Общая теория систем и системный анализ

Следовательно, должные величины зависят от состояния, в котором находится данная система. Для оценки параметров существуют нормативные шкалы должных величин. Существуют максимальные и минимальные должные величины, должные покоя и пика нагрузки, а также должные кривые функций.

Минимальные и максимальные должные не всегда должны соответствать состоянию покоя или пика нагрузки. Например, общее периферическое сосудистое сопротивление должно быть максимальным в покое и минимальным в нагрузке. Современная медицина широко использует эти виды должных величин, но почти незнакома с понятием должных кривых.

Должная величина - это то, что можно наблюдать у большинства нормальных и здоровых лиц с учётом принадлежности субъекта к определённой нормативной группе похожих субъектов. Если все имеют такую-то величину и нормально существуют в данных условиях, то для того, чтобы данный субъект мог также нормально существовать в этих же условиях, у него должна быть такая же величина. Для этого используют статистические нормативные шкалы, полученные путём обширных детальных статистических исследований у определённых групп субъектов. Это так называемые статистические математические модели. Они показывают, какие параметры должны быть у данной группы субъектов.

Существуют нормативные таблицы (шкалы) для большинства параметров нормального и здорового организма человека. Сравнивая данные таблицы с измеренными данными, полученными при обследовании пациента, можно оценивать их (рис. 16).

Рис. 16. График с использованием табличных должных. У здорового субъекта (А) все лёгочные объёмы нормальные. У больного эмфиземой (В) остаточный объём лёгких увеличен (R.V), а остальные объёмы лёгких уменьшены.

А - здоровый субъект; В - больной эмфиземой лёгких. Pred - табличные должные величины, Actual - актуальные величины.

Однако использование нормативных таблиц - это примитивный способ оценки функций систем. Во-первых, они дают должные величины, характеризующие только группу здоровых лиц, а не данного конкретного субъекта. Во-вторых, мы уже знаем, что системы каждый момент времени находятся в одном из своих функциональных состояний и это зависит от внешних воздействий. Например, в покое система находится на самом низком уровне функционального состояния, а на пике нагрузке - на самом высоком. Тогда о чём говорят эти таблицы? Вероятно о должных величинах в состоянии покоя систем организма или на пике их нагрузки. Но ведь проблемы больных, это не состояние их покоя, и уровень их ежедневной обычной (рутинной) нагрузки - это не их максимальная нагрузка.

Для нормальной оценки функционального состояния организма больных необходимо использовать не табличные данные должных величин, а должные кривые функций систем организма, то, что сегодня почти не применяется. Совпадение или несовпадение актуальных кривых функций систем организма с должными кривыми будет мерилом их достаточности или недостаточности. Следовательно, применение нормативных таблиц является недостаточным и не отвечает требованиям адекватной диагностики. Применение должных кривых является более информативным (см. ниже).

Статистические математические модели не обладают такой точностью, как бы точно мы ни измеряли бы параметры. Они показывают, какие величины параметров должны быть у определённой группы субъектов, похожих по определённым признакам, например, мужчин в возрасте 20-30 лет, ростом 165-175 см, курящих или не курящих, женатых или неженатых, белых, желтых или черных и т.д. Статистические модели намного проще детерминированных, но и менее точные, поскольку по отношению к данному субъекту можем знать лишь с определённой долей вероятности, например, в 80%.

Статистические модели применяют в тех случаях, когда мы не знаем всех элементов системы и законов их взаимодействия. Тогда мы выискиваем похожие системы по значимым признакам, каким-то образом измеряем результаты действия всех этих систем, действующих в сходных условиях (клинические испытания), и вычисляем средний результат действия. Предположив, что данный субъект мало чем отличается от других, иначе он не был бы похож на них, мы говорим: - «Раз у них такие-то параметры данной системы в таких-то условиях и они живут без проблем, значит и у него должны быть такими же эти параметры, если он находится в этих же условиях».

Однако условия проживания субъекта постоянно меняются. Изменение или неучёт даже одного значимого параметра может значительно изменить результаты статистических исследований, и это является большим недостатком статистических математических моделей. Кроме того, часто статистические модели вообще не раскрывают суть патологического процесса. Функциональная остаточная ёмкость лёгких (ФОЕ) показывает объём лёгких в конце нормального выдоха и является определённым показателем числа функциональных единиц вентиляции ФЕВ. Следовательно, увеличение ФОЕ указывает на увеличение числа ФЕВ? Но у больных эмфиземой лёгких ФОЕ значительно увеличена. Что же, у них число ФЕВ увеличено? Абсурд, поскольку мы знаем, что при эмфиземе происходит разрушение ФЕВ! А у больных с недостаточностью насосной функции левого желудочка наблюдается уменьшение ФОЕ. Значит у них уменьшено число ФЕВ? Без знания динамики функций аппарата внешнего дыхания и лёгочного кровообращения невозможно дать точного ответа на эти вопросы.

