Старение гетерогенных популяций: статистический анализ и математическое моделирование

• Автор: Михальский, Анатолий Иванович
• Шифр специальности: 14.01.30
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 200 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

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 б. Оценка риска возникновения солидных раков при действии радиации в малых дозах в неоднородной по
радиочувствительности популяции людей
Глава 7. Статистический анализ распространённости инвалидизации
среди лиц пожилого возраста
Выводы
Заключение
Литература

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ
ИДК - индивидуальный дозиметрический контроль
ООН - Организация объединённых наций
BLSA - Балтиморское исследование пожилых (Baltimore Longitudinal Study of Aging)
C.elegans - свободно живущие нематоды
СВА - инбредная линия мышей, отличающаяся долгожительством
CDC - Центры по контролю и профилактике заболеваний США (Centers for Disease Control and Prevention)
LSADT - Лонгитудиалыюе обследование пожилых датских близнецов (Longitudinal Study of Aging Danish Twins)
NLTCS - Национальное обследование по уходу за пожилыми США (National Long Term Care Survey)
REVES - Международная научная сеть по изучению продолжительности
здоровой жизни и процесса инвалидизации (Réseau Espérance de Vie en Santé)
UN - Организация объединённых наций (United Nations)
WHO - Всемирная организация здравоохранения
ВВЕДЕНИЕ

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 [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].
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,

моделей для подтверждения экспериментально наблюдаемых эффектов и выявления новых общих закономерностей в старении [Вапник В.Н. и др., 1984; Новосельцев В.Н. и др., 2003; Михальский А.И. и др., 2008b; Swindell W.R., 2009; Swindell W.R. et al., 2009]. Эти подходы должны базироваться на общебиологических принципах [Уголев А.М., 1987; Халявкин А.В. и Яшин А.И., 2004; Miller R.A., 2001; Arking R., 2006], позволять с единых позиций анализировать данные, полученные при исследованиях на различных животных, осуществлять их содержательную взаимоинтерпретацию и переносить результаты исследований модельных организмов на человека [Gordon P.M. et al., 2008]. Основой для создания таких методов является математическое моделирование, учитывающее специфику постановки задач геронтологии, организации исследований и сбора популяционных данных. Плодотворное сотрудничество врачей, геронтологов, биогеронтологов с демографами и математиками привело к созданию комплекса методов и подходов, основанных на математическом моделировании, для решения задач фундаментальной геронтологии. Чтобы отразить роль математического моделирования в таком подходе, возник термин "геронтология in silico" [Марчук Г.И. и др., 2007]. Этот термин означает реализацию методов исследования в современной геронтологии "в кремнии", то есть средствами вычислительной техники. Это стало возможным в результате создания математических моделей процессов старения, развития математических методов анализа индивидуального и популяционного старения. Математическое моделирование выступает в качестве эффективного инструмента исследований в современной геронтологии параллельно с использованием модельных организмов [Pletcher S.D. and Neuhauser C., 2000; Michalski A.I., 2006].
Математическое моделирование, как раздел математики, требует формализованного определения объекта исследования, в данном случае — старения. Среди множества признаков и маркёров, связанных с возрастными изменениями и применимыми для различных живых существ, наиболее