УДК

[612.11+616-092]:616-71

DOI

10.37482/2687-1491-Z047

Сведения об авторах

А.Р. Шамратова* ORCID: 0000-0001-8574-2617
В.Г. Шамратова* ORCID: 0000-0002-7633-4264
А.Ф. Каюмова* ORCID: 0000-0003-1983-1392
К.Р. Зиякаева* ORCID: 0000-0002-3923-2736
*Башкирский государственный медицинский университет (Республика Башкортостан, г. Уфа)
Ответственный за переписку: Шамратова Алия Радиковна, адрес: 450001, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Пушкина, д. 96/98, корп. 7; e-mail: arshamratova@gmail.com

Аннотация

Гематологические анализаторы надежно вошли в современную врачебную практику и используются специалистами различных областей клинической медицины для диагностики заболеваний, прогноза их течения и исхода. В настоящее время показатели данных приборов востребованы также в экспериментальных науках: биологии и медицине, токсикологии и ветеринарии. В обзоре рассматриваются возможности современных моделей гематологических анализаторов и перспективы их применения. Новые технические приемы в сочетании с уже известными методами, использование статистических расчетных параметров позволили значительно расширить спектр выдаваемых аппаратами показателей. Введение программ статистических расчетов большого количества индексов, параметров распределения клеточных популяций по их объемам открывает новые перспективы для описания и оценки не только патологических, но и физиологических состояний организма. Проанализирована отечественная и зарубежная литература по диагностике сердечно-сосудистой и других патологий с использованием эритроцитарных и тромбоцитарных индексов. Учет показателей корпускулярного объема клеток крови по их гистограммам, анализ статистических параметров их распределения расширяют представление о структуре популяции клеток крови, существенно повышают информативность исследований и могут служить дополнительным критерием количественной оценки состояний организма и диагностики заболеваний. Такие статистические характеристики, как коэффициент асимметрии, коэффициент эксцесса и стандартное отклонение эмпирических эритрограмм и лейкограмм, позволяют оценить степень анизоцитоза клеток, степень гетерогенности клеточных популяций, соотношение разных популяций. Изучение объемных характеристик клеток крови на основе анализа гистограмм существенно увеличивает эффективность использования гематологических анализаторов при оценке различных патологических и физиологических состояний организма.
Для цитирования: Шамратова А.Р., Шамратова В.Г., Каюмова А.Ф., Зиякаева К.Р. Возможности гематологических анализаторов в оценке физиологических и патологических состояний организма (обзор) // Журн. мед.- биол. исследований. 2021. Т. 9, № 1. С. 89–101. DOI: 10.37482/2687-1491-Z047

Ключевые слова

гематологический анализатор, индексы клеток крови, объем клеток крови, гистограмма клеток крови