Следовательно, основной недостаток статистических моделей заключается в том, что достаточно достоверные результаты исследований можно получить лишь в том случае, если строго соблюдать все значимые условия, которые определяют данную группу субъектов. Изменение или добавление одного или нескольких значимых условий исследования, например, рост, пол, вес, цвет глаз, открытое окно во время сна, место жительства и т.д., может сильно изменить конечный результат, добавив новую группу субъектов. В результате, если мы хотим знать, например, жизненную ёмкость лёгких у жителей Нью Йорка, мы обязаны проводить исследования именно у жителей Нью Йорка, а не у жителей Москвы, Парижа или Пекина, и эти данные могут не подходить, например, для жителей Рио де Жанейро. Более того, нормативы у жителей разных районов Нью Йорка могут быть различными, в зависимости от национальной принадлежности, загрязнённости внешней среды этих районов, социального уровня и пр.

Конечно же можно исследовать все мыслимые варианты групп субъектов и выработать нормативы, например, для мужчин в возрасте от ... и до..., курящих или не курящих сигары (трубки, сигареты или папиросы) с высокой (низкой) концентрацией никотина, коренных жителей (эмигрантов), белых, чёрных или желтых и т.д. Это потребует гигантских усилий и всё равно не оправдает себя, поскольку мир постоянно меняется и эту работу каждый раз придётся повторять. Тем более невозможно выработать статистические нормативы для бесконечного числа групп субъектов во время динамических процессов, например, физических нагрузок, в разные фазы патологических процессов и т.д., когда число значений каждого отдельного параметра очень велико.

В результате появляется эмпирическая модель в виде формулы (В). Эта модель более точная, чем статистическая, но она всё ещё носит вероятностный характер. Когда известны все детали системы и полностью раскрывается механизм её работы, появляется детерминированная математическая модель в виде формулы (С). Её точность обусловлена только точностью методов измерения.

Рис. 17. Виды математических моделей систем на примере «чёрного ящика».

Когда совершенно неизвестны детали системы, но известны варианты реакции системы и их весовые вероятностные коэффициенты, появляется статистическая математическая модель системы (А). Неточность этих моделей носит принципиальный характер и обусловлена вероятностным характером функций. По мере изучения системы начинают проявляться детали её строения.

В результате появляется эмпирическая модель в виде формулы (В). Эта модель более точная, чем статистическая, но она всё ещё носит вероятностный характер. Когда известны все детали системы и полностью раскрывается механизм её работы, появляется детерминированная математическая модель в виде формулы (С). Её точность обусловлена только точностью методов измерения.

Применение статистических математических моделей оправдано на первых этапах любого познания, когда детали изучаемого явления неизвестны. На этом этапе познания вводится понятие «чёрного ящика», когда мы ничего не знаем о строении этого «ящика», но нам известна его реакция на некоторые воздействия (рис. 17). Типы его реакций выявляются с помощью статистических моделей и далее, с помощью логики, выявляются детали его систем и их взаимодействие. Когда всё это выявлено, наступает очередь детерминированных моделей, а оценку функций систем проводят не по табличным данным, а по должной кривой функции системы.

Должная кривая функции систем организма - это должное множество значений функции данной конкретной системы у данного конкретного субъекта при изменении её нагрузки от минимума до максимума. Сегодня должные кривые почти не используются и вместо должных кривых применяют экстремальные минимальные и максимальные должные величины. Например, должная вентиляуия лёгких в покое и на пике нагрузки. Для этого проводят максимальную нагрузку в однотипных группах людей и измеряют вентиляцию лёгких в покое и на пике нагрузки. После статистической обработки появляются должные величины вентиляции лёгких для условий покоя и пика нагрузки. Недостаток экстремальных должных величин заключается в том, что этот метод мало пригоден для больных. Не все больные могут нормально выполнить нагрузку и прерывают её задолго до достижения должного максимума. Больной мог, например, дать должную вентиляцию лёгких, но он просто прекратил нагрузку слишком рано. Как же оценивать функцию? Это можно сделать только с помощью должной кривой. Если актуальная кривая совпадает с должной кривой, функция нормальная на участке совпадения. Если актуальная кривая ниже должной кривой, она отстающая (рис. ).

Рис. 33. Нормальная (А) и отстающая функци (В).

Наклонная прямая из вертикальных отрезков прямой - должная кривая. Вертикальная пунктирная прямая - граница перехода нормальной или отстающей функции в недостаточную (в плато)

Недостаток должных кривых в том, что для их построения необходимо использовать детерминированные математические модели систем, которых пока есть очень мало. Они строятся на основе знания причинно-следственных связей между элементами системы. Эти модели наиболее сложные, трудоёмкие и во многих случаях пока невыполнимые. Поэтому в практической медицине они почти не применяются и это является причиной остутствия аналитической медицины. Но они наиболее точные и показывают, какие параметры должны быть у данного конкретного субъекта в любой момент времени. Только использование должных кривых функций позволяет верно оценить актуальные кривые (рис. 18).

