Автореферат диссертации по медицине на тему Старение гетерогенных популяций: статистический анализ и математическое моделирование
4601720
На правах рукописи
МИХАЛЬСКИЙ Анатолий Иванович
СТАРЕНИЕ ГЕТЕРОГЕННЫХ ПОПУЛЯЦИЙ:
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
14.01.30 - геронтология и гериатрия
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук
2 9 А[1р20Ю
Санкт - Петербург - 2010
004601720
Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук «Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова» РАН
Научные консультанты:
доктор медицинских наук, профессор Анисимов Владимир Николаевич
доктор технических наук, профессор Новосельцев Василий Николаевич
Официальные оппоненты:
доктор биологических наук Сафарова Гаянэ Левоновна
академик РАМН, доктор биологических наук, профессор Киселев Олег Иванович
доктор медицинских наук, профессор Филатов Владимир Николаевич
Ведущая организация:
ФГУ«Российский геронтологический научно-клинический центр Росздрава»
Защита состоится «07» июня 2010 г. в 13.00. часов
на заседании диссертационного совета Д601.001.01 при Санкт-Петербургском институте биорегуляции и геронтологии СЗО РАМН (адрес: 197110 Санкт-Петербург, пр. Динамо, д.З)
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского института биорегуляции и геронтологии СЗО РАМН
Автореферат разослан_2010 г.
Ученый секретарь диссертационного совета доктор биологических наук, доцент
Л.С. Козина
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследования
Наблюдающееся увеличение продолжительности жизни человека в экономически развивающихся и развитых странах приводит к увеличению числа лиц пожилого и старческого возраста, что в совокупности со снижающейся рождаемостью ведёт к снижению в населении доли лиц трудоспособного возраста и росту доли лиц пенсионного возраста. Эти процессы ставят новые задачи переосмысления понятия общественного здоровья [Венедиктов Д.Д., 1987, 2008], развития практической геронтологии, гериатрии [Шабалин В.Н., 2005, 2009]. В такой ситуации становится актуальным изучение закономерностей, присущих процессу старения, и возможностей снижения последствий развития с возрастом дегенеративных явлений в здоровье. Понимание важности изучения факторов, обеспечивающих "активную старость" человека, и механизмов, обеспечивающих активное долголетие, сформировалось в виде ряда международных инициатив. Так в 1989 году создана международная научная сеть REVES для сравнительного изучения изменений активной, свободной от инвалидизации продолжительности жизни в разных странах. На Второй Всемирной ассамблее ООН по проблемам старения в Мадриде в 2002 году была принята "Программа ООН по исследованиям старения в XXI столетии", в которой отмечается, что задачей исследований становится обеспечение того, чтобы дополнительные годы жизни человека были активными, здоровыми и продуктивными [Andrews G.R. et al., 2001]. Ведутся масштабные международные исследования по изучению влияния заболеваемости, инвалидизации, смертности пожилого населения на продолжительность общей и здоровой жизни и влияния этих процессов на человеческое общество [Christensen К. et al., 2009].
В настоящее время общепризнанна общность фундаментальных механизмов старения, позволяющая распространять результаты экспериментов, проведённых на модельных животных (черви, мухи, мыши и т.п.), на человека, однако рамки аналогий и степень соответствия процессов, протекающих в различных организмах, требуют тщательного изучения. Объём данных, накопленных современной геронтологией, и задачи, выдвигаемые на современном этапе, требуют развития новых математических подходов и моделей для подтверждения экспериментально наблюдаемых эффектов и выявления новых общих закономерностей в старении [Новосельцев В.Н. и др., 2003].
Актуальность разработки методов моделирования в геронтологии вытекает как из специфики процессов старения, так и из методологии изучения геронтологических процессов, особенностей процедур сбора данных.
Старение, понимаемое как увеличение шансов гибели с возрастом, доступно наблюдению лишь в своём популяционном проявлении. Это означает, что для перехода от статистики смертей в наблюдаемой популяции к индивидуальному старению организма необходимо применять модели, учитывающие вариабельность индивидуальных особенностей организмов, входя-
щих в популяцию, что характеризует её гетерогенность. С математической точки зрения это модели процессов в неоднородных популяциях, причём индивидуальные свойства организмов, например, его генетические особенности, часто недоступны непосредственной регистрации. Развитие подобных моделей лежит в области анализа данных по неполной информации и в геронтологии находится на начальной стадии применения [Соловьев М.В., 1998; Новосельцев В.Н. и др., 2003].
В настоящее время геронтологические исследования ведутся в различных областях науки, начиная с биохимии, молекулярной биологии, генетики и заканчивая демографией и здравоохранением. В геронтологических экспериментах исследуются различные организмы - от дрожжей до приматов. Методы математического моделирования позволяют использовать универсальные подходы к анализу процессов старения у различных видов животных, включая человека.
Важной характеристикой состояния здоровья человека и качества его жизни в пожилом возрасте является его способность к самообслуживанию, то есть самостоятельно выполнять действия, необходимые в повседневной жизни: вставать с постели, со стула, ходить по помещению и выходить из него, одеваться, купаться, пользоваться туалетом т.д. Определённая подобным образом дееспособность характеризует способность человека к активной жизни. Изучение закономерностей потери дееспособности (инвалидизация) характеризует длительность активной жизни, борьба за продление которой в настоящее время выходит в приоритетные задачи геронтологии и гериатрии [Анисимов В.Н., 2003, 2008; Яшин А.И. и др., 2007; Robine J.M., Michel J.P., 2004]. Интерпретация результатов масштабных лонгитудинальных обследований состояния здоровья людей и изменения здоровья под действием внешних факторов требует привлечения методов, учитывающих особенности организации, выполнения и сбора материалов при обследовании и существующую при этом неопределённость в результатах и методах их интерпретации.
Применение современных методов статистического моделирования и их адаптация к проблемам геронтологии позволяет преодолеть существующие трудности анализа данных о старении и продолжительности жизни различных организмов [Анисимов В.Н., 2007].
Цель исследования
Целью работы является создание и применение статистических многостадийных моделей гетерогенных популяций для изучения факторов, влияющих на здоровье и продолжительность жизни, по данным экспериментов с лабораторными животными и лонгитудинальным наблюдениям за изменением здоровья и продолжительностью жизни человека.
Применимость разработанных статистических многостадийных моделей гетерогенных популяций демонстрируется посредством решения следующих задач:
1. Создание статистических моделей, учитывающих многостадий-ность процесса старения и неоднородность организмов, составляющих популяцию.
2. Анализ изменения продолжительности жизни нематод С. elegans под влиянием стрессовых воздействий.
3. Анализ изменения продолжительности жизни мышей СВА при применении мелатонина и синтетических пептидных препаратов.
4. Анализ изменения продолжительности жизни плодовых мушек Ceratitis capitata при ограничении калорийности питания.
5. Оценка радиационных рисков для человека в диапазоне малых доз радиации с учётом неоднородности в радиочувствительности и возраста, в котором произошло радиационное воздействие.
6. Оценка динамики распространенности инвалидизации среди лиц пожилого возраста и роли инвалидизации в изменении продолжительности жизни.
7. Оценка наследуемости инвалидизации среди лиц старческого возраста.
Научная новизна работы
В работе разработан новый подход к изучению процессов в стареющих популяциях лабораторных животных и людей, основанный на учёте их мно-гостадийности и гетерогенности. В результате проведённых исследований сделан принципиальный вывод о том, что игнорирование гетерогенности ведёт к занижению оценок индивидуального риска заболевания и смерти.
Развитый подход позволил с единых позиций провести статистический анализ результатов экспериментов по изучению продолжительности жизни лабораторных животных (нематоды, плодовые мухи, мыши) при различных воздействиях (термический стресс, ограничение питания, применение препаратов). Расчёты и оценки количественно выявили и позволили объяснить наличие отложенного эффекта воздействий, оказываемых на ранних этапах жизни.
Одной из причин инвалидизации в старших возрастных группах могут быть заболевания, связанные с экспозицией к вредным веществам и воздействиям, в частности, радиационно-обусловленные онкологические заболевания. Использованный в диссертации математический подход позволил установить, что риск возникновения солидных опухолей при кратковременном облучении для возрастной группы старше 40 лет с учётом гетерогенности в радиационной чувствительности на 30% превышают оценки, полученные без учёта гетерогенности, что существенно при оценке индивидуальных рисков.
Проведённый в диссертационной работе анализ данных лонгитуди-нальных наблюдений за состоянием здоровья населения США показал, что в возрастных группах старше 65 лет распространённость инвалидизации оказывается выше среди женщин, чем среди мужчин. Было установлено, что снижение во времени распространённости инвалидизациии в группах постпенсионного возраста объясняется не улучшением медицинской помощи, а
тем, что эти люди при достижении пенсионного возраста находились в лучшем состоянии здоровья, чем их сверстники из когорт более раннего года рождения.
В диссертации предложена математическая модель, позволяющая провести оценку наследуемости инвалидизации по лонгитудинальным наблюдениям за состоянием здоровья монозиготных и дизиготных пар близнецов. При исследовании данных Датского регистра близнецов нами получены оценки степени наследуемости инвалидизации в возрасте старше 75 лет. Установлено, что уровень инвалидизации среди людей старческого возраста определяется наследственностью в умеренных пределах от 10% до 45% при большей степени наследуемости для женщин, чем для мужчин.
Научно-практическая значимость
Применение развитых в работе методов многостадийного статистического моделирования гетерогенных популяций позволило количественно описать и уточнить свойства процессов старения, смертности, инвалидизации и заболеваемости, наблюдаемые у лабораторных животных и среди людей. Эти оценки расширяют представления о старении и факторах, влияющих на жизнеспособность живых организмов, позволяют прогнозировать ожидаемое развитие заболеваемости и смертности на индивидуальном и популяционном уровнях. Разработанные методы могут применяться при анализе данных о старении и продолжительности жизни в опытах с лабораторными животными, подвергающимися различным воздействиям, при мониторинге состояния здоровья пожилых лиц, а также при разработке мероприятий по оптимизации радиационной защиты.
Положения, выносимые на защиту
1. Применение статистических многостадийных моделей гетерогенных популяций позволяет количественно описать невыявляемые в непосредственных наблюдениях характеристики процессов старения, инвалидизации и смертности в популяциях различных видов животных (нематоды, мухи, мыши, человек) в условиях воздействия различных факторов внешней среды (стресс, ограничение питания, радиационное воздействие, геропротекторы).
2. По данным опытов с непродолжительным нагреванием нематод C.elegans в начале их жизни, применение статистических многостадийных моделей гетерогенных популяций выявило гормезис, который проявляется в снижении смертности в конце жизни, что ведёт к увеличению средней продолжительности жизни.
3. Разработанный подход позволил установить существование двух фаз в смертности мышей и выявить замедление темпов популяционного старения при применении мелатонина и пептидных биорегуляторов.
4. Анализ выживаемости плодовых мушек Ceratitis capitata при стохастической смене питания, проведённый с применением разработанных в диссертации моделей, позволил установить наличие ненаблюдаемых
непосредственно состояний, характеризующихся пониженной смертностью.
5. Исследование данных по возникновению солидных опухолей у человека при кратковременном облучении в малых дозах, проведённое с использованием статистических многостадийных моделей гетерогенных популяций, показало, что в возрасте до 40 лет учёт гетерогенности в индивидуальной радиочувствительности не влияет на оценку величины избыточного относительного риска, тогда как для лиц старше 40 лет учёт гетерогенности увеличивает оценку избыточного относительного риска на 30%.
6. Развитый в диссертации подход позволил установить, что наблюдаемые тендерные различия в распространённости инвалидизации заключаются в более высокой выживаемости женщин в состоянии инвалидизации по сравнению с мужчинами. Установлено, что наблюдаемое снижение распространённости инвалидизации в США происходит вследствие положительных изменений состояния здоровья в возрастных группах моложе 65 лет, а не улучшения качества оказываемой гериатрической помощи в старших возрастных группах.
7. Использование многостадийных моделей позволило оценить степень наследуемости инвалидизации в старческом возрасте величиной 1045%. Для женщин степень наследуемости инвалидизации выше (1454%), чем для мужчин (0-40%). Влияние общего окружения на оценку степени наследуемости инвалидизации в старческом возрасте пренебрежимо.
Апробация работы
Основные положения и выводы диссертационного исследования были представлены и доложены на научных конференциях и совещаниях, в частности, на международной конференции "Computer simulation in biology, ecology and medicine" (Прага, Чехия, 1992), на первой объединённой конференции международных обществ по моделированию (Цюрих, Швейцария, 1994), на совещании "3rd International Demographic Workshop on Social and Biological Determinants of Longevity" (Rostock, Germany, 1999), на Втором Европейском Конгрессе по биогеронтологии (Санкт-Петербург, 2000), на конференции, посвященной 90-летию со дня рождения A.A. Ляпунова (Новосибирск, 2001), на конгрессе "3rd European Congress of Biogerontology" (Florence, Italy, 2002), на конференции "Population Association of America 2003 Annual Meeting" (Minneapolis, USA, 2003), на II Международной конференции по проблемам управления (Москва, 2003), на 1-ой международной французско-российской конференции "Модели долговечности, старения и деградации в теории надежности, медицине и биологии" (Санкт-Петербург, 2004), на совещании "The 1st Rostock European Exploratory Workshop On Aging And Longevity In Wild Medfly Populations" (Rostock, Germany, 2005), на конференции "18th World Congress of the International Association of Gerontology" (Rio de Janeiro, Brazil, 2005), на конференции "European
Conference On Chronic Disease Prevention (EURONCD)" (Helsinki, Finland,
2005), на конференции "International Conference On Statistical Models For Biomedical And Technical Systems (Biostat2006)" (Limassol, Cyprus, 2006), на Третьей международной конференции по проблемам управления (Москва,
2006), на Международной конференции "Системные проблемы надёжности, качества, информационных и электронных технологий в инновационных проектах" (Сочи, 2006), на Всероссийской конференции "Перспективы фундаментальной геронтологии". (Санкт-Петербург, 2006), на XX съезде Физиологического Общества им. И.П. Павлова (Москва, 2007), на IV научно-практической конференции "Общество, государство и медицина для пожилых" (Москва, 2007), на VI Европейском конгрессе международной ассоциации геронтологии и гериатрии (Санкт-Петербург, 2007), на Всероссийском семинаре "Генетика продолжительности жизни и старения" (Сыктывкар, 2008), на VIII Международном симпозиуме "Биологические механизмы старения" (Харьков, 2008), на XIII российском национальном конгрессе "Человек и его здоровье" (Санкт-Петербург, 2008), на Международной конференции "Математические методы в теории надежности" (Москва, 2009), на XIV Международной научно-практической конференции "Пожилой больной. Качество жизни" (Москва, 2009).
Публикации
По теме диссертации опубликована 51 научная работа, в том числе 25 статей в отечественных и зарубежных реферируемых журналах (из них 18 в отечественных и зарубежных журналах по перечням ВАК Минобрнауки РФ), один препринт Института проблем управления РАН, три отечественных и одна зарубежная монографии с соавторами. Материалы диссертации вошли в виде глав в одну отечественную и в три зарубежные монографии.
Связь диссертации с планами НИР
Разработанные в диссертации методы математического моделирования процессов старения в гетерогенных популяциях разработаны в рамках выполнения планов НИР Института проблем управления РАН по проекту РАН №2433/07, этап «Разработка методов системного моделирования и анализа биологических управленческих механизмов».
Объём и структура диссертационной работы
Диссертация состоит из введения, обзора литературы, описания материалов и методов исследования, собственных результатов, обсуждения, заключения и выводов. Текст диссертации изложен на 200 страницах машинописного текста, содержит 31 таблицу и 41 рисунок. Список литературы содержит 346 работ, из них 95 отечественных и 251 зарубежных авторов.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Эксперименты
В диссертации старение в гетерогенных популяциях изучается на данных о продолжительности жизни нематод С. elegans, мышей линии СВА и плодовых мушек Ceratitis capitata. Во всех экспериментах для выяснения особенностей процесса старения животные подвергались различным воздействиям: тепловому стрессу, медикаментозному воздействию, переменным режимам питания. Все экспериментальные данные, использованные в диссертационной работе, были получены в рамках научного сотрудничества с отечественными и зарубежными исследователями, которое отражено в совместных публикациях.
Эксперименты по изучению смертности и продолжительности жизни червей С. elegans при температурном воздействии различной продолжительности проводились для изучения реакции организма на слабый, умеренный и сильный стресс, выяснения возрастной зависимости смертности и роли гетерогенности в описании смертности. Черви линии TJ1060 (spe-9; fer-15) выращивались в течение трёх дней на жёсткой подложке при температуре 25.5°С, что обеспечивало их стерильность. На четвёртый день жизни черви были разделены на десять групп, которые подвергались нагреванию при температуре 35°С в течение различного времени. Одна группа червей не нагревалась и рассматривалась как контрольная. После нагревания черви на 24 часа помещались в температуру 20°С для реабилитации, после чего на всё оставшееся время переводились в жидкую среду обитания при 20°С. В каждой группе было от 100 до 200 червей. Начиная с пятого дня жизни, в каждой из групп ежедневно проводился подсчёт живых и умерших червей.
Изучение влияния препаратов на старение и продолжительность жизни проводилось на мышах линии СВА. Самкам мышей линии СВА с возраста 6 месяцев курсами по пять дней раз в месяц вводили с питьевой водой мелато-нин (20 мг/л). Мыши содержались при температуре 22±2°С, световом режиме - 12 часов свет, 12 часов темнота. Испытуемая и контрольная группы состояли из 50 животных каждая. Животные наблюдались до наступления смерти. Каждое животное вскрывалось, обнаруженные опухоли исследовались гистологически [Anisimov V.N. et al., 2001а]. Действие двух синтетических пептидов (вилона и эпиталона) на продолжительность жизни и возникновение опухолей изучалось на мышах линии СВА. Двум группам самок мышей с 6 месяцев курсами по пять дней один раз в месяц подкожно вводили вилон и эпиталон в разовой дозе 0.1 мг. Контрольной группе мышей по такой же схеме вводили 0.1 мл 0.9% изотонического раствора NaCL. Две испытуемых и контрольная группы состояли из 50 животных каждая [Anisimov V.N. et al., 2001b].
Эксперимент по изучению продолжительности жизни плодовых мушек Ceratitis capitata при стохастическом ограничении питания заключался в на-
блюдении продолжительности жизни в двух контрольных и 12 экспериментальных группах. Мухи в одной контрольной группе постоянно получали пищу, содержащую протеин, а во второй контрольной группе - содержащую только сахар. Питание в 12 экспериментальных группах менялось с пищи, содержащей протеин, на сахар и наоборот с заданными вероятностями [Carey J.R. et al., 2005]. В эксперименте вероятность р получения в пище протеина изменялась от 0.05 до 0.2, а вероятность q продолжать получать протеин в пище изменялась в пределах от 0.2 до 0.8. Выбранные диапазоны соответствуют условиям, близким к условиям питания в дикой природе.
Изучение старения и продолжительности жизни людей проводилось по данным об онкологической заболеваемости лиц, подвергшихся радиационному воздействию, и по данным об инвалидизации лиц старшего возраста.
Изучение радиационных рисков в гетерогенных популяциях при остром облучении в диссертации проводится на основании информации о состоянии здоровья лиц, подвергшихся краткосрочному радиационному воздействию при работах по ликвидации последствий аварии на ЧАЭС в 19861991 гг., собранной Национальным радиологическим эпидемиологическим регистром (г. Обнинск). Данные содержат дату рождения, дату въезда в 30-километровую зону и дату выезда из неё, дозу радиации, полученную во время пребывания в зоне, дату выявления солидной опухоли или дату последнего обследования (если опухоль не выявлена), дату смерти и диагноз (если человек умер). Всего была предоставлена информация о 63825 мужчинах. Полученные дозы радиации не превышали уровень 0.5 Гр. За период 1986-1991 гг. у 1983 человек были выявлены солидные опухоли или они умерли вследствие развития солидных опухолей, 61842 человека не получили этого диагноза или умерли не от этого заболевания.
Радиационные риски в гетерогенных популяциях при хроническом облучении исследовались по данным о возникновении солидных опухолей среди персонала ГНЦ РФ ФЭИ [Иванов В.К. и др., 2006]. В данных содержится информация о 5167 работниках (4245 мужчин, 922 женщины), состоявших на индивидуальном дозиметрическом контроле (ИДК) в период с 1951 по 2003 годы и представленных людьми рождения с 1900 по 1983 годы. Среди этого количества было выявлено 190 случаев возникновения солидных опухолей в возрастном интервале 25-89 лет. Максимальное время от начала работы в атомной промышленности (постановки на индивидуальный дозиметрический контроль) до диагностирования заболевания среди заболевших составило 49 лет, а среднее время - 28 лет. По данным индивидуального дозиметрического контроля средняя годовая доза составляла 4.2 mSv, средняя накопленная доза - 87.2 mSv. При этом среди лиц, у которых развились солидные опухоли, средняя годовая доза составляла 8.5 mSv, средняя накопленная доза до постановки диагноза либо до снятия с индивидуального дозиметрического контроля - 203.0 mSv. Среди лиц, у которых за время наблюдения не развились солидные опухоли, средняя годовая доза составляла 3.9 mSv, средняя накопленная доза - 83.0 mSv. Индивидуальная не персонифицированная информация включала пол, год рождения, год постановки и снятия с индиви-
и
дуального дозиметрического контроля. Для людей, у которых развились солидные опухоли, сообщался также год выявления опухоли. Средний возраст заболевания составил 58 лет.
Данные об инвалидизации людей получены в рамках масштабного зарубежного логитудинального исследования МЛСБ (США), в котором изучается распространенность инвалидизации среди лиц старше 65 лет. Информация о состоянии людей, как живущих дома, так и в специализированных заведениях, получалась путём опроса. За период с 1982 по 1999 год было опрошено 41662 человека (17136 мужчин и 24526 женщин) старше 65 лет. В диссертации также использованы данные логитудинальных исследований, проводившихся среди близнецов старше 75 лет - ЬБАБТ (Дания). Начиная с 1995 г., все близнецы старше 75 лет, включённые в Датский Регистр Близнецов, каждые два года проходили интервью, содержащее вопросы о самооценке состояния здоровья, наличествующих заболеваниях, возможности самостоятельно выполнять действия, необходимые в повседневной жизни, когнитивных способностях и условиях жизни [СЬ^ешеп К. е! а1., 1999]. За период 1995 - 2001 гг. была собрана информация о 282 монозиготных и 408 дизи-готных парах близнецов одинакового пола. Эти данные, кроме динамики распространённости инвалидизации содержат информацию о генетическом влиянии на инвалидизацию в возрасте старше 75 лет.
