Сенильная катаракта — одна из наиболее распространенных причин излечимой слепоты и слабовидения [1, 2]. В настоящее время имеется несколько теорий ее развития:
— теория фотокатарактогенеза, предполагающая фотоагрегацию кристаллинов [3] хрусталика за счет поглощения света ультрафиолетового и частично синего спектра [4—8];
— теория «окислительного стресса», в рамках которой повышение концентрации реакционноспособного кислорода приводит к нарушению структуры белков и липидов [3, 9, 10];
— теории изменения свойств капсулы и эпителиального слоя, в которых выделяют нарушения проницаемости задней капсулы хрусталика [11] и функциональные дефекты эпителиальных клеток хрусталика [12—17], приводящие к нарушениям трансмембранного переноса веществ, влияющих на прозрачность хрусталика;
— хиноновая теория, предполагающая, что денатурация белков под действием веществ хиноновой группы приводит к формированию катаракты [18].
Одно из направлений изучения катарактогенеза связано с исследованием бионеорганических химических процессов на основе анализа химических элементов, участвующих в формировании и развитии помутнений хрусталика. Современные методы элементного анализа позволяют на микроуровне оценить изменения, происходящие в веществе хрусталика, что дает возможность детально изучить связи между отдельными непрозрачными областями вещества хрусталика и накоплением химических элементов в месте помутнения.
В отдельных работах показано совпадение некоторых «плотных» областей вещества хрусталика с увеличением и/или уменьшением концентраций определенных химических элементов в этой области. Недостатками таких исследований является то, что большинство из них проводилось на животных моделях, которые являются не совсем удачными для описания биохимических особенностей катарактогенеза у человека [19—25]. В свою очередь, в тех работах, в которых изучались пространственные распределения химических элементов в хрусталиках человека, либо использовались не очень точные косвенные методики измерения концентрации определенных химических элементов [26], либо исследование носило описательный характер без привлечения методов математической обработки [27, 28].
Таким образом, на текущий момент не существует исследований, в которых с использованием методов статистической обработки была бы проанализирована пространственная связь между помутнениями и накоплением химических элементов в веществе хрусталика человека при катаракте. В связи с этим в настоящем исследовании впервые предполагалось оценить корреляцию между пространственной локализацией помутнений и изменением содержания химических элементов в объеме вещества хрусталика. Для этого планировалось изучить прозрачность срезов, включающих ядро хрусталика и кортикальные слои, и получить карты распределения химических элементов на срезах с помощью современных методов сканирующей электронной микроскопии с энергодисперсионной спектрометрией (СЭМ-ЭДС). Предполагалось изучить распределение структурообразующих элементов (C, S, N, O), некоторых сидерофильных металлов (Fe) и ионообразующих элементов, среди которых: анионы энергозависимых процессов (P); элементы, входящие в состав электролитов (Na, Cl, K), щелочноземельные элементы (Ca, Mg). Таким образом, целью настоящей работы явилось проведение детального анализа бионеорганического химического состава вещества хрусталиков человека при катаракте с привлечением методов классической и пространственной статистики.
Материал и методы
Исследуемый материал. Объектом исследования послужили 30 изолированных хрусталиков человека. После отработки методики в итоговую выборку вошли семь хрусталиков (семь глаз), которые в соответствии с задачами работы были распределены на 2 группы: 1) условно прозрачные (три хрусталика); 2) хрусталики при катаракте с помутнениями различной степени выраженности в кортикальных слоях и/или в ядре (четыре хрусталика). Источником условно прозрачных хрусталиков служил кадаверный материал, забор образцов осуществляли не позднее, чем через 12 ч после смерти донора. Хрусталики с помутнениями отбирали при интракапсулярной экстракции катаракты.
Пробоподготовка. На этапе пробоподготовки материал подвергали криоконсервации при –70 °C в течение 72 ч. Затем на криостоле при постоянно поддерживаемой температуре –40 °C (для предотвращения разморозки) из образцов вдоль их оптической оси оригинальным ножом на магнитных держателях выкраивали два плоскопараллельных блока толщиной 0,80±0,05 мм, один из которых в дальнейшем использовали для оценки светорассеивающей способности (СРС) вещества хрусталика, а другой («зеркальный») — для анализа распределения химических элементов в объеме вещества хрусталика. Пробоподготовка исключала взаимодействие образцов с инородными химическими веществами.