Отличие детерминированных математических моделей от статистических таблиц заключается в том, что в первом случае вырабатываются должные величины для конкретно данного субъекта (персональные должные), а во втором - должные величины для группы похожих на данного субъекта лиц. Возможность построения детерминированных моделей зависит только от меры нашего знания об исполнительных элементах системы и законов их взаимодействия.

Рис. 18. Графики с использованием должных кривых. Актуальные кривые в виде черных кривых, должные кривые в виде наклонных прямых из серии вертикальных льоезков прямых. У здорового (А) субъекта актуальная кривая суммарного объема бронхов (dead space), измеренная во время теста с максимальной физической нагрузкой, совпадает с вычисленной должной кривой и доходит до табличной максимальной должной (Vd max pred). У больного эмфиземой (В) актуальная кривая выше должной, но не доходит до максимальной должной. Если бы этот параметр оценивали по табличной максимальной должной величине, то у больного оценка параметра была бы снижена, хотя расположение актуальной кривой выше должной кривой показывает, что этот параметр у него увеличен. Просто он не выполнил нагрузку в том объеме, в котором должен был выполнить (его VCO2 было намного меньше, чем у здорового).

Примером детерминированной математической модели в медицине и биологии теплокровных животных является определение ударного выброса левого желудочка по формуле Фика [12]:

VO2 = CO * {1.34 * Hb * [(SaO2a - SaO2v) : 100]} (Л/мин) (32)

где: CO - сердечный выброс левого желудочка (Cardiac Output) (Л/мин)

1.43 - коэффициент Huffner, показывает, сколько мл О2 может вместить в себя 1 г гемоглобина при 100% насыщения (мл/г)

VO2 - потребление кислорода в единицу времени (Л/мин)

Hb - количество гемоглобина в 1 литре крови (г/Л)

SaO2a - насыщение артериальной крови кислородом (%)

SaO2v - насыщение венозной крови кислородом (%)

Мы знаем, что 1 гр гемоглобина максимально может вместить 1.34 мл О2 [16]. Мы можем измерить насыщение кислородом в крови, вытекающей из лёгких и из тканей. Зная артерио-венозную разницу по насыщению, количество гемоглобина в крови, величину потреблённого кислорода в единицу времени и частоту пульса, мы можем получить, например, величину ударного выброса в 56 мл. При этом можем быть уверены, что он именно такой, ни больше и не меньше, при условии, что мы точно измерили все необходимые для расчётов параметры.

Примером статистической нормативной шкалы в механике может быть вычисление вероятности попадания очередного броска камня в заданную цель. После серии бросков, выполнив определённые статистические вычисления можно прогнозировать, что очередной бросок с такой-то степенью вероятности попадёт в цель.

Если же для этого использовать детерминированную математическую модель (баллистику), то зная вес камня, силу и угол броска, вязкость воздуха, скорость и направление ветра и т.д., можно точно вычислить и предсказать место падения камня. «Дайте мне точку опоры и я переверну земной шар», скал Архимед, имея ввиду, что у него была детерминированная математическая модель механики движений.

Живой организм - слишком сложная и многокомпонентная система. Учесть все параметры и их взаимосвязи невозможно, поэтому статистические математические модели не могут адекватно описать состояние систем организма. Но совместное использование статистических и детерминированных моделей позволяет с достаточной степенью точности оценивать параметры живых систем.

Со временем, по мере накопления знаний, статистические модели сменяются детерминированными. Техника намного проще биологии и медицины, потому что объектом её познания являются относительно простые системы (машины), построенные человеком. Поэтому её развитие и процесс смены статистических математических моделей на детерминированные ушёл далеко вперёд, по сравнению с медициной. Тем не менее, на передовых позициях любых наук, в том числе и технических, там, где не всё ещё ясно и познано, статистика сохраняет свои позиции, поскольку она помогает выявлять элементы систем и законы их взаимодействия.

Медицина намного сложнее техники. Объектом её познания является живой организм, тоже машина, но более сложная. И в медицине сохраняется тот же процесс познания, что и в технике. Особенности этого процесса в медицине касаются только сложности изучаемых объектов и этических проблем. В остальном - это схожие процессы. Если бы мы знали все физические параметры элементов систем организма и могли бы описать термодинамику всех химических процессов в нём, мы смогли бы построить свою теорию медицины, подобную физическим или техническим теориям. В этом случае, используя детерминированные математические модели мы смогли бы описать, а значит оценить и предсказать поведение любых систем организма с заданной точностью, которая пока достижима только в технике или механике. Но построение детерминированных математических моделей в медицине, в силу чрезвычайной сложности изучаемых объектов - это пока очень трудно разрешимая проблема. Тем не менее, появление таких моделей в медицине не только насущная потребность, но реализуемый, хотя и медленно, процесс.