Методы исследования
Для анализа полученных данных о продолжительности жизни и для изучения феномена старения в диссертации используется аппарат случайных процессов, математической статистики, методы восстановления зависимостей и анализа гетерогенных популяций. Применение аппарата случайных процессов и методов математической статистики обусловлено тем, что одним из основных доступно регистрируемых проявлений старения живого организма является увеличение с возрастом вероятности его гибели от эндогенных причин (рост эндогенной смертности). С этой точки зрения старение является «причиной» эндогенной смертности, расчёт которой проводится с привлечением аппарата случайных процессов в силу случайного характера самого события наступления смерти. Изучение старения по данным о смертности в свою очередь требует решения обратной задачи, то есть по данным о продолжительности жизни в изучаемой группе необходимо оценивать характеристики «причины» смертности - процесса старения. Это реализуется методами математической статистики с привлечением методов восстановления зависимостей, поскольку с математической точки зрения получаемые решения оказываются неустойчивыми по отношению к стохастическим вариациям в данных дожития. Дополнительная трудность, возникающая при изучении старения на основании данных о продолжительности жизни, связана с естественной неоднородностью старения даже генетически близких организмов. При этом ошибочно считать, что наблюдаемая в неоднородной популяции возрастная зависимость смертности совпадает с возрастной зависимостью смертности на индивидуальном уровне, поскольку в такой популяции проис-
ходит селекция наиболее уязвимых членов. В младших возрастных группах популяционная смертность определяется наиболее уязвимой частью популяции, а в старших - наиболее жизнеспособными её членами. Для получения точных оценок в математических моделях старения в диссертации применяются методы анализа неоднородных популяций.
Математические модели старения
Математическое моделирование связи старения и смертности, проведённое в рамках диссертационной работы, основывается на общей теории старения, предложенной Стрелером и Милдваном [Strehler B.L., Mildvan A.S., 1960]. В соответствии с этой теорией смертность отдельного организма можно представить в виде модели Гомпертца /j(x)=aet' с параметрами а = Ке " ,
b = . Параметр а имеет смысл смертности в нулевом возрасте, параметр е
b - индивидуальный темп старения, К - интенсивность возникновения стрессовых воздействий на организм, в - средняя энергия стрессового воздействия, К0 - начальный уровень витальности, которая имеет смысл энергетического ресурса, необходимого для поддержания жизни противодействуя стрессовому воздействию. В рамках теории Стрелера и Милдвана постулируется, что витальность организма линейно снижается с возрастом, то есть v{x)=v„{\-fix), а В- темп линейного падения витальности с возрастом, выраженный в единицах начальной витальности V0 [Yashin A.I. et al., 2001].
В диссертации предложена модификация модели Стрелера и Милдвана за счёт введения действия защитных сил организма, ослабляющих энергию стрессового воздействия на организм. Действие защиты изменяется с возрастом, и в результате параметры модели становятся зависимыми от возраста
-J». у л
а{х)=Ке 'w, б(х)=—, где е(х) обозначает среднюю энергию стрессорного е(х)
воздействия, попавшую в организм после преодоления защиты. С помощью математического моделирования в диссертации показано, что смертность нематод С. elegans и мышей СВА хорошо описывается с помощью ступенчатого изменения защиты организма, переключающейся с уровня высокой защиты в начале жизни на уровень более низкой защиты во второй половине жизни. В результате действия такой защиты при неизменных внешних условиях средняя энергия стрессового воздействия, поражающая организм, с возрастом изменяется ступенчатым образом.
На рис. 1 представлены кривые дожития червей С. elegans и мышей СВА, построенные согласно модели Стрелера-Милдвана со ступенчато изменяющейся защитой. Конкретные модели дожития, использовавшиеся при анализе кривых дожития червей С. elegans и мышей СВА, приведены в соответствующих разделах диссертации.
Черви С.е^ат
Мыши СВА
0.5 -•
' Т
200 400 600 800 Возраст (дни)
Возраст (дни)
Рис. 1. Приближение эмпирических кривых дожития среди червей и мышей СВА с помощью модели Стрелера-Милдвана при ступенчатом переключении защиты.
Учёт гетерогенности
Процесс старения организма характеризуется изменением с возрастом шансов его гибели. Математическим выражением этих шансов является смертность - интенсивность наступления смерти в заданном возрасте при условии дожития до этого возраста. Для построения достоверной оценки смертности необходимо учитывать возможные различия в шансах гибели организмов в изучаемой популяции - гетерогенность. Различают дискретную и непрерывную гетерогенность.
Дискретная гетерогенность характеризуется присутствием в популяции N однородных групп, смертность в каждой из которых равна
_/= Наблюдаемая в популяции смертность в возрасте х равна
ции по группам, а - кумулятивный риск наступления смерти в
группе ). Полученное выражение имеет смысл средней смертности среди членов популяции, доживших до данного возраста [Уаире1« а1., 1979].
В случае непрерывной гетерогенности наблюдаемая в популяции смертность в возрасте х равна
[Уаире! е1 а!., 1979]
-
]ГА(0)ехр(-Я,(*))
где рДО), 7 — 1,-.., ТУ* обозначает начальное распределение членов популя-
X
м(х)= jß{x,z)f(z\X > x)ck,
о
где 2 обозначает параметр, определяющий индивидуальную уязвимость, м(х,г) является смертностью в возрасте х при индивидуальной уязвимости г, а /{г\Х>х) обозначает плотность распределения вероятностей уязвимости при условии дожития до возраста х. Удобные для применения формулы в случае непрерывной гетерогенности получаются для модели пропорционального риска м{х,г)=2/и0(х). Здесь смертность ¿и0(х) описывает базовую, стандартизованную смертность. Для случая, когда уязвимость имеет гамма-распределение со средним значением 1 и дисперсией <т2 наблюдаемая в неоднородной популяции смертность равна
Модель для базовой смертности ц0{х) формируется из представлений о процессе старения в конкретных условиях. В диссертации при анализе данных о продолжительности жизни червей С. elegans и мышей СВА с учётом гетерогенности в качестве базовой модели применялась описанная выше модель Стрелера-Милдвана.
Полумарковская модель изменения продолжительности жизни
Зависимость старения и смертности от состояния организма удобно изучать методами анализа марковских и полумарковских процессов, широко применяемых при анализе данных эпидемиологических исследовани. Эти методы применялись в диссертации для анализа продолжительности жизни плодовых мушек Ceratitis capitata при стохастически меняющихся режимах питания, а также при анализе половых различий в распространённости инва-лидизации по данным лонгитудинальных исследований. Полумарковский процесс характеризуется тем, что вероятности перехода между состояниями определяются только самими состояниями и временем пребывания в них.
При анализе продолжительности жизни плодовых мушек Ceratitis capitata выделялись 4 состояния, переход между которыми означал смену питания как это показано на рис. 2. Состояния обозначают: питание на сахарной диете, питание на протеиновой диете и два переходных состояния.
1 + «r2JÄ(/)dlr
о
а функция дожития задаётся выражением
Рис. 2. Модель для изучении продолжительности жизни плодовых мушек Ceratitis capitata при стохастической смене питания.
Состояния "протеин" и "сахар" наблюдаемы, поскольку известно, чем питаются мушки, а переходные состояния "протеин-сахар " и "сахар- протеин" не наблюдаемы и введены для описания экспериментально отмеченных эффектов увеличения продолжительности жизни при ограничении питания. Вероятность р соответствует вероятности смены питания с сахара на протеин и моделирует частичную доступность протеиновой пищи в дикой природе. Вероятность q соответствует вероятности того, что поступление протеиновой пищи продолжается. Величина 1- q соответствует вероятности выхода из состояния, в котором происходит кормление протеином. Вероятности прочих переходов, включая смертности в каждом из состояний, подлежат оценке по экспериментальным данным. Математически эта проблема является обратной задачей анализа данных продолжительности жизни.
Оценка радиационных рисков с учётом гетерогенности
Действие радиации в малых дозах на популяцию проявляется в росте онкологической и неонкологической заболеваемости, увеличении инвалиди-зации населения. Риск возникновения радиационно-индуцированного заболевания измеряется величиной увеличения заболеваемости в результате действия радиации по сравнению с фоновой заболеваемостью - радиационный атрибутивный риск (AR). Избыточный относительный риск (Err) выражает увеличение заболеваемости в результате действия радиации в долях фоновой заболеваемости на единицу радиационного воздействия. При этом заболеваемость в возрасте х для человека, получившего в возрасте у дозу радиации d, записывается в виде
А (х,у) = {\ + 0{х-у- A)Err{y)d)ßa (*),
где ß0(x) - спонтанная заболеваемость в возрасте х, а величина избыточного относительного риска Егг(у) предполагается зависящей от возраста облучения. Функция в(х-у-А) учитывает наличие латентного периода в радиаци-онно-индуцированной заболеваемости. При времени, прошедшем после облучения, меньшем величины д, действие радиации на заболеваемость не ска-
зывается и в{х-у-д)=0. При х~у>А латентный период заканчивается и в(х-у-й) = 1.
В диссертации рассмотрена проблема получения оценки избыточного относительного риска как в случае острого облучения, так и в случае хронического облучения. Если подверженная воздействию популяция неоднородна по параметру радиочувствительности, то заболеваемость в возрасте х после облучения в возрасте у при фиксированной величине фактора радиочувствительности г принимает вид
Й/ (*> У, *) = 0 + 2Егг(у)с1)/и0 (х).
Было показано, что наблюдаемая в такой популяции заболеваемость после окончания латентного периода описывается соотношением = (1 + Е,уи)Егг(у)с1)М[1(х),
в котором операция усреднения ¿^проводится по распределению фактора радиочувствительности г среди лиц, облучённых в возрасте у и не заболевших до возраста х. Для фактора радиочувствительности, имеющего гамма-распределение с единичным средним значением и дисперсией а2, в диссертации получены аналитические выражения для наблюдаемой заболеваемости
=--г-
\ + <тгЕгг(у)с1|,и0(/)Л
у
и вероятности не заболеть до возраста х
,у) = \ + агЕгг{у)а\^(1:)с11 ехр -
\ у У V у
Для людей, переживших латентный период после облучения, получено выражение логарифма функции правдоподобия в виде
\ + Еп{у.)*<11
1П£,=2>-
1 + ст2 [и0(г)Л
1 + а1Егг{у1)*с1,]^(1)с11
где С - совокупность индексов для заболевших людей, С - совокупность индексов для цензурированных людей, а суммирование в последнем слагаемом ведётся по всем людям как заболевшим, так и цензурированным.
В качестве параметрической модели для фоновой заболеваемости использовалась модель экспоненциального роста заболеваемости с возрастом
Мо(')=МоЫ p(bt),
где JJ0 - нормирующий параметр, Ъ - временной масштабирующий множитель. Для зависимости избыточного относительного риска от возраста, в котором происходило радиационное воздействие, международным научным комитетом по эффектам атомной радиации [UNSCEAR, 1994] рекомендовано использовать соотношение
Err(y) = Err х ехр(- у (у - 25)).
Для лиц, для которых латентный период после облучения ещё не истёк, логарифм функции правдоподобия равен
h
jfcC i Xi
Выражение для логарифма полного правдоподобия принимает вид
lnZ, = lnIj +Ы2.
Параметры Err, у, параметры спонтанной заболеваемости ¡л0, Ъ и дисперсия неоднородности сг2 оцениваются методом максимизации полного правдоподобия по независимой выборки {d^y^x^.....d„,y„,x„}, состоящей из зарегистрированных доз пар у - возраст облучения, х - либо возраст возникновения заболевания, либо возраст цензурирования человека по причине смерти, не связанной с радиационно-индуцированным заболеванием, или другой причине выпадения из-под наблюдения. Величину радиационного риска определяет параметр Err.
При рассмотрении хронического облучения в диссертации используется простая модель заболеваемости с неоднородностью в фоновой заболеваемости
А? М = Мо * О + Err х D,)/(l + сггН(х)), где Dx — накопленная к возрасту х доза, //0 - фоновая заболеваемость, о-2 - дисперсия гамма-распределённой неоднородности, а кумулятивный риск вычисляется по формуле
min i*,yi) , .
fi0x ]Г(\ + ERRxD,)+{\+ERRxDyJxe(x-y}) ,
Н(х)=
величины У) и у2 соответствуют возрасту начала и окончания действия пролонгированного облучения. Функция логарифма правдоподобия, путём максимизации которой строились оценки радиационного риска, имеет вид
(ёС О I
где С - совокупность индексов для людей, которым был поставлен диагноз, суммирование во втором слагаемом ведётся по всем людям.
Распространённость инвалидизации среди людей При анализе распространённости инвалидизации по данным лонгиту-динальных исследований использовалась модель с тремя состояниями и возможностью восстановления, приведённая на рис. 3.
Рис. 3. Схема изучения распространённости инвалидизации.
По индивидуальным, но обезличенным данным опросов, проведённых в 1982, 1984, 1989, 1994 и 1999 гг. в рамках исследования ЫЬТС8 (США), строилась оценка распространённости инвалидизации среди мужчин и женщин в различных возрастных группах. Для этого вычислялась доля лиц данной группы, находящихся в состоянии «инвалидизированные», по отношению к сумме лиц из этой же группы, находящихся в состоянии «дееспособные», и лиц находящихся в состоянии «инвалидизированные». По индивидуальной информации оценивались вероятности переходов в различные состояниям, обозначенные на рис. 3, за время между последовательными обследованиями. Оценка строились путём максимизации логарифма функции правдоподобия
1п1 = Е Л ("о,п Р« + т,) 1п Я и + к>1п е1а + К-1 - пч - та ~ кц М1 - Рц ~ Я ц ~ ¿у)).
¡.2 /
где М обозначает число обследований. При оценке вероятностей переходов из состояния «дееспособные» Иу обозначает число неинвалидизированных людей в обследовании у в возрастной группе г. Величины пу, и ку обозначают число дееспособных, инвалидизированных и умерших людей соответственно для обследования у, которые в предыдущем обследовании принадлежали возрастной группе г и были дееспособны. Вероятности ру , , соответствуют вероятностям остаться дееспособным, стать инвалидизированным, умереть в интервале времени между обследованиями (/-1) и у для людей, которые во время обследования (/'-1) принадлежали возрастной группе г и были дееспособны. Аналогично, при оценке вероятностей переходов из состояния «инвалидизарованные» ^^ обозначает число инвалидизированных людей в обследовании У в возрастной группе ¡. Величины п^, т^ и к0 обозначают число инвалидизированных, дееспособных и умерших людей соответственно для обследования у, которые в предыдущем обследовании принадлежали возрастной группе г и были инвалидизированы. Вероятности р^, , соответствуют вероятностям остаться инвалидизированными, стать дееспособными, умереть в интервале времени между обследованиями (/-1) и у для людей, ко-
торые во время обследования (/-1) принадлежали возрастной группе i и были инвалидизированы.
Оценки вероятностей переходов между состояниями, изображёнными на рис. 3, использованы для проверки гипотезы о том, что наблюдающееся в США снижение распространённости инвалидизации среди населения старше 65 лет [Mantón K.G., Gu X., 2001, Arbeev K.G. et al., 2004] обусловлено улучшением здоровья в возрастных группах моложе 65 лет, происшедшего раньше, а не текущим улучшением медицинской помощи престарелым.
Для проверки этой гипотезы строится прогноз распространённости инвалидизации в очередном обследовании по распространённости инвалидизации в текущем обследовании. Рассмотрим последовательные обследования, проводящиеся с интервалом в пять лет. Обозначим через вероятность найти в году i инвалидизированного человека, принадлежащего возрастной группе j. Через р" обозначим вероятность того, что дееспособный человек из возрастной группы j через пять лет станет инвалидизированным, через р" обозначим вероятность того, что дееспособный человек умрёт в течение пяти лет. Через р2' обозначим вероятность того, что инвалидизированный человек
из возрастной группы j через пять лет восстановит своё здоровье, а через pf - вероятность того, что инвалидизированный человек умрёт в течение пяти лет. Вероятность найти через пять лет неинвалидизированного человека в пятилетней возрастной группе j+1 равна
а вероятность найти в этой же группе инвалидизированного человека -
Распространённость инвалидизации в возрастной группе j+1 в году ;+5 вычисляется по формуле
Р2
_ _ '+5, j+l_
pi , р2
Для прогнозирования распространённости инвалидизации значения вероятностей , р", р*1 и pf оценивается по данным обследований NLTCS за 1984-1999 годы. Вероятность смерти среди дееспособной группы населения р" оценивается по информации, содержащейся в базе данных по смертности [Human Mortality Database, 2003].
Оценка наследуемости инвалидизации
Роль генетических факторов в инвалидизации оценивалась методом максимального правдоподобия с использованием модели скрытых компонент. В рамках модели скрытых компонент признак дееспособности рассматривается как двоичная случайная величина, принимающая значение 0, если человек недееспособен и 1 в противном случае. Конкретное значение этого индикатора определяется тем, превосходит ли значение скрытой компоненты
заданный порог. Скрытая компонента t, в свою очередь, является случайной величиной, представимой в виде
t = а + с + е,
где а - аддитивная генетическая компонента, с - негенетическая компонента, соответствующая общим для близнецов средовым факторам, е - компонента, соответствующая индивидуальным средовым факторам. Модель, в которой рассматривается влияние всех трёх перечисленных компонент принято обозначать как АСЕ модель, в отличие от моделей АЕ и АС, в которых рассматривается влияние аддитивной генетической компоненты и одной из средовых компонент [Neale М.С., Cardon L.R., 1992]. Величины а, с, е являются результатом взаимодействия большого числа независимых микрособытий на генетическом уровне и влияния окружающей среды. При этом величины а коррелированны для близнецов, с - одинаковы для близнецов, но независимы от величин а и е, а величина е независима от величин а и с. В рамках этой модели скрытые компоненты th ti для пары близнецов имеют двумерное нормальное распределение с нулевым средним значением и ковариационной матрицей
2 2 2 ег, + сг' + <т*
\г"аа+ас ай+ас+ае здесь символы и\,а],а] обозначают дисперсии соответствующих компонент, г - коэффициент корреляции генетических компонент для близнецов. Поскольку монозиготные близнецы генетически идентичны, то для них г=1. Ди-зиготные близнецы в среднем имеют только половину общих хромосом, что описывается значением г=0.5 Среднее значение величин (¡, (2 можно считать равным нулю, поскольку значение порога, превышение которого соответствует дееспособности человека, является параметром модели, который настраивается по имеющимся данным.
Вероятность наблюдать определённую траекторию инвалидизации для одной пары близнецов при наблюдении в течение п лет задаётся выражением Е,(<т а,ос,се,2)
1
■Jbt
. 1 i 1ПП
1-ф
z.-U'XÎT +ст,
у ч
ф
Л \
[rxa'+сг.
Г
ч1 -г!
1 dy
>1 <-1 №2+(\-гУа
где <5/ = 0, если близнец г недееспособен в году/, и 1 в противоположном случае, г - вектор пороговых значений ненаблюдаемой компоненты г для различного возраста, Ф - функция нормального распределения. Функция правдоподобия траекторий инвалидизации, полученных при наблюдении N независимых пар близнецов, равна
N
>'О", , 2 ) = П > ' ' '
(-1
Оценки дисперсий а2а, а2с, о2е и пороговых значений 5 получаются максимизацией правдоподобия.
Доля дисперсии аддитивной генетической компоненты ст\ в общей дисперсии скрытой компоненты (вычисляется по формуле:
Полученная величина характеризует степень генетической предопределённости инвалидизации - степень наследуемости.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
В настоящей диссертации исследование старения, смертности и продолжительности жизни, инвалидизации проводилось как по результатам экспериментов с животными, так и по данным, полученным в ходе наблюдений за людьми. Это позволило шире взглянуть на общие характерные черты старения в гетерогенных популяциях, выявить и описать роль гетерогенности.
1. Стрессовые влияния на продолжительность жизни С.е1е%ат
В таблице 1 приведены данные о числе животных, погибших во время нагревания и после него, средней наблюдавшейся продолжительности жизни и её отношении к продолжительности жизни в контрольной группе червей.
Таблица I
Число смертей и средняя продолжительность жизни (ЬЕ) после нагревания __ нематод С. е1е%а№ __
Длитель- Общее чис- Число смер- ¿Б (дни) Отношение ЭЕ (дни)
ность на- ло смертей тей во время к контролю
гревания (часы) нагревания (%)
0 137 0 16.6 100.0 0.4
1 100 0 18.2 109.6 0.6
2 152 0 17.6 106.0 0.4
4 133 1 14.6 88.0 0.6
6 164 1 6.8 41.0 0.4
8 152 14 4.2 25.3 0.2
10 198 63 1.8 10.8 0.09
12 178 121 0.8 4.8 0.08
Из таблицы 1 видно, что ни одно животное не погибло во время нагревания в течении 1 и 2 часов. Это означает, что кратковременное нагревание не привело к селекции жизнестойких червей, переживших период нагревания. В то же время, при такой длительности нагревания средняя продолжительность жизни возросла по сравнению с продолжительностью жизни в контрольной группе, что говорит о мобилизации дополнительных ресурсов поддержания жизни в результате умеренного стрессового воздействия.
Моделирование дожития
Наблюдаемая кривая дожития моделировалась с учётом гетерогенности соотношением
5« =
(1 + о-,2Я0 (х, х-сзс'
г! .г! '
(1 + сг,2 Н,{х', е, ))"• (1 + а22 Н0(х -х',е2))"' х>х'
где х- обозначает возраст, в котором происходит изменение защиты на более низкий уровень. Величины с,, е2 обозначают уровень негативных воздействий после преодоления защиты, а сг,2 и а] обозначают дисперсии неоднородности до и после переключения защиты соответственно. Н0(х,е) является базовым кумулятивным риском наступления смерти в возрасте х при уровне негативных воздействий е, который в рамках теории старения, предложенной Стрелером и Милдваном [^геЫег В.Ь., МПсЗуап А.Б., 1960], описывается формулой
Ке
В таблице 2 приведены оценки параметров г,, ег, х', ст2, <т2\ полученные методом максимума правдоподобия для различных длительностей нагревания. Последний столбец таблицы содержит значения р-уа1ие для проверки по критерию отношения правдоподобия гипотезы о равенстве дисперсии неоднородности до и после возраста х'. В этом случае нулевая гипотеза записывается в виде Н0: о]=. На рис.4 приведены экспериментальные и рассчитанные по модели кривые дожития нематод.
Таблица 2
Оценки параметров модели при различной длительности нагревания нематод
Длительность нагревания е, X <А <г1 р-\а1ие
(часы) (дни)
0 0.12 0.26 19.7 ю-4 0.34 0.003
1 0.12 0.20 21.6 ю-4 ю-4 0.91
2 0.12 0.24 22.7 ю-4 10"4 0.89
Из приведённых в таблице 2 оценок следует, что
• эффект нагревания нематод С. е^ат проявляется в изменении продолжительности жизни спустя значительное время, которое с ростом длительности нагревания имеет тенденцию к увеличению,
• нагревание в течение 1 и 2 часов приводит к снижению по сравнению с контролем уровня негативных воздействий после преодоления защиты в возрасте старше х дней,
• нагревание в течении 1 и 2 часов приводит к уменьшению гетерогенности популяции в возрастных группах старше х' дней, что проявилось в практически нулевой оценке дисперсии уязвимости, в то время как в кон-
трольной группе оценка дисперсии уязвимости в этих возрастных группах равна 0.34.
• к
[ 1 I I | I 10 15 20 21 30 35 Возраст (дни)
-1-1-1-1-1-Г-
5 10 15 20 25 30 35 Возраст (дни)
Рис. 4. Кривые дожития нематод C.e¡egans при длительности нагревания 1 час (А) и 2 часа (Б).