Список литературы

1. Агарков Н.М., Головченко О.В., Блинков Ю.А., Кулабухов А.С., Яковлев С.А., Будник И.В., Афанасова Е.П. Диагностика острого эндометрита по гематологическим показателям и с учетом дискриминантных моделей // Клин. лаб. диагностика. 2018. Т. 63, № 6. С. 361–364.
2. Козинец Г.И., Высоцкий В.В. Кровь. М.: Практ. медицина, 2014. 208 с.
3. Павлова В.Ю. Возможности исследования показателей общего анализа крови на современных гематологических анализаторах // Фундам. и клин. медицина. 2016. Т. 1, № 1. С. 98–108.
4. Патент 2314534 С1 Российская Федерация, МПК G01N 33/53 (2006.01), G01N 33/52 (2006.01). Способ диагностики ревматических увеитов: № 2006142430/15: заявл. 22.11.2006: опубл. 10.01.2008 / Шамратова А.Р., Мальханов В.Б., Зайнутдинова Г.Х. 5 с.
5. Худякова Н.В., Пчелин И.Ю., Шишкин А.Н., Кулибаба Т.Г. Оценка взаимосвязи инсулинорезистентности и сывороточного уровня гомоцистеина с гематологическими показателями пациентов с абдоминальным ожирением // Здоровье – основа человеческого потенциала: проблемы и пути их решения. 2015. Т. 10, № 2. С. 647–648.
6. Патент 2264627 C1 Российская Федерация, МПК G01N 33/52 (2000.01). Способ прогноза клинического течения хламидийного конъюнктивита: № 2004114070/14: заявл. 07.05.2004: опубл. 20.11.2005 / Азнабаев М.Т., Латыпова Э.А., Мальханов В.Б., Шамратова А.Р. 5 с.
7. Зубрихина Г.Н., Блиндарь В.Н., Матвеева И.И. Возможности современного автоматизированного клинического анализа крови в дифференциальной диагностике истинного и перераспределительного (функционального) дефицита железа при анемическом синдроме у онкологических больных // Клин. лаб. диагностика. 2014. Т. 59, № 5. С. 21–25.
8. Меликян А.Л., Ковригина А.М., Суборцева И.Н., Шуваев В.А., Афанасьев Б.В., Агеева Т.А., Байков В.В., Виноградова О.Ю., Голенков А.К., Грицаев С.В., Зарицкий А.Ю., Капланов К.Д., Ломаиа Е.Г., Мартынкевич И.С., Морозова Е.В., Поспелова Т.И., Соколова М.А., Судариков А.Б., Туркина А.Г., Шатохин Ю.В., Савченко В.Г. Национальные клинические рекомендации по диагностике и терапии ph-негативных миелопролиферативных заболеваний (истинная полицитемия, эссенциальная тромбоцитемия, первичный миелофиброз) (редакция 2018 г.) // Гематология и трансфузиология. 2018. № 63(3). С. 275–315.
9. Kahng J., Kim Y., Kim M., Oh E.J., Park Y.J., Han K. Flow Cytometric White Blood Cell Differential Using CytoDiff Is Excellent for Counting Blasts // Ann. Lab. Med. 2015. Vol. 35, № 1. Р. 28–34. DOI: 10.3343/alm.2015.35.1.28
10. Мининкова А.И., Луговская С.А., Почтарь М.Е., Хуажева Н.К., Тлевцежева А.А., Воробьев В.И., Лаврентьев И.С., Емельянова Э.Б., Долгов В.В. Диагностический скрининг острых лейкозов с использованием новых технологий автоматизированного анализа крови // Клин. лаб. диагностика. 2018. Т. 63, № 4. С. 228–233.
11. Пиянзин А.И., Жилин С.И., Ивченко Е.В., Миллер Ю.В., Федоров А.В., Аникина З.Ф., Малахова Т.И. Оценка кроветворения у недоношенных новорожденных по показателям современного гематологического анализатора с использованием различных математических методов // Современная перинатология: организация, технологии, качество: материалы X Ежегод. конгр. специалистов перинат. медицины. М.: Династия, 2015. С. 15–16.