Если взять шкалу от 0 до 100%, где за 0 принять уровень табличных статистических значений, а за 100% - уровень полностью детерминированных математических моделей, то все имеющиеся в нашем распоряжении эмпирические математические модели будут где-то между 0 и 100%.

Применение детерминированных моделей значительно упрощает понимание процессов, происходящих в живом организме. Все мы построены примерно из одних и тех же материалов - белков, жиров, углеводов, минералов и воды. Ткани тела негров, китайцев, индейцев, папуасов, примерно такие же, как и у русских, англичан или немцев. Их развитие (раскрытие функциональных резервов) может быть на разных уровнях, в зависимости от условий проживания, но тела любых людей построены из одних и тех же СФЕ. Зная все параметры каждого типа СФЕ организма человека, можно подсчитать, сколько таких-то единиц необходимо для выполнения таких-то функций. Если одна лёгочная функциональная единица (ЛФЕ) может пропустить через себя, скажем, 0,0001 мл О2 в минуту (цифры произвольные), то для обеспечения 2 000 мл/мин нам потребуется около 20 000 000 ЛФЕ. Если организм располагает таким числом ЛФЕ, то всё в порядке. Если их не хватает, то нагрузка, требующая 2 000 мл/мин О2 уже будет перегрузкой, со всеми вытекающими отсюда последствиями.

Далее, для чего мы проводим обследование субъекта и оценку функций систем его организма? Для того, чтобы знать, насколько он отличается от ему подобных? Возможно. Но, вероятно, основная цель обследования больного - определить, может ли он нормально существовать без медицинской помощи и если нет, то какую помощь ему оказать. Патологический процесс - это процесс разрушения каких-либо СФЕ систем организма, в котором одну из ключевых ролей играет порочный круг. Однако порочные круги начинают срабатывать лишь при определённой степени нагрузки. Ниже этого уровня они не появляются и не разрушают СФЕ. Т.е., ниже определённого порога нагрузки (механической, тепловой, токсической и т.д.) нет патологического процесса, и нет болезни.

Следовательно, определив порог начала появления порочного круга, мы сможем узнать верхний «потолок» качества жизни данного больного. Если условия его проживания (ритм жизни) позволяют ему не превышать этот «потолок», значит в этих условиях данный субъект не будет болеть. Если ритм жизни требует больше, чем могут дать возможности его организма, то он будет болеть. Чтобы не болеть он должен ограничить себя в некоторых своих действиях. Ограничить себя в своих действиях - это значит снизить уровень жизни, лишить себя возможности выполнять некоторые действия, которые могут делать другие, или которые он сам делал ранее, но которые сейчас недоступны данному больному в силу ограничения ресурсов его организма из-за дефектов.

Если эти ограничения касаются только получения удовольствий, таких как, например, игра в футбол, это как-то можно перенести. Но если эти ограничения касаются условий жизни больного, то нужно каким-то образом это учесть. Например, если его квартира расположена на первом этаже, то для вполне нормального образа жизни его максимум потребления О2 должен быть, например, 1 000 мл в минуту. Но если он проживает, например, на третьем этаже, а в доме нет лифта и для подъёма на третий этаж пешком он должен уметь усваивать 2 000 мл/мин О2, в то время как он может усваивать всего лишь 1 000 мл/мин О2, то что же делать? У больного возникает проблема, которую можно решить лишь с помощью каких-либо лечебных мероприятий или сменив условия жизни.

В клинической практике мы почти не оцениваем функциональное состояние больного с точки зрения его соответствия условиям проживания. Конечно это тривиально и мы догадываемся об этом, но пока ещё нет объективных критериев и соответствующей методологии оценки соответствия функциональных резервов организма больного условиям его жизнедеятельности. Эргономика невозможна без системного анализа.

Основным критерием достаточности функций организма для данных условий его проживания должно быть отсутствие возникновения порочных кругов (см. ниже) при данном уровне обычных жизненных нагрузок. Если в данных условиях возникают порочные круги, то нужно либо каким-то образом усилить функции систем организма, либо данный больной обязан сменить условия проживания, чтобы порочные круги не срабатывали, либо он будет постоянно болеть со всеми вытекающими отсюда последствиями.

Таким образом, мы нуждаемся не только в знании минимальных или максимальных должных величин, которые мы можем получить используя статистические математические модели. Мы также нуждаемся в знании бытовых должных величин этих же параметров, которые должны быть у данного конкретного больного, чтобы условия его проживания не приводили бы к развитию патологических процессов и не разрушали бы его организм. А для этого нам нужны детерминированные математические модели.

Системы стабилизации и пропорциональные системы.