Оценка СРС вещества хрусталика. Оценку СРС вещества изолированных хрусталиков осуществляли с помощью оригинального устройства, которое позволяло сканировать поверхность образца по двум координатным плоскостям с пространственным разрешением до 3 мкм и оценивать в каждой точке мощность отклоненного света одномоментно по всей совокупности направлений до 15° (рис. 1).
Рис. 1. Принципиальная схема устройства для оценки СРС.
1 — лазерный коллимированный пучок; 2 — блок биологической ткани с иммерсионным маслом и стеклянными обкладками; α — угол отклонения лучей; Зона «E» — область CCD-матрицы; Bα — средняя цифровая яркость в зоне матрицы, соответствующей геометрическому отклонению лучей на угол α; BE — средняя цифровая яркость в зоне матрицы, принимающей излучение от лазера без существенного отклонения (Зоне «E»).
Блоки ткани, предназначенные для оценки СРС вещества хрусталика, смачивали иммерсионным маслом и размещали между двумя стеклянными обкладками. Иммерсионная жидкость между веществом хрусталика и стеклянными обкладками уменьшала рассеяние света на поверхности образца. Полученную конструкцию размещали на моторизованном координатном столе.
Коллимированным лазерным пучком (длина волны — 630 нм) последовательно облучали различные участки блока хрусталика. Подбирали светофильтр, пропускающий только излучение лазерного модуля. В качестве фотоприемника использовали CCD-матрицу. Получали высококачественную проекцию рассеянного излучения с высоким разрешением за счет одновременного анализа интенсивности света, отклоненного при рассеянии на разные углы. По соотношениям яркости прошедшего излучения в разных зонах CCD-детектора судили об угловых характеристиках светорассеяния.
Смену изучаемых участков проводили за счет перемещения блока на моторизованном координатном столе. Точность позиционирования составляла 0,05 мм.
СРС рассчитывали по формуле:
СРСα= K{x,y}*Bα/BE*100%,
где СРСα — процент мощности излучения, отклоненного на угол α (СРС); K{x,y} — коэффициент калибровочного поля CCD-матрицы и оптики прибора, связывающий отношение истинной и измеряемой мощности отклоненного излучения; Bα — средняя цифровая яркость в зоне матрицы, соответствующей геометрическому отклонению лучей на угол α; BE — средняя цифровая яркость в зоне матрицы, принимающей излучение от лазера без существенного отклонения в веществе образца.
В результате последовательно получали данные о светорассеянии множества точек для всего объема анализируемого образца (всего 2500 точек). Впоследствии из всего массива изображений, полученных для каждой точки исследуемого образца, путем математической обработки формировали матрицу в виде растрового изображения, которая отображает наглядное представление о малоугловом светорассеянии. С целью построения матрицы малоуглового светорассеяния пронумерованная последовательность из 2500 захватываемых изображений обрабатывалась автоматически (скрипт на языке программирования Python). Данные о проценте мощности света, который отклонился веществом хрусталика на угол 10±1°, автоматически записывались в файлы формата GRD (матричный стандарт данных программы Surfer) со структурой типа: X, Y, процент мощности отклоненного излучения (СРС). С помощью такого формата данных в геоинформационной системе Surfer 8.0 (Golden Software Inc., США) были построены карты пространственного распределения СРС вещества хрусталика.
Анализ распределения химических элементов в объеме вещества хрусталика. «Зеркальные» блоки хрусталика, предназначенные для оценки пространственного распределения химических элементов, без напыления укладывали на предметное стекло, покрытое химически чистой электропроводящей углеродной лентой. Затем, избегая полного размораживания (для минимизации контракции), образец помещали в вакуумный колокол и в течение 10 мин подвергали экспозиции при 5·10-3 Па. Таким способом из образца удаляли газообразные фракции (в том числе слабосвязанную воду и монооксид азота), что позволяло минимизировать погрешности, возникающие при взаимодействии электронов с атомами газа.
Химический микроанализ вещества хрусталика проводили посредством сканирующего электронного микроскопа EVO LS10 (Zeiss, Германия) с энергодисперсионным спектрометром Oxford-X-MAX-50 (Oxford, Великобритания). Использовали катод LaB6. Микроанализ проводили в режиме низкого вакуума (70 Па) при ускоряющем напряжении от 20 до 25 кВ и токе на образце 400—520 пА для выборочных химических элементов: C, S, N, O, P, Na, Cl, K, Ca, Fe.