12. Патракеева В.П. Взаимосвязь функционального состояния эритроцитов и лимфоцитов периферической крови у практически здоровых людей // Вестн. урал. мед. акад. науки. 2018. Т. 15, № 2. С. 205–210. DOI: 10.22138/2500-0918-2018-15-2-205-210
13. Устьянцева И.М., Хохлова О.И., Голошумов Н.П., Агаджанян В.В. Инновационные лабораторные технологии в диагностике сепсиса // Политравма. 2018. № 1. С. 52–59.
14. Савченко В.Г., Паровичникова Е.Н., Афанасьев Б.В., Грицаев С.В., Семочкин С.В., Бондаренко С.Н., Троицкая В.В., Соколов А.Н., Кузьмина Л.А., Клясова Г.А., Гапонова Т.В., Баранова О.Ю., Лапин В.А., Константинова Т.С., Самойлова О.С., Капорская Т.С., Шатохин С.В. Национальные клинические рекомендации по диагностике и лечению острых миелоидных лейкозов взрослых // Гематология и трансфузиология. 2014. Т. 59, № 1-S2. C. 2–29.
15. Клочкова Г.Н., Беляева С.С., Тикунова Т.С. Гематологические показатели системы крови больных лейкозом // Науч. результат. Сер.: Физиология. 2016. Т. 2, № 2. С. 34–40.
16. Arber D.A., Orazi A., Hasserjian R., Thiele J., Borowitz M., Le Beau M.M., Bloomfield C.D., Cazzola M., Vardiman J.W. The 2016 Revision to the World Health Organization Classification of Myeloid Neoplasms and Acute Leukemia // Blood. 2016. Vol. 127. Р. 2391–2405. DOI: 10.1182/blood-2016-03-643544
17. Вишневская Т.Я., Абрамова Л.Л. К вопросу о взаимосвязи структуры лимфоидной ткани селезенки с гематологическими показателями кроликов при стрессе // Актуальные проблемы незаразной патологии животных: сб. материалов междунар. науч.-практ. конф. / под общ. ред. М.С. Сеитова. Оренбург: Изд. центр ОГАУ, 2014. С. 146–150.
18. Федулова Л.В., Сорокина А.А. Взаимосвязь экспериментального гастрита с гематологическими показателями крови // Евраз. Союз Ученых. 2015. № 7-6(16). С. 117–120.
19. Зиякаева К.Р., Габдулхакова И.Р., Зайнетдинова А.Т., Шамратова В.Г., Каюмова А.Ф., Фазлыахметова М.Я. Динамика количественных и морфофункциональных показателей красной крови при длительном воздействии медно-цинковой колчеданной руды в эксперименте // Соврем. проблемы науки и образования. 2017. № 6. С. 31. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=27141 (дата обращения: 17.06.2020).
20. Каримов Р.Р., Габдулхакова И.Р., Шамратова А.Р., Фазлыахметова М.Я., Зиякаева К.Р., Самоходова О.В., Каюмова А.Ф. Исследование механизмов развития анемии при воздействии полихлорированных бифенилов // Современные проблемы системной регуляции физиологических функций: материалы Четвертой междунар. междисциплинар. конф. (Москва, 17–18 сентября 2015 г.). М.: Перо, 2015. С. 298–302.
21. Мясоедов Ю.М. Автоматизированный анализ параметров крови лабораторных животных // Вестн. Курск. гос. с.-х. акад. 2017. № 5. С. 25–28.
22. Ball S., Arevalo M., Wongsaengsak S., Dennis J.A., Nugent K. Implications of Mean Platelet Volume in Health and Disease: A Large Population Study on Data from National Health and Nutrition Examination Survey. Thromb. Res., 2019, vol. 175, pp. 90–94. DOI: 10.1016/j.thromres.2019.01.011
23. Пучинская М.В., Почтавцев А.Ю. Клиническое значение тромбоцитарных индексов в кардиологии // Воен. медицина. 2011. № 2. С. 77–81
24. Depoorter M., Goletti S., Latinne D., Defour J. Optimal Flagging Combinations for Best Performance of Five Blood Cell Analyzers. Int. J. Lab. Hematol., 2015, vol. 37, no. 1, pp. 63–70. DOI: 10.1111/ijlh.12238