Существует множество типов различных систем. Но для нас особое значение имеют системы стабилизации и пропорциональные системы. У первых результат действия всегда сохраняется один и тот же (стабильный), не зависит от силы внешнего воздействия, но зависит от уставки. Например, рН крови должен быть всегда равен 7.4, артериальное давление - 120/80 мм Hg, и т.д. (системы гомеостаза), независимо от внешних воздействий.

У вторых результат действия зависит от силы внешнего воздействия по какому-либо определённому закону, задаваемому уставкой, и пропорционален ему. Например, чем больше мы выполняем физической работы, тем больше мы должны потреблять О2 и выделять СО2.

Система стабилизации использует два рецептора - «Х» и «Y». Рецептор «X» используется для запуска системы в зависимости от наличия внешнего воздействия, а рецептор «Y» - для измерения результата действия. На вход уставки блока управления системы стабилизации подается уставка - задание, какой величины должен быть результат действия. Система стабилизации должна выполнять это задание, т.е., поддерживать (стабилизировать) результат действия на заданном уровне, независимо от силы внешнего воздействия.

Стабильность результата действия обеспечивается тем, что в «базе данных» блока управления есть соотношения числа активных СФЕ и силы внешнего воздействия и осуществляется по логике ООС - если результат действия увеличился, то нужно уменьшить его, если уменьшился, то увеличить его. Для этого блок управления должен содержать ППС и ООС. Следовательно, простейший блок управления (ППС) для систем стабилизации не подходит. Нужен как минимум простой блок управления, который содержит также и ООС.

Рис. 19. Функции системы стабилизации (А) и пропорциональной системы (В).

У системы стабилизации до вертикальной пунктирной прямой результат действия системы стабильный (нормальная функция, кривая идёт горизонтально). После пунктирной прямой функция падает (возрастает), - стабилизация нарушилась (недостаточность функции). У пропорциональной системы до вертикальной пунктирной прямой её функция нарастает (падает) пропорционально внешнему воздействию (нормальная функция). После пунктирной прямой функция не меняется (вошла в насыщение, перешла в плато - недостаточная функция).

В системе стабилизации измерительный элемент постоянно измеряет результат действия системы и передаёт его в блок управления, который сравнивает его с заданным. В случае расхождения результата действия с заданием этот блок принимает решение о тех или иных действиях и заставляет элементы исполнения действовать таким образом, чтобы это расхождение исчезло.

Внешнее воздействие может меняться в различных пределах, но результат действия должен оставаться стабильным и быть равным заданному. На это система затрачивает свои ресурсы. Если ресурсы заканчиваются, система стабилизации перестаёт стабилизировать результат действия и с этого момента начинается её недостаточность (рис. 19А, 21А).

Примером стабилизации, например, является скорость вращения звезды в вакуме. Если радиус звезды уменьшится, то скорость её вращения увеличится и усилятся центробежные силы, которые увеличат её радиус и скорость вращения уменьшиться. Если радиус звезды увеличится, то всё произойдёт в обратном порядке. На этом же принципе фигурист на льду регулирует скорость вращения своих пируэтов.

Система стабилизации артериального давления также является примером систем стабилизации (ССАД). Её задача - поддерживать артериальное давление на заданном уровне, независимо от уровня физической нагрузки и внешних условий. Но мы видим повышение АД на пике нагрузки! Может быть ССАД не является системой стабилизации?

Рис. 20. Система кровообращения в покое (А) и в нагрузке (С)..

В покое работает только часть ФЕП, а в нагрузке - все. Пока были резервы ФЕП, ОПСС (peripheral vascular resistance) снижалось (нижний график на «B»), хотя сердечный выброс продолжал нарастать (увеличение VCO2). Поэтому АД не менялось Как только все ФЕП были задействованы, кривая ОПСС перешла в плато и возник порог анаэробного обмена (ПАО - вертикальная пунктирная линия) и АД стало возрастать.

Нет, ССАД является системой стабилизации, потому что во время выполнения физических нагрузок АД практически не менятся вплоть до появления порога анаэробного обмена (ПАО на графиках на рис. 20B, до вертикальной пунктирной прямой). По мере нарастания нагрузки увеличивается число включаемых в кровообращение сосудистых микроциркуляторных сегментов - функциональных единиц перфузии (ФЕП), и общее периферическое сосудистое сопротивление (ОПСС) падает. ФЕП являются системными функциональными единицами ССАД. В какой-то момент резерв этих ФЕП заканчивается и ОПСС перестаёт падать, хотя нагрузка продолжает увеличиваться. С этого момента начинается недостаточность ССАД и появляется ПАО.

