Регулярная, значительная по объему и интенсивности мышечная работа обеспечивается согласованной активностью различных физиологических механизмов, отражающих системный характер реакции на нагрузку [1–3]. Под физиологическими механизмами и их реакциями в данном контексте понимается совокупность взаимосвязанных компонентов и их ответ на выполнение стандартизированной возрастающей нагрузки «до отказа». Каждый физиологический механизм имеет однотипную архитектуру и отличается характеристиками входящих в его состав компонентов, к которым, по нашему мнению, целесообразно отнести источники энергообеспечения (аэробные, лактатные и алактатные пути ресинтеза АТФ) и факторы их реализации, характеризующие динамическую, процессуальную сторону энергообеспечения (мощность, емкость, скорость развертывания и переключения между различными путями ресинтеза АТФ). Эти физиологические механизмы обеспечивают ведущую функциональную систему (ВФС), реализующую специализированную целенаправленную деятельность на уровне целостного организма [4, 5]. Для выполнения деятельности требуется должный (зависит от характеристик нагрузки) уровень физиологических резервов организма. Производство энергии обеспечивается согласованной работой сердечнососудистой, дыхательной, мышечной, нервной систем, системой крови и др. [6]. Только при должном уровне производства энергии можно обеспечить требуемую интенсивность физической работоспособности [7, 8]. Определение набора индивидуально-типологических паттернов активности физиологических механизмов, обеспечивающих выполнение мышечной работы, позволяет ответить на целый ряд принципиально важных вопросов, связанных с повышением эффективности реализации потенциала спортсмена, определением лимитирующих звеньев и резервных возможностей организма, управлением тренировочной нагрузкой с целью сохранения здоровья и профессионального долголетия [9–11]. В связи со сложной организацией физиологических закономерностей при выполнении мышечной работы представляется перспективным изучение их с использованием математического моделирования и алгоритмов машинного обучения [12–15]. Например, есть ряд успешных решений по предсказанию лактатного порога с помощью рекуррентных нейронных сетей для бегунов-любителей [12, 16].

Следует отметить, что еще до начала выполнения интенсивной физической нагрузки (соревнования или нагрузочное тестирование «до отказа») происходит формирование функциональной системы при участии корковых влияний («предстартовое» состояние). Взаимосвязь «предстартового» состояния с физиологической реакцией на физическую нагрузку, на наш взгляд, имеет важное значение, так как позволит заранее прогнозировать реакцию систем организма.

Цель исследования — изучить взаимосвязь реакции физиологических механизмов при выполнении стандартизированной физической нагрузки с «предстартовым» состоянием спортсмена.

ПАЦИЕНТЫ И МЕТОДЫ

В исследовании принимали участие спортсмены в возрасте 24,7 ± 4,0 лет, сложнокоординационных и циклических видов спорта с квалификацией первый взрослый разряд, КМС (кандидат в мастера спорта).

Критерии включения: наличие медицинского заключения о допуске к участию в физкультурных и спортивных мероприятиях (тренировочных мероприятиях и спортивных соревнованиях). Спортсмены находились на подготовительном этапе годичного цикла подготовки. Для построения моделей были использованы результаты 1495 исследований спортсменов. Обследуемые выполняли стандартизированное нагрузочное тестирование в виде ступенчатовозрастающей нагрузки на беговой дорожке. Протокол нагрузочного тестирования: первая ступень — 5 км/ч, длительность ступени — 2 мин, увеличение скорости на каждой ступени — 1,5 км/ч. В течение 3 мин перед тестированием («предстартовое» состояние), во время него и в период восстановления (15 мин) фиксировались первичные показатели: частоты сердечных сокращений (ЧСС, уд/мин), минутный объем дыхания (VE, л/мин), объем потребления кислорода (VO₂, л/мин) и выделения углекислого газа (VCO₂, л/мин), дыхательный коэффициент (RER), кислородный пульс (O2HR, мл/уд), дыхательный эквивалент кислорода (EqO₂) и углекислого газа (EqCO₂), с использованием эргоспирометрической системы «Oxycon Pro» (Erich Jaeger; Германия). Критерий исключения (остановки): отказ спортсмена или достижение предельной максимальной расчетной ЧСС (частоты сердечных сокращений) по формуле:

ЧСС_max = 220 – возраст.

Отказ во время выполнения нагрузки был зафиксирован у 1358 спортсменов, 137 спортсменов были остановлены по достижении максимальной ЧСС.

При изучении физиологических реакций учитывались показатели в следующих ключевых фазах нагрузочного тестирования: 1) «предстартовое» состояние; 2) порог аэробного обмена; 3) анаэробный порог; 4) фаза быстрого восстановления.

Вторая, третья и четвертая фазы были выставлены с использованием программы AT_Inter [16], где заложена рекомендательная система определения порогов аэробного и анаэробного обмена, фазы быстрого восстановления с использованием классических методов и методов машинного обучения (кластерного анализа) [8]. На основе первичных параметров было рассчитано более 100 показателей, характеризующих физиологические реакции организма на стандартизированную нагрузку.