25. Busque L., Porwit A., Day R., Olney H.J., Leber B., Éthier V., Sirhan S., Foltz L., Prchal J., Kamel-Reid S., Karsan A., Gupta V. Laboratory Investigation of Myeloproliferative Neoplasms (MPNs): Recommendations of the Canadian MPN Group. Am. J. Clin. Pathol., 2016, vol. 146, no. 4, pp. 408–422. DOI: 10.1093/ajcp/aqw131
26. Rabizadeh E., Pickholtz I., Barak M., Isakov E., Zimra Y., Froom P. Acute Leukemia Detection Rate by Automated Blood Count Parameters and Peripheral Smear Review. Int. J. Lab. Hematol., 2015, vol. 37, no. 1, pp. 44–49. DOI: 10.1111/ijlh.12225
27. Shelat S.G., Canfield W., Shibutani S. Differences in Detecting Blasts Between ADVIA 2120 and Beckman-Coulter LH750 Hematology Analyzers. Int. J. Lab. Hematol., 2010, vol. 32, no. 1, pt. 2, pp. 113–116. DOI: 10.1111/j.1751-553X.2008.01113.x
28. Iddles C., Taylor J., Cole R., Hill F.G.H. Evaluation of the Immature Granulocyte Counts in the Diagnosis of Sepsis Using the Sysmex XE-2100 Analyzer. Sysmex J. Intern., 2007, vol. 17, no, 1, pp. 20–29.
29. Петрова О.В., Шашин С.А., Тарасов Д.Г. Значение незрелых гранулоцитов в диагностике инфекционно-воспалительных процессов у кардиохирургических больных // Клин. лаб. диагностика. 2014. № 5. С. 25–40.
30. Schaefer M., Rowan R.M. The Clinical Relevance of Nucleated Red Blood Cell Counts. Sysmex J. Int., 2000, vol. 10, no. 2, pp. 59–61.
31. Левина А.А., Мещерякова Л.М., Цыбульская М.М., Соколова Т.В. Дифференциальная диагностика анемий // Клин. лаб. диагностика. 2015. № 12. С. 26–30.
32. Скородумова Е.Г., Костенко В.А., Скородумова Е.А., Рысев А.В. Ширина распределения эритроцитов – потенциально новый маркер острой декомпенсации сердечной недостаточности // Кардиология: новости, мнения, обучение. 2017. № 1(12). С. 40–43.
33. Егорова Е.Н., Пустовалова Р.А., Горшкова М.А. RDW (Red Cell Distribution Width) – как маркер гипоксического состояния тканей // Клин. лаб. диагностика. 2014. № 9. С. 14.
34. Егорова Е.Н., Пустовалова Р.А., Горшкова М.А. Клинико-диагностическое значение эритроцитарных индексов, определяемых автоматическими гематологическими анализаторами // Верхневолж. мед. журн. 2014. Т. 12, вып. 3. С. 34–41.
35. Костенко В.А., Ситникова М.Ю., Скородумова Е.А., Скородумова Е.Г., Федоров А.Н. Прогностическое значение коэффициента анизотропии эритроцитов у пациентов, госпитализированных по поводу острой декомпенсированной хронической сердечной недостаточности // Рос. кардиол. журн. 2017. № 12(152). С. 26–30.
36. Урванцева И.А., Николаев К.Ю., Саламатина Л.В., Сеитов А.А., Милованова Е.В., Николаева А.А. Ассоциации вариабельности объема эритроцитов с клинико-лабораторными характеристиками острого инфаркта миокарда // Атеросклероз. 2013. Т. 9, № 3-4. С. 31–37.
37. Melchio R., Rinaldi G., Testa E., Giraudo A., Serraino C., Bracco C., Spadafora L., Falcetta A., Leccardi S., Silvestri A., Fenoglio L. Red Cell Distribution Width Predicts Mid-Term Prognosis in Patients Hospitalized with Acute Heart Failure: The RDW in Acute Heart Failure (RE-AHF) Study // Intern. Emerg. Med. 2019. Vol. 14, № 2. Р. 239–247. DOI: 10.1007/s11739-018-1958-z