Пока было падение ОПСС, левому желудочку сердца было легко наращивать сердечный выброс и увеличивать кровоснабжение тканей. Но как только резерв ФЕП заканчивается, ОПСС перестаёт падать, но левый желудочек продолжает наращивать свои насосные функции, сердечный выброс нарастает. Поэтому с этого момента АД начинает возрастать. Но с этого момента левому желудочку уже не так легко проталкивать всё большие объёмы крови через неменяющийся суммарный диаметр микрососудов. Возникает отставание насосных функций сердца от ожидаемых (от должных, целевых) и из-за недостатка снабжения тканей кислородом в крови появляется молочная кислота, которая является признаком недостаточности кислородного снабжения (анаэробных процессов) в тканях. Следовательно, подъём систолического и среднего артериального давления после появления ПАО происходит не потому, что так должно быть, а потому, что ССАД имеет ограниченные биологические ресурсы.

Примерами систем стабилизации являются также все системы гомеостаза организма (газы крови, электролиты крови - К+, Na+, система стабилизации температуры и др.).

Пропорциональная система также должна использовать оба рецептора «Х» и «Y». Один из них измеряет входное воздействие а другой - результат действия системы. На вход блока управления подается уставка - задание, какой должна быть пропорция между внешним воздействием и результатом действия. Поэтому такие системы называются пропорциональными. Внешнее воздействие может меняться в различных пределах. Но блок управления должен подстраивать работу элементов исполнения таким образом, чтобы сохранялась та пропорция между внешним воздействием и результатом действия, которая была «предписана» (задана) в уставке.

Рис. 21. Примеры реакций систем стабилизации (А) и пропорциональных систем (В) .

Кривые были получены во время масимальной физической нагрузки у спортсмена. На оси Х отложена величина минутного выделения СО2 (VCO2), которая нарастала пропорционально росту нагрузки. Чётко видны точки перегиба кривых. Точки перегиба во всех случаях означают начало недостаточности функции. Серым фоном обозначены зоны недостаточности функций. На обоих нижних графиках зоны недостаточности функций совпадают с ПАО. Артериальное давление (blood pressure) до ПАО не меняется.

Если пропорция сохраняется, на графике функции будет отмечаться нарастание (падение) кривой (нормальная функция, рис. 19B, 21B) Но если ресурсы системы исчерпаны, она не сможет сохранять необходимую пропорцию между внешним воздействием и результатом действия. С этого момента она не сможет наращивать (снижать) свои функции пропорционально входному внешнему воздействию и кривая её функции перейдёт в плато (недостаточная функция, рис. 19B, 21В).

Примерами пропорциональных систем являются, например, усилители электрических сигналов, механические рычаги, морские течения (чем больше прогрев воды в океане, тем сильнее Гольфстрим), атмосферные явления и т.д.

Примерами такого рода систем могут быть сами сенсоры, поскольку величина их результата действия (частота импульсации, амплитуда напряжения, и т.д.) пропорциональна внешнему воздействию.

Система обмена метаболических газов (СОМГ), система внешнего газообмена (СВГ) и система кровообращения (СК) являются примерами пропорциональных биологических систем нашего организма. В ответ на увеличение физической нагрузки они наращивают свои функции.

Таким образом, примеры систем стабилизации и пропорциональных системы можно найти в любом мире, и не только в биологических системах.

Активные и пассивные системы.

Пассивными системами называются те системы, которые не затрачивают энергии на свои действия.

Активными системами называются те системы, которые затрачивают энергию на свои действия.

Однако, как уже не раз подчёркивалось, любое действие любых систем требует затрат энерги. Ни одно действие, даже самое ничтожное, невозможно без затрат энергии, потому что, как уже было сказано, действие - это всегда взаимодействие между системами или её элементами. А любое взаимодействие - это связь между системами или её элементами, которая для своего создания требует вложения в неё энергии. Поэтому любое действие требует затрат энергии. Следовательно, любые системы потребляют энергию, в том числе и пассивные. Различие между активными и пассивными системами только в источнике энергии. Каким же образом действует пассивная система?

Если система находится в равновесном состоянии с окружающей средой и на неё не оказывается никакого воздействия, то система не должна делать никаких действий. А раз она не совершает действий, она не потребляет энергию. Она пассивна до того момента, когда она начнёт действовать и лишь тогда начнёт потреблять энергию.

На рис. 22А равновесие карандаша обусловлено сбалансированным толканием (давлением) пружин на карандаш. Пружинки являются не просто случайными группами элементов (набором атомов и молекул), а пассивными системами с петлями ООС и исполнительными элементами на молекулярном уровне (межмолекулярными силами в стальных пружинках), которые стремятся сбалансировать силы межмолекулярных связей, что проявляется в виде силы напряжения пружин. Поскольку в случае отсутствия внешнего воздействия нет действий самой системы, то нет и энерготрат (рис. 22А), система пассивно ждёт появления внешнего воздействия.

Рис. 22. Пассивная (А, В, D) и активная системы (С).