Статистическая обработка. Правильная пространственная ориентация образцов дала возможность совместить две двумерные матрицы данных, эквивалентные узлы которых содержат информацию о смежных плоскостях одного среза хрусталика (о СРС вещества хрусталика в определенной точке одного блока и о весовом содержании химических элементов в эквивалентной точке «зеркального блока»). Такое единое координатное пространство позволило напрямую обрабатывать разнородные данные, проводить корреляционный анализ и сравнивать пространственную автокорреляцию (кластеризацию) разных показателей.
Количество наблюдений (точек измерения изменения светорассеяния вещества хрусталика и химических элементов) по каждому хрусталику варьировало в пределах 422—895. Полученные данные сводили в единую базу на основе таблиц Microsoft Excel 2007 с численными значениями непрозрачности и значениями содержания химических элементов. При этом элементы, весовая доля которых систематически находилась на границе типичного предела обнаружения для ЭДС в 0,1 вес % (Fe, Mg), исключали из дальнейшей статистической обработки.
Статистический анализ проводили с использованием программного обеспечения IBM SPSS Statistics 23 для Linux — для классической статистической обработки и построения модели логистической регрессии, а также GeoDa — для вычисления индексов пространственной статистики и пространственного (Splat) моделирования.
Распределения значений весовой доли химических элементов и СРС были отличны от нормального, в связи с чем применяли непараметрические статистические методы. Связь двух признаков исследовали с помощью коэффициента ранговой корреляции (корреляционный анализ) Спирмена, а оценку различия выборок проводили посредством U-теста (критерия) Манна—Уитни. Анализ парной корреляции Спирмена применяли для определения корреляции между факторными признаками, для определения связей между совокупным содержанием химических элементов и наличием катаракты, а также для определения связи между локальным содержанием химических элементов в определенной области вещества хрусталика и значением СРС этой области. Однофакторный и многофакторный анализ проводили для определения существенной корреляции химических элементов с наличием катаракты и СРС вещества хрусталика.
Для исследования возможности влияния химических элементов на наличие помутнений хрусталика и на локальное изменение СРС вещества хрусталика использовали некоторые модели регрессионного анализа. В первом случае строили модель логистической регрессии, а во втором — пространственные модели максимального правдоподобия (SPATIAL LAG Model). Оценку предикторов и множественный логистический регрессионный анализ проводили с использованием метода поэтапного отбора. Для построения пространственных моделей рассчитывали глобальный индекс Морана, а для проверки взаимосвязанности/хаотичности переменных были использованы коррелограммы (графики автокорреляции) по каждому пациенту. В соответствии с этим подбирали пространственные модели, которые тестировались на мультиколлинеарность (наличие линейной зависимости между объясняющими переменными, или факторами, регрессионной модели), гетероскедастичность (неоднородность наблюдений, выражающаяся в непостоянной дисперсии случайной ошибки регрессионной модели) — тест Breusch—Pagan, на отношения правдоподобия (для проверки ограничений на параметры статистических моделей, оцененных на основе выборочных данных). В случае p>0,05 по любому тесту модель перестраивалась. Качество моделей оценивали по коэффициенту детерминации R-квадрат.
Результаты
Пространственное совмещение карт СРС вещества хрусталика и химических элементов, распределенных в его объеме. Впервые было количественно охарактеризовано малоугловое (до 15°) оптическое рассеяние света (СРС) веществом условно прозрачного хрусталика и при катаракте (рис. 2, а, б). Выявлено, что значения СРС статистически значимо (p<0,001) различаются в двух группах. Среднее значение СРС условно прозрачных хрусталиков составляет 16±15% (диапазон от 1 до 86%), хрусталиков при катаракте — 64±32% (диапазон от 16 до 100%). Таким образом установлено, что, несмотря на статистически значимые различия в значениях СРС, выраженные точечные оптические дефекты (до 86%) могут существовать как в хрусталиках с помутнениями, так и в условно прозрачных хрусталиках.
Рис. 2. Характеристика малоуглового оптического рассеяния света веществом хрусталика.
а — график частотного распределения значений СРС в условно прозрачных хрусталиках; б — график частотного распределения значений СРС при катаракте; в — пример карты пространственного распределения СРС условно прозрачного хрусталика; г — пример карты пространственного распределения СРС хрусталика при катаракте. Решеткой (#) обозначена задняя поверхность хрусталика.