Примечания. Эмпирические кривые дожития - точки; модельные кривые дожития -сплошные линии.
Для объяснения механизма скачкообразного переключения между уровнями защиты в диссертации предложена качественная модель, основанная на свойствах устойчивости системы нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих динамику изменения веществ, повреждающих и защищающих организм. Для поддержания жизнедеятельности в организме протекают реакции, в результате которых вырабатываются вещества, вредные для организма [Голубев А.Г., 1996]. Необходимость защиты от этих веществ создаёт дополнительную нагрузку на систему защиты, стимулируя её функционирование, в результате чего вырабатываются дополнительно вредные вещества и так далее. В упрощённом виде можно допустить, что в организме вырабатываются два комплекса веществ: защитные, например, специфические белки с концентрацией в возрасте х, равной р(х), и повреждающие, например свободные радикалы, с концентрацией г(х). Динамика изменения концентраций р(х) и г(х) описывается системой нелинейных дифференциальных уравнений
ах
"7-г(х) = /г(х,р,г) ах
Стационарные решения этой системы удовлетворяют уравнениям А(.*,Р,г) = 0
/2(х,р,г) = о'
каждое из которых описывает кривую на фазовой плоскости с координатами р(х) и г(х). Точки пересечения кривых соответствуют стационарным состоя-
ниям, в которых система теоретически может находиться сколь угодно долго. Если стационарное состояние устойчиво, то при наличии слабых возмущений система остаётся в нём, если стационарное состояние неустойчиво, то система покидает его при первом же возмущении, переходя в устойчивое стационарное состояние.
На рис. 5 приведен пример пары кривых на фазовой плоскости, соответствующих системе двух нелинейных дифференциальных уравнений с двумя устойчивыми и одним неустойчивым стационарными состояниями -сплошная и пунктирная кривые. Устойчивым состояниям на рис. 5 соответствуют точки А и С, неустойчивое состояние обозначено точкой В. На рисунке значения уровней вредных и защитных веществ приведены в условных единицах.
Организм находится под постоянным внешним воздействием, и уровни защитных и повреждающих веществ флуктуируют в некоторой области, стремясь вернуться в устойчивую стационарную точку. Область подобных флуктуаций условно изображена на рисунке 5 затенённым кругом с центром в точке А. В процессе старения, системы защиты организма постепенно теряют свою эффективность. При этом пунктирная линия смещается вниз, а точка неустойчивости В перемещается в сторону новой точки неустойчивости В1. Со временем точка неустойчивости В1 попадает в область флуктуаций, как это показано на рис. 5, и под действием случайного воздействия происходит переход системы из точки А в новую стационарную точку С1 с меньшим уровнем защитных веществ и, следовательно, с худшей защитой организма. Таким образом, непрерывное изменение параметров организма с возрастом приводит к скачкообразному изменению его свойств.
Рис. 5. Фазовый портрет системы уравнений, описывающих выработку защитных и повреждающих веществ при параметрическом дрейфе.
2. Изучение влияния мелатонина и синтетических пептидов на
старение и продолжительность жизни мышей СВА
При изучении влияния препаратов на старение и продолжительность жизни мышей особое внимание уделялось исследованию таких эффектов, как частота возникновения опухолей, что обусловлено стремлением к поиску препаратов, продлевающих здоровую жизнь.
Влияние мелатонина
Динамика выживания мышей в контрольной группе и группе мышей, принимавших мелатонин, приведена в таблице 3.
Таблица 3
Число доживших мышей в контрольной группе и группе, принимавшей
мелатонин
Возраст (месяцы) 12 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 28 29
Контроль 50 49 4В 47 45 43 42 40 33 7 0 0 0 0
Мелатонин 50 49 49 49 46 46 46 41 41 38 12 1 1 0
Характеристики дожития в экспериментальной и контрольной группах представлены в таблице 4. В таблице средние значения приведены в сопровождении среднеквадратичной ошибки, для скорости популяционного старения в скобках приведён 95% доверительный интервал.
Таблица 4
Характеристики дожития мышей при применении мелатонина и в контроле__
Показатель Контроль Мелатонин
Средняя продолжительность жизни, (сут.) 685 + 9.2 722+ 12.6**
Медиана, (сут.) 705 747
Средняя продолжительность жизни среди 10% последних умерших, (сут.) 738+ 1.1 793 ±18.6
Максимальная продолжительность жизни, (сут.) 740 867
Средняя продолжительность жизни мышей с опухолями, (сут.) 678 ±18.8 722+17.7*
Скорость популяционного старения (10"3/сут.) 30 (23,38) 19(15,26)*
Примечание. Различие с контролем достоверно: *р<0.05; **р<0.01.
Было установлено, что средняя продолжительность жизни в группе, получавшей мелатонин, увеличилась по сравнению с контрольной группой (таблица 4). Вероятность того, что наблюдаемые различия случайны, не превосходит 0.05. Особенно сильно проявилось влияние мелатонина в самом старшем возрасте. Средняя продолжительность жизни в группе из 10% самых
долгоживущих мышей увеличилась при приёме мелатонина почти на два месяца, максимальная продолжительность жизни возросла почти на четыре месяца, а средняя продолжительность жизни для мышей с опухолями увеличилась примерно на 40 дней. При этом скорость популяционного старения (параметр Ъ в формуле Гомпертца), в контрольной группе почти в два раза выше, чем в группе, получавшей мелатонин.
Для оценки скорости популяционного старения использовалась двухфазная модель дожития, которая соответствует скачкообразному изменению защитных свойств организма. Такое изменение объясняется нелинейным характером системы уравнений, описывающей баланс вредных и защитных веществ.
5(*) =
ехр
ехр^-—(ехр(а,*)-1) (ехр(а,д: ♦)-1) ехр[~^-(ехр(а2 (х-х *))-1)
х<х*
х>х*
Параметры сгу, Дг, и х* определялись методом наименьших квадратов
по экспериментальным кривым дожития. Экспериментальная кривая дожития для контрольной группы и соответствующая ей модельная кривая дожития приведены в левой части рис. 6. В правой части этого же рисунка приведены экспериментальная и модельная кривые дожития для группы мышей СВА, принимавших мелатонин.
500 600 — .........
Возраст (дни) Возраст (дни)
Рис. 6. Кривые дожития мышей в контрольной группе (А) и группе, получавшей мелатонин (Б).
Примечания. Эмпирические кривые дожития - сплошные линии; модельные кривые дожития - пунктир.
В таблице 5 приведены данные о распределении опухолей, выявившихся у мышей в экспериментальной и контрольной группах. На таблице можно видеть, что в контрольной группе опухоли развивались у 30% мышей.
Наиболее частыми были аденома легких и карцинома молочной железы, характерные для мышей СВА [Ашбшоу У.М & а!., 2001а].
Таблица 5
Показатель Контроль Мелатонин
Количество мышей в группе 50 50
Количество мышей с опухолями 15(30%) 17(34%)
Количество мышей со злокачественными опухолями 3 (6%) 13 (26%)
Общее число опухолей 20 22
Общее число злокачественных опухолей 3 15
В группе, получавшей мелатонин, число мышей со злокачественными опухолями возросло на 20%. Таким образом, несмотря на увеличение средней продолжительности жизни при приёме мелатонина, число опухолей (особенно злокачественных) увеличивается по сравнению с контрольной группой. Проведённое исследование показывает, что применение мелатонина оказало на самок мышей СВА действие, усиливающее спонтанный канцерогенез, и рекомендовать мелатонин в качестве геропротектора преждевременно.
Влияние синтетических пептидов
На таблице 6 представлена динамика выживаемости мышей в экспериментальных и контрольной группах при применении эпиталона и вилона.
Таблица 6
Число доживших мышей при применении эпиталона и вилона
Возраст (месяцы)
Воздействие 13 17 19 21 22 23 24 25 26 27 29 30 34 35
Контроль 50 48 45 42 40 33 7 0 0 0 0 0 0 0
Эпиталон 50 49 49 46 43 40 2В 2 2 2 2 1 1 0
Вилон 50 46 44 42 42 41 18 1 1 0 0 0 0 0
Характеристики дожития представлены в таблице 7. Приведены средние значения и среднеквадратичная ошибка, для скорости популяционного старения в скобках приведён 95% доверительный интервал.
Нами установлено (табл. 7), что оба синтетических пептида увеличивают среднюю продолжительность жизни. Для эпиталона вероятность того, что наблюдаемые различия случайны, не превосходит 0.01. В возрасте, до которого доживало лишь 10% животных, средняя продолжительность жизни при введении вилона увеличилась на 23 дня, а при введении эпиталона
на 104 дня. Максимальная продолжительность жизни при введении вилона возросла по сравнению с контролем меньше, чем при введении эпиталона. Введение вилона увеличило максимальную продолжительность жизни на 52 дня, а введение эпиталона почти на десять месяцев. Средняя продолжительность жизни для мышей с опухолями увеличилась примерно на один месяц при введении вилона и на 18 дней при введении эпиталона. Скорость популяционного старения (параметр Ь в формуле Гомпертца) в контрольной группе оказался на 25% выше, чем в группе, получавшей вилон, и почти в два раза выше, чем в группе, получавшей эпиталон.
Таблица 7
Характеристики дожития мышей при гп эименении эпиталона и вилона
Показатель Контроль Эпиталон Вилон
Средняя продолжительность жизни, (сут.) 685 ±9.2 721+11.1** 694± 12.5
Медиана, (сут.) 705 732 725
Средняя продолжительность жизни среди 10% последних умерших, (сут.) 738+ 1.1 842 ±60.7 761 + 7.7
Максимальная продолжительность жизни, (сут.) 740 1053 792
Средняя продолжительность жизни мышей с опухолями, (сут.) 678 ± 18.8 696± 13.3 710±9.1**
Скорость популяционного старения (10"7сут.) 30 (23,38) 16(13,26)** 23 (18,29)*
Примечание. Различие с контролем достоверно: *р<0.05; **р<0.01.
Рис. 7. Кривые дожития мышей при применении вилона (А) и эпиталона (Б).
Примечания. Эмпирические кривые дожития - сплошные линии; модельные кривые дожития -пунктир.
Для оценки скорости популяционного старения при применении синтетических пептидов, как и при анализе влияния мелатонина, использовали
двухфазную модель дожития. Экспериментальная кривая дожития для группы, в которой применялся вилон, и соответствующая ей модельная кривая дожития приведены в левой части рис. 7. В правой части этого же рисунка приведены экспериментальная и модельная кривые дожития для группы мышей, в которой применялся эпиталон.
В таблице 8 приведено распределение опухолей в экспериментальных и контрольной группах. На таблице можно видеть, что эпиталон и вилон уменьшают образование опухолей. Число злокачественных опухолей при применении вилона осталось практически тем же, что и в контрольной группе, а при применении эпиталона выросло вдвое по сравнению с контрольной группой. Это можно объяснить увеличением продолжительности жизни в результате действия эпиталона и, таким образом, увеличением периода экспозиции раку. Таким образом, эпиталон оказывает на самок мышей СВА действие, увеличивающее продолжительность жизни и подавляющее спонтанный канцерогенез. Вилон в меньшей степени продлевает жизнь, но также оказывает противоопухолевое действие.
Таблица 8
Распределение опухолей у мышей при применении эпиталона и вилона
Показатель Контроль Эпиталон Вилон
Количество мышей в группе 50 50 50
Количество мышей с опухолями 15 (30%) 9(18%) 10(20%)
Количество мышей со злокачественными опухолями 3 (6%) 7 (14%) 4 (8%)
Общее число опухолей 20 И И
Общее число злокачественных опухолей 3 7 4
3. Изучение влияния питания на продолжительность жизни плодовых мушек Ceratitis capitata
Выживание при случайной смене питания В таблице 9 представлены средние значения продолжительности жизни мух в двух контрольных группах, соответствующих постоянной протеиновой и сахарной диетам. Таблица 9
Среднее время жизни, среднеквадратичное уклонение для
Показатель Питание с протеином Питание на сахаре
самцы самки самцы самки
Средняя продолжительность жизни, (сут.) 48.0 32.8 31.0 32.3
Среднеквадратичное уклонение 26.1 14.2 15.0 21.8
Число мух 126 84 85 126
В таблице 10 представлены средние значения продолжительности жизни мух в экспериментальных группах для самок, а в таблице 11 - средние значения продолжительности жизни мух в экспериментальных группах для самцов при различных вероятностях получения в пище протеина (р) и различных вероятностях продолжать получать протеин в пище (д). В скобках приведены значения среднеквадратичного уклонения для продолжительности жизни, указано число мух в каждой группе.
Таблица 10
Среднее время жизни самок, среднеквадратичное уклонение для
я
р 0.2 0.5 0.8
0.05 32.8 (26.1) п=75 34.0(21.9) п=126 36.2 (22.3) п=93
0.10 32.0(21.4) п=136 36.3 (23.6) п=77 33.7 (22.6) п=132
0.15 40.3 (23.5) п=71 36.7 (22.4) п=132 35.2 (20.1) п=70
0.20 36.2 (23.0) п=138 43.2 (23.6) п=84 37.0(19.3) п=125
Таблица 11
Среднее время жизни самцов, среднеквадратичное уклонение для
Я
Р 0.2 0.5 0.8
0.05 32.5 (18.1) п=141 42.7 (24.0) п=77 38.5 (24.0) п=121
0.10 48.5 (23.9) п=86 49.1 (25.4) п=134 50.0 (27.3) п=82
0.15 48.5 (25.1) п=140 49.0 (27.4) п=76 53.8 (29.0) п=143
0.20 54.0 (28.2) п=66 53.4 (27.0) п=125 48.7 (24.9) п=78
Максимальное увеличение средней продолжительности жизни самок до 43.2 дня наблюдалось при переменном режиме питания с вероятностью получить протеин, равной 0.2 и вероятностью переключения на сахар, равной 0.5 (табл. 10). Для этого режима статистическая гипотеза об отсутствии влияния смены питания на продолжительность жизни самок по сравнению с питанием только протеином или только сахаром была отвергнута по /-тесту при уровне p-value, не превосходящем 0.01. Максимальное увеличение средней продолжительность жизни самцов до 54.0 дней наблюдалось при режиме питания с вероятностью получить протеин, равной 0.2 и вероятностью переключения на сахар, равной 0.2. Для этого режима статистическая гипотеза
об отсутствии влияния смены питания на продолжительность жизни самцов по сравнению с питанием только сахаром была отвергнута с величиной р-уа1ие, не превосходящей 0.01. Различия в эффектах смены нитания, видимо, отражают различную структуру энергетических затрат самцов и самок. Самки при наличии протеина в пище активизируют процесс откладывания яиц, перераспределяя энергию между процессами репродукции и поддержания жизни.
Для описания влияния смены питания на продолжительность жизни самок мух были рассчитаны параметры полумарковской модели дожития при стохастической смене питания, представленной на рис. 2. Полученные оценки параметров модели Гомпертца-Мейкхема для смертности в различных состояниях приведены в таблице 12.
Таблица 12
Оценки параметров модели для смертности самок Ceratitis capitata в различ-
Характер питания Начальная смертность Темп старения "Внешняя смертность"
Протеин 0.0045 0.071 0.0016
Сахар 0.014 0.025 0.0033
Сахар-Протеин 0 0 0
Протеин- Сахар 0 0 1.3
Расчёты показывают, что при переходе с сахарной диеты на питание, содержащее протеин, резко снижается смертность. Аналогичный результат был получен и при регулярном (не стохастическом) переключении питания самок мух Ceratitis capitata с сахара на протеин [Carey J.R. et al., 1998].
4, Оценка риска возникновения радиационно-индуцированного
рака с учётом гетерогенности
Острое облучение
Оценка радиационных рисков при остром облучении с учётом гетерогенности в радиочувствительности проводилась на массиве данных результатов обследования здоровья лиц, принимавших в 1986-1991 гг. участие в ликвидации последствий аварии на ЧАЭС. Всего была предоставлена информация о 63825 мужчинах. Данные были разделены на две подвыборки: выборка S - лица, которым был поставлен диагноз "солидный рак", или которые умерли по этой причине, и выборка Я - лица, которым диагноз "солидный рак" поставлен не был, или которые умерли не вследствие этого заболевания. При вычислении правдоподобия первая выборка рассматривалась как "случаи заболевания", а вторая как "цензурированные". Выборка S включала 1983 человека, выборка Я - 61842 человека. При дальнейшем анализе стратификация по дате въезда в 30-километровую зону и по региональным центрам, ответственным за предоставленную информацию, не проводилось. Для качественного учёта возрастных особенностей в радиационном риске рассматривались
две группы людей: въехавшие в зону в возрасте моложе и старше 40 лет. Возраст 40 лет близок к медиане возраста въезда в зону (38 лет) для людей с диагнозом "солидный рак" в используемых данных.
В таблице 13 приведены оценки избыточного относительного риска возникновения солидных раков, выраженные в единицах 1 /Грей. Оценки получены по моделям, учитывающим и не учитывающим гетерогенность в индивидуальной радиочувствительности. Неучёт гетерогенности эквивалентен рассмотрению модели с пренебрежимой дисперсией неоднородности. Приведены 95% доверительные интервалы оценок, вычисленные по распределению статистики отношения правдоподобия и профилю функции правдоподобия.
Таблица 13
Оценка избыточного относительного риска возникновения солидных раков среди лиц, принимавших участие в ликвидации последствий аварии на
Возраст на начало облучения Егг(Гр') без гетерогенности Егг СГр-') с гетерогенностью
20 - 40 лет 1.5(0.6,2.6) 1.5(0.6,2.6)
Старше 40 лет 0.6 (-0.5,2.0) 0.8 (-0.5,2.0)
Учёт гетерогенности для группы лиц, въехавших в 30-километровую зону в возрасте старше 40 лет, привёл к увеличению оценки избыточного относительного риска примерно на 30% по сравнению с оценкой, не учитывающей гетерогенность. Размер доверительного интервала при этом не изменился. Для лиц, въехавших в зону в возрасте до 40 лет, изменения оценки избыточного относительного риска не произошло. Такой эффект может означать, что старшая возрастная группа менее однородна по индивидуальной радиочувствительности, чем молодая. Это можно объяснить накоплением с возрастом клеточных повреждений и увеличением числа клеток, находящихся на предраковой стадии [Ахшшюу У.М., 1987, 2003, 2007; Не1с1епге1с11 М7., 2006]. В силу индивидуальности и случайности этого процесса концепция гетерогенности адекватно учитывает его основные характеристики и позволяет уточнять количественные оценки радиационного риска. Приведённые в таблице 95% доверительные интервалы для оценок избыточного относительного риска в возрасте старше 40 лет включают в себя значение 0. Это означает, что имеющихся статистических данных недостаточно для более точной оценки радиационного эффекта в данной возрастной группе.
Хроническое облучение
Оценка радиационных рисков при хроническом облучении с учётом гетерогенности проводилась по данным заболеваемости солидными раками среди персонала ГНЦ РФ ФЭИ, состоявшего на индивидуальном дозиметрическом контроле (ИДК) [Иванов В.К. и др., 2006]. При построении оценок рассматривались только мужчины. Учёт наличия латентного периода в заболеваемости солидными раками проводился исключением из рассмотрения
лиц, заболевших, либо выбывших из-под наблюдения раньше, чем через 10 лет после постановки на индивидуальный дозиметрический контроль.
Таблица 14
Оценки избыточного относительного риска солидных раков среди персонала ГНЦ РФ ФЭИ и дисперсии неоднородности без учёта и при учёте возраста
постановки на Щ (К
Параметры Err (Гр1) дисперсия неоднородности
Без учёта возраста постановки на ИДК 1.4 (-0.7,5.2) 3.6
С учётом возраста постановки на ИДК 1.1 (-0.7,5.2) 1.7
В таблице 14 представлены оценки относительного избыточного риска, выраженные в единицах l/Грей, и дисперсии неоднородности. В первой строке таблицы 14 приведены оценки, полученные в предположении об отсутствии в заболеваемости солидными раками возрастной составляющей. Этому случаю соответствует оценка дисперсии параметра уязвимости, равная 3.6. При учёте в модели возраста постановки человека на индивидуальный дозиметрический контроль получены оценки параметра b в выражении для спонтанной заболеваемости ^ ехр(б>>,), величины избыточного относительного риска и дисперсии параметра уязвимости, приведенные во второй строке таблицы 14. Видно, что учет возраста начала работы уменьшил гетерогенность, снизив дисперсию параметра уязвимости до величины 1.7. Значимость этого снижения проверялась по критерию отношения правдоподобия. Гипотеза о неизменности дисперсии неоднородности была отвергнута со значением p-value меньшим 0.001. Заболеваемость при наличии пролонгированного облучения при прочих равных условиях увеличивается с возрастом. Это отражает суммарный эффект увеличения спонтанной заболеваемости с возрастом и снижения с возрастом риска возникновения радиационно-индуцированных солидных раков. При малых дозах облучения, характерных для персонала ФЭИ, первый процесс превалирует над вторым. Из таблицы 14 следует, что высокой степени гетерогенности соответствует более высокая оценка для избыточного относительного риска, что объясняется наличием в популяции как "слабых", так и "робастных" по отношению к онкозаболевае-мости людей. При снижении гетерогенности за счёт учёта возраста постановки на индивидуальный дозиметрический контроль эта оценка уменьшается, однако, доверительные интервалы для оценок Err в обоих случаях велики и включают нулевое значение. Это объясняется тем, что в настоящем исследовании применялась простая модель радиационного риска для пролонгированного облучения. Более сложные модели должны строиться с учётом причин, по которым человек снимался с ИДК и смертности, связанной как с онкологией, так и с невыявленной онкологической заболеваемостью.
5. Изучение инвалидизации
Распространённость инвалидизации
Изучение возрастных закономерностей и динамики инвалидизации в диссертации основывалось на данных обследования состояния здоровья лиц
старше 65 лет, проводимых в настоящее время в США (NLTCS). Данные были получены в рамках международного научного сотрудничества между Институтом проблем управления РАН (г. Москва, РФ) и Институтом демографических исследований Общества Макса Планка (г. Росток, Германия). В исследовании NLTCS, начиная с 1984 года, регулярно обследуются люди старше 65 лет.
В таблице 15 представлена распространенность в различных возрастных группах длительной (длящейся дольше 90 дней) неспособности самостоятельно выполнять необходимые в повседневной жизни действия, рассчитанная по данным обследований NLTCS, которые проводились в различные годы. Значения распространённости приведены в процентах. Последний столбец таблицы содержит стандартизованную по возрастному распределению распространённость инвалидизации. Стандартизация проводилась по возрастному составу населения США старше 65 лет в 1997 году. В скобках приведены 95% доверительные интервалы для оценок. Из таблицы видно, что устойчивое снижение во времени распространённости инвалидизации в различных возрастных группах наблюдается как среди мужчин, так и среди женщин. При этом распространённость инвалидизации среди женщин остаётся выше, чем среди мужчин. Аналогичные выводы были получены и другими авторами, анализировавшими динамику инвалидизации [Crimmitis Е.М., Saito Y., 2001; Mantón K.G., Gu X., 2001; Arbeev K.G. et al., 2004].
1984—1989 1989—1994 1994—1999 1984—1989 1989—1994 1994-1999
Годы обследований Годы обследований
Рис. 8. Стандартизованные по возрасту оценки вероятности инвалидизации (А) и вероятности умереть до следующего обследования, будучи в состоянии инвалидизации (Б).