У обоих типов систем одна и та же цель - удерживать карандаш в вертикальном положении. В пассивной системах эта функция выполняется пружинами (пассивными СФЕ, А и В) и столбами воздуха, заключёнными в резиновые баллончики (пассивные СФЕ, D). СФЕ запасают (используют) энергию во время внешнего воздействия (толкание пальцем карандаша сдвавливает пружинки). В активной системе (С) эта же функция достигается за счёт струй воздуха, которые постоянно разрушаются. Эти струи создают моторные вентиляторы (активные СФЕ), которые затрачивают энергию, ранее запасённую, например, в аккумуляторах (на рисунке - Акк). Если заключить воздух этих струй в резиновые баллоны, то они уже не разрушатся и будут существовать независимо от вентиляторов, выполняя ту же функцию. Но это уже пассивная система (D).

Но вот внешнее воздействие появилось и карандаш отклонился в сторону (рис. 22В). Пружины тут же стремятся вернуть карандаш в прежнее положение, т.е., система начинает действовать. Откуда она берёт энергию для своих действий? Эту энергию принесло внешнее воздействие в виде кинетической энергии толкания пальцем, которое сжало (растянуло) пружинки и они запасли эту энергию в виде потенциальной энергии сжатия (растяжения). Как только внешнее воздействие (толкание пальцем) прекратилось, потенциальная энергия сжатых пружин превращается в кинетическую энергию их распрямления и это возвращает карандаш обратно в вертикальное сбалансированное положение.

Внешнее воздействие повышает внутреннюю энергию системы, которая затем используется для деятельности системы. Есть воздействие - есть избыток внутренней энергии системы, есть ответное действие системы. Нет воздействия - нет избытка внутренней энергии системы, нет её действия. Внешнее воздействие приносит энергию в систему, которая использует её для реакции на это воздействие.

Функции пружин могут выполнять струи воздуха, создаваемых вентиляторами, расположенными на карандаше (рис. 22С). На «постройку» струй воздуха затрачивается избыток энергии системы «вентиляторы-карандаш», также привнесённой извне но сохраняемой до нужного времени (например, бензин в баке или электричество в аккумуляторе). Такая система уже будет активной, потому что использует свою внутреннюю энергию, а не энергию внешнего воздействия.

Отличие струй воздуха от пружин состоит в том, что струи воздуха состоят из случайных групп молекул воздуха (не системы), движущихся в одном направлении. Среди этих элементов есть элементы исполнения (СФЕ - молекулы воздуха), но нет блока управления, который мог бы построить систему из них наподобие пружин, т.е., обеспечить существование струй воздуха как стабильных отдельных и независимых тел (систем). Эти струи воздуха постоянно строятся пропеллерами вентиляторов и, поскольку у них нет собственного блока управления, постоянно сами собой разрушаются. Если построить какую-либо систему, которая позволит струям воздуха не разрушаться, например, заключить их в резиновые баллоны (рис. 22D), то они смогут существовать уже независимо от вентиляторов. Но в этом случае система стабилизации вертикального положения карандаша перейдёт из категории активных в пассивную.

Следовательно, как активные, так и пассивные системы потребляют энергию. Однако пассивные потребляют внешнюю энергию, привносимую самим внешним воздействием, а активные - свою собственную внутреннюю энергию.

Могут возразить, что внутренняя энергия, скажем, миоцита всё равно является внешней, привнесённой в клетку извне, например, в виде глюкозы. Это правда, и более того, любой объект содержит внутреннюю энергию, которая когда-либо была внешней. И, возможно, мы даже знаем источник этой энергии - это энергия Большого Взрыва. На создание любого атома когда-то и где-то была затрачена определённая энергия, которую тем или иным путём можно извлечь из него. Такая внедрённая внутренняя энергия есть у любого объекта нашего Мира и невозможно найти никакой другой объект в нём, который бы содержал абсолютно свою собственную внутреннюю энергию, которую ничто и никогда не внедряло в него. Всегда при взаимодействии систем происходит обмен энергией. Но во время своей деятельности пассивные системы не тратят свою внутренню энергию, потому что не «умеют» этого делать, а используют только энергию внешнего воздействия. А активные системы могут тратить свою внутреннюю энергию.

Примерами активных систем в биологии являются миоциты, нейроны, секреторные клетки и все прочие системы, потребляющие в качестве энергии АТФ, который в нужный момент образуется в анаэробных и аэробных процессах из заранее запасёной глюкозы (гликогена).

Примерами пассивных систем являются аорта и вообще все артериальные сосудистые сети БКК и МКК, запасающие энергию ударного выброса во время систолы желудочков путём растяжения их упруго-эластических стенок. Во время диастолы эта запасённая потенциальная энергия растянутых артериальных стенок расходуется на их сокращение и выталкивание крови из артериальной сети в капиллярную и далее.

Пассивной системой является также грудная клетка, которая осуществляет пассивный выдох, и многие другие системы живого организма.

§4. Эволюция систем

Сложный блок управления.

Для наилучшего достижения цели система всегда должна выполнять свое действие оптимально, выдать свой результат действия в нужном месте и в нужное время. Блок управления системы решает обе задачи - где и когда нужно срабатывать.