Математически (с использованием индекса Морана) в обеих группах было описано пространственное распределение СРС вещества хрусталика. Более высокую пространственную автокорреляцию значений СРС (индекс Морана от 0,78 до 0,92) наблюдали в хрусталиках с катарактой и меньшую (индекс Морана от 0,50 до 0,78) — в прозрачных хрусталиках. По определению, индекс Морана возрастает в том случае, если значения СРС пространственно кластеризуются: высокие значения располагаются рядом с другими высокими значениями, а низкие — рядом с другими низкими. Это означает, что области значимого изменения СРС в хрусталиках при катаракте объединены в кластеры, тогда как в условно прозрачных хрусталиках такие области локализованы более рассеянно. Таким образом, при анализе значений СРС было установлено, что выраженные оптические дефекты в веществе хрусталика существуют и при катаракте, и в условно прозрачном хрусталике, однако незначительная доля, точечный характер и высокая степень рассеянности оптических дефектов в объеме вещества условно прозрачного хрусталика позволяют формироваться правильной светопроекции.
Впервые были получены карты распределения значений малоуглового (до 15°) оптического рассеяния света (СРС) веществом условно прозрачного хрусталика и при катаракте (рис. 2, в, г). Показано, что значимые изменения СРС условно прозрачного хрусталика локализуются ближе к его полюсам и продолжаются в сторону экватора, не захватывая периферические области (см. рис. 2, в), а в веществе хрусталиков при катаракте контуры изменения СРС повторяют контуры капсулы хрусталика (см. рис. 2, г).
При проведении химического микроанализа вещества хрусталиков для каждого образца были получены карты распределений 11 химических элементов (C, S, N, O, P, Na, Cl, K, Ca, Mg, Fe), которые были совмещены с соответствующими картами изменения СРС (рис. 3, 4). При совместном анализе карт распределения СРС и химических элементов было показано, что в условно прозрачном хрусталике (см. рис. 3) локальные изменения концентраций структурообразующих (C, N, O, S), ионообразующих (P, Na, Cl, K, Ca, Mg) элементов, а также Fe (группа сидерофильных металлов) образуют в пространстве систему локальных максимумов, повторяющих контур кортикальных волокон, в том числе в периферической части хрусталика. Из этого следует, что контуры относительного изменения локальных концентраций химических элементов в условной норме не совпадают с незахватывающими периферическую область контурами изменений СРС условно прозрачного хрусталика. При катаракте (см. рис. 4) все структурообразующие элементы распределяются относительно равномерно, что не коррелирует с контурами изменения СРС вещества хрусталика. Однако поля накопления ионообразующих элементов при катаракте имеют сходную картину распределения градиента концентрации по линиям, которые совпадают с контурами изменений СРС и повторяют геометрию капсулы хрусталика. Концентрация Fe имеет тенденцию к увеличению в кортикальных слоях, однако стоит отметить, что содержание этого химического элемента находится на границе порога обнаружения ЭДС-детектором.
Рис. 3. Пример пространственно совмещенных карт, характеризующих СРС условно прозрачного хрусталика (а) и распределение условных концентраций химических элементов, по данным микрокартирования на базе СЭМ-ЭДС: б — азота; в — кислорода; г — углерода; д — серы; е — фосфора; ж — натрия; з — хлора; и — калия; к — кальция; л — магния; м — железа.
Здесь и на рис. 4: решеткой (#) обозначена задняя поверхность хрусталика, звездочкой (*) указаны значения порога обнаружения на ЭДС-детекторе.
Рис. 4. Пример пространственно совмещенных карт, характеризующих СРС хрусталика при катаракте (а) и распределение условных концентраций химических элементов, по данным микрокартирования на базе СЭМ-ЭДС: б — азота; в — кислорода; г — углерода; д — серы; е — фосфора; ж — натрия; з — хлора; и — калия; к — кальция; л — магния; м — железа.
Результаты корреляционного статистического анализа. В исследовании были проанализированы связи между совокупным (во всем проанализированном веществе хрусталика) содержанием химических элементов и наличием помутнений. Впервые была охарактеризована пространственная корреляция между изменением СРС в определенной области вещества хрусталика и содержанием в данной области химических элементов.
При анализе связи между наличием помутнений и совокупным содержанием химических элементов было показано, что статистически значимые корреляции существуют между наличием помутнений и общим (валовым) содержанием некоторых ионообразующих элементов: Na, Ca, K и P (среди которых Na, K и P были уже отмечены нами ранее при визуальном анализе). Корреляции для других химических элементов (C, N, O, S, Cl) можно было охарактеризовать как статистически значимые, слабые (см. таблицу).
