Сдвиги в субфракционном составе биологических жидкостей детей с психоневрологическими заболеваниями
ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ
Аннотация
Введение. Метод динамического светорассеяния (лазерная корреляционная спектроскопия) используется для измерения среднего диаметра частиц и распределения их по диаметру в коллоидных растворах. Эти параметры, измеренные в сыворотке крови, являются важными характеристиками для диагностики некоторых соматических заболеваний. Однако сведений о направлении сдвигов сывороточного гомеостаза при развитии нервно-психических нарушений крайне мало, особенно для детской когорты населения. Цель — оптимизация мониторинга нарушений метаболических процессов путем оценки эффективности метода лазерной корреляционной спектроскопии у детей с патологией центральной нервной системы. Материалы и методы. Образцы сыворотки крови были получены в ходе саногенетического обследования детей 8–11 лет из коррекционных классов общеобразовательных и специализированных школ. По результатам медико-психологического тестирования были выделены подгруппы с педагогической запущенностью (условная «норма», n=25), с функциональными (n=23) или органическими (n=23) нарушениями центральной нервной системы, и подгруппа с психиатрическими диагнозами (n=22). Результаты. У детей с функциональными нарушениями центральной нервной системы наблюдали сдвиг лазерных корреляционных спектров в область частиц большого диаметра по сравнению с условно «нормальными» спектрами, то есть анаболически-подобный тип метаболизма. У детей с психическими расстройствами отмечено увеличение вклада в светорассеяние мелких частиц, то есть катаболически-подобный тип метаболизма. У детей с органическими поражениями мозга не было явно выраженных пиков: фракции низко- и высокомолекулярных частиц вносили примерно одинаковый вклад в светорассеяние. Изменения лазерных корреляционных спектров сыворотки крови и ротоглоточных смывов у детей с психическими нарушениями были однонаправленными. Заключение. Лазерная корреляционная спектроскопия является достаточно чувствительным и эффективным методом измерения вариаций в распределении размеров частиц сыворотки крови у детей с нарушениями психического развития разной этиологии и может быть перспективным вспомогательным инструментом при установлении диагноза и оценке динамики функционального состояния индивида в процессе лечения.
Библиографические ссылки
1. Макарова Л.В., Параничева Т.М., Тюрина Е.В. Направления здоровьесберегающей деятельности в школе. В 5 ч. Ч. 2. М.: издательство Института возрастной физиологии Российской академии образования. 2023. 16 с.
2. Benitez Ojeda A.B., Carugno P. Special Education. In: Treasure Island (FL): Stat Pearls Publishing. 2025.
3. Grigorenko E.L., Compton D.L., Fuchs L.S., Wagner R.K., Willcutt E.G., Fletcher J.M. Understanding, educating, and supporting children with specific learning disabilities: 50 years of science and practice. Am Psychol. 2020.75(1):37–51. https://doi.org/10.1037/amp0000452.
4. Крыжановский Г.Н., Носкин Л.А., Карганов М.Ю. Полисистемный саногенетический мониторинг: обеспечение функционального здоровья учащихся в ходе модернизации образования. Вопросы современной педиатрии. 2006.5(5 S1):54–58. Edn: Qyukcr.
5. Mavrenkova P., Pankova N., Lebedeva M.. Karganov M. Features of psychomotor coordination in adolescents with neuropsychiatric pathology enrolled in a standard educational. Program Brain Sci. 2022.12(2):245. https://doi.org/10.3390/brainsci12020245.
6. Mavrenkova P.V., Pankova N.B., Lebedeva M.A., Karganov M.Yu. Heart rate variability peculiarities in adolescents with psychopathology in the educational environment. Univers J Public Healt. 2021.9(6):445–453. https://doi.org/10.13189/ujph.2021.090612.
7. Nguyen H.B., Park H., Lim J.E., Nguyen T.T., Kim H.H., Kim K. et al. Evaluation of dynamic light scattering as an effective quality control method for aggregates in radiolabeled antibodies. N J Med Chem. 2025.68(1):555–565. https://doi.org/10.1021/acs.jmedchem.4c02344.
8. Te Nijenhuis L.H., Gangaram Panday N.H., Specht P.A.C., Fine I., Elstein N., Mik E.G. et al. Detection of hemodynamic changes in a porcine lipopolysaccharide model of systemic inflammation using dynamic light scattering measurements of the microcirculation. Front Med (Lausanne). 2025.12:1522630. https://doi.org/10.3389/fmed.2025.1522630.
9. Бажора Ю.И., Носкин Л.А. Лазерная корреляционная спектроскопия в медицине. Одесса: Друк. 2002.
10. Stetefeld J., Mc Kenna S.A., Patel T.R. Dynamic light scattering: a practical guide and applications in biomedical sciences. Biophys Rev. 2016.8(4):409–427. https://doi.org/10.1007/s12551-016-0218-6.
11. Minton A.P. Recent applications of light scattering measurement in the biological and biopharmaceutical sciences. Anal Biochem. 2016.501:4–22. https://doi.org/10.1016/j.ab.2016.02.007.
12. Румянцева Е.И., Ковалев И.Е., Ковалева О.И. Карганов М.Ю. Лазерная корреляционная спектроскопия макромолекулярных комплексов как эффективный метод выявления передозировки инсулина и коррекции инсулинотерапии при сахарном диабете у детей. Доклады Академии наук. 2005.402(3):405–408. Edn: Hsfspv.