Примечания. Мужчин - левые столбцы; женщины - правые столбцы.
Для описания истоков тендерных различий в инвалидизации и выяснения механизма снижения распространённости инвалидизации в диссертации построены оценки вероятностей переходов между различными состояниями здоровья за период между двумя последовательными обследованиями отдельно для мужчин и для женщин. На рис. 8 на левой панели приведены
стандартизованные по возрасту оценки вероятности инвалидизации населения США старше 65 лет, а на правой панели вероятности умереть до следующего обследования, будучи при последнем обследовании в состоянии инвалидизации. Во всех возрастных группах старше 65 лет женщины с большей вероятностью переходят в состояние инвалидизации, чем мужчины, но смертность в этом состоянии у женщин ниже, чем у мужчин. Оценки вероятности улучшения здоровья для инвалидизированных женщин и мужчин
различаются незначимо. Полученные оценки позволяют сделать вывод о наличии принципиально различных стратегий поддержания жизни, реализуемых природой в мужчинах и женщинах. У мужчин реализуется стратегия защиты здоровья, которая предписывает поддерживать организм на работоспособном уровне (низкая уязвимость), не оставляя достаточно резервов для его поддержания в состоянии нездоровья (низкая живучесть). У женщин больше резервов направлено на поддержание жизни (живучесть) за счёт более слабой защиты здоровья (более высокая уязвимость).
Для ответа на вопрос о причинах снижения распространённости инвалидизации в США, о возможной роли медицинских и социальных служб поддержки здоровья пожилых, были использованы повозрастные оценки вероятностей наступления инвалидизации, восстановления от неё и смерти в состоянии инвалидизации. Анализ полученных оценок позволил выдвинуть гипотезу об отсутствии временных трендов в перечисленных вероятностях. Статистическая проверка по критерию отношения правдоподобия показала, что гипотеза о постоянстве во времени вероятности инвалидизации для мужчин может быть принята во всех возрастных группах старше 65 лет (р-уа1ие >0.11).
Для женщин эту гипотезу можно принять для возрастов старше 70 лет с уровнем значимости р-уа1ие >0.14. Гипотезу об отсутствии временного тренда в вероятности восстановления можно принять для мужчин во всех возрастных группах с уровнем значимости />-уа1ие >0.06. Для женщин во всех возрастных группах, кроме группы 75-79 лет, гипотеза об отсутствии временного тренда в вероятности восстановления была принята с уровнем значимости р-уа1ие >0.08. В группе 75-79 лет она была отвергнута с уровнем значимости р-\а1ие =0.03. Гипотеза об отсутствии временного тренда в вероятности смерти в состоянии инвалидизации была принята во всех возрастных группах для мужчин и женщин при уровне значимости р-\а1ие =0.03.
Таблица 15
Распространенность длительной неспособности самостоятельно выполнять необходимые в повседневной жизни _действия по данным обследований МЬТСБ_
Возраст 65-69 70-74 75-79 80-84 85-89 90-94 95+
Стандартизовано по возрасту
1982 мужчины женщины оба попа
1984 мужчины женщины оба пола
1989 мужчины женщины оба пола
1994 мужчины женщины оба пола
1999 мужчины женщины оба пола
193 (17.7,21.0) 21.0(19.5,22.5) 20.2(19.1,21.4)
10.4(9.4,11.5) 13.3 (12.3,14.4) 12.0(11.3,12.8)
7.6 (6.4,8.9)
9.7 (8.5,11.0)
8.8 (7.9,9.7)
9.0(7.6,10.6) 9.9(8.6,11.4) 9.5(8.5,10.6)
6.5 (5.6,7.7)
8.5 (7.4,9.7)
7.6 (6.9,8.4)
25.9(24.0,27.8) 28.4 (26.8,30.1) 27.3 (26.1,28.6)
21.1 (194,22.9) 24.9 (23.3,26.5) 23.3 (22.1,24.5)
17.9(16.1,19.9) 21.9(20.2,23.7)
20.2 (18.9,21.5)
10.8(9.2,12.6)
16.4(14.8,18.2)
14.0(12.9,15.3)
12.0(10.1,14.2)
16.1 (14.1,18.3)
14.2 (12.8,15.8)
34.9 (32.5,37.3) 39.9 (38.0,41.8) 37.9 (36.5,39.4)
29.3 (27.0,31.6) 36.7 (34.8,38.7) 33.9 (32.4,35.4)
26.5 (24.1,28.9) 34.2(32.1,36.4) 31.1 (29.6,32.7)
17.4(15.9,19.1) 23.7 (22.2,25.2) 21.1 (20.1,22.3)
14.5 (12.8,16.5) 21.2(19.6,23.0) 18.6(17.3,19.9)
47.6 (44.4,50.9) 58.6 (56.4,60.8) 55.1 (53.2,56.9)
43.6(40.4,469) 54.4 (52.1,56.7) 50.9 (49.0,52.7)
33.4 (30.5,36.6) 44.8(42.5,47.1) 41.0(39.2,42.8)
30.3 (27.5,33.3) 38.0 (35.7,40.3) 35.3 (33.5,37.1)
25.6 (23.4,27.8) 34.0 (32.2,35.9) 30.9(29.5,32.3)
61.2(56.7,65.5) 71.5 (69.0,73.9)
68.7 (66.5,70.8)
58.9 (54.2,63.5)
72.3 (69.7,74.7) 68.8(66.5,71.0)
48.1 (43.4,52.7) 63.5 (60.6,66.3)
59.1 (56.6,61.5)
44.5 (39.9,49.2) 59.9 (56.9,62.8)
55.4 (52.9,57.9)
38.4 (34.2,42.7)
52.2 (49.2,55.2)
47.8 (45.3,50.3)
82.0 (75.9,86.8) 87.0 (84.0,89.5) 85.8(83.1,88.1)
79.0 (72.3,84.5) 88.2 (85.2,90.6)
86.1 (83.3,88.4)
68.9 (61.5,75.4) 79.4 (75.8,82.5)
77.0 (73.8,79.9)
52.9 (44.6,61.0)
78.1 (74.1,81.6) 72.4 (68.7,75.8)
54.9 (47.3,62.4) 72.4 (68.3,76.2) 68.1 (64,4,71-6)
100.0(91.2,100.0)
95.2 (90.8,97.5) 96.1 (92.5,98.0)
100.0(91.2,100.0) 95.0(91.0,97.2)
95.8 (92.5,97.7)
80.0 (64.1,90.0)
90.9 (86.2,94.1)
89.3 (84.8,92.6)
73.5 (64.0,81.2) 86.9 (83.4,89.7) 84.5(81.2,87.3)
67.1 (55.9,76.6) 84.0(80.2,87.1) 81.5(77.9,84.6)
31.0 (30.0,32.0) 39.2 (38.4,40.0) 37.6(37.0,38.2)
25.0(24.1,25.9)
35.1 (34.3,35.8) 32.9 (32.3,33.5)
20.6(19.7,21.6) 30.4(29.6,31.2)
28.1 (27,4,28.7)
16.5 (15.6,17.3)
25.6 (24.8,26.4) 23.4 (22.8,24.0)
14.6(13.7,15.4)
23.2 (22.4,24.0) 21.0(20.4,21.6)
Прогноз инвалидизации
Отсутствие временного тренда в вероятностях инвалидизации, восстановления и дожития при инвалидизации означает, что наблюдаемое уменьшение распространённости инвалидизации среди населения США старше 65 лет должно объясняться уменьшением распространённости инвалидизации среди населения возраста моложе 65 лет. Чтобы проверить эту гипотезу, в диссертации построен прогноз распространённости инвалидизации в населении США старше 65 лет в 1989, 1994 и 1999 годах при неизменных вероятностях инвалидизации, восстановления от инвалидизации и смерти в состоянии инвалидизации. На рис. 9 приведена наблюдаемая и спрогнозированная по предложенной методике распространённость инвалидизации в различных возрастных группах среди мужчин и женщин в 1999 г. Видно хорошее согласие между наблюдаемыми и спрогнозированными величинами.
Аналогичный результат получен в диссертации и при прогнозировании распространённости инвалидизации в 1989 и 1994 годах. Таким образом, наблюдаемое уменьшение распространённости инвалидизации среди населения США старше 65 лет может быть объяснено уменьшением распространённости инвалидизации среди населения моложе 65 лет при неизменных показателях эффективности оказания гериатрической помощи населению США пожилого возраста.
65—69 70—74 75—79 80—84 85—89 90—94
Возрастная группа
65—69 70—74 75—79 80-84 85—89
Возрастная группа
Рис. 9. Распространённость инвалидизации (%) в 1999 году среди мужчин (А) и женщин (Б).
Примечания. Наблюдённая распространённость инвалидизации - чёрные кружки; спрогнозированная распространённость инвалидизации - светлые кружки.
6. Оценка степени наследуемости инвалидизации
Оценка наследуемости инвалидизации в старческом возрасте проводилась по данным обследования Ь8АБТ датских близнецов старше 75 лет. В
таблице 16 представлена информация о числе близнецов одного пола с учётом зиготности пар, обследованных в разные годы.
Таблица 16
Число близнецов, обследованных в разные годы с учётом зиготности
Годы 1995 1997 1999 2001
Монозиготные
мужчины 251 257 392 380
женщины 452 415 543 475
оба пола 703 672 935 855
Дизиготные
мужчины 524 465 751 711
женщины 986 898 1022 880
оба пола 1510 1363 1773 1591
Без различия зиготности
мужчины 775 722 1143 1091
женщины 1438 1313 1565 1355
оба пола 2213 2035 2708 2446
На основании анализа данных четырёх волн обследования ЬБАОТ в диссертации сделан вывод, что компонента общего окружения не существенна при анализе степени наследуемости инвалидизации в старческом возрасте и может быть исключена из модели. Таким образом, АСЕ модель трансформируется в АЕ модель, учитывающую влияние аддитивной генетической компоненты и компонент индивидуального окружения. Результаты моделирования показали, что дисперсия, связанная с компонентой индивидуального окружения, не зависит от возраста, как для мужчин, так и для женщин. Соответствующие значения /7-уа1ие равны 0.37 для мужчин и 0.33 для женщин. Этот вывод находится в соответствии с заключением, сделанным ранее (СЬпз1еп8еп е1 а!., 2000, 2002) при анализе данных ЬБАОТ методом структурных уравнений. Оценки наследуемости инвалидизации среди женщин равны 36% (14%, 54%), а среди мужчин 11% (0 %, 40%). При оценке наследуемости инвалидизации без разделения по полу была получена величина 28% (10%, 45%). В вычислениях 95% доверительные интервалы, приведённые в скобках, находились по профилю функции логарифма правдоподобия. Гипотеза о независимости наследуемости инвалидизации от пола проверялась по критерию отношения правдоподобия. Результирующая величина р-уа1ие равнялась 0.19, что означает, что наблюдённое различие в наследуемости инвалидизации между мужчинами и женщинами в возрастных группах старше 75 лет статистически незначимо.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведённый в диссертационной работе анализ свидетельствует о том, что методы математического моделирования и статистического анализа приобретают всё большее значение в геронтологических исследованиях. Применение таких методов позволяет обобщать данные по старению различных ор-
ганизмов, получать более точные оценки характеристик старения и смертности, учитывающие, в частности, неоднородность изучаемой популяции, выдвигать новые гипотезы о механизмах старения.
Проведённый в рамках диссертационной работы анализ данных по старению и смертности различных организмов с помощью разработанных в диссертации многостадийных моделей гетерогенных популяций позволил количественно выявить общие закономерности старения. Этот подход позволил объяснить отсроченное проявление воздействий, оказанных на червей в начале жизни, в более позднем возрасте, и уточнить оценки скорости старения мышей при применении геропротекторов. Такие результаты позволяют высказать гипотезу о том, что критические воздействия, оказанные на организм на ранних этапах его жизни, сказываются на его состоянии в старости. Косвенно это положение подтверждается данными об инвалидизации людей, приведёнными в главе 7 диссертации.
Математическое моделирование позволило уточнить модель перераспределения ресурсов между репродукцией и защитой организма при изменении питания плодовых мушек и описать наблюдаемый при этом эффект снижения смертности. Гипотеза о связи репродукции с продолжительностью жизни может найти подтверждение и для человека [Kirkwood Т. В. L., Rose M.R, 1991; Helleet al., 2005].
Применение математических методов эффективно при анализе данных о старении и смертности в человеческих популяциях. В диссертационной работе разработаны математические методы для анализа онкологической заболеваемости людей, подвергшихся кратковременному и пролонгированному воздействию радиации в малых дозах, что позволило уточнить оценку избыточного относительного риска возникновения солидных опухолей, выявить зависимость этой оценки от возраста, в котором происходило облучение. При анализе распространённости инвалидизации людей пожилого возраста в диссертации выявлены и количественно оценены тендерные различия в вероятности инвалидизации и в вероятности выживания в состоянии инвалидизации; показано влияние улучшения состояния здоровья в молодом возрасте на уменьшение распространённости инвалидизации в старости; по данным об инвалидизации пожилых близнецов получены оценки наследуемости инвалидизации в старости.
Развитие и применение в геронтологических исследованиях методов математического моделирования и статистического анализа позволяет с единых позиций изучать процессы старения различных организмов и людей, получать состоятельные оценки процесса старения, формулировать новые гипотезы, проверка которых становится возможной те только in vivo, но и на компьютерных моделях, то есть in silica.
ВЫВОДЫ
1. Обоснован и разработан принципиально новый подход к анализу процессов старения различных организмов, основанный на многостадийных моделях гетерогенных популяций.
2. Применение математического многостадийного моделирования гетерогенных популяций позволило установить, что эффект гормезиса, выра жающийся в уменьшении смертности нематод C.elegans и в увеличении средней продолжительности их жизни после непродолжительногс нагревания в раннем возрасте, обусловлен стимуляцией систем защита организма в старшем возрасте.
3. Моделирование многостадийной кинетики старения самок мышей СВ/ показало, что применение мелатонина и пептидов вилона и эпиталош вызывают замедление темпа старения.
4. Методом математического многостадийного моделирования смертности плодовых мушек Ceratitis capitata установлено наличие ненаблюдаемых непосредственно состояний, характеризующихся пониженно! смертностью.
5. Использование разработанных в диссертации статистических многостадийных моделей гетерогенных популяций для анализа данных пс возникновению солидных опухолей у человека при кратковременном облучении в малых дозах показало, что при облучении в возрасте до 4С лет гетерогенность в индивидуальной радиочувствительности не влияет на оценку величины избыточного относительного риска. При облучении в возрасте старше 40 лет учёт гетерогенности увеличивает оценку избыточного относительного риска на 30%.
6. В результате применения многостадийных стохастических моделей установлено, что тендерные различия в распространённости инвалидиза-ции заключаются в более высокой выживаемости женщин в состоянии инвалидизации по сравнению с мужчинами. Показано, что наблюдаемое во времени снижение распространённости инвалидизации среди мужчин и женщин происходит вследствие положительных изменений состояния здоровья в возрастных группах моложе 65 лет.
7. С помощью многостадийных моделей оценена степень наследуемости инвалидизации среди пожилых людей. Для обоих полов это величиной с вероятностью 95% лежит в пределах 10-45%. Для женщин степень наследуемости инвалидизации выше (14-54%), чем для мужчин (040%). Влияние общего окружения на оценку степени наследуемости инвалидизации в старших возрастных группах пренебрежимо.
СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Статьи в журналах, включенных в Перечень ВАК Минобрнауки РФ
1. Анисимов В.Н., Михальский А.И. Стареет ли Нобелевский лауреат? Математический анализ возраста и продолжительности жизни лауреатов Нобелевской премии за 1901-2003 гг. // Успехи геронтологии. -2004.-Вып. 15.-С. 14-22.
2. Иванов В.К., Цыб А.Ф., Максютов М.А., Горский А.И., Марченко Т.А., Кайдалов О.В., Корело A.M., Чекин С.Ю., Петров A.B., Бирюков А.П., Кочергина Е.В., Круглова З.Г., Зеленская Н.С., Власов O.K., Щукина Н.В., Кащеева П.В., Туманов К.А., Михальский А.И. Оценка медицинских последствий Чернобыля // Радиация и риск. - 2005. - спец.вып. 3.
3. Маркович Н.М., Михальский А.И., Моргенштерн В. Оценка эпидемиологических показателей заболеваемости по косвенным данным II Автоматика и телемеханика. - 1998. - №6. - С. 172-178.
4. Михальский А.И., Иванов В.К., Максютов М.А., Моргенштерн В. Оценка динамики заболеваемости ликвидаторов по результатам ежегодных обследований // Радиация и риск. - 1996. - №8. - С. 38-46.
5. Михальский А.И., Иванов В.К., Чекин С.Ю., Максютов М.А., Кащеев В.В. Учёт гетерогенности в оценке радиационных рисков // Автоматика и телемеханика. - 2008. - №6. - С. 153-159.
6. Михальский А.И., Новосельцев В.Н. Количественный анализ и моделирование старения, заболеваемости и смертности // Успехи геронтологии. - 2005. - Вып.17. - С. 117-129.
7. Михальский А.И., Родионов Ю.А., Мэнтон К.Г., Христенсен К., Яшин А.И. Исследование распространенности инвалидизации среди мужчин и женщин старшего возраста // Успехи геронтологии. - 2009. - Т.22, №4. - С. 569-587.
8. Михальский А.И., Яшин А.И. Биологическая регуляция и продолжительность жизни II Проблемы управления. - 2003. - №3. -С. 61-65.
9. Михальский А.И., .Яшин А.И. Управление старением и продолжительностью жизни // Проблемы управления. - 2004. - №4. — С. 46-53.
Ю.Молчанов В.А., Михальский А.И. Оценка динамики факторов риска методом динамической регрессии // Автоматика и телемеханика. -
2008.-№1.-С. 135-151.
П.Новосельцев В.Н., Михальский А.И. Математическое моделирование и старение: программа научных исследований // Успехи геронтологии. -
2009. - Т.22, №1,-С. 117-128.
12.Яшин А.И., Романюха A.A., Михальский А.И., Новосельцев В.Н., Ук-раинцева C.B., Халявкин A.B., Анисимов В.Н. Геронтология in silico: становление новой дисциплины // Успехи геронтологии. - 2007. - Т.20, №1. — С. 7-19.
13.Anisimov V., Khavinson V., Mikhalski A. and Yashin A. Effect of synthetic thymic and pineal peptides on biomarkers of ageing, survival and spontane-
ous tumour incidence in female CBA mice // Mech. Ageing Dev. - 2001. -Vol.l22.-P.41-68.
14.Anisimov V., Zavarzina N., Zabezhinski M., Popovich I., Zimina O., Shty-lick A., Arutjunyan A., Oparina Т., Prokopenko V., Mikhalski A. and Yashin A. Melatonin increases both life span and tumor incidence in female CBA mice II J. Gerontol. A. Biol. Sci. Med. Sci. - 2001. - Vol.56. -P. B311-B323.
15.Carey J., Papadopoulos N., Yashin A., Michalski A. The 1st Rostock European exploratory workshop on aging and longevity in wild medfly populations // Успехи геронтологии. - 2006. - Вып.18. - С. 125-136.
16.Michalski A., Johnson Т., Cypser J., Yashin A. Heating stress patterns in Caenorhabditis elegans longevity and survivorship // Biogerontology. -2001.-Vol.2-P. 35-44.
17.Yashin A., Cypser J., Johnson Т., Michalski A., Boyko S., Novoseltsev V. Ageing and survival after different doses of heat shock: the results of analysis of data from stress experiments with the nematode worm Caenorhabditis elegans II Mech. Ageing Dev. - 2001. - Vol.122. - P. 1477-1495.
18.Yashin A., Cypser J., Johnson Т., Michalski A., Boyko S., Novoseltsev V. Heat shock changes the heterogeneity distribution in populations of Caenorhabditis elegans: does it tell us anything about the biological mechanism of stress response? // J. Gerontol. A. Biol. Sci. Med. Sci. - 2002. - Vol.57. -P. B83-B92.
Монографии
19.Вапник B.H., Глазкова Т.Г., Кощеев В.А., Михальский А.И., Червонен-кис А.Я. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. - М.: Наука, 1984.-815 с.
20.Иванов В.К., Цыб А.Ф., Панфилов А.П., Агапов A.M., Горский А.И., Кайдалов О.В., Василенко Е.К., Максютов М.А., Чекин С.Ю., Михальский А.И., Саенко А.С., Замулаева И.А., Корело A.M., Годько А.М., Кащеева П.В., Туманов К.А.. Оптимизация радиационной защиты: "До-зовая матрица". - М.: ОАО "Издательство "Медицина", 2006. - 304 с.
21.Михальский А.И., Петровский A.M., Яшин А.И. Теория оценивания неоднородных популяций. -М.: Наука, 1989. - 128 с.
22.Morgenstem W., Ivanov V.K., Michalski A.I., Tsyb A.F., Schettler G. Mathematical modeling with Chernobyl registry data. - Berlin: Springer, 1995. -110 p.
Главы в монографиях
23.Михальский А.И., Семенченко А.В., Анисимов В.Н., Яшин А.И. Старение и смертность грызунов // Геронтология in silico / Под ред. Г.И. Марчука, В.Н. Анисимова и А.И. Яшина - М.: Бином, 2007. - С. 376395.
24.Михальский А.И., Семенченко А.В., Яшин А.И. Анализ эффектов неоднородности популяций П Геронтология in silico / Под ред. Г.И. Мар-чука, В.Н. Анисимова и А.И. Яшина - М.: Бином, 2007. - С. 194-217.
25.Михальский А.И., Яшин А.И. Старение и качество жизни // Геронтология in silico / Под ред. Г.И. Марчука, В.Н. Анисимова и А.И. Яшина. -М.: Бином, 2007. - С. 483-505.
26.Яшин А.И., Романюха А.А., Михальский А.И., Новосельцев В.Н., Ук-раинцева С.В., Халявкин А.В., Анисимов В.Н. Геронтология: становление новой дисциплины // Геронтология in silico / Под ред. Г.И. Марчука, В.Н. Анисимова и А.И. Яшина. - М. Бином, 2007. - С. 506-522.
27.Michalski A. Reliability problems and longevity analysis // Recent Advances in Stochastic Modeling and Data Analysis / Christos H. Skiadas (ed.) - Singapore: World Scientific, 2007. - P. 553-561.
28.Michalski A. Application of inverse problems in epidemiology and biode-mography // Statistical Models and Methods for Biomedical and Technical Systems / F. Vonta, M. Nikulin, N. Limnios, C. Huber (eds.) - Boston: Birkhauser, 2008. - P. 279-298.
29.Michalski A.I., Christensen K., Yashin A.I. Old age disability and genetics: investigation on longitudinal twin data // Longevity, Aging and Degradation Models / V. Antonov, C. Huber, M. Nikulin, V. Polischook (eds.) - St. Petersburg: State Polytechnical University,2004.-Vol.1.-P. 173-182.
30.Michalski A.I., Manton K.G., Yashin A.I. Investigation of disability trends using surveys II Longevity, Aging and Degradation Models / V. Antonov, C. Huber, M. Nikulin, V. Polischook (eds.) - St. Petersburg: State Polytechnical University, 2004. - Vol.1. - P. 183-193.