Наиболее значимые корреляции между содержанием химических элементов и параметрами хрусталика
| Элемент, вес % | Наличие катаракты | СРС хрусталика, % | ||
| коэффициент корреляции | p | коэффициент корреляции | p | |
| Na | 0,603 | <0,001 | 0,444 | <0,001 |
| Ca | 0,759 | <0,001 | 0,547 | <0,001 |
| K | -0,815 | <0,001 | -0,519 | <0,001 |
| P | -0,607 | <0,001 | -0,452 | <0,001 |
При пространственном анализе (оценке связи между локальными изменениями СРС и содержанием химических элементов) было показано, что статистически значимые корреляции существуют между значением СРС в конкретной области вещества хрусталика и изменением в этой области концентраций Na, Ca, K и P — ионообразующих элементов, для валовых содержаний которых ранее нами была установлена связь с наличием катаракты. Остальные корреляции (см. таблицу) можно было охарактеризовать как слабые (O, Na, S, Cl) или статистически незначимые (C, N).
Модели прогноза катаракты и локального изменения СРС вещества хрусталика на основе содержания химических элементов. Для прогноза помутнений в хрусталике было построено восемь моделей.
Классическая модель (модель логистической регрессии) была построена для прогноза катаракты на основе совокупной (во всем проанализированном веществе хрусталика) концентрации химических элементов. При этом была учтена мультиколлинеарность — значимые (p<0,001) парные корреляции между Na и Ca (коэффициент корреляции 0,634), а также P и K (коэффициент корреляции 0,596), что привело к исключению одного из скоррелированных предикторов. В качестве основных предикторов были выбраны Na и K. Было показано, что модель логистической регрессии, прогнозирующая наличие катаракты в зависимости от общего содержания Na и K в хрусталике, имеет высокий коэффициент детерминации (R-квадрат Кокса и Снелла 0,7). Точность предсказания прогноза составила 97,8%.
Кроме того, впервые с учетом пространственной автокорреляции СРС (для разных значений индекса Морана) было построено семь пространственных моделей, прогнозирующих локальное изменение СРС вещества хрусталика на основе концентрации химических элементов определенной области вещества хрусталика. Были построены пространственные модели, в которых зависимая переменная — СРС, а в качестве независимых предикторов рассматривали пространственные содержания Na, Ca, P и K (элементы были выбраны с учетом корреляционного исследования).
Три модели были построены для условно прозрачных хрусталиков, четыре — для хрусталиков при катаракте (рис. 5). В результате было обнаружено, что в условно прозрачных хрусталиках СРС зависит от содержания: K (одна модель), P (одна модель), Na (одна модель). В хрусталиках при катаракте СРС зависит от содержания: Na (две модели), Na и Ca (одна модель), Na, K и P (одна модель) (рис. 6). Таким образом был выделен один элемент — Na, изменение концентрации которого при катаракте во всех пространственных моделях приводит к локальному изменению СРС хрусталиков при любой степени кластеризации помутнений. В свою очередь, в группе условно прозрачных хрусталиков не было выявлено единого элемента, изменение концентрации которого приводило бы к изменению СРС.
Рис. 5. Пространственные модели, прогнозирующие изменение СРС вещества хрусталика в зависимости от распределения химических элементов в его объеме. Пояснение в тексте.
Рис. 6. Зависимость детерминации пространственной модели от индекса Морана.
При этом было обнаружено, что чем выше индекс Морана, показывающий степень пространственной автокорреляции СРС вещества хрусталика, тем выше коэффициент детерминации модели, прогнозирующей влияние локального изменения содержания химических элементов на локальную СРС хрусталиков (см. рис. 5). Следовательно, степень кластеризации пространственных помутнений в веществе хрусталика является определяющей при пространственном моделировании. Это означает, что при увеличении степени кластеризации помутнений локальное накопление ионообразующих химических элементов (Na, K, Ca и P) все более статистически значимо связывается со СРС хрусталика.
Обсуждение
В результате проведенного исследования показано, что выраженные оптические дефекты могут существовать и в условно прозрачных хрусталиках, однако их незначительная доля и высокая степень рассеянности позволяют формироваться правильной светопроекции. Локализация оптических дефектов условно прозрачного хрусталика не совпадает с полями относительного изменения локальных концентраций структурообразующих (C, N, O, S), ионообразующих (P, Na, Cl, K, Ca, Mg) элементов, а также Fe, которое относится к группе сидерофильных металлов, что говорит о малом влиянии бионеорганических процессов на СРС вещества условно прозрачного хрусталика. К тому же при пространственном моделировании в группе условно прозрачных хрусталиков не было выявлено единого элемента, изменение концентрации которого приводило бы к изменению СРС.