38. Смирнова М.П., Чижов П.А., Баранов А.А. С-реактивный белок, показатели обмена железа и эритроцитарные индексы у пациентов с хронической сердечной недостаточностью // Соврем. проблемы науки и образования. 2018. № 5. С. 72. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=28102 (дата обращения: 17.06.2020).
39. Testa E., Melchio R., Rinaldi G., Leccardi S., Silvestri A., Serraino C., Bracco C., Spadafora L., Giraudo A., Fenoglio L.M. Red Cell Distribution Width (RDW) Predicts Long Term Prognosis in Patients Hospitalized with Acute Heart Failure: The RDW in Acute Heart Failure (REAHF) Study // Eur. J. Heart Fail. 2016. Vol. 18, suppl. 1. Р. 10.
40. Turcato G., Cervellin G., Bonora A., Prati D., Zorzi E., Ricci G., Salvagno G.L., Maccagnani A., Lippi G. Red Blood Cell Distribution Width Improves Reclassification of Patients Admitted to the Emergency Department with Acute Decompensated Heart Failure // J. Med. Biochem. 2018. Vol. 37, № 3. Р. 299–306. DOI: 10.1515/jomb-2017-0054
41. Felker G.M., Allen L.A., Pocock S.J., Shaw L.K., McMurray J., Pfeffer M.A., Swedberg K., Wang D., Yusuf S., Michelson E.L., Granger C.B. Red Cell Distribution Width as a Novel Prognostic Marker in Heart Failure: Data from the CHARM Program and the Duke Databank // J. Am. Coll. Cardiol. 2007. Vol. 50, № 1. Р. 40–47. DOI: 10.1016/j.jacc.2007.02.067
42. Cauthen C.A., Tong W., Jain A., Tang W.H. Progressive Rise in Red Cell Distribution Width Is Associated with Disease Progression in Ambulatory Patients with Chronic Heart Failure // J. Card. Fail. 2012. Vol. 18, № 2. Р. 146–152. DOI: 10.1016/j.cardfail.2011.10.013
43. Мининкова А.И. Аналитические возможности гематологических анализаторов в оценке тромбоцитов (обзор литературы) // Клин. лаб. диагностика. 2012. № 3. С. 27–34.
44. Погорелов В.М., Иванова Л.А., Козинец Г.И. Эффективность и информативность гематологических анализаторов // Гематология и трансфузиология. 2012. Т. 57, № 3. С. 30–37.
45. Кравченко И.Н., Ржевский Д.И., Пахомова И.А., Кравченко Н.Н., Мурашев А.Н. Использование результатов автоматизированного анализа крови в токсикологических исследованиях на грызунах // Вестн. новых мед. технологий. 2012. Т. 19, № 3. С. 88–90.
46. Космовский С.Ю., Васин С.Л., Розанова И.Б., Севастьянов В.И. Математическая обработка распределения тромбоцитов человека по размерам для выявления гетерогенности клеток // Мед. техника. 1999. № 6. С. 41–43.
47. Матюшичев В.Б., Шамратова В.Г. Изменения показателей тромбоцитов периферической крови при железодефицитной анемии // Гематология и трансфузиология. 2005. Т. 50, № 2. С. 29–32.
48. Матюшичев В.Б., Шамратова В.Г., Музафарова Д.А. Изменения параметров объема лейкоцитов крови при заболеваниях органов дыхания // Пульмонология. 2000. № 3. С. 38–40.
49. Халиулин А.В., Гусякова О.А., Козлов А.В., Габрильчак А.И. Процессы метаболизма и механизмы регуляции активности тромбоцитов (обзор литературы) // Клин. лаб. диагностика. 2019. № 3(64). С. 164–169. DOI: 10.18821/0869-2084-2019-64-3-164-169
50. Sansanayudh N., Numthavaj P., Muntham D., Yamwong S., McEvoy M., Attia J., Sritara P., Thakkinstian A. Prognostic Effect of Mean Platelet Volume in Patients with Coronary Artery Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis. Thromb. Haemost., 2015, vol. 114, no. 6, pp. 1299–1309. DOI: 10.1160/TH15-04-0280