31.Michalski A.I., Yashin A.I. A probabilistic model for cancer prevalence estimation on mortality data // Models of noncommunicable diseases / W. Morgenstern, E. Chigan, R. Prokhorskas, M. Rusnak, G. Schettler (eds) -Berlin, Heidelberg, New York: Springer, 1992. - P. 45-53.
Препринт
32.Михальский А.И. Методы анализа гетерогенных структур и популяций. - М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2002. -64 с.
Статьи
33.Иванов В.К., Михальский А.И., Петровский A.M., Чекин С.Ю. Факторы риска, влияющие на заболеваемость ликвидаторов последствий аварии на Чернобыльской АЭС // Мед. радиология. - 1993. - №10. - С. 2831.
34.Michalski A. Inverse problems in demography and biodemography // MPIDR Working Paper WP 2006-041. - 2006. - 22 p.
35.Michalski A., Morgenstern W., Ivanov V.K., Maksyitov M.A. Estimation of morbidity dynamics from incomplete follow-up studies // J. Epid. Biostatis-tics.- 1996.-Vol.1.-P. 151-157.
36.Michalski A., Yashin A. Detection of hormesis effect in longevity: simulation approach for heterogeneous population // Mathemat. Bios. - 2002. -Vol.175.-P. 57-66.
37.Ukraintseva S., Arbeev K., Michalsky A. and Yashin A. Antiaging treatments have been legally prescribed for approximately thirty years // Ann. N. Y. Acad. Sci. - 2004. - Vol.1019. - P. 64-69.
Тезисы
38.Михальский А. И. Математические методы и модели в геронтологии // Тезисы докладов Всероссийской конференции «Перспективы фундаментальной геронтологии». - Санкт-Петербург, 2006. - С. 91-92.
39.Михальский А.И. Изучение динамики изменения распространённости инвалидизации пожилых // Тезисы докладов IV Всероссийской научно-практической конференции «Общество, государство и медицина для пожилых». - Москва, 2007. - С. 73.
40.Михальский А.И. Применение математических методов при исследовании процессов инвалидизации в старших возрастах // XIII Российский национальный конгресс "Человек и его здоровье": Тез. докладов. -СПб, 2008.-С. 111.
41.Михальский А.И. Применение моделей гетерогенных популяций при анализе старения и оценке рисков // Конференция "Математические методы в теории надежности теория. Методы. Приложения": Труды конференции. - Москва, 2009. - С. 487-490.
42.Михальский А.И., Иванов В.К., Чекин С.Ю., Максютов М.А. Учёт гетерогенности в оценке радиационных рисков // Тезисы докладов 3-й международной конференции по проблемам управления. - Москва, 2006.-СЛ51.
43.Михальский А.И., Иванов В.К., Чекин С.Ю., Максютов М.А., Кащеев В.В. Роль неоднородности в индивидуальной радиочувствительности при изучении радиационного старения // Симпозиум «Радиационное старение. Механизмы естественного и индуцированного старения»: Тез. докладов. - Москва, 2009. - С. 28-29.
44.Михальский А.И., Моргенштерн В. Специфика управления в популяциях // Тезисы докладов Международной конференции по проблемам управления. - Москва, 1999. - Т.2 - С.34.
45.Новосельцев В.Н., Михальский А.И., Новосельцева Ж.А. Моделирование системных механизмов управления репродукцией и старением // Тезисы докладов XX съезда Физиологического общества имени И.П. Павлова. - Москва, 2007. - С. 68-69.
46.Anisimov V.N., Mikhalski A.I. Mathematical analysis of age and life span of the Nobel prizewinners, 1901-2003 // Abstracts of the 18th World Congress of the International Association of Gerontology. - Rio de Janeiro, Brazil, 2005. - P. 39-40.
47.Michalski A. Application of inverse problems in epidemiology // Proceedings of the International Conference on Statistical Models for Biomedical
and Technical Systems (Biostat2006). - Limassol, Cyprus, 2006. - P. 399404.
48.Michalski A.I., Carey J.R., Novoseltsev V.N., Yashin A.I. Mathematical modeling of dietary and caloric restriction influence on Mexfly longevity // Adv. Gerontol. - 2007. - Vol.20, №3. - P. 55-56.
49.Michalski A.I., Morgenstern W.. Estimation of cause specific mortality increase due to total mortality decrease // Proceedings of the 8th Prague symposium "Computer simulation in biology, ecology and medicine". - Prague, 1992.-P. 133-135.
50.Michalski A.I., Morgenstern W., Ivanov V.K., Chekin S.Yu. Modeling of links between radiation and nonradiation risk factors and morbidity of people involved in rectification works at Chernobyl nuclear power station // Proceedings of the First joint conference of international simulation societies. -Zurich, 1994. - P. 576-578.
51.Morgenstern W., Michalski A.I. Some specific problems in modeling non-communicable diseases // Proceedings of the 8th Prague symposium "Computer simulation in biology, ecology and medicine". - Prague, 1992. -P. 127-132.
Михальский А.И. Старение гетерогенных популяций: статистический анализ и математическое моделирование//Автореф. дне. доктора биол. наук: 14.01.30 - СПб., 2010. - 45 с.
Подписано в печать 14.01.2010. Формат 60*84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Печ. л. 1,0.
_Тираж 100 экз. Заказ _
Отпечатано с готового оригинал-макета. ЗАО «Принт-Экспресс» 197101, С.-Петербург, ул. Большая Монетная, 5 лиг. А
Оглавление диссертации Михальский, Анатолий Иванович :: 2010 :: Москва
Введение.
Глава 1. Обзор литературы по теме диссертации.
Глава 2. Материалы и методы исследования.
Глава 3. Многостадийная математическая модель влияния термического стресса на продолжительность жизни нематод C.elegcms с учётом гетерогенности
Глава 4. Математическое моделирование продолжительности жизни мышей, подвергшихся воздействию мелатонина и синтетических пептидных биорегуляторов
Глава 5. Математическое моделирование связи между продолжительностью жизни и старением плодовых мушек Ceratitis capitata при стохастической смене питания.
Глава 6. Оценка риска возникновения солидных раков при действии радиации в малых дозах в неоднородной по радиочувствительности популяции людей.
Глава 7. Статистический анализ распространённости инвал идизации среди лиц пожилого возраста.
Выводы.
Введение диссертации по теме "Геронтология и гериатрия", Михальский, Анатолий Иванович, автореферат
Актуальность исследования
Наблюдающееся увеличение продолжительности жизни человека в экономически развивающихся и развитых странах приводит к увеличению числа лиц престарелого возраста, что в совокупности со снижающейся рождаемостью ведёт к снижению в населении доли лиц трудоспособного возраста и росту доли лиц пенсионного возраста. Эти процессы ставят новые задачи переосмысления понятия общественного здоровья [Венедиктов Д.Д., 1987, 2008], развития практической геронтологии и гериатрии [ПТабадин В.Н., 2005, 2009]. В такой ситуации становится актуальным изучение закономерностей, присущих процессу старения, и возможностей снижения последствий развития с возрастом дегенеративных явлений в здоровье. Понимание важности изучения факторов, обеспечивающих "активную старость" человека, и механизмов, обеспечивающих активное долголетие, сформировалось в виде ряда международных инициатив. Так в 1989 году создана международная научная сеть REVES для сравнительного изучения изменений активной, свободной от инвалидизации продолжительности жизни в разных странах. На Второй Всемирной ассамблее ООН по проблемам старения в Мадриде в 2002 году была принята "Программа ООН по исследованиям старения в XXI столетии", в которой отмечается, что задачей исследований становится обеспечение того, чтобы дополнительные годы, жизни человека были активными, здоровыми и продуктивными [Andrews G.R. et al., 2001].
В настоящее время общепризнанна общность фундаментальных механизмов старения, позволяющая распространять результаты экспериментов, проведённых на модельных животных (черви, мухи, мыши и т.п.), на человека, однако рамки аналогий и степень соответствия процессов, протекающих в различных организмах, требуют тщательного изучения. Объём данных, накопленных современной геронтологией, и задачи, выдвигаемые на современном этапе, требуют развития новых математических подходов и моделей для подтверждения экспериментально наблюдаемых эффектов и выявления новых общих закономерностей в старении [Новосельцев В.Н. и др., 2003; Клгк\уоос1 Т.В.Ь. е1 а1., 2003].
Актуальность разработки методов моделирования в геронтологии вытекает как из специфики процессов старения, так и из методологии изучения геронтологических процессов, особенностей процедур сбора данных.
Старение, понимаемое как увеличение шансов гибели с возрастом, доступно наблюдению лишь в своём популяционном проявлении. Это означает, что для перехода от статистики смертей в наблюдаемой популяции к индивидуальному старению организма необходимо применять модели, учитывающие вариабельность индивидуальных особенностей организмов, входящих в популяцию. С математической точки зрения это модели процессов в неоднородных популяциях, причём индивидуальные свойства организмов, например его генетические особенности, часто недоступны непосредственной регистрации. Развитие подобных моделей лежит в области анализа данных по неполной информации и в геронтологии находится на начальной стадии применения [Соловьев М.В., 1998; Новосельцев В.Н. и др., 2003].
В настоящее время геронтологические исследования ведутся в различных областях науки, начиная с биохимии, молекулярной биологии, генетики и заканчивая демографией и здравоохранением. Геронтологические эксперименты ставятся на различных организмах, от дрожжей до приматов. Для объединения данных разных дисциплин, полученных в экспериментах на различных организмах и при наблюдениях за людьми, необходимо привлекать методы математического моделирования, учитывающие специфику задач геронтологии. Многие задачи, возникающие в геронтологии, такие как оценка смертности по дожитию или оценка выживаемости в дикой природе по дожитию в лабораторных условиях, относятся к задачам интерпретации косвенных наблюдений, имеющих неустойчивое решение, и требуют применения специальных методов для построения статистически, достоверных моделей.
Важной характеристикой состояния здоровья человека в пожилом возрасте является его способность самостоятельно выполнять действия, необходимые в повседневной жизни: вставать с постели, со стула, ходить по помещению и выходить из него, одеваться, купаться, пользоваться туалетом т.д. Определённая подобным образом дееспособность характеризует способность человека к активной жизни. Изучение законов потери дееспособности (инвалидизация) характеризует длительность активной жизни, борьба за продление которой в настоящее время выходит в приоритетные задачи геронтологии и гериатрии [Анисимов В.Н., 2003; Яшин А.И. и др., 2007; Robine J.M. and Michel J.P., 2004]. Интерпретация результатов масштабных лонгитудинальных обследований состояния здоровья людей и изменения здоровья под действием внешних факторов риска требует привлечения методов, учитывающих особенности организации обследований и существующую при этом неопределённость в результатах и моделях.
Применение современных методов статистического моделирования и их адаптация к проблемам геронтологии позволяет преодолеть существующие трудности анализа данных о старении и продолжительности жизни различных организмов, собранных в рамках различных дисциплин. Кроме того, такие модели позволяют анализировать процессы и данные, относящиеся к гетерогенным популяциям, то есть, рассматривать популяции, состоящие из групп организмов, различающихся по выживаемости.
Цель исследования
Целью работы является создание и применение статистических многостадийных моделей гетерогенных популяций для изучения факторов, влияющих на здоровье и продолжительность жизни, по данным экспериментов с лабораторными животными и лонгитудинальным наблюдениям за изменением здоровья и продолжительностью жизни человека.
Применимость разработанных статистических многостадийных моделей гетерогенных популяций демонстрируется посредством решения следующих задач:
1. Создание статистических моделей, учитывающих многостадийность процесса старения и неоднородность организмов, составляющих популяцию.
2. Анализ изменения продолжительности жизни нематод C.elegans под влиянием стрессовых воздействий.
3. Анализ изменения продолжительности жизни мышей СВА при применении мелатонина и синтетических пептидных препаратов.
4. Анализ изменения продолжительности жизни плодовых мушек Ceratitis capitata при ограничении калорийности питания.
5. Оценка радиационных рисков для человека в диапазоне малых доз радиации с учётом неоднородности в радиочувствительности и возраста, в котором произошло радиационное воздействие.
6. Оценка динамики распространенности инвалидизации среди лиц пожилого возраста и роли инвалидизации в изменении продолжительности жизни.
7. Оценка наследуемости инвалидизации среди лиц старческого возраста.
Научная новизна работы
В работе разработан новый подход к изучению процессов в стареющих популяциях лабораторных животных и людей, основанный на учёте их многостадийности и гетерогенности. В результате проведённых исследований сделан принципиальный вывод о том, что игнорирование гетерогенности ведёт к занижению оценок индивидуального риска заболевания и смерти.
Развитый подход позволил с единых позиций провести статистический анализ результатов экспериментов по изучению продолжительности жизни лабораторных животных (нематоды, плодовые мухи, мыши) при различных воздействиях (термический стресс, ограничение питания, применение препаратов). Расчёты и оценки количественно выявили и позволили объяснить наличие отложенного эффекта воздействий, оказываемых на ранних этапах жизни.
Одной из причин инвалидизации в старшем возрасте могут быть заболевания, связанные с экспозицией к вредным веществам и воздействиям, в частности, радиационно обусловленные онкологические заболевания. Использованный в диссертации математический подход позволил установить, что риск возникновения солидных опухолей при кратковременном облучении для возрастной группы старше 40 лет с учётом гетерогенности в радиационной чувствительности на 30% превышают оценки, полученные без учёта гетерогенности, что существенно при оценке индивидуальных рисков.
Проведённый в диссертационной работе анализ данных лонгитудинальных наблюдений за состоянием здоровья населения США показал, что в возрастных группах старше 65 лет распространённость инвалидизации оказывается выше среди женщин, чем среди мужчин. Было установлено, что наблюдаемое снижение распространённости инвалидизации в пост пенсионных возрастных группах обусловлено улучшением состояния здоровья людей, когда они ещё не достигли пенсионного возраста.
В диссертации предложена математическая модель, позволяющая провести оценку наследуемости инвалидизации по лонгитудиальным наблюдениям за состоянием здоровья монозиготных и дизиготных пар близнецов. При исследовании данных Датского регистра близнецов нами получены оценки степени наследуемости инвалидизации в возрасте старше
75 лет. Установлено, что уровень инвалидизации в старческом возрасте (75+) определяется наследственностью в умеренных пределах от 10 до 45% при большей степени наследования для женщин, чем для мужчин.
Научно-практическая значимость исследования
Применение развитых в работе методов многостадийного статистического моделирования гетерогенных популяций позволило количественно описать и уточнить свойства процессов старения, смертности, инвалидизации и заболеваемости, наблюдаемые у лабораторных животных и среди людей. Эти оценки расширяют представления о старении и факторах, влияющих на жизнеспособность живых организмов, позволяют прогнозировать ожидаемое развитие заболеваемости и смертности на индивидуальном и популяционном уровнях. Разработанные методы могут применяться при анализе данных о старении и продолжительности жизни в опытах с лабораторными животными, подвергающимися различным воздействиям, при мониторинге состояния здоровья пожилых лиц, а также при разработке мероприятий по оптимизации радиационной защиты.
Положения, выносимые на защиту
1. Применение статистических многостадийных моделей гетерогенных популяций позволяет количественно описать невыявляемые в непосредственных наблюдениях характеристики процессов старения, инвалидизации и смертности в популяциях различных видов животных (нематоды, мухи, мыши, человек) в условиях воздействия различных факторов внешней среды (стресс, ограничение питания, радиационное воздействие, геропротекторы).
2. По данным опытов с непродолжительным нагреванием нематод С.е1е£ст$ в начале их жизни, применение статистических многостадийных моделей гетерогенных популяций выявило гормезис, который проявляется в снижении смертности в конце жизни, что ведёт к увеличению средней продолжительности жизни.
3. Разработанный подход позволил установить существование двух фаз в смертности мышей и выявить замедление темпов популяционного старения при применении мелатонина и пептидных биорегуляторов.
4. Анализ выживаемости плодовых мушек Ceratitis capitata при стохастической смене питания, проведённый с применением разработанных в диссертации моделей, позволил установить наличие ненаблюдаемых непосредственно состояний, характеризующихся пониженной смертностью.
5. Исследование данных по возникновению солидных опухолей у человека при кратковременном облучении в малых дозах, проведённое с использованием статистических многостадийных моделей гетерогенных популяций, показало, что в возрасте до 40 лет гетерогенность в индивидуальной радиочувствительности не влияет на оценку величины избыточного относительного риска, тогда как для лиц старше 40 лет учёт гетерогенности увеличивает оценку избыточного относительного риска на 30%.
6. Развитый в диссертации подход позволил установить, что наблюдаемые тендерные различия в распространённости инвалидизации заключаются в более высокой выживаемости женщин в состоянии инвалидизации по сравнению с мужчинами. Установлено, что наблюдаемое снижение распространённости инвалидизации в США происходит вследствие положительных изменений состояния здоровья в возрастных группах моложе 65 лет, а не улучшения качества оказываемой гериатрической помощи в старших возрастных группах;
7. Использование многостадийных моделей позволило оценить степень наследования инвалидизации в старческом возрасте величиной 10-45%. Для женщин степень наследования инвалидизации выше (14-54%), чем для мужчин (0-40%). Влияние общего окружения на оценку степени наследования инвалидизации в старческом возрасте пренебрежимо.
Апробация работы
Основные положения и выводы диссертационного исследования были представлены и доложены на научных конференциях и совещаниях, в частности, на международной конференции "Computer simulation in biology, ecology and medicine" (Прага, Чехия, 1992), на первой объединённой конференции международных обществ по моделированию (Цюрих, Швейцария, 1994), на совещании "3rd International Demographic Workshop on Social and Biological Determinants of Longevity" (Rostock, Germany, 1999), на Втором Европейском Конгрессе по биогеронтологии (Санкт-Петербург, 2000), на конференции, посвященной 90-летию со дня рождения А.А. Ляпунова (Новосибирск, 2001), на конгрессе "3rd European Congress of Biogerontology" (Florence, Italy, 2002), на конференции "Population Association of America 2003 Annual Meeting" (Minneapolis, USA, 2003), на П Международной конференции по проблемам управления (Москва, 2003), на 1-ой международной французско-российской конференции "Модели долговечности, старения и деградации в теории надежности, медицине и биологии" (Санкт-Петербург, 2004), на совещании "The 1st Rostock European Exploratory Workshop On Aging And Longevity In Wild Medfly Populations" iL
Rostock, Germany, 2005), на конференции "18 World Congress of the International Association of Gerontology" (Rio de Janeiro, Brazil, 2005), на, конференции "European Conference On Chronic Disease Prevention (EURONCD)" (Helsinki, Finland, 2005), на конференции "International Conference On Statistical Models For Biomedical And Technical Systems (Biostat2006)" (Limassol, Cyprus, 2006), на Третьей международной конференции по проблемам управления (Москва, 2006), на Международной конференции "Системные проблемы надёжности, качества, информационных и электронных технологий в инновационных проектах" (Сочи, 2006), на
Всероссийской конференции "Перспективы фундаментальной геронтологии" (Санкт-Петербург, 2006), на XX съезде Физиологического Общества им. И.П. Павлова (Москва, 2007), на IV научно-практической конференции "Общество, государство и медицина для пожилых" (Москва, 2007), на VI Европейском конгрессе международной ассоциации геронтологии и гериатрии (Санкт-Петербург, 2007), на Всероссийском семинаре "Генетика продолжительности жизни и старения" (Сыктывкар, 2008), на VIII Международном симпозиуме "Биологические механизмы старения" (Харьков, 2008), на ХШ российском национальном конгрессе "Человек и его здоровье" (Санкт-Петербург, 2008), на Международной конференции "Математические методы в теории надежности" (Москва, 2009), на XIV Международной научно-практической конференции "Пожилой больной. Качество жизни" (Москва, 2009).
Публикации
По теме диссертации опубликовано 25 статей в отечественных и зарубежных реферируемых журналах (из них 18 в отечественных и зарубежных журналах по перечням ВАК Минобрнауки РФ), один препринт Института проблем управления РАН, три отечественных и одна зарубежная монографии с соавторами. Материалы диссертации вошли в виде глав в одну отечественную и в три зарубежные монографии.
Объём и структура работы
Заключение диссертационного исследования на тему "Старение гетерогенных популяций: статистический анализ и математическое моделирование"
ВЫВОДЫ
1. Современные тенденции демографических процессов и состояние фундаментальной геронтологии выявили необходимость разработки специальных математических подходов к проблеме изучения старения.
2. Применение математического моделирования позволило установить, что эффект гормезиса, выражающийся в уменьшении смертности нематод С. elegans и в увеличении средней продолжительности их жизни после непродолжительного нагревания в ранних возрастах, обусловлен относительным повышением эффективности систем защиты жизни в старшем возрасте при неизменном их функционировании в молодом и среднем возрасте.
3. Моделирование кинетики старения самок мышей СВА показало, что применение мелатонина приводит к уменьшению скорости старения, сопровождаемому увеличением числа опухолей по сравнению с контролем. Введение пептидов вилона и эпиталона вызывают замедление темпа старения мышей СВА. При этом, вилон не влияет, а эпиталон оказывает угнетающее действие на развитие спонтанных опухолей.
4. Методом математического моделирования смертности плодовых мушек Ceratitis capitata установлено, что изменение их питания модулирует как репродукцию, так и смертность путём перераспределения энергетических ресурсов между системами репродукции, поддержания жизни и репарации повреждений. Подтверждено снижение смертности мушек при переключении режимов питания.
5. Методами учёта неоднородности в индивидуальной радиочувствительности выявлено, что при остром облучении людей в возрасте старше 40 лет оценка избыточного относительного риска возникновения солидного рака на 30% превосходит аналогичную оценку, полученную без учёта неоднородности. При остром облучении в более молодом возрасте учёт неоднородности не влияет на эту оценку.
6. Анализ данных о возникновении солидных опухолей при хроническом облучении показал, что учет неоднородности в фоновой заболеваемости не существенен при наличии большого число дополнительных неконтролируемых факторов.
7. Выявлено устойчивое снижение распространённости инвалидизации среди пожилого населения США. Установлено, что более высокий уровень инвалидизации женщин, чем мужчин, обусловлен более высокой выживаемостью женщин в состоянии инвалидизации по сравнению с мужчинами за счёт меньшей устойчивости к потере дееспособности. Показано, что наблюдаемое снижение распространённости инвалидизации в США среди лиц старше 65 лет происходит не за счёт улучшения качества оказываемой гериатрической помощи, а вследствие положительных изменений состояния здоровья населения в возрастах моложе 65 лет.
8. Оценка степени наследования инвалидизации в возрастах старше 75 лет с доверительной вероятностью 95% лежит в пределах 10-45%. Для женщин степень наследования инвалидизации выше (14-54%), чем для мужчин (0-40%). Влияние общего окружения на оценку степени наследования инвалидизации в старших возрастных группах несущественно.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведённый в диссертации анализ свидетельствует, что методы математического моделирования и статистического анализа приобретают всё большее значение в геронтологических исследованиях. Эти методы позволяет обобщать данные по старению различных организмов, получать более точные оценки характеристик старения и смертности, учитывающие, в частности, неоднородность изучаемой популяции, выдвигать новые гипотезы о механизмах старения.
