Кальций-ассоциированные связи маркеров костного обмена на фоне гипокальциемии в персональных наблюдениях

Использование метода визуализации многомерных связей, как вспомогательного метода в анализе полученных персональных данных лабораторных исследований, существенно повышает их информативность. При этом возникает возможность выявления ведущих факторов, оказывающих влияние на общую структуру соотношений показателей выбранной панели и их «взаимоотношения» между собой. В настоящей работе представлены результаты обсуждения связей, полученных с использованием метода визуализации многомерных связей в панели соотношений электролитов, демонстрирующих возможности выявления функциональных связей показателей костного обмена и гипокальциемии. При этом авторами впервые, в том числе, приводятся персональные наблюдения, в которых на фоне нормальных показателей кальция фиксируются связи, свидетельствующие о выраженном торможении его функциональной активности. Авторы предполагают, что высоко значимое отрицательное (коэффициент корреляции) влияние кальция на панель соотношений электролитов свидетельствует о проявлении напряженной индивидуальной адаптивной перестройки в сети факторов, участвующих в поддержании физиологических значений иона. Предполагается, что продолжительное преобладание одной из реакций в межсистемных связях может приводить к возникновению тех или иных расстройств косного и кальциевого обмена. Делается заключение, что определение комплекса многомерных связей в индивидуальных случаях позволит не только пернифицировать дифференциальную диагностику гипокальциемии, но и выбирать цели для таргентной терапии и последующего контроля эффективности проводимого лечения.

1. Лукьянчиков В. С. Гипокальциемия. РМЖ. 2013;28:1429. Lukyanchikov V. S. Hypocalcemia. breast cancer. 2013;28:1429 (in Russ.).

2. Matthew B. Greenblatt, Joy N. Tsai and Marc N. Wein Bone Turnover Markers in the Diagnosis and Monitoring of Metabolic Bone Disease/Clin Chem. 2017 Feb; 63(2): 464–474. Published online 2016 Dec 9. doi: 10.1373/clinchem.2016.259085.

3. Соломенников А. В., Тюкавин А. И., Арсениев Н. А. Новый подход к разработке методов персонализированного экспертного анализа лабораторных данных. Медицинский совет. 2019; 6: 164–168. DOI: https://doi.org/10.21518/2079–701X2019–6–164–168.

4. Соломенников А. В., Тюкавин А. И., Арсениев Н. А. Дополнительные возможности использования компьютерных технологий в экспертном анализе лабораторных данных. Медицинский алфавит. 2021; (41): 34–40. https://doi.org/10.33667/2078–5631–2021–41–34–40.

5. Vaishali Veldurthy, Ran Wei, Leyla Oz, Puneet Dhawan, Yong Heui Jeon, and Sylvia Christakos. Vitamin D, calcium homeostasis and aging / Bone Res. 2016; 4: 16041. Published online 2016 Oct 18. doi: 10.1038/boneres.2016.41

6. Khundmiri SJ, Murray RD, Lederer E.PTH and Vitamin D/ Compr Physiol. 2016 Mar 15;6(2):561–601. doi: 10.1002/cphy.c140071.

7. Peter A. Friedman, and William G. Goodman PTH(1–84)/PTH(7–84): a balance of power American Journal of Physiology-Renal PhysiologyVol. 290, No. 5 01 MAY 2006 https://doi.org/10.1152/ajprenal.00336.2005

8. Дыдыкина И. С., Веткова Е. С. Cклеростин и его роль в регуляции метаболизма костной ткани / Науч-практич ревматол 2013; 51(3): 296–301

9. Iris Boraschi-Diaz, John S. Mort, DieterBrömme, Yotis A. Senis, AlexandraMazharian, Svetlana V. Komarova Collagen type I degradation fragments act through the collagen receptor LAIR-1 to provide a negative feedback for osteoclast formation/Bone Volume 117, December 2018, Pages 23–30https://doi.org/10.1016/j.bone.2018.09.006

10. Ильин А. В., Арбузова М. И. Фактор роста фибробластов 23 и белок Klotho в патогенезе вторичного паратиреоза/ Остеопороз и остеопатии. 2013;16(3):20–27. https://doi.org/10.14341/osteo2013320–27

11. Ellis E. Golub and Kathleen Boesze-BattaglThe role of alkaline phosphatase in mineralization/Current Opinion in Orthopaedics 2007, 18:444–448