13. Weiss J.N., Levy S. Dynamic light scattering spectroscopy of the retina — a non invasive quantitative technique to objectively document visual improvement following ocular stem cell treatment. Stem Cell Investig. 2019.6:8. https://doi.org/10.21037/sci.2019.03.01.
14. Alchinova I., Arkhipova E., Sidnev D., Sanadze A., Dedaev S., Karganov M. A Comparative analysis of the informative value of radioimmunoassay and laser correlation spectroscopy in myasthenia gravis. Isrn Immunology. 2014.718393:5. https://doi.org/10.1155/2014/718393.
15. Ковалева О.И., Ковалева Л.Г., Горбунова Н.А., Карганов М.Ю. Новые возможности ранней диагностики заболеваний системы крови. Гематология и трансфузиология. 2004.49(4):7–13. Edn: Mxubov.
16. Usenko T., Miroshnikova V., Bezrukova A., Basharova K., Landa S., Korobova Z. et al. Fraction of plasma exomeres and low density lipoprotein cholesterol as a predictor of fatal outcome of Covid-19. Plos One. 2023;18(2):e0278083. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0278083.
17. Weiss J.N., Eber D. Earlier diagnosis of Alzheimer’s disease by dynamic light scattering spectroscopy. J Alzheimers Dis. 2025.104(3):649–652. https://doi.org/10.1177/1387287725131935.
18. Landa S., Verlov N., Fedorova N., Filatov M., Pantina R., Burdakov V. et al. Extracellular particles as carriers of cholesterol not associated with lipoproteins. Membranes. 2022.12:618. https://doi.org/10.3390/membranes12060618.
19. Ланда С.Б., Аль Шукри С.Х., Горбачев М.И., Егоров В.В., Эмануэль Ю.В., Эмануэль В.Л. Патохимические особенности олигомерных форм белка Тамма–Хорсфалла при уролитиазе. Клиническая лабораторная диагностика. 2016.61(6):335–341. https://doi.org/10.18821/0869-2084-2016-6-335-341.
20. Polysystemic approach to school, sport and environment medicine. M. Karganov, ed. Omics Group Incorporation — e Books. Foster City, Ca, Usa. 2014. 168 p. https://doi.org/10.4172/978-1-63278-000-3-001.
21. Hergenhan S., Holtkamp S., Scheiermann C. Molecular interactions between components of the circadian clock and the immune system. J Mol Biol. 2020.432(12):3700–3713. https://doi.org/10.1016/j.jmb.2019.12.044.
22. Karganov M., Alchinova I., Arkhipova E., Skalny A.V. Laser Correlation Spectroscopy: Nutritional, Ecological and Toxic Aspects. A.N. Misra, ed. In: Biophysics. In Tech. 2012. P. 1–16. https://doi.org/10.5772/35254.
23. Титов В.Н., Карганов М.Ю., Ротенко А.А., Дмитриев В.А., Алчинова И.Б., Архипова Е.Н. Биологические функции и биологические реакции. Лазерная корреляционная спектроскопия в оценке чистоты межклеточной среды — функции эндоэкологии (Лекция). Клиническая лабораторная диагностика. 2009.(6):21–35. EdnN: Kuvgtd.
24. Pedrinia M., Caob B., Nanid J.V.S., Cerqueiraa R.O., Mansurb R.B., Tasice L. et al. Advances and challenges in development of precision psychiatry through clinical metabolomics on mood and psychotic disorders. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 2019.93:182–188. https://doi.org/10.1016/j.pnpbp.2019.03.010.
25. Shih Pa. Metabolomics Biomarkers for Precision Psychiatry. In: The Role of Bioactive Lipids in Cancer, Inflammation and Related Diseases. K. Honn, D. Zeldin, eds. Advances in Experimental Medicine and Biology. 1161. Springer. Cham. 2019. https://doi.org/10.1007/978-3-030-21735-8_10.
26. Predescu E., Vaidean T., Rapciuc A.M., Sipos R. Metabolomic markers in Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (Adhd) among children and adolescents — A systematic review. Int J Mol Sci. 2024.25(8):4385. https://doi.org/10.3390/ijms25084385.
27. Brydges C.R., Bhattacharyya S., Dehkordi S.M., Milaneschi Y., Penninx B., Jansen R. et al. Mood disorders precision medicine consortium. Metabolomic and inflammatory signatures of symptom dimensions in major depression. Brain Behav Immun. 2022.102:42–52. https://doi.org/10.1016/j.bbi.2022.02.003.
28. Rhee S.J., Kim H., Lee Y. et al. The association between serum microbial Dna composition and symptoms of depression and anxiety in mood disorders. Sci Rep. 2021.11(1):13987. https://doi.org/10.1038/s41598-021-93112_z.
29. Мавренкова П.В., Ковалева О.И., Алчинова И.Б., Карганов М.Ю. Лазерная корреляционная спектроскопия выявляет сходные изменения в сыворотке крови пациентов с пограничным расстройством личности и крыс с неонатальным стрессом. Медицинская физика, 2023.(2):72–73. Edn: Bqhcia.