51. Wada H., Tsuboi S., Ogita M., Suwa S., Dohi T., Miyauchi K., Shitara J., Endo H., Doi S., Iwata H., Kasai T., Okazaki S., Isoda K., Daida H. Mean Platelet Volume and Long-Term Cardiovascular Outcomes in Patients with Stable Coronary Artery Disease. Atherosclerosis, 2018, vol. 277, pp. 108–112. Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021915018313571?via%3Dihub/ (accessed: 17 June 2020).
52. Wan Z.F., Zhou D., Xue J.H., Wu Y., Wang H., Zhao Y., Zhu L., Yuan Z.Y. Combination of Mean Platelet Volume and the Grace Risk Score Better Predicts Future Cardiovascular Events in Patients with Acute Coronary Syndrome. Platelets, 2014, vol. 25, no. 6, pp. 447–451. DOI: 10.3109/09537104.2013.830708
53. Malerba M., Olivini A., Radaeli A., Ricciardolo F.L.M., Clini E. Platelet Activation and Cardiovascular Comorbidities in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease. Curr. Med. Res. Opin., 2016, vol. 32, no. 5, pp. 885–891. DOI: 10.1185/03007995.2016.1149054
54. Panova-Noeva M., Schulz A., Hermanns M.I., Grossmann V., Pefani E., Spronk H.M.H., Laubert-Reh D., Binder H., Beutel M., Pfeiffer N., Blankenberg S., Zeller T., Münzel T., Lackner K.J., Cate H.T., Wild P.S. Sex-Specific Differences in Genetic and Nongenetic Determinants of Mean Platelet Volume: Results from the Gutenberg Health Study. Blood, 2016, vol. 127, no. 2, pp. 251–259. DOI: 10.1182/blood-2015-07-660308
55. Giacomini A., Legovini P., Gessoni G., Antico F., Valverde S., Salvadego M.M., Manoni F. Platelet Count and Parameters Determined by the Bayer ADVIATM 120 in Reference Subjects and Patients. Clin. Lab. Haematol., 2001, vol. 23, no. 3, pp. 181–186. DOI: 10.1046/j.1365-2257.2001.00391.x
56. Ittermann T., Feig M.A., Petersmann A., Radke D., Greinacher A., Völzke H., Thiele T. Mean Platelet Volume Is More Important Than Age for Defining Reference Intervals of Platelet Counts. PLoS One, 2019, vol. 14, no. 3. Art. no. e0213658. DOI: 10.1371/journal.pone.0213658
57. Шамратова В.Г., Тупиневич Г.С. Гендерные особенности соотношения объема и количества клеток крови // Морфология. 2019. Т. 155, № 2. С. 322.
58. Осиков М.В., Телешева Л.Ф., Агеев Ю.И. Влияние эритропоэтина на апоптоз лимфоцитов при экспериментальной хронической почечной недостаточности // Бюл. эксперим. биологии и медицины. 2015. Т. 159, № 3. С. 326–328.
59. Чумакова С.П., Уразова О.И., Зима А.П., Новицкий В.В. Особенности физиологии эритроцитов. Гемолиз и эриптоз // Гематология и трансфузиология. 2018. Т. 63, № 4. С. 343–351.
60. Schotten N., Pasker-de Jong P.C.M., Moretti D., Zimmermann M.B., Geurts-Moespot A.J., Swinkels D.W., van Kraaij M.G.J. The Donation Interval of 56 Days Requires Extension to 180 Days for Whole Blood Donors to Recover from Changes in Iron Metabolism // Blood. 2016. Vol. 128, № 17. Р. 2185–2188. DOI: 10.1182/blood-2016-04-709451
61. Матюшичев В.Б., Шамратова В.Г. Динамика параметров объема клеток крови при беременности // Клин. лаб. диагностика. 2008. № 1. С. 45–47.
62. Шафиева Л.Н., Шамратова В.Г. Особенности структуры популяций эритроцитов и тромбоцитов крови по корпускулярному объему и их взаимоотношения при экзаменационном стрессе // Соврем. проблемы науки и образования. 2018. № 4. С. 222. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=27898 (дата обращения: 16.06.2020).