Проведённый в рамках диссертационной работы анализ данных по старению и смертности различных организмов позволил количественно выявить общие закономерности старения, в частности, ступенчатое изменение с возрастом уровня защиты организма от стрессорных воздействий. Это позволило объяснить отсроченное проявление воздействий, оказанных на червей в начале жизни, в более поздних возрастах, и уточнить оценки скорости старения мышей при применении геропротекгоров. Такие результаты позволяют высказать гипотезу о том, что критические воздействия, оказанные на организм на ранних этапах его жизни, сказываются на его состоянии в старости. Косвенно это положение подтверждается данными об инвалидизации людей, приведёнными в главе 8 диссертации.
Математическое моделирование позволило уточнить модель перераспределения ресурсов между репродукцией и защитой организма при изменении питания плодовых мушек и описать наблюдаемый при этом эффект снижения смертности. Гипотеза о связи репродукции с продолжительностью жизни может найти подтверждение и для человека [Kirkwood Т. В. L. and Rose М. R, 1991; Helle et al., 2005].
В диссертационной работе разработаны математические методы для анализа онкологической заболеваемости людей, подвергшихся кратковременному и пролонгированному воздействию радиации в малых дозах, что позволило уточнить оценку избыточного относительного риска возникновения солидных раков, выявить зависимость этой оценки от возраста облучения. При анализе распространённости инвалидизации людей пожилого возраста в диссертации выявлены и количественно оценены тендерные различия в вероятности инвалидизации и в вероятности выживаемости в состоянии неполного здоровья; показано влияние улучшения состояния здоровья в молодых возрастах на уменьшение распространённости инвалидизации в старости; по данным об инвалидизации пожилых близнецов получены оценки наследуемости инвалидизации в старости.
Развитие и применение в геронтологических исследованиях математического моделирования и статистического анализа позволяет с единых позиций изучать процессы старения различных организмов и людей, получать состоятельные оценки процесса старения, формулировать новые гипотезы, проверка которых становится возможной те только in vivo, но и на компьютерных моделях, то есть in silico.
Современные демографические тенденции, наблюдаемые в экономически развитых и развивающихся странах, свидетельствуют о неуклонном росте доли населения старших возрастов. По прогнозам к 2050 году доля лиц старше 60 лет составит 35% в Европе и 22% во всём мире. В складывающейся ситуации особую важность приобретают проблемы сохранения здоровья и дееспособности человека в пожилом возрасте, увеличения "здоровой продолжительности жизни". Для решения этих проблем, для выяснения основных факторов, влияющих на сохранение здоровья в старших возрастах, необходимо привлекать методы и результаты экспериментальной и фундаментальной геронтологии. В настоящее время накоплен большой экспериментальный материал, полученный на животных и модельных организмах, о влиянии на продолжительность жизни генетических модификаций, средовых воздействий, изменения поведения и питания. Для выявления общих механизмов, связывающих продолжительность жизни и здоровье с внешними и генетическими факторами у различных организмов, включая человека, необходимо применение математических моделей. Математические модели, применяемые в геронтологии, образуют широкий спектр, простирающийся от формальных моделей данных, в которых не раскрываются механизмы, но выявляются общие закономерности влияния на продолжительность жизни, до моделей старения, основанных на кибернетических принципах регулирования в живых системах. В последнее время активно развиваются модели, учитывающие стохастическую природу старения и популяционный характер наблюдений проявления старения и смертности. Развитие математических моделей и методов оценки индивидуальных характеристик смертности и старения по их популяционным проявлениям, учёта влияния модифицирующих старение факторов, и применение общих принципов управления в живых системах позволяет строить обоснованный прогноз изменения продолжительности жизни различных организмов при воздействии на них, выявлять значимые эффекты и формировать направление развития средств профилактики старения и сохранения дееспособности человека в старших возрастах.
На основании большого числа экспериментальных исследований показано, что, в зависимости от уровня, стрессорное воздействие может оказывать как отрицательный, так и положительный эффек — эффект гормезиса. Применительно к проблемам геронтологии позитивное действие стресса выражается в увеличении продолжительности жизни в группе животных, подвергавшихся умеренному внешнему воздействию, которое, однако, способно убить организм при увеличении дозы воздействия. Применение математического моделирования для анализа влияния термического стресса на продолжительность жизни нематод С. е1г^ат позволило установить, что эффект гормезиса, выражающийся в уменьшении смертности и в увеличении средней продолжительности жизни после непродолжительного нагревания в начале жизни, обусловлен относительным повышением эффективности системы защиты жизни в старшем возрасте при неизменном их функционировании в молодом и среднем возрасте. При этом наблюдается эффект сохранения с возрастом однородности популяции, которая была подвержена стрессу, в то время, как контрольная популяция червей с возрастом теряет свою начальную однородность. Полученный результат позволил выдвинуть гипотезу о двух системах защиты организма и связи их эффективности с возрастом. Первая система защиты эффективна в молодом возрасте и ослабевает с окончанием репродуктивного периода, после чего более эффективной становится вторая система, менее эффективная в молодости, но, после стимуляции стрессом, более эффективная в старости. Такая гипотеза позволяет объяснить эффект отложенного влияния воздействий, оказанных на организм в ранних возрастах, на состоянии организма в старости.
Изучение продолжительности жизни мышей, подвергавшихся различным медикаментозным воздействиям, с точки зрения моделирования защитных свойств организма позволило модифицировать классическую модель смертности Гомпертца. Это модификация учитывает качественное изменение эффективности действия защитных сил организма с возрастом, что находится в соответствии с результатами, полученными при рассмотрении оптимального перераспределения ресурсов между репродукцией и поддержания жизни. При моделировании учитывались эффекты, связанные с развитием фатальных и не фатальных опухолей. Моделирование кинетики старения самок мышей СВА показало, что применение мелатонина приводит к уменьшению скорости старения, сопровождаемому увеличением числа опухолей по сравнению с контролем. Введение пептидов вилона и эпиталона вызывают замедление темпа старения мышей СВА. При этом вилон не влияет на развитие спонтанных опухолей, а эпиталон оказывает угнетающее действие на их развитие.
Метод математического моделирования смертности плодовых мушек Ceratitis capitata позволил связать результаты экспериментов по регулярному и стохастическому питанию с помощью марковской модели. В результате моделирования была выдвинута гипотеза о наличии ненаблюдаемых переходных состояний, характерных снижением смертности при переключении диеты с сахара на протеин и с протеина на сахар, которая позволила качественно воспроизвести экспериментальные кривые дожития. При этом было воспроизведено кратковременное снижение смертности мух при переключении питания с сахара на протеин, экспериментально установленное [Carey J.R. et al., 1998].
Результаты оценивания по данным острого и пролонгированного облучения людей в диапазоне малых доз с учётом гетерогенности показали, что лица, подвергшиеся облучению до возраста 40 лет, не демонстрируют заметной гетерогенности в заболеваемости солидными раками при различных значениях величины латентного периода. Лица, облученные после возраста 40 лет, демонстрируют существенную гетерогенность в радиочувствительности при значениях латентного периода не меньших 7 лет. При этом оценки величины избыточного относительного риска заболеваемости солидными раками ниже в старшей возрастной группе по сравнению с младшей. Полученный результат может отражать накопление с возрастом мутаций на фоне снижения чувствительности к радиационному воздействию.
Для анализа данных пролонгированного облучения использовалась модель, учитывающая основные характеристики радиационного онкогенеза без анализа спонтанной составляющей. Оценки показали, что при учёте только дозовых нагрузок дисперсия уязвимости равна 3.6. При дополнительном учёте возраста начала работы, который приравнивался к возрасту постановки на индивидуальный дозиметрический контроль, эта дисперсия уменьшается до величины 1.7, что говорит о существенности фактора возраста начала работы. Значениеp-value, соответствующее этому изменению, меньше 0.001. Величина эффекта учёта возраста начала работы оценивалась на уровне 0.04/Год, что отражает суммарный эффект увеличения с возрастом спонтанной заболеваемости и снижения с возрастом риска возникновения радиационно индуцированных солидных раков. Полученные оценки для избыточного относительного риска уменьшаются с уменьшением степени неоднородности, однако доверительные интервалы для оценок ЕИЯ в обоих случаях велики и включают нулевое значение. Для уточнения этих оценок необходимо привлечение дополнительной информации о причинах, по которым человек снимался с ИДК, о смертности, учёт невыявленной онкологической заболеваемости.
Подтверждено устойчивое снижение распространённости инвалидизации среди пожилого населения США. Установлено, что более высокий уровень инвалидизации женщин, чем мужчин, обусловлен более высокой выживаемостью женщин в состоянии инвалидизации по сравнению с мужчинами за счёт меньшей устойчивости к потере дееспособности. Показано, что наблюдаемое снижение распространённости инвалидизации в США среди лиц старше 65 лет происходит не за счёт улучшения качества оказываемой гериатрической помощи, а вследствие положительных изменений состояния здоровья населения в возрастах моложе 65 лет.
По данным, полученным при обследовании датских близнецов старше 75 лет получена оценка степени наследования инвалидизации в пожилом возрасте. С доверительной вероятностью 95% степень наследования инвалидизации в возрастах старше 75 лет лежит в пределах 10-45%. Для женщин степень наследования инвалидизации выше (14-54%), чем для мужчин (0-40%). Влияние общего окружения на оценку степени наследования инвалидизации в старших возрастах оказалось несущественно.
Список использованной литературы по медицине, диссертация 2010 года, Михальский, Анатолий Иванович
1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. 487 с.
2. Анисимов В. Н. Старение и канцерогенез // Успехи геронтологии.2002. Вып. 10. - С.99-125.
3. Анисимов В.Н. Приоритетные направления фундаментальных исследований в геронтологии: вклад России // Успехи геронтологии.2003. Вып. 12. - С. 9-27.
4. Анисимов В.Н. Мелатонин: роль в организме, применение в клинике. -СПб.: Изд-во «Система», 2007а. -40 с.
5. Анисимов В.Н. Мелатонин: перспективы применения для профилактики рака и преждевременного старения // Вестн. восстановит, медицины. 2007b. - Т.19. - С.4-7.
6. Анисимов В.Н. Экспериментальная геронтология: цели, задачи и приоритетные направления исследований // Геронтология in silico / Под ред. Г.И. Марчука, В.Н. Анисимова и А.И. Яшина. — М. Бином, 2007с. -С.10-51.
7. Анисимов В.Н. Молекулярные и физиологические механизмы старения: В 2т. СПб.: Наука, 2008. - Т.1.- 481 е.; Т.2.- 434 с.
8. Анисимов В.Н., Виноградова И.А. Старение женской репродукции и мелатонин. СПб.: Изд-во «Система», 2008. - 44 с.
9. Анисимов В.Н., Михальский А.И. Стареет ли Нобелевский лауреат? Математический анализ возраста и продолжительности жизни лауреатов Нобелевской премии за 1901-2003 гг. // Успехи геронтологии. 2004. - Т.15. - С.14-22.
10. Анисимов В.Н., Соловьев М.В. Эволюция концепций в геронтологии. -СПб.: Эскулап, 1999. 130 с.
11. П.Баранов В. С., Баранова Е. В. Генетические аспекты старения // Успехи геронтологии. 2007. - Т.20, №2. - С.26-34.
12. Баранов В. С., Баранова Е. В. Генетический паспорт — основа активного долголетия и максимальной продолжительности жизни // Успехи геронтологии. 2009. - Т.22, №1. - С.84-91.
13. Божков А.И., Длубовская B.JL, Малеев В.А., Дмитриев Ю.В., Белецкая Л.Б. Сдерживающая рост диета вызывает различные стратегии адаптации организма молодых и взрослых животных // Успехи геронтологии. 2006. -Вып.19. - С.36-43.
14. Борисов В.Ф., Лавренов О.П., Назаров A.C., Чекмарев А.Н. Конструирование радиоэлектронных средств. М.: Изд-во МАИ, 1996. - 380 с.
15. Боровиков С.М. Теоретические основы конструирования, технологии и надежности. Минск: Дизайн ПРО, 1998. - 125 с.
16. Бутов A.A., Волков М.А. Оптимальное управление параметрами разладки в задаче максимизации энергопродуктивности и результарующая гетерогенность популяции // Проблемы управления. -2004. Т.4. - С.54-57.
17. Вапник В.Н., Глазкова Т.Г., Кощеев В.А., Михальский А.И., Червоненкис А.Я. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. М.: Наука, 1984. - 815 с.
18. Венедиктов Д. Д. Общественное здоровье: пути оценки и прогнозирования // Общественные науки и здравоохранение М.: Наука, 1987. - С.62-78.
19. Венедиктов Д. Д. Очерки системной теории и стратегии здравоохранения. М. 2008. - 334 с.
20. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и её инженерные приложения. М.: Высшая школа, 2000. — 383 с.
21. Веселова Т.И., Веселовский В.А., Чернавский Д.С. Стресс у растений -М: Издательство Московского Университета, 1993. 144 с.
22. Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине (издание 2-е) М.: Наука; Главная редакция изданий для зарубежных стран, 1983. - 344 с.
23. Гаврилов JI.A., Гаврилова Н.С. Биология продолжительности жизни. Количественные аспекты. М: Наука, 1991. - 280 с.
24. Генкель П.А. Физиология жаро- и засухоустойчивости растений М.: Наука, 1982. - 348с.
25. Геронтология in silico / Под ред. Г.И. Марчука, В.Н. Анисимова и А.И. Яшина. М.: Бином, 2007. - 535с.
26. Голубев А.Г. Изнанка метаболизма // Биохимия. — 1996. Т.61. -С.2018-2039.
27. Голубев А.Г. Проблемы обсуждения вопроса о возможности подходов к построению общей теории старения П. Параметаболическая теория старения // Успехи геронтологии. 2009. — Т.22, №2. - С.205-222.
28. Гродзинский Д.М., Войтенко В.П., Кутлахмедов Ю.А., Кольтовер В.К. Надёжность и старение биологических систем. Киев: Наукова думка, 1987. -172 с.
29. Демографическая модернизация России 1900-2000 / Под ред. А.Г. Вишневского. М., Новое издательство, 2006. - 608 с.
30. Демографический ежегодник России. 2006. М.: Росстат, 2006. - 245 с.
31. Иванов В.К., Михальский А.И., Петровский А.М., Чекин С.Ю. Факторы риска, влияющие на заболеваемость ликвидаторов последствий аварии на Чернобыльской АЭС // Мед. радиология. 1993. -Ш0.-С.28-31.
32. Ивановский Ю.А. Радиационный гормезис, радиационная стимуляция и гиперфункциональный эффект ионизирующего облучения? // Радиобиология 1993. - Т.ЗЗ. - С.760-763.
33. Кокс Д.Р., Оукс Д. Анализ данных типа времени жизни. М.: Финансы и статистика, 1988. - 191 с.
34. Кольтовер В.К. Надёжность ферментативной защиты клетки от супероксидных радикалов и старение // Докл. АН СССР. 1981. -Т.256. - №1. - С.199-202.
35. Кольтовер В.К. Надёжность ферментативных систем и молекулярные механизмы старения // Биофизика. 1982. - Т.27. - С.614-617.
36. Кольтовер В.К. Надёжность электронного транспорта в биологических системах и роль свободных радикалов кислорода в старении // Проблемы управления. 2004. - Т.4. - С.40-45.
37. Кольтовер В.К., Адрианова З.С., Иванова А.Н. Моделирование кривых выживания и смертности популяций человека на основе теории надёжности // Изв. РАН. Сер. Биол. 1993. -№1. - С.121-129.
38. Маркович Н.М., Михальский А.И., Моргенпггерн В. Оценка эпидемиологических показателей заболеваемости по косвенным данным // Автоматика и Телемеханика. 1998. — №6. — С. 172-178.
39. Михальский А.И. Методы анализа гетерогенных структур и популяций. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2002. -64 с.
40. Михальский А.И. Прикладные обратные задачи и теория надёжности // Тезисы международной конференции "Системные проблемынадёжности, качества, информационных и электронных технологий в инновационных проектах" (2-13 октября 2006 года, Сочи). 2006. -С.9-10.
41. Михальский А.И., Иванов В.К., Чекин С.Ю., Максютов М.А., Кащеев В.В. Учёт гетерогенности в оценке радиационных рисков // Автоматика и Телемеханика. -2008а. -№6. С.153-159.
42. Михальский А.И., Москалев A.A., Новосельцев В.Н., Терешина Е.В. Наука против старения. М.: фонд «Наука против старения», 2008b. -36 с.
43. Михальский А.И., Новосельцев В.Н. Количественный анализ и моделирование старения, заболеваемости и смертности // Успехи геронтологии. 2005. -Вып.17. - С.117-129.
44. Михальский А.И., Петровский А.М., Яшин А.И. Теория оценивания неоднородных популяций. М.: Наука, 1989. - 128 с.
45. Михальский А.И., Родионов Ю.А., Мэнтон К.Г., Христенсен К., Яшин А.И. Исследование распространенности инвалидизации среди мужчин и женщин старшего возраста // Успехи геронтологии. 2009. - т.22, №4. - С.569-587.
46. Михальский А.И., Семенченко A.B., Анисимов В.Н., Яшин А.И. Старение и смертность грызунов // Геронтология in silico I Под ред. Г.И. Марчука, В.Н. Анисимова и А.И. Яшина М.: Бином, 2007а. - С. 376-395.
47. Михальский АЛ., Семенченко AJB., Яшин А.И. Анализ эффектов неоднородности популяций // Геронтология in silico / Под ред. Г.И.
48. Марчука, В.Н. Анисимова и А.И. Яшина М.: Бином, 2007b. - С. 194217.
49. Михальский А.И., Яшин А.И. Биологическая регуляция и продолжительность жизни // Проблемы Управления. 2003. - Т.З. -С.61-65.
50. ЗЗ.Михальский А.И., Яшин АЛ. Управление старением и продолжительностью жизни // Проблемы управления 2004. - Вып.4. -С.46-53.
51. Михальский А.И., Яшин АЛ. Старение и качество жизни // Геронтология in silico / Под ред. Г.И. Марчука, В.Н. Анисимова и А.И. Яшина. М.: Бином, 2007с. - С. 483-505.
52. Молчанов В.А., Михальский А.И. Оценка динамики факторов риска методом динамической регрессии // Автоматика и Телемеханика. -2008. -№.1. -С.135-151.
53. Морозов В.Г., Хавинсон В.Х. Выделение, очистка и идентификация иммуномодулирующего полипептида, содержащегося в тимусе телят и человека // Биохимия -1981. Т.46. - С.1652-1659.
54. Москалев A.A. Старение и гены. СПб.: Наука, 2008. 357 с.
55. Население России 2005: Тринадцатый ежегодный демографический доклад / Отв. ред. А.Г.Вишневский. — М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. -245 с.
56. Население России 2007: Пятнадцатый ежегодный демографический доклад / Отв. Ред. А.Г.Вишневский. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2009. -296 с.
57. Новосельцев В.Н. Теория управления и биосистемы. Анализ сохранительных свойств. — М.: Наука, 1978. 250 с.
58. Новосельцев В.Н. Моделирование естественных технологий организма для исследования процессов управления его жизнедеятельностью // Автоматика и телемеханика. —1992. № 12. - С. 96-105.
59. Новосельцев В.Н. Анализ целей управления в технологических системах и в системах естественной технологии // Сб. трудов Инст. проблем управления. — 1996. — Вып.З. С.5-14.
60. Новосельцев В.Н. Математическое моделирование организма // Наука в России. 2003. - №1. - С.52-58.
61. Новосельцев В.Н. Математическое моделирование в биологии: системы, способные жить и умирать // Автоматика и Телемеханика. -2006.-№. 1. С.3-26.
62. Новосельцев В.Н., Михальский А.И. Математическое моделирование и старение: программа научных исследований // Успехи геронтологии. -2009.-Т.22,№1.-С.117-128.
63. Новосельцев В.Н., Новосельцева Ж.А., Яшин А.И. Математические модели истории жизни и баланса ресурсов // Успехи геронтол.— Вып.7.—2001.— С. 52-64.
64. Новосельцев В.Н., Новосельцев Ж.А. Моделирование истории жизни и баланса ресурсов // Геронтология т яШсо / Под ред. Г.И. Марчука,
65. B.Н. Анисимова и А.И. Яшина М.: Бином, 2007. - С. 148-174.
66. Новосельцев, Ж.А. Новосельцева, А.И. Яшин. Старение насекомых. П. Гомеостатическая модель // Успехи геронтологии. — 2000. — Вып.4.1. C.132-140.
67. Новосельцев В.Н., Новосельцева Ж.А., Яшин А.И. Математическое моделирование в геронтологии стратегические перспективы // Успехи геронтологии. - 2003. -Вып.12. - С.149-165.
68. Новосельцев В.Н., Швитра Д., Новосельцева Ж.А. Ограниченность продолжительности жизни и ее моделирование // Успехи геронтологии. 2007. - Т.20, №2. - С.7-13.
69. Пирожков С.И., Сафарова Г.Л., Щербов С.Я. Старение населения России и Украины: взгляд в будущее // Успехи геронтологии. 2007. -Т.20, №2. - С. 14-22.
70. Римашевская Н.М. Русский крест // Природа 1999. - № 6. - С.3-10.
71. Сафарова Г.Л. Демографические аспекты старения населения России // Успехи геронтологии. — 1997. — Вып.2. С.20-24.
72. Сафарова Г.Л. Старение городского и сельского населения России // Современные проблемы старения населения в мире: тенденции, перспективы, взаимоотношения между поколениями / Под ред. Г.Ш. Бахметовой и Л.В. Иванковой. -М.: МАКС Пресс, 2004. С.121-130.
73. Сафарова Г.Л. Старение населения России: современное состояние, перспективы, вопросы социальной политики //Пожилой человек в современном мире. Сб. работ. / Отв. ред. Л.П. Симбирцева и О.Н. Михайлова. СПб.: ООО «ИПК «КОСТА», 2008. - С.12-21.
74. Сафарова Г. Л. Демография старения: современное состояние и приоритетные направления исследований// Успехи геронтологии. -2009. Т.22, №1. - С.49-59.
75. Селье Г. Стресс жизни. -М.:Прогресс, 1979. 123 с.
76. Семенченко А.В., Яшин А.И. Старение и смертность плодовых мушек // Геронтология т яШсо / Под ред. Г.И. Марчука, В.Н. Анисимова и А.И. Яшина -М.: Бином, 2007. -С.318-348.
77. Скулачев В.П. Эволюция, митохондрии и кислород // Соросовский Образовательный Журнал. 1999. - №9. - С.4-10.
78. Соловьев М.В. Клиническая геронтология через несколько десятилетий. Взгляд в будущее // Клин, геронтол. 1998. - №2. - С.59-65.
79. Терехин А.Т. Модели конкуренции: динамика численности и эволюция фенотипа. М.: МаксПресс, 2002. - 120 с.
80. Угол ев А.М. Естественные технологии биологических систем. Л.: Наука. 1987. - 347 с.
81. Фролькис В.В. Стресс-возраст-синдром // Физиол. журн. 1991. - Т. 37 -N3.-C.3-ll.
