В статье представлен АВ анализ для выявления маркеров метаболического аргинин-зависимого старения среди клинико-диагностических параметров организма в группе из 32 пациентов в возрасте от 29 до 89 лет (14 мужчин и 18 женщин), которыми проходилось геропрофилактическое воздействие L-аргинином. До и после воздействия определялся биовозраст пациента на основе функциональных данных с помощью возраст- и пол-зависимых моделей, далее рассчитывалась разница между календарным и биологическим возрастом и оценивалось изменение этой разницы до и после воздействия (дельта воздействия). Выборка пациентов разделялась по величине дельты воздействия на 2 подгруппы: в первой группе выделены пациенты с эффектом омоложения, во второй группе собраны пациенты с ускорением старения или без значительных изменений дельты воздействия. АВ анализ проведен по клинико-диагностическим параметрам до воздействия пациентов первой и второй подгрупп. Для АВ анализа применялась комбинированная методика с использованием как статистических параметров, так и методов бустрапа. Выбор метода АВ анализа определялся свойствами распределения исследуемого клинического параметра, по которому шло сравнение подгрупп. Результаты анализа показали, что надежное, статистически значимое отличие подгрупп наблюдается по показателям: артериальное давление диастолическое (АДД) и ширина распределения тромбоцитов (RDW). В то же время по ряду показателей: общий белок, липопротеины низкой плотности (ЛПНП), альбумин, аланинаминотрансфераза (АЛТ), средний объем тромбоцитов (MPV), тест Векслера (ТВ), коэффициент атерогенности (КА) и Cholesterol – также наблюдаются статистически значимые отличия подгрупп пациентов, но они в силу малых размеров выборок сравниваемых подгрупп, могут быть ложноположительными.
The article uses AB analysis to identify markers of metabolic arginine-dependent aging among clinical and diagnostic parameters of the body in a group of 32 patients aged 29 to 89 years (14 men and 18 women) who underwent geroprophylactic treatment with L-arginine. Before and after exposure, the patient's biological age was determined based on functional data using age- and sex-dependent models, then the difference between calendar and biological age was calculated and the change in this difference before and after exposure (delta exposure) was estimated. The sample of patients was divided into 2 subgroups according to the magnitude of the exposure delta: in the first group, patients with rejuvenation effect were identified, in the second group, patients with accelerated aging or without significant changes in the exposure delta were collected. The AV analysis was performed according to clinical and diagnostic parameters before exposure to patients of the first and second subgroups. For the AV analysis, a combined technique was used using both statistical parameters and bustrap methods. The choice of the AB analysis method was determined by the distribution properties of the studied clinical parameter, according to which the subgroups were compared. The results of the analysis showed that a reliable statistically significant difference between the subgroups is observed in terms of blood pressure, diastolic, ADD, and platelet distribution width, RDW. At the same time, statistically significant differences in patient subgroups are also observed in a number of indicators (total protein, low-density lipoproteins -LDL, albumin, alanine aminotransferase-ALT, mean platelet volume-MPV, Wexler-TV test, atherogenicity coefficient-KA and Cholesterol), but due to the small sample sizes of the compared subgroups, they can be false positive.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.