Обработку данных выполняли с использованием языка программирования Phyton 3 и библиотек scikit-learn (открытая библиотека, предназначенная для машинного обучения). Для оценки нелинейной взаимосвязи между параметрами использовали показатель MIC (максимальный информационный коэффициент, Maximal Information Coefficient) [17]. Показатель принимает значения от 0 до 1, где 0 означает статистическую независимость, а 1 — полную зависимость между параметрами. Критически значимый уровень взаимосвязи в исследовании составляет 0,2 при p < 0,05.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Состояние организма спортсмена в первую фазу нагрузочного тестирования характеризуется изменением работы физиологических систем организма, в частности, сердечно-сосудистой и дыхательной, вызванным корковыми влияниями в связи с выполнением предстоящей интенсивной физической нагрузки (табл. 1).

Корреляционный анализ не выявил статистически значимых связей первичных показателей «предстартового» состояния с показателями физиологической реакции организма на стандартизированную физическую нагрузку (p > 0,05). Поэтому мы решили использовать алгоритм понижения размерности t-SNE до трехмерного пространства для разработки модели «Подкова_покоя», характеризующей «предстартовое» состояние (см. рисунок). Алгоритм t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding, стохастическое вложение соседей с t-распределением) — это нелинейный алгоритм понижения размерности [18, 19]. Основная идея метода заключается в поиске отображения многомерного признакового пространства на плоскость из n-мерного пространства в трехмерное, т. е. выполняется поиск нового представления данных, при котором сохраняется соседство наблюдений [20]. На вход описанного алгоритма подавали первичные показатели «предстартового» состояния. Результатом работы стали новые синтезированные признаки 0, 1 и 2, которые аккумулируют информацию из исходных признаков, но не имеют явной интерпретации. В модели «Подкова_покоя» каждая точка соответствует одному наблюдению с признаками 0, 1 и 2 (см. рисунок). Все наблюдения выстроились в форме подковы, указывающей на имеющуюся закономерность в «предстартовом» состоянии спортсменов.

Для оценки нелинейной взаимосвязи между параметрами, полученными в ходе теста в ключевые фазы, и интерпретации полученных новых синтезированных признаков 0, 1 и 2 был рассчитан показатель MIC. По результатам анализа было выявлено, что координаты 0 и 1 не имеют статистически значимых связей (максимальные значения связи не достигают критически значимого уровня, MIC = 0,2) с результатами нагрузочного тестирования. Признак 2 имеет статистически достоверную связь с показателями выделения неметаболического углекислого газа: 1) за весь период тестирования (CO₂_non_physiol_ total); 2) за период нагрузки (CO₂_non_physiol_L). Критерий MIC составил 0,29 и 0,35 соответственно (табл. 2). Неметаболический CO₂ рассчитывали для периода выполнения нагрузки и восстановления как количество выделенного углекислого газа сверх уровня при RER = 1.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Неметаболический СО₂ при выполнении интенсивной физической нагрузки появляется в результате активности анаэробного лактатного механизма и нейтрализации его метаболитов буферными системами, в частности, бикарбонатом плазмы крови. Таким образом, по показателям предтестового состояния можно судить об активности данного механизма и систем, поддерживающих гомеостаз за счет выведения СО₂ в легких, нейтрализации повышения кислотности буферными системами крови, в первую очередь бикарбонатной и гемоглобиновой, при участии карбоангидразы [21]. Выведение СО₂ также зависит и от индивидуальных перфузионных свойств альвеол легких [22, 23].

Данных о роли и значении выделения СО₂ при оценке физической работоспособности в литературе представлено крайне мало [24]. В основном исследователи при оценке физической работоспособности уделяют внимание максимальному потреблению кислорода и его потреблению на уровне порога анаэробного обмена. Однако возможности организма спортсмена зависят не только от количества расходуемого О₂ как эквивалента производства энергии, но и от параметров, лимитирующих физическую работоспособность, в частности, выделения СО₂ как интегрального показателя активности анаэробных механизмов [25]. Известно, что повышение СО₂ и понижение pH в результате активности анаэробного лактатного механизма до известных значений стимулируют ВФС, а выход количественных значений за пределы оптимального уровня угнетает ее в результате ингибирования активности ферментативных систем, снижения скорости проведения нервного импульса, способности мышц к сокращению и др. [26–28].

ВЫВОДЫ

В результате разработанной модели «Подковы_покоя», характеризующей «предстартовое» состояние спортсмена, выявлена взаимосвязь нового синтезированного признака 2 с показателями выделения неметаболического углекислого газа при выполнении стандартизированной физической нагрузки. Показатель неметаболического СО₂ представляет собой интегративный параметр активности анаэробного лактатного механизма и механизмов утилизации его метаболитов, которые оказывают существенное влияние на ВФС [27]. В дальнейших работах мы предполагаем показать значение неметаболического СО₂ для длительности выполнения ступенчатовозрастающей нагрузки «до отказа» и внедрить результаты исследования в уже разработанные модели [16] для выявления индивидуально-типологических паттернов активности физиологических механизмов при выполнении стандартизированной физической нагрузки.