82. Хавинсон В.Х. Тканеспецифическое действие пептидов // Бюл. эксперим. биологии и медицины. 2001. - Т.132. - С.228-229.
83. Хавинсон В.Х., Анисимов В.Н. Пептидные биорегуляторы и старение. СПб.: Наука, 2003. 222 с.
84. Хавинсон В. X., Анисимов В. Н. 35-летний опыт исследований пептидной регуляции старения // Успехи геронтологии. 2009. - Т.22, №1. - С. 11-23.
85. Хавинсон В. X., Анисимов С. В., Малинин В. В., Анисимов В. Н. Пептидная регуляция генома и старение. М.: Изд-во РАМН, 2005. -208 с.
86. Халявкин A.B., Яшин А.И. Нормальное старение как следствие реакции управляющих систем организма на внешние сигналы, не способствующие его полному самоподдержанию. I. Биологические предпосылки // Проблемы управления 2004. - Вып.4. - С.57-61.
87. Шабалин В.Н. Руководство по геронтологии: Руководство для системы послевузовского образования врачей. М.: Цитадель-трейд, 2005. -796 с.
88. Яшин АЛ, Романюха А.А., Михальский АЛ., Новосельцев В.Н., Украинцева С.В., Халявкин А.В., Анисимов В.Н. Геронтология in silico: становление новой дисциплины // Успехи геронтологии. 2007. - Т.20, №1. - С.7-19.
89. Aalen О.О. Phase type distribution in survival analysis // Scandinavian Journal of Statistics. 1995. - Vol.22. - P.447-464.
90. Abrams P.A., Ludwig D. Optimality theory, Gompertz' law, and the disposable soma theory of senescence // Evolution 1995. - Vol.49. -P.1055-1066.
91. Ahern J., Hubbard A., Galea S. Estimating the effects of potential public health interventions on population disease burden: a step-by-step illustration of causal inference methods // Am. J. Epidemiol. 2009. - Vol.169. -P. 1140-1147.
92. Ahto M., Isoaho R., Puolijoki H., Laippala P., Romo M., Kivelf S.L. Functional abilities of elderly coronary heart disease patients // Aging Clin Exp Res. 1998. - Vol.10. -P.127-136.
93. Amkraut A.A., Solomon C.F., Kraemer H.C. Stress, early experience and adjuvant-induced arthritis in the rat // Psychosom. Med. 1971. - Vol.33. -P.203-214.
94. Andrews G.R., Sidorenko A., Andrianova L.F., Anisimov V.N. et al. The United Nation research agenda on ageing fot the 21st century. // Успехи геронтологии. — 2001. — Вып.7. P.7-25.
95. Anisimov V.N. Carcinogenesis and Aging. Vols. 1, 2. Boca Raton: CRC Press, 1987.- 165 p; 148 p.
96. Anisimov V.N. Life span extension and cancer risk: myths and reality// Exp. Gerontol. 2001. - Vol.36. - P.l 101-1136.
97. Anisimov V.N. Effect of melatonin on life span and longevity. // In: Melatonin: Biological Basis of Its Function in Health and Disease / S.R.Pandi-Perumal, D.P. Cardinali, eds.- Georgetown, TX: Eurekah.com/ Landes Biosciences. 2006. P.45-59.
98. Anisimov V., Khavinson V., Mikhalski A. and Yashin A. Effect of synthetic thymic and pineal peptides on biomarkers of ageing, survival and spontaneous tumour incidence in female CBA mice // Mech. Ageing Dev. -2001a.- Vol.122.-P.41-68.
99. Arbeev K.G., Butov A.A., Manton K.G., Sannikov I.A., Yashin A.I. Disability trends in gender and race groups of early retirement ages in the USA // Soz Praventiv Med. 2004. - Vol.49 - P. 142 - 151.
100. Arking R. Biology of aging. Observations and principles. New Jersey: Prentice Hall &Englwood Cliffs. Second Edition. 2006. 410 p.
101. Azbel M.Y. Mortality invariants and their genetic implications // Proc Natl Acad Sci USA. 1998. - Vol.95. -P.9037-9041.
102. Babcook R. Comparative demography of three species of scleractinian corals using age- and size-dependent classifications // Ecol. Monograph -1991. Vol.61. -P.225-244.
103. Bakaev V.V., Efremov A.V., Anisimov V.N. An attempt to slow aging in C.elegans. 8. Melatonin reduces life span of C.elegans I I The Worm Breeder Gazette. 1997. - Vol.15. -P.36.
104. Barondess J. A. Toward healthy aging: the preservation of health // J. Am. Geriatr. Soc. 2008. - Vol.56. - P. 145-148.
105. Barraclough I.M., Robb J.D., Robinson C.A., Smith K.R., Cooper J.R. The use of estimates of collective dose to the public // J. Radiol. Prot. 1996. -Vol.16.-P.73-80.
106. Baudisch A. Negligible senescence / Population demography series. -Heidelberg: Springer. 2007. 150 p.
107. Bebbington M.,Lai C.-D., Zitikis R. Modeling human mortality using mixtures of bathtub shaped failure distributions // Journal of Theoretical Biology. 2007. - Vol.245 - P.528-538.
108. Ben-Eliyahu S., Yirmiya R., Liebeskind J.C., Taylor A.N., Gale R.P. Stress increases metastatic spread of a mammary tumor in rats: Evidence for mediation by the immune system // Brain Behav. Immun. 1991. - Vol.5. -P. 193-205.
109. Benz C.C., Yau C. Ageing, oxidative stress and cancer: paradigms in parallax // Nat. Rev. Cancer. 2008. - Vol.8. - P.875-879.
110. Blecha F., Kelley K.W. Effects of cold and weaning stressors on the antibody-mediated immune response of pigs // J. Anim. Sci. 1981. -Vol.53-P.439-447.
111. Bobak M., Kristenson M., Pikhart H., Marmot M. Life span and disability: a cross sectional comparison of Russian and Swedish community based data // BMJ 2004. - Vol.329. - P.767-772.
112. Boult C., Kane R.L., Louis T.A., Boult L., McCaffrey D. Chronic conditions that lead to functional limitation in the elderly // J. Gerontol. A Med. Sci. 1994. - Vol.49. - P.M28-M36.
113. Brenner I., Shek P.N., Zamecnik J., Sliephard R. J. Stress hormones and the immunological responses to heat and exercise // Int. J. Sports Med. -1998,- Vol.19. -P.130-143.
114. Butov A.A., Carey J.R., Volkov M.A., Sehl M.E., Yashin A.I. Reproduction and survival in Mediterranean fruit flies: a 'protein and energy' free radical model of aging // Biogerontology. 2003. - VoL4. - P.3 87-395.
115. Calabrese E.J., Baldwin L.A. HORMESIS: The Dose-Response Revolution // Annu. Rev. Pharmacol. Toxicol. 2003. - Vol.43. - P. 175197.
116. Campisi J. Cancer, aging and cellular senescence // In Vivo. 2000. -Vol.14. -P.183-188.
117. Campo-Trapero J., Cano-Sanchez J. Palacios-Sanchez B., Llamas-Martinez S., Lo Muzio L., Bascones-Martinez A. Cellular senescence in oral cancer and precancer and treatment implications: a review // Acta Oncol. -2008. Vol.47. - P. 1464-1474.
118. Carey J.R., Harshman L.G., Liedo P., Muller H.G., Wang J.L., Zhang Z. Longevity-fertility trade-offs in the tephritid fruit fly, Anastrepha ludens, across dietary-restriction gradients // Aging Cell. 2008. - Vol.7. - P.470-477.
119. Carey J.R., Liedo P., Muller H.-G. Relationship of age patterns of fecundity to mortality, longevity, and lifetime reproduction in a large cohort of Mediterranean fruit flies // Journ. Gerontol. Biol. Sei. 1998a. -Vol. 53A. - P.B245-B251.
120. Carey J.R., Liedo P., Muller H.-G., Wang J.-L., Vaupel J.W. Dual Modes of Aging in Mediterranean Fruit Fly Females // Science. 1998b. — Vol.281. -P.996-998.
121. Carey J.L., Liedo P., Harshman L., Liu X., Muller H.-G., Partridge L., Wang J.-L. Food pulses increase longevity and induce cyclical egg production in mediterranean fruit flies // Functional Ecology 2002a. -Vol.16.-P.313-325.
122. Carey J.R., Liedo P., Harshman L., Zhang Y., Muller H.-G., Partridge L., Wang J.-L. A mortality cost of virginity at older ages in female Mediterranean fruit flies // Exp. Gerontol. 2002b. - Vol.37. - P.507-512.
123. Carey J.R., Liedo P., Muller H.-G., Wang J.-L., Ying Zhang Y., and Harshman L. Stochastic dietary restriction using a Markov-chain feeding protocol elicits complex, life history response in medflies // Aging Cell. -2005,- Vol.4. -P.31-39.
124. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). State-specific prevalence and trends in adult cigarette smoking United States, 1998-2007 // MMWR. - 2009. - Vol.58. - P.221-226.
125. Chen J., Carey J.R., Ferris H. Comparative demography of isogenic populations of Caenorhabditis elegans //Exp. Gerontol. 2001. - Vol.36. -P.431-440.
126. Christensen K., Doblhammer G., Rau R., Vaupel J.W. Ageing populations: the challenges ahead // Lancet 2009. - Vol.374. - P.l 196-1208.
127. Christensen K., GaistD., Vaupel J.W., McGue M. Genetic Contribution to Rate of Change in Functional Abilities among Danish Twins Aged 75 Years and Older. // Am J Epidemiol 2002. - Vol. 15. - P. 132-139.
128. Christensen K., Holm N.V., McGue M., Corder L., Vaupel J.W. A Danish population-based twin study on general health in the elderly. // Journal of Aging and Health. 1999. - Vol. 11. - P.49-64.
129. Christensen K., McGue M., Yashin A., Iachine I., Holm N.V., Vaupel J.W. Genetic and environmental influences on functional abilities in danish twins aged 75 years and older. // J Gerontol A Biol Sci Med Sci 2000. -Vol.55. - P.M446-M452.
130. Clarke R. Control of low-level radiation exposure: time for a change? // J Radiol Prot — 1999. Vol.19. - P.107-115.
131. Colvez A. Disability free life expectancy // Epidemiology in old age / ed. S. Ebrahim, A. Kalache. London: British Medical Journal, 1996. - P.41-48.
132. Commenges D. Multi-state Models in Epidemiology // Lifetime Data Analysis. 1999. - Vol.5. - P. 315-327.
133. Conti A., Maestroni G.I. Melatonin rhythms in mice: role in autoimmune and lymphoproliferation diseases // Ann New York Acad Sci — 1998. -Vol.840.-P.395-410.
134. Crimmins E.M. Trends in the health of the elderly // Annu. Rev. Public Health. 2004. - Vol.25. - P.79-98.
135. Crimmins E.M., Hayward M.D., Saito Y. Changing Mortality and Morbidity rates and the health status and life expectancy of the older population // Demogr. 1994. - Vol.31. - P.159-175.
136. Crimmins E.M., Saito Y. Trends in healthy life expectancy in the United States, 1970-1990: gender, racial, and educational differences // Soc Sci Med. -2001. Vol.52. -P.1629-1641.
137. Cypser J.R., Johnson T.E. Hormesis in Caenorhabditis elegans dauer-defective mutants // Biogerontology. 2003. - Vol.4. - P.203-214.
138. Dahlgaard J., Loesclicke V., Michalak P., Justesen J. Induced thermotolerance and associated expression of the heatshock protein Hsp70 in adult Drosophila melanogaster // Funct. Ecol. 1998. - Vol.12. — P.786-793.
139. Darnton-Hill I., Nishida C., James W.P. A life course approach to diet, nutrition and the prevention of chronic diseases // Public Health Nutr. -2004.- Vol.7. -P.101-121.
140. Dawber T.R., Meadors G.F., Moore F.E.J. Epidemiological approaches to heart disease: The Framingham Study // Am. J. Public Health. 1951. -Vol.41. -P.279-286.
141. Dhabhar F.S., McEwen B.S. Stress-induced enhancement of antigen-specific cell-mediated immunity // J. Immunol. 1996. - Vol.156. -P.2608-2615.
142. Dhabhar F.S., McEwen B.S. Acute stress enhances while chronic stress suppresses immune function in vivo: A potential role for leukocyte trafficking // Brain Behav. & Immun. 1997. - Vol.11. - P.286-306.
143. Diehr P., Derleth A., Cai L., Newman A.B. The effect of different public health interventions on longevity, morbidity, and years of healthy life // BMC Public Health 2007. - Vol.7 - art.52.
144. Dominguez L.J., Galioto A., Ferlisi A., Pineo A., Putignano E., Belvedere M., Costanza G., Barbagallo M. Ageing, lifestyle modifications, and cardiovascular disease in developing countries // J. Nutr. Health. Aging. -2006,- Vol.10 -P. 143-149.
145. Driver C. The Gompertz function does not measure ageing // Biogerontol. -2001.- Vol.2. -P.61-65.
146. Driver J.A., Djousse L., Logroscino G., Gaziano J.M., Kurth T. Incidence of cardiovascular disease and cancer in advanced age: prospective cohort study // BMJ. 2008. - Vol.337. - a2467.
147. Economos A.C. A non-Gompertzian paradigm for mortality kinetics of metazoan animals and failure kinetics of manufactured products // Age — 1979,-Vol.2.-P.74-76.
148. Emanuel L.M., Obukhova L.K. Types of experimental delay in aging patterns // Exp. Gerontol. 1978. - Vol. 13. - P.25-29.
149. Enstrom J.E., Breslow L. Lifestyle and reduced mortality among active California Mormons, 1980-2004 II Prev. Med. 2008. - Vol.46. - P.133-136.
150. Epel E.S. Psychological and metabolic stress: a recipe for accelerated cellular aging? // Hormones. 2009. - Vol.8. - P.7-22.
151. Epping-Jordan J., Bengoa R., Kawar R., Sabate E. The challenge of chronic conditions: WHO responds // British Medical Journal. 2001. -Vol.323.-P.947-948.
152. Everitt A.V., Hilmer S.N., Brand-Miller J.C., Jamieson H.A., Truswell A.S., Shanna A.P., Mason R.S., Morris B.J., Le Couteur D.G. Dietary approaches that delay age-related diseases // Clin. Interv. Aging. 2006. -Vol.1.-P.ll-31.
153. Fabrizio P., Pozza F., Pletcher S.D., Gendron C.M., Longo V.D. Regulation of Longevity and Stress Resistance by Sch9 in Yeast // Science -2001. Vol.292. -P.288-290.
154. Fairlie I., Sumner D. In defence of collective dose // J. Radiol. Prot. -2000. Vol.20. -P.9-19.
155. Falconer D.S. Introduction to quantitative genetics. London: Oliver and Boyd, 1960.-235 p.
156. Fridman H. Nonparametric estimation of a Markov 'illness-death' process from interval-censored observations, with application to diabetes survival data // Biometrica. 1995. - Vol.82. - P.773-789.
157. Fries J.F. Aging, natural death, and the compression of'morbidity // New Engl. J. Med. 1980. - Vol.89. - P.64-68.
158. Fries J.S. Compression of morbidity in the elderly // Vaccine 2000. -Vol.18.-P.1584-1589.
159. Fuchs V.R. "Though much is taken": reflections on aging, health and medical care // Milbank. Mem. Fund. Q. Health. Soc. 1984. - Vol.62. -P.143-166.
160. Gavrilov L.A., Gavrilova N.S. The Reliability Theory of Aging and Longevity // J Theor Biol. 2001. - Vol.213. - P.527-545.
161. Gehring U., Broede P., Mehnert P., Griefohn B., Schach S. Statistical modelling of physiological heat stress response by means of a nonlinear two-stage model // Biom. J. 2001. - Vol.43. - P.703-715.
162. Glatt S.J., Chayavichitsilp P., Depp C., Schork N.J., Jeste D.V. Successful aging: from phenotype to genotype // Biol. Psychiatry. 2007. - Vol.62. -P. 282-293.
163. Gompertz B. On the nature of the function expressive of the law of human mortality, and on a new mode of determining the value of life contingencies // Phil Trans Phil Soc London A. 1825. - Vol.115. - P.513-585.
164. Good T.P., Tatar M. Age-specific mortality and reproduction respond to adult dietary restriction in Drosophila melanogaster // Jo urn. Insect. Physiol. 2001. - Vol. 47. - P. 1467-1473.
165. Gordon P.M., Soliman M.A., Bose P., Trinh Q., Sensen C.W., Riabowol K. Interspecies data mining to predict novel ING-protein interactions in human. // BMC Genomics. 2008. - Vol.9. - art.426.
166. Grandison R.C., Wong R., Bass T.M., Partridge L., Piper M.D. Effect of a standardised dietary restriction protocol on multiple laboratory strains of Drosophila melanogaster // PLoS ONE 2009. - Vol.4. - art.e4067.
167. Graves J.L. The costs of reproduction and dietary restriction : parallels between insects and mammals // Growth, Development and Aging. 1993. Vol.57. P.233-249.
168. Groves T. Pandemic obesity in Europe // BMJ. 2006. - Vol.25. - P.1081.
169. Hamilton W. The moulding of senescence by natural selection. // J. Theor. Biol. 1966. - Vol.12. —P. 12-45.
170. Harrnan D. Free radical theory of aging: History // Free radicals and aging. I. Emerit, B. Chance (Eds.). Basel: Birkhauser, 1992. - P. 1-10.
171. Haslam D.W., James W.P. Obesity // Lancet. 2005. - Vol.366. - P.l 1971209.
172. Haveman-Nies A., de Groot L.C., van Staveren W.A. Dietary quality, lifestyle factors and healthy ageing in Europe: the SENECA study // Age Ageing 2003. - Vol.32. - P.427-434.
173. Heidenreich W. Heterogeneity of cancer risk due to stochastic effects: emphasis on radiation-induced effects // Radiation Environ. Biophys. -2006.-Vol.45.-P.31-37.
174. Helle S., Lummaa V., Jokela J. Are reproductive and somatic senescence coupled in humans? Late, but not early, reproduction correlated with longevity in historical Sami women // Proc. Biol. Sci. 2005. - Vol.272. -P.29-37.
175. Herbert T. B., Cohen S. Stress and immunity in humans: A meta-analytic review // Psychosom. Med. 1993. - Vol.55. - P.364-379.
176. Hercus M.J., Loeschcke V., Rattan S.I.S. Lifespan extension of Drosophila melanogaster through hormesis by repeated mild heat stress // Biogerontology. 2003. - Vol.4. - P. 149-156.
177. Herskind A.M., McGue M., Holm N.V., Sorensen T.I., Harvald B., Vaupel J.W. The heritability of human longevity: a population-based study of 2872 Danish twin pairs born 1870-1900 // Hum. Genet. 1996. - Vol.97. - P.319-323.
178. Human Mortality Database, 2003. University of California, Berkeley (USA), and Max Planck Institute for Demographic Research (Germany). // Доступ по адресу http://www.mortality.org.
179. ICRP 2005 Recommendations of the International Commission on Radiological Protection, Draft for consultation // Доступ по адресу http://www.icrp.org/icrp rec june.asp
180. ICRP Publication 26: Recommendations of the International Commission on Radiological Protection // Ann. ICRP. -1977. Vol.1.
181. ICRP Publication 60: Recommendations of the International Commission on Radiological Protection // Ann. ICRP. 1991. - Vol.21.
182. Izmailov D.V., Obukhova L.R. Geroprotector effectiveness of melatonin: investigation of lifespan of Drosophila melanogaster // Mech. Ageing Dev. -1999. Vol.106. — P.233-240.
183. Jacquard A. Heritability: one word, three concepts // Biometrics. 1983. -Vol.39. -P.465-477.
184. Johns M. W. Leukocyte response to sound stress in rats: Role of the adrenal gland // J. Path. Bact. -1967. Vol.93. - P.681-685.
185. Jonak C.3 Kiegerl S., Ligterink W., Barker P.J., Huskisson N.S., Hirt H. Stress signaling in plants: A mitogen-activated protein kinase pathway is activated by cold and drought // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1996. -Vol.39.-P. 11274-11279.
186. Kabir Z., Bennett K., Shelley E., Unal В., Critchley J., Feely J., Capewell S. Life-years-gained from population risk factor changes and modem cardiology treatments in Ireland // Eur. J. Public Health. 2007. - Vol.17. -P.193-208.
187. Kaiser J. HORMESIS: Sipping from a poisoned chalice // Science 2003. - Vol.302. - P.376-379.
188. Keyfitz N., Littman G. Mortality in a heterogeneous population // Population Studies. 1979. - Vol.33. -P.333-342.
189. Khaw K.-T. Epidemiological Aspects of Aging // Phil. Trans. R. Soc. Lond. B. 1997. - Vol.352. - P.1829-1835.
190. Kinsella K., Velkoff V.A. The demographics of aging // Aging Clin. Exp. Res. -2002. Vol.14. - P.159-169.
191. Kirkwood T. B. L., Rose M. R. Evolution of senescence: late survival sacrificed for reproduction // Phil. Trans. R. Soc. Lond. B. 1991. -Vol.332.-P.15-24.
192. Kirkwood T.B.L. Evolution of aging // Nature 1977. - Vol.270. - P.301-304.
193. Kirkwood T.B.L., Boys R.J., Gillespie C.S., Proctor C.J., Shanley D.P., Wilkinson D.J. Towards an ebiology of ageing: integrating theory and data. Nature Reviews Molecular// Cell Biology -2003. Vol.4. -P.243-249.
194. Kitani K., Kanai S., Miyasaka K., Carrillo M.C., Ivy G.O. Dose-dependency of Life Span Prolongation of F344/DuCij Rats Injected with (-) deprenyl // Biogerontology. 2005. - Vol.6. -P.297-302.
195. Koltover V.K. Reliability Concept as a Trend in Biophysics of Aging // J theor Biol 1997. - Vol.184. -P.157-163.
196. Korpelainen H. Genetic maternal effects on human life span through the inheritance of mitochondrial DNA // Hum. Hered. 1999. - Vol.49. -P.183-185.
197. Kowald A. Lifespan does not measure ageing // Biogerontology. 2002. -Vol.3.-P. 187-190.
198. Kozlowski J., Teriokhin A.T. Allocation of energy between grouth and reproduction: The Pontryagin Maximum Principle solution for the case of age and season-dependent mortality // Evolutionary Ecology Research-1999.-Vol.1.-P.423-444.
199. Laukkanen P., Era P., Heikkinen R.L., Suutama T., Kauppinen M., Heikkinen E. Factors related to carrying out everyday activities among elderly people aged 80 // Aging Clin. Exp. Res. 1994. - Vol.6. - P.433-443.
200. Le Bourg E. Oxidative stress, aging and longevity in Drosophila melanogaster // FEBS. 2001. - Vol.498. - P.183-186.
201. Le Bourg E., Minois N., Bullens P., Baret P. A mild stress due to hypergravity exposure at young age increases longevity in Drosophila melanogaster males // Biogerontology. 2000. - Vol.1. - P. 145-155.
202. Leonart M.E., Artero-Castro A., Kondoh H. Senescence induction; a possible cancer therapy // Molecular Cancer 2009. - Vol.8 - art.3.
203. Leveille S., Resnick H., Balfour J. Gender difference in disability: evidence and underlying reasons// Aging clinical and experimental research. 2000. - Vol.12. - P.106-112.
