию кровеносных сосудов).

Отметим, что указанное сочетание изменений маркеров деструкции кости и суставного хряща на фоне роста уровней фенола в моче соответствует повышенной активности остеокластов и хондрокластов и, соответственно, повышенному риску остеоартрита. В частности, маркер разрушения соединительной ткани NTX-1 может использоваться для оценки эффективности фармакотерапии остеоартрита [14]. И наоборот, возрастание NTX-1 на фоне увеличения концентрации фенола в моче соответствует усилению патофизиологии остеоартрита.

Возрастанию уровней фенола в моче сопутствовало более низкое потребление клетчатки и ряда микронутриентов (витамины E, A, С, B2, B6, фолаты и магний), сопровождающееся снижением уровней бета-каротина, ретинола (витамин А) в крови. В то же время повышение уровней фенола в моче прямо коррелировало с уровнями биомаркера курения котинина, что указывает на курение как важный источник фенола и фталатов в организме человека.

Повышению уровней фталатов в моче (см. табл. 2) соответствовали наличие у пациента ХОБЛ, алкоголизма, болей (головные боли, боли в пояснице и ногах), диабетической нейропатии, снижение качества жизни (ранг состояния здоровья по 5-балльной шкале), нарушения кроветворения (возрастание ширины распределения эритроцитов) и гомеостаза хряща (возрастание N-телопептидов коллагена), дисфункции печени и почек (увеличение уровней креатинина и альбумина).

Таким образом, нагрузка организма избыточным количеством фталатов соответствует старению различных тканей и органов, что, в свою очередь, приводит к повышению риска полиорганной патологии. В частности, перегрузка фталатами может стимулировать риск разрушения хряща, связок, сухожилий и костной ткани, прилежащей к суставу.

Кроме того, повышенные уровни фталатов в моче соответствовали более низкому потреблению клетчатки и микронутриентов (витамины А, B2, C, кобальт, лютеин) и более низким уровням железа, витамина B12, фолатов и бета-каротина в крови. В то же время возрастание концентраций фталатов сопровождалось ростом концентраций кадмия, свинца и котинина в крови, что подтверждает взаимосвязь курения с увеличением уровней фенола в крови. При приеме оральных контрацептивов также наблюдались более высокие концентрации фталатов в моче.

Высокие концентрации фенола в крови соответствовали наличию курения в анамнезе, приступов астмы, СД2 и приливов, антител к вирусу гепатита В и/или герпесвирусу 1, болевого синдрома (боли в пояснице, суставах и голенях) и отсутствию приема ВМК.

При отсутствии явно выраженных факторов нарушения экологии (фенолосодержащие производства, нефтехимия и др.) курение является одним из основных факторов поступления фенола и фталатов в организм через легкие. Оценка числа смертей, вызванных курением, имеет решающее значение для разработки и оценки политики борьбы с табаком и отказа от курения. Метаанализ четырех крупномасштабных клинико-эпидемиологических исследований подтвердил, что курение является независимым фактором риска смертности от всех причин как у мужчин (повышение риска на 73%; отношение шансов (ОШ) 1,73; 95% доверительный интервал (ДИ) 1,53–1,95), так и у женщин (повышение риска на 63%; ОШ 1,63; 95% ДИ 1,37–1,94) [15]. На рисунках 2, 3 показаны отдельные примеры установленных корреляций между уровнями фенола/фталатов в моче и числовыми показателями.

Повышенные уровни фенола и фталатов в мочи и крови ассоциированы с рядом хронических патологий и других анамнестических показателей пациентов (табл. 3), включая вредные привычки (курение, алкоголизм).

Отдельные дозозависимые эффекты фталатов в моче наглядно иллюстрируют курение как один из основных их источников (рис. 4): на каждую выкуренную сигарету в день уровни фталатов в моче увеличивались на 3455 пг/мл. В то же время на падение каждого балла оценки здоровья по 5-балльной шкале приходится повышение уровней фталатов в моче в среднем на 916 пг/мл.

Более высокие уровни фенола в моче были ассоциированы с наличием у пациента курения (в анамнезе), бактериального вагиноза, антител к вирусу гепатита В, болей в пояснице (рис. 5).

Анализ взаимодействий между уровнями фталатов в моче и наличием у пациентов различных анамнестических признаков показал, что более высокие концентрации фталатов ассоциированы с ХОБЛ, приемом алкоголя чаще 1 раза в месяц, курением в анамнезе, головными болями, диабетической нейропатией, приемом оральных контрацептивов, антителами к герпесвирусу 1 и болями в пояснице (рис. 6).

Анализ закономерностей, найденных для показателей фенола в крови (рис. 7), продемонстрировал, что более высокая концентрация фенола ассоциирована с курением, бронхиальной астмой, СД2, наличием антител к вирусу герпеса 1 в анамнезе, наличием приливов и болей в пояснице (указывающих, как правило, на заболевания позвоночника, остеохондроз поясничного отдела и др.) и/или в голенях. В то же время при приеме ВМК отмечены более низкие уровни фенола в крови.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ / CONCLUSION

Для здоровья человека огромное значение имеет экология питания, использование экологически чистых косметических средств, прием фармакологических и нутрицевтических препаратов, которые не содержат фенола и других примесей, негативно влияющих на состояние организма. К сожалению, люди не всегда уделяют должное внимание этим факторам.

В питании большинства людей присутствуют, например, мясопродукты с большим сроком годности (отдельные сорта колбас, сосисок, ветчины, консервов), которые зачастую содержат фенол в качестве консерванта. Курение табака связано с термическим разложением органических веществ, приводящим к образованию фенола, фталатов, антраценов и других ароматических молекул-токсикантов. Некоторые лекарственные препараты содержат фенол и/или парабены в качестве стабилизаторов. Неблагоприятная экологическая обстановка может приводить к загрязнению воздуха и воды производными фенолов и фталатами, то же относится и к определенным профессиям (например, связанным с химическим или нефтехимическим производством). Все эти факторы приводят к тому, что экзогенные, ксенобиотические фенолы и фталаты поступают в организм, всасываются в кровь и перед тем, как быть выведенными с мочой, наносят ущерб организму человека.

В настоящей работе представлены результаты анализа данных о 2746 пациентах, у которых были измерены уровни фенола и фталатов в сыворотке крови и/или в моче. Применение современных методов анализа данных (тополого-метрический подход) позволило выявить многочисленные статистически достоверные ассоциации между содержанием фенола и наличием у пациента тех или иных патологических состояний.

Особо следует отметить неблагоприятные ассоциации между уровнями фенола/фталатов с деструкцией соединительной ткани и коллагена, а также с дисфункцией выводящих систем – печени и почек. Более высокая нагрузка организма фенолом и фталатами существенно ускоряет старение тканей человека, снижает качество жизни и, по всей видимости, вызывает полиорганную патологию (сопровождающуюся, в частности, дисфункцией выводящих систем и разрушением коллагена соединительной ткани кожи, связок и хрящей).

Повышенные концентрации фенола и фталатов в моче и сыворотке крови ассоциированы с рядом хронических социально значимых патологий (СД2, ХОБЛ, болевой синдром, нарушения гомеостаза хряща, сухожилий и кости) и с более низким потреблением витаминов и микроэлементов, в т.ч. в составе ВМК. Таким образом, прием ВМК может служить важным способом микронутриентной поддержки детоксикационных систем организма.