Продемонстрирована высокая пространственная автокорреляция оптических дефектов при катаракте, которые кластеризуются согласно геометрии капсулы хрусталика. Поля накопления ионообразующих элементов при катаракте имели сходную картину распределения градиента концентрации по линиям, которые повторяют геометрию капсулы хрусталика, при этом СРС определенных областей вещества хрусталика статистически значимо коррелирует с изменением содержания в этих областях таких ионообразующих элементов, как P, Na, K, Ca. При пространственном моделировании было показано, что увеличение степени кластеризации помутнений ведет к все более значимому воздействию локального накопления ионообразующих химических элементов на СРС хрусталика. Более того, при пространственном моделировании был выделен один элемент — Na, изменение концентрации которого при катаракте приводило к локальному изменению СРС хрусталиков при любой степени кластеризации помутнений, что позволяет говорить об изменении распределения Na как о главном маркере в механизме развития сенильной катаракты.
Изменения содержания Na и других статистически значимых ионообразующих химических элементов при катаракте по линиям, которые повторяют геометрию капсулы хрусталика, может являться следствием потери нормальных свойств капсулы и мембран хрусталика, и свидетельствует в пользу теорий катарактогенеза, которые связывают развитие заболевания с изменением свойств капсулы и эпителиального слоя [11—17].
Известно, что ионный транспорт (в частности, циркуляция ионов Na+) является одним из важнейших процессов, обеспечивающих объемный гомеостаз хрусталика [29]. Прозрачность хрусталика поддерживается работой Na+/K+-АТФазы, плотность которой кратно возрастает к экватору хрусталика [30]. При изменениях функциональных свойств мембран активность ионного транспорта снижается, и это должно вести к накоплению Na в зоне помутнений, что и было продемонстрировано в настоящем исследовании. Так как в норме ионы Na+ должны экспортироваться с обменом на ионы K+, то при патологических процессах, затрагивающих мембранные функции, закономерно ожидать уменьшение количества ионов K+, что и было выявлено в образцах при катаракте. Известно, что Na+/K+-обмен — это энергозатратный процесс, соответственно, при снижении функций можно ожидать уменьшения концентрации P, который является главным анионом энергозависимых процессов. Такой эффект при катаракте также прослеживается по результатам настоящего исследования.
Что касается теорий фотокатарактогенеза и «окислительного стресса», то при фотоагрегации и появлении в ткани реакционноспособного кислорода должно было бы происходить изменение окисления Fe и накопление его в форме инертных оксидов или гидроксидов. Если учесть, что фотоэкспозиция осуществляется в проекции зрачка, то появление избыточного кислорода должно приводить к повышению концентрации инертного Fe в той же зоне, чего не было выявлено ни в одном из хрусталиков при сенильной катаракте (что, однако, не исключает вероятность подобных процессов при других видах катаракт). Напротив, при сенильной катаракте концентрация Fe имела тенденцию к увеличению в кортикальных слоях, что также может подтверждать роль дефектов массопереноса в развитии этого вида катаракты. Доказано, что с возрастом концентрация кислорода в передней камере повышается, это в некоторой степени [31] способствует возникновению и другого распространенного в старшей возрастной группе заболевания — глаукомы [32, 33]. Геометрия накопления химических элементов в хрусталике согласуется с тем, что при сенильной катаракте агент, обладающий высокой окислительной активностью, также поступает из омывающей хрусталик влаги вследствие потенциально измененной функции проницаемости капсулы.
Заключение
Выявленные изменения на уровне ионообразующих химических элементов, участвующих в формировании и развитии помутнений хрусталика при сенильной катаракте, позволили подтвердить или опровергнуть некоторые положения различных теорий катарактогенеза. Полученные данные могут служить индикаторами процессов накопления ионов, протекающих с определенной пространственной геометрией в объеме хрусталика и приводящих к развитию помутнений. Закономерности патологического накопления ионообразующих химических элементов позволяют по-новому оценить значимость теории катарактогенеза, связанной с изменениями процессов проницаемости при сенильной катаракте.
Участие авторов:
Концепция и дизайн исследования: И.Н., С.А.
Сбор и обработка материала: Н.П., И.Н., А.Б., С.Р.
Статистическая обработка: Т.Б.
Написание текста: Н.П., М.К.
Редактирование: И.Н., С.А.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.