204. Lin Y.J., Seroude L., Benzer S. Extended Life-Span and Stress Resistance in the Drosophila Mutant methuselah II Science. 1998. - Vol.282. - P.943-946.
205. Lloyd-Sherlock P. Population ageing in developed and developing regions: implications for health policy // Social Science & Medicine 2000. -Vol.51. -P.887-895.
206. Lubetkin E.I., Jia H. Health-Related Quality of Life, Quality-Adjusted Life Years, and Quality-Adjusted Life Expectancy in New York City from 1995 to 2006 // J. Urban Health 2009. - Vol.86. - P.312-329.
207. Lutz W., Sanderson W., Scherbov S. The coming acceleration of global population ageing // Nature. 2008. - Vol.451. - P.716-719.
208. Magwere T., Chapman T., Partridge L. Sex Differences in the Effect of Dietary Restriction on Life Span and Mortality Rates in Female and Male Drosophila Melanogaster // J. Gerontol. A Biol. Sci. Med. Sci. 2004. -Vol.59. - P.B3-B9.
209. Mair W., Goymer P., Pletcher S.D., Partridge L. Demography of Dietary Restriction and Death in Drosophila // Science 2003. - Vol.301. - P.1731-1733.
210. Mair W., Piper M.D.W., Partridge L. Calories Do Not Explain Extension of Life Span by Dietary Restriction in Drosophila // PBio. 2005. - Vol.3. -e223.
211. Manton K.G. Changing concepts of morbidity and mortality in the elderly population //Milbank Quarterly. 1980. - Vol.60. - P. 183-244.
212. Manton K.G. Changing concepts of morbidity and mortality in the elderly population // Milbank. Mem. Fund. Q. Health. Soc. 1982. - Vol.60. -P. 183-244.
213. Manton K. Demographic trends among the aging female population // J. Am. Med. Womens Assoc. 1997a. - Vol.52. - P.99-105.
214. Manton K.G., Corder L., Stallard E. Chronic disability trends in elderly United States populations: 1982-1994. // Proc Natl Acad Sci USA 1997b. - Vol.94.-P.2593-2598.
215. Manton K.G., Gu X. Changes in the prevalence of chronic disability in the United States black and nonblack population above age 65 from 1982 to 1999 // Proc Natl Acad Sci USA 2001. - Vol.98. - P.6354-6359.
216. Manton K.G., Gu X., Lamb L. Change in chronic disability from 1982 to 2004/2005 as measured by long-term changes in function and health in the U.S. elderly population // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2006. - Vol.103 -P. 18374-18379.
217. Martinez D.E. Mortality patterns suggest lack of senescence in hydra // Exp. Gerontol. 1998. - Vol.33. - P.217-225.
218. Maynard Smith J. Temperature and the rate of ageing in poikiloterms // Nature. 1963. - Vol.4891. - P.400-402.
219. Michalski A.I. Inverse Problems in Demography and Biodemography // MPIDR Working Paper WP 2006-041. 2006. - 22 p.
220. Michalski A.I. Reliability Problems and Longevity Analysis I I Recent advances in stochastic modeling and data analysis / Christos H. Skiadas (ed.) World Scientific, 2007. - P.553-561.
221. Michalski A. Application of Inverse Problems in Epidemiology and Biodemography // Statistical Models and Methods for Biomedical and Technical Systems / F. Vonta, M. Nikulin, N. Limnios, C. Huber (eds.) -Birkhauser, Boston, 2008. P. 279-298.
222. Michalski A., Johnson T., Cypser J., Yashin A. Heating stress patterns in Caenorhabditis elegcms longevity and survivorship // Biogerontology. -Vol.2.- 2001. -P.35-44.
223. Michalski A.I., Morgenstern W., Ivanov V.K., Maksyitov M.A. Estimation of morbidity dynamics from incomplete follow-up studies // J. Epid. Biostatistics. 1996. - Vol.1. -P.151-157.
224. Michalski A.I, Ukraintseva S.V., Arbeev K.G., Yashin A.I. Investigation of old age mortality structure in the presence of co-morbidity // European Conference On Chronic Disease Prevention 2005, Helsinki, Finland. 2005. -P.60.
225. Michalski A.I., Yashin A.I. Detection of hormesis effect in longevity: simulation approach for heterogeneous population // Mathemat. Bios. -2002,-Vol.175.-P.57-66.
226. Miller R.A. Biomarkers of aging: prediction of longevity by using age-sensitive T-cell subset determinations in middle-aged, genetically heterogeneous mouse population // Journ. Gerontol. Biol. Sci. 2001. -Vol.56A. -P.B180-B186.
227. Morgenstern W., Ivanov V.K., Michalski A.I., Tsyb A.F., Schettler G. Mathematical modeling with Chernobyl registry data. Berlin: Springer, 1995.-110 p.
228. Muller H.-G., Carey J.R., Wu D., Liedo P., Vaupel J.W. Reproductive potential predicts longevity of female Mediterranean fruitflies // Proc. R. Soc. Lond. B. 2001. - Vol.268. - P.445-450.
229. Munoz M.J. Longevity and heat stress regulation in Caenorhabditis elegans II Mech. Ageing Dev. 2003. - Vol.124. - P.43-48.
230. Murray C.J.L., Lopez A.D. Regional patterns of disability-free life expectancy and disability-adjusted life expectancy: global burden of disease study // Lancet. 1997. - Vol. 349. - P. 1347-1352.
231. Neale M.C., Cardon L.R. Methodology for genetic studies of twins and families. Dordrecht, NL: Kluwer Academic Publishers, 1992. - 496 p.
232. Nilsson P. The biological triangle of life. Interaction between nutrition, reproduction and longevity // Lakartidningen. 2001. - Vol.98. - P.1797-1800.
233. Novoseltsev V. N.; Arking R.; Novoseltseva J. A.; Yashin A.I. Evolutionary optimality applied to Drosophila experiments: hypothesis ofconstrained reproductive efficiency // Evolution. 2002. - Vol.56. - P. 11361149.
234. Novoseltsev V. N., Carey J., Liedo P., Novoseltseva J., Yashin A. I. Anticipation of oxidative damage decelerates aging in virgin female medflies: hypothesis tested by statistical modeling // Exp. Gerontol. 2000.- Vol.35.-P.971-987.
235. Novoseltsev V.N., Carey J.R., Novoseltseva J.A., Yashin A.I. Individual fecundity dynamically predicts remaining life // MPIDR Working Paper WP-2006-043. 2006. - 24 p.
236. Novoseltsev V.N., Novoseltseva J., Yashin AI. A homeostatic model of oxidative damage explains paradoxes observed in earlier aging experiments: A fusion and extension of older theories of aging // Biogerontology. 2001.- Vol.2.-P.127-138.
237. Novoseltsev V.N., Novoseltseva J.A., Yashin A.I. What does a fly individual fecundity patterns look like? The dynamics of resource allocation in reproduction and ageing // Mech. Ageing Dev. 2003. - Vol.124. -P.605-617.
238. Nowell M.A., De Pomerai D.I., Pritchard L.I. Caenorhabditis elegans as a biomonitor for immunological stress in nematodes // Parasite immunology. -1999. Vol.9. - P.495-505.
239. Oeppen J., Vaupel J.W. Broken limits to life expectancy // Science. -2002. Vol.296. - P.1029-1031.
240. Olovnikov A.M. Telomeres, telomerase and aging: Origin of the theory // Exp. Gerontol. 1996. - Vol.56. - P.443-448.
241. Olsen A., Vantipalli M.C., Lithgow G.J. Lifespan extension of Caenorhabditis elegans following repeated mild hormetic heat treatments // Biogerontology. 2006. - Vol.7. - P.37-42.
242. Olshansky S.J., Passaro D.J., Hershow R.C., Layden J., Carnes B.A., Brody J., Hayflick L., Butler R.N., Allison D.B., Ludwig D.S. A Potential
243. Decline in Life Expectancy in the United States in the 21st Century // N. Engl. J. Med. -2005. Vol.352. -P.1138-1145.
244. Papadopoulos N.T., Carey J.R., Katsoyannos B.I., Kouloussis N.A., HansGeorg Muller H.-G., Liu X. Supine behaviour predicts the time to death in male Mediterranean fruitflies (Ceratitis capitata) II Proc. R. Soc. Lond. 2002. Vol.269. - P.1633-1637.
245. Parsons P.A. Life span: does the limit to survival depend upon metabolic efficiency under stress? // Biogerontology. 2002. - Vol.3. - P. 233-241.
246. Parsons P.A. The ecological stress theory of aging and hormesis: an energetic evolutionary model // Biogerontology. 2007. - Vol.8. - P. 233242
247. Pearl R. The rate of living. NY.: Alfred A.Knopf, 1928. - 260 p.
248. Pearson J.D., Morrell C.H., Brant L.J., Landis P.K., Fleg J.L. Age-associated changes in blood pressure in a longitudinal study of healthy men and women // J. Gerontol. A Biol. Sci. Med. ScL 1997. - Vol.52. - P.177-183.
249. Perls T.T., E. Bubrick, C.G. Wager, Vijg J., Kruglyak L. Siblings of centenarians live longer // Lancet. 1998. - Vol.351. - P.1560.
250. Perrin N., Sibly R.M., Nichols N. K. Optimal growth strategies when mortality and production rates are size-dependent // Evolutionary ecology -1993.-Vol.7.-P.576-592.
251. Piantanelli L., Rossolini G., Basso A., Piantanelli A, Malavolta M., Zaia A. Use of mathematical models of survivorship in the study of biomarkers of aging: the role of heterogeneity // Mech. Ageing Dev. 2001. - Vol.122. -P.1461-1475.
252. Pierce D.A., Mendelsohn MX. A model for radiation-related cancer suggested by the atomic bomb survival data // Radiat. Res. 1999. -Vol.152. -P.642-654.
253. Pierpaoli W., Maestroni G.J.M. Melatonin: a principal neuroimmunorequlatory and anti-stress hormone: its anti-aging effect // Immunol. Lett. 1987. - Vol.16. - P.355-362.
254. Pletcher S.D., Macdonald S.J., Marguerie R., Certa U., Stearns S.C., Goldstein D.B., Partridge L. Genome-Wide Transcript Profiles in Aging and Calorically Restricted Drosophila melanogaster // Curr. Biol. 2002. -Vol.12.-P.712-723.
255. Pletcher S.D., Neuhauser C. Biological aging criteria for modeling and a new mechanistic model // Intern. Journ. Modern Pliys. — 2000. - Vol.11. -P.525-546.
256. Prieto M.D., Llorca L., Delgado-Rodriques M. Longitudinal Gompertzian and Weibull analysis of adult mortality in Spain (Europe), 1990-1992 // Mech. Ageing Dev. 1996. - Vol.90. - P.35-51.
257. Prowse N., Partridge L. The effects of reproduction on longevity and fertility in Drosophila Melanogaster // J. Insect Physiol. 1997. - Vol.43. -P. 501-512.
258. Rabkin J., Struening E. Life events, stress, and illness // Science. 1976. -Vol.194.-P.1013-1020.
259. Regidor E., Navarro P., Dominguez V., Rodriguez C. Inequalities in income and long term disability in Spain: analysis of recent hypotheses using cross sectional study based on individual data // BMJ 1997. -Vol.315.-P.1130-1135.
260. Reznick D. Costs of reproduction: an evaluation of the empirical evidence // Oikos 1985. - Vol. 44. - P.257-267.
261. Reznick D., Nunney L., Tessier A. Big houses, big cars, superfleas and the costs of reproduction // TREE. 2000. Vol.15. -P.421-425.
262. Rice J., Neuman R., Moldin S.O. Methods for the inheritance of qualitative traits // Handbook of Statistics 8: Statistical Methods in Biological and Medical Sciences / Rao C.R., Chakraborty R. (eds.) Amsterdam: North Holland, 1991.-P.1-27.
263. Riggs J.E., Millecehia R.J. Using the Gompertz-Strehler model of aging and mortality to explain mortality trends in industrial countries // Mech. Ageing Dev. 1992a. - Vol.65. - P.S217-S228.
264. Riggs J.E. Longitudinal Gompertzian analysis of adult mortality in US, 1900-1986 // Mech. Ageing Dev. 1992b. - Vol.54. - P.235-247.
265. Rinner I., Schauenstein K., Mangge H., Porta S., Kvetnansky R. Opposite effects of mild and severe stress on in vitro activation of rat peripheral blood lymphocytes I I Brain Behav. Immun. 1992. - Vol.6. -P.130-140.
266. Roach D.A., Gampe J. Age-specific demography in Plantago: uncovering age-dependent mortality in a natural population // Naturalist. 2004. -Vol.164.-P.60-69.
267. Robine J.M., Michel J.P. Looking Forward to a General Theory on Population Aging // J. Gerontol. A Biol. Sci. Med. Sci. 2004. - Vol.59. -590-597.
268. Rogers A., Ledent J. Increment-decrement life tables // Demography -1976. -Vol.13. -P.31-38.
269. Romanyukha A.A., Carey J.R., Karkach A.S., Yashin, A.I. The impact of diet switching on resource allocation to reproduction and longevity in Mediterranean fruitflies // Proceedings of the Royal Society of London/B. -2004. Vol.271. -P.1319-1324.
270. Rose M.R. Evolutionary biology of aging NY., Oxford: Oxford Univ. Press, 1991.
271. Ruis BL, Schuller C. Stress signaling in yeast// Bioessays. 1995. -Vol. 17. - P.959-965.
272. Sabiston B. H., Rose J.E.M., Cinader B. Temperature stress and immunity in mice // J. Immunogenetics. 1978. - Vol.5. - P. 197-212.
273. Sacher G.A., Trucco E. The stochastic theory of mortality // Annals of New York Academy of Sciences. 1962. - Vol.96. - P.985-1007.
274. Schoeni R.F., Liang J., Bennett J., Sugisawa H., Fukaya T., Kobayashi E. Trends in old-age functioning and disability in Japan, 1993-2002 // Population Studies 2006. - Vol.60. - P.39-53.
275. Selye H. A syndrome produced by diverse nocuous agents // Nature -1936. Vol.138. -P.32.
276. Semenchenko G.A., Anisimov V.N., Yashin A.I. Stressors and antistressors: how do they influence life span in HER-2/neu transgenic mice? //Exp. Gerontol. -2004a. Vol.39.-P. 1499-1511.
277. Semenchenko G.V., Khazaeli A.A., Curtsinger J.W., Yashin A.I. Stress resistance declines with age: analysis of data from a survival experiment with Drosophila melanogaster // Biogerontology. 2004b. - Vol.5. - P.17-30.
278. Shu Y., Klein J.P., Zhang M.-J. Asymptotic theory for the Cox semi-Markov illness-death model // Lifetime Data Analysis 2007. - Vol.13. -P.91-117.
279. Simmonds J., Sihra K., Bexon A. Collective dose practical ways to estimate a dose matrix // J. Radiol. Prot. - 2006. - Vol.26. - P. 189-198.
280. Skrdla P.J. Statistical kinetic approach for modeling lifespan // Biophys. Chem. 2005. - Vol.118. - P.22-24.
281. Sohal R.S., Weindruch R Oxidative stress, caloric restriction, and aging // Science. 1996. - Vol. 273. - P. 59-63.
282. Solomon G.F. Stress and antibody response in rats // Int. Arch. Allergy. -1969,-Vol.35.-P.97-104.
283. Solomon G.F., Moos R.H. Emotions, immunity and disease // Arch. Gen. Psychiat. 1964. - Vol.11. -PI657-669.
284. Stewart A.L., Greenfield S., Hays R.D., Wells K., Rogers W.H., Berry S.D., McGlynn E.A., Ware J.E. Jr. Functional status and well-being of patients with chronic conditions. Results from the Medical Outcomes Study // JAMA 1989. - Vol.262. - P. 907-913.
285. Strandberg A.Y., Strandberg T.E., Pitkala K., Salomaa V.V., Tilvis R.S., Miettinen T.A. The effect of smoking in midlife on health-related quality of life in old age: a 26-year prospective study // Arch. Intern. Med. 2008. -Vol.168.-P.1968-1974.
286. Strehler B.L., Mildvan A.S. General Theory of Mortality and Aging // Science. 1960. - Vol.132. -P.14-21.
287. Swindell W.R. Accelerated failure time models provide a useful statistical framework for aging research// Exp. Gerontol. 2009. - Vol.44. - P. 190200.
288. Swindell W.R., Harper J.M., Miller R.A. How Long Will My Mouse Live? Machine Learning Approaches for Prediction of Mouse Life Span // J. Gerontol. A Biol. Sci. Med. Sci. 2009. - Vol.63a. - P.895-906.
289. Tabbarah M., Mihelic A., Crimmins E.M. Disability : the demographics of physical functioning and home environments of older Americans // Journal of Architectural and Planning Research. 2001. - Vol.18. - P.l 83-193.
290. Tatar M., Kopelman A., Epstein D., Tu M.-P., Yin C.-M., Garofalo R.S. A mutant Drosophila insulin receptor homolog that extends life-span and impairs neuroendocrine function // Science. -2001. Vol.292. -P.107-110.
291. Tatar M.; Varey J.R. Nutrition mediates reproductive trade-offs with age-specific mortality in beetle Callosobruchus Maculatus // Ecology — 1995. -Vol.76. -P.2066-2073.
292. Teriokhin AT. Evolutionarily optimal age schedule of repair: Computer modelling of energy partition between current and future survival and reproduction // Evolutionary Ecology. 1998. - Vol.12. - P.291-307.
293. Teriokhin A.T., Thomas F., Budilova E.V., Guegan J.F. The impact of environmental factors on human life-history evolution: an optimization modelling and data analysis study // Evolutionary Ecology Research 2003. -Vol.5.-P. 1199-1221.
294. The global burden of disease: 2004 update. Geneva: WHO Press, 2008.
295. The World Health Report 2002: reducing risks, promoting healthy life. Geneva: World Health Organization, 2002.
296. Tinker A. The social implications of an ageing population // Mech. Ageing Dev. 2002. - Vol. 123. - R729-735.
297. Ukraintseva S., Arbeev K., Michalsky A. and Yashin A. Antiaging treatments have been legally prescribed for approximately thirty years // Ann. N. Y. Acad. Sci. 2004. - Vol.1019. - P.64-69.
298. United Nations, Population Division, Department of Economic and Social Affairs, 1999. Population Ageing: 1999. United Nations, New York.
299. Van Baal P.H., Polder J.J., de Wit G.A., Hoogenveen R.T., Feenstra T.L., Boshuizen H.C., Engelfriet P.M., Brouwer W.B. Lifetime medical costs of obesity: prevention no cure for increasing health expenditure // PLoS Med. -2008. Vol.5 - art.e37.
300. Varadhan R., Seplaki C.L, Xue Q. L., Bandeen-Roche K., Fried L.P. Stimulus-response paradigm for characterizing the loss of resilience in homeostatic regulation associated with frailty // Mech. Aging Dev. 2008. -Vol.129.-P.666-670.
301. Vaupel J.W., Baudisch A., Dolling M., Roach D.A., Gampe J. The case for negative senescence. // Theor.Popul.Biol. 2004. - Vol.65. - P.339-351.
302. Vaupel J.W., Johnson T.E., Lithgow G.J. Rates of mortality in populations of Caenorhabditis elegans I I Science. 1994. — Vol.266. — P.826
303. Vaupel J.W., Manton K.G. and Stallard E. The impact of heterogeneity in individual frailty on the dynamics of mortality // Demography. -1979. -Vol.16.-P.439-454.
304. Vaupel J.W., Yashin A.I. Heterogeneity's Ruses: Some surprising effects of selection on population dynamics // Amer. Statist. 1985. - Vol.39. - P. 176-185.
305. Verbeke P., Deries M., Clark B.F.C., Rattan S.I.S. Hormetic action of mild heat stress decreases the inducibility of protein oxidation and glycoxidation in human fibroblasts // Biogerontology. 2002. - Vol.3. - P.l 17-120.
306. Wakeford R. Cancer risk among nuclear workers // J. Radiol. Prot. 2005. - Vol.25.-P.225-228.
307. Walker G.A., Walker D.W., Lithgow GJ. Genes That Determine Both Thermotolerance and Rate of Aging in Caenorhabditis elegans ¡1 Ann. N.Y. Acad. Sci. 1998. - Vol.851. -P.444-449.
308. Weindruch R.; Walford R.L.; Fligiel S.; Guthrie D. The retardation of aging in mice by dietary : longevity, cancer, immunity and lifetime energy intake // The journal of nutrition 1986. - Vol.116. - P.641-654.
309. Wessells R., Fitzgerald E., Cypser J.R., Tatar M., Bodmer R. Insulin regulation of heart function in aging fruit flies // Nature Genet. 2004. -Vol.36. -P.1275-1282.
310. Westendorp R.G.J., Kirkwood T.B.L. Human longevity at the cost of reproductive success // Nature. 1998. - Vol.396. -P.743-746.
311. White K.M. Longevity advances in high-income countries, 1955-96 // Pop. Dev. Rev. 2002. - Vol.28. - P.59-76.
312. Wienke A., Herskind A.M., Christensen K., Skytthe A., Yashin A.I. The heritability of CHD mortality in Danish twins after controlling for smoking and BMI // Twin Research and Human Genetics. 2005. - Vol.8. - P.53-59.
313. Willekens F.J.I., Shan J.M., Ramachandran P. Multi-state analysis of marital status life tables: theory and application // Population Studies 1982. - Vol.36. -P.129-144.
314. World Population Ageing 2007. United Nations publication- 2007. -Sales No. E.07.XIH.5
315. Yashin A.I., Begun A.S., Boiko S.I., Ukraintseva S.V., Oeppen J. The new trends in survival improvement require a revision of traditional gerontological concepts //Exp. Gerontol. 2001a. -Vol.37.-P. 157-167.
316. Yashin A.I, Begun A.S., Boiko S.I., Ukraintseva S.V., Oeppen J. New age patterns of survival improvement in Sweden: do they characterize changes in individual aging? // Mech. Ageing Dev. 2002a. - Vol.123. - P.637-647.
317. Yashin A., Cypser J., Johnson T., Michalski A., Boyko S., Novoseltsev V. Heat shock changes the heterogeneity distribution in populations of
318. Caenorhabditis elegans: does it tell us anything about the biological mechanism of stress response? // J. Gerontol. A. Biol. Sci. Med. Sci. 2002.- Vol.57. -P.B83-B92.
319. Yashin A.I., Iashine I.A., Begun A.S. Mortality modeling // Math. Pop. Studies. 2000. - Vol.5. -P.305-332.
320. Yashin A.I., Manton K.G. Effects of unobserved and partially observed covariate processes on system failure: A review of models and estimation strategies // Statist. Sci. 1997. - Vol.12. - P.20-34.
321. Yashin A.I., Manton K.G., Vaupel J.W. Mortality and aging in heterogeneous populations: a stochastic process model with observed and unobserved variables // Theoretical Population Biology. 1985. - Vol.27. -P.159-175.
322. Yashin A.I., Ukraintseva S.V., Boiko S.I., Arbeev K.G. Individual aging and mortality rate: How are they related? // Social Biology. Vol.49. -2002b.-P.206-217.