Для срабатывания в нужном месте у него должно быть понятие о пространстве и соответствующие сенсоры, поставляющие информацию о ситуции в данном пространстве.

Время выдачи результата действия у простых систем, в свою очередь, включает в себя два периода:

? время, затраченное на принятие решения (от момента появления внешнего воздействия до момента активации СФЕ)

? время, затраченное на срабатываение СФЕ (от момента начала активации СФЕ до момента получения результата действия).

Время, затраченное на принятие решения, зависит от длительности циклов работы системы, и это было рассмотрено выше.

Время, затраченное на срабатываение СФЕ, зависит от свойств самих СФЕ, таких как, например, скорость биохимических реакций в живых клетках, или скорость сокращения саркомера в мышечных клетках, что в немалой степени зависит от скорости расхода энергии этими СФЕ, и от скорости восстановления энергетического потенциала после срабатывания этих СФЕ. Эти скорости в основном являются характеристиками, присущими самим СФЕ, но также определяются мервисными системами, которые обслуживают эти СФЕ. Они также могут управляться блоком управления. Метаболическая, гормональная, простогландиновая и вегетативная нервная регуляция в живом организма призвана как раз для этой цели - в какой-то степени менять скорости биохимических реакций в клетках тканей и условия доставки энергоносителей путём регуляции (сервисных) систем дыхания и кровообращения.

Но понятие «в нужное время» означает не только время срабатывания в ответ на внешнее воздействие. Во многих случаях необходимо срабатывать раньше внешнего воздействия. Однако система с простым блоком управления начинает срабатывать лишь после появления внешнего воздействия. Для живых систем это очень большой (катастрофический) недостаток, поскольку если уже есть воздействие на какой-либо организм, то, возможно, его уже начали кушать. Будет лучше, если система начнёт действовать ещё до того, как это внешнее воздействие начнётся. Если внешняя ситуация угрожает появлением опасного воздействия, то оптимальные действия системы могут предохранить её от него. А для этого нужно знать состояние внешней ситуации, уметь её увидеть, оценить и знать, какие действия необходимо сделать в определённых случаях. Т.е., нужно осуществлять управление по упреждению получения реального результата действия перед внешним воздействием. Для выполнения этих действий он должен содержать специальные элементы, которые могут это делать и которых у него нет.

Простой блок управления может осуществлять управление только по рассогласованию (расхождению) реального результата действия с заданным, потому что система с простым блоком управления не может «знать» ничего о внешней ситуации до того момента, пока эта ситуация не начнёт воздействовать на систему. Знание внешней ситуации для простого блока управления недоступно. Поэтому простой блок управления всегда начинает срабатывать с запаздыванием. Иногда может быть слишком поздно управлять. Если не знать внешней ситуации, то система (живой организм) не сможет сделать прогноз ситуации и не сможет поймать жертву или предупредить встречу с хищником. Таким образом, простой блок управления не может принимать решения о времени и месте срабатывания.

Для этого блоку управления нужен специальный анализатор, который может определять и анализировать внешнюю ситуацию и, в зависимости от различных внешних или внутренних условий, может вырабатывать решение о своих действиях. У этого анализатора должно быть понятие о времени и пространстве, в котором разыгрывается определённая ситуация, а также соответствующие информаторы (сенсоры с линиями связи между ними и этим специальным анализатором), которые дают информацию о внешней ситуации. У анализатора-информатора ничего этого нет.

Когда охотник стреляет в летящую утку, он стреляет не прямо в неё, а стреляет с упреждением, потому что знает, что пока пуля долетит до утки, она (утка) за это время переместится вперёд. Как система для поражения утки, он должен видеть всю ситуацию на расстоянии, он должен правильно оценить её, сделать прогноз, имеет ли смысл стрелять, и только на основе такого анализа он должен действовать, т.е., стрелять в утку. Он не может ожидать, пока утка коснётся его (чтобы сработал его информатор «Х») и тогда он мог бы в неё выстрелить. Для этого он должен сначала выделить утку как нужный объект на фоне других ненужных объектов, затем измерить расстояние до утки, пускай даже и «на глаз». Он делает это с помощью своего специального анализатора (зрительного), который не является сенсором «Х» или «У», а является дополнительным сенсором «С» (дополнительные специальные дистанционные рецепторы с афферентными путями). Такими рецепторами могут быть любые рецепторы, которые могут получать информацию на расстоянии - хемо-, тепло- фоторецепторы и т.д. Зрительный анализатор охотника включает в себя фоточувствительные палочки и колбочки в глазу (фоторецепторы), зрительные нервы и различные мозговые структуры. Он должен распознать все окружающие предметы, классифицировать их и на их фоне выделить и определить местоположение утки (оценка ситуации). Кроме того с помощью реципрокной иннервации он должен так расположить своё тело, чