Международный неврологический журнал Том 21, №5, 2025

Актуальність. Раніше ми показали, що п’ять кількісно-якісних кластерів артеріального тиску (АТ) дуже чітко відрізняються один від одного за віком, статтю та комплексом нейроендокринних, імунних та метаболічних змінних, які ми назвали тензіорегуломом. Мета: деталізувати концепцію тензіорегулому стосовно нейрогенного супроводу. Матеріали та методи. Під спостереженням перебувало 44 пацієнти з хронічним пієлонефритом та холециститом у фазі ремісії. Тестування проводилося двічі. Об’єктами дослідження були АТ і параметри електроенцефалографії (ЕЕГ) та варіабельності серцевого ритму (ВСР). Результати. За допомогою методу кластерного аналізу проведено природну, на відміну від попередньої штучної, класифікацію пацієнтів з урахуванням не лише систолічного, а й діастолічного АТ. Було виявлено 6 кількісно-якісних кластерів: артеріальна гіпертензія (АГ) II (6,8 %), систолічна АГ I (9,1 %), АГ I (23,9 %), високий нормальний АТ (20,5 %), нормальний АТ (22,7 %), низький нормальний АТ (17,0 %). Окрім параметрів артеріального тиску за замовчуванням, за допомогою дискримінантного аналізу визначено 5 змінних дельта-, 2 тета-, 4 альфа- й 12 бета-ритмів, а також ентропію ЕЕГ у локусі O2 і ВСР-маркер вагусного тонусу як характерні для кластерів. Точність класифікації становить 100 %. Ще 6 змінних ВСР та 10 ЕЕГ виявилися поза дискримінантною моделлю, незважаючи на чітку здатність до розпізнавання. Серед них визначено 3 гіпертензивні та 12 гіпотензивних нейрогенних факторів для систолічного АТ, а також 11 гіпертензивних і 9 гіпотензивних для діастолічного АТ. Було виявлено сильну канонічну кореляцію між змінними ЕЕГ та ВСР (R = 0,768). Нейрогенні регуляторні фактори пояснюють 61,6 % варіабельності систолічного та діастолічного АТ. Висновки. Широкий спектр артеріального тиску — від низького нормального до АГ II — супроводжується специфічною електричною активністю структур центральної та вегетативної нервової систем, що визначає артеріальний тиск на 61,6 %.

Background. Earlier we showed that five qualitative-quantitative clusters of blood pressure (BP) are very clearly different from each other by age, sex and the constellation of neuro-endocrine, immune and metabolic variables, which we called the tensioregulome. The purpose of this study is to detail this concept in relation to neurogenic accompaniment. Materials and methods. Under observation, there were 44 patients with chronic pyelonephritis and cholecystitis in the phase of remission. Testing was performed twice. The objects of the study were BP and parameters of electroencephalography (EEG) and heart rate variability (HRV). Results. Using the cluster analysis method, a natural, in contrast to the previous artificial, classification of patients was carried out, taking into account not only systolic, but also diastolic BP. Six quantitative-qualitative clusters were identified: arterial hypertension (AH) II (6.8 %), AH I systolic (9.1 %), AH I (23.9 %), high norm (20.5 %), norm (22.7 %), low norm (17.0 %). In addition to BP parameters by default, 5 delta-, 2 theta-, 4 alpha-, and 12 beta-rhythms variables as well as EEG entropy in O2 locus and HRV-marker of vagal tone were identified by discriminant analysis as characteristic for clusters. The classification accuracy is 100 %. Another 6 HRV and 10 EEG variables were found to be out of the discriminant model, despite the clear recognition ability. Among them, 3 hypertensive and 12 hypotensive neurogenic factors were identified for systolic BP and 11 hypertensive and 9 hypotensive for diastolic BP. A strong canonical correlation between EEG and HRV variables was found (R = 0.768). The neurogenic regulatory factors explained 61.6 % of the variability in systolic and diastolic BP. Conclusions. A wide spectrum of blood pressure — from low normal to AH II — is accompanied by specific electrical activity of structures of the central and autonomic nervous systems, which determines BP by 61.6 %.

артеріальний тиск; електроенцефалографія; варіабельність серцевого ритму; взаємозв’язки

blood pressure; electroencephalography; heart rate variability; relationships