META-ANALYSIS OF ACID-BASE AND REDOX PROCESSES WITHIN THE MITOCHONDRIAL MATRIX, CYTOPLASM, INTERCELLULAR MEDIUM AND BLOOD BASED ON THE TENSOR APPROACH

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The most important indicator of homeostasis is the acid-base balance (ABB), which for the last half century in clinical practice has been assessed based on the Boston or Copenhagen schools, or relying on the physicochemical interpretation proposed by P. Stewart, which changed the emphasis from direct pH readings to the generalized state of electrochemical equilibrium of the blood. Today, it is generally recognized that all three approaches to assessing the ABB have weaknesses, and they do not have convincing clinical advantages. Since it has been experimentally established that with metabolic acidosis, 57% of buffering is carried out intracellularly, it is more appropriate to consider the ABB not as a purely isolated blood indicator, but to assess it within the framework of energy metabolism (dissimilation), which is a consequence of oxidation-reduction reactions within the mitochondrial matrix, their intermembrane space and the cell cytoplasm, which can be solved by mathematical modeling. The use of tensor notation for mathematical model equations is not only the adoption of standardization rules, but a far-reaching ideology of the invariance of these equations (preservation during transformations of a certain group). The presented work shows that acid-base and oxidation-reduction homeostasis in mathematical model equations can be interpreted as “play” (variations within established boundaries during transformations of a certain type) for specially formulated tensor invariants.

Sobre autores

A. Tatevosyan

Kuban State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: artur-krasnadar@bk.ru
Krasnodar

A. Bunyakin

Kuban State University

Krasnodar

S. Kastsyuchenko

Anesthesiology Institute

Cleveland Clinic

S. Alekseenko

Kuban State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation

Krasnodar

A. Muronov

Kuban State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation

Krasnodar

Z. Katani

Kuban State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation

Krasnodar

Bibliografia

  1. Ашфак Хасан. Справочник по интерпретации газового состава крови и кислотно-щелочного баланса / Пер. с англ. под ред. А.М. Иванова. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2023. 440 с.
  2. Severinghays J.W. // Scand. J. Clin. Lab. Invest. Suppl. 1993. V. 214. P. 99. PMID: 8332859
  3. Энн Ларднер // J. of Leukocyte biology. 2001. Т. 169(4). С. 522. doi: 10.1189/jlb.69.4.522
  4. Адам С., Паолини Л., Гуэген Н. и др. // Nat. Communun. 2021. Т. 12. С. 7115. doi: 10.1038/s41467-021-27426-x
  5. Дойен Д., Поэт М., Жаррету Г. и др. // Front. Mol. Biosci. (Sec. Biophysics). 2022. Т. 9. С. 825028. doi: 10.3389/fmolb.2022.825028
  6. Kurtz I., Kraut J., Ornekian V. & Nguyen M.K. // Am.J. Physiol. 2008. V. 294(5). P. F1009. doi: 10.1152/ajprenal.00475.2007
  7. Сейфтер Дж. Л., Чанг Хи. // Physiology (Bethesda). 2017. Т. 32(5). С. 367. doi: 10.1152/physiol.00007.2017.
  8. Костюченко С.С. Кислотно-основное состояние: физиология, нарушения, коррекция. Руководство для врачей и студентов. Витебск-Москва: Медицинская литература, 2024. 336 с.
  9. Белоусов Б.П. Периодически действующая реакция и ее механизм / Сборник рефератов по радиационной медицине за 1958. М.: Медгиз, 1959. 145 с.
  10. Жаботинский А.М. // Биофизика. 1964. Т. 9. С. 306.
  11. Корзухин М.Д., Жаботинский А.М. Математическое моделирование химических и экологических автоколебательных систем. М.: Наука, 1965.
  12. Glandsdorff P. and Prigogine I. Thermodynamic theory of structure, stability and fluctuations. Wiley. New York, 1971.
  13. Татевосян А.С., Бунякин А.В. // Биофизика. 2019. Т. 64(6). С. 1151. doi: 10.1134/S0006302919060152
  14. Татевосян А.С., Алексеенко С.Н., Бунякин А.В. // Кардиологический вестник. 2023. Т. 18(1). С. 5. doi: 10.17116/Cardiobulletin2023180115
  15. Татевосян А.С., Алексеенко С.Н., Бунякин А.В. // Журн. Физ. Химии. 2024. Т. 97(1). С. 159. doi: 10.1134/S0036024424010229
  16. Patil N., Bonneau S., Joubert F. et al. // Phys. Rev. E. 2020. Т. 102(2–1). С. 022401. doi: 10.1103/PhysRevE.102.022401
  17. Helfrich W. // Z. Naturforsch. 1973. Т. 28. С. 693. doi: 10.1515/znc-1973-11-1209
  18. Cheng J., Nanayakkara G., Shao Y. et al. // Adv Exp Med Biol. 2017. Т. 982. С. 359. doi: 10.1007/978-3-319-55330-6
  19. Makarov V.I., Khmelinskii I., Khuchua Z. & Javadov S. // Mitochondrion. 2020. Т. 50. С. 71. doi: 10.1016/j.mito.2019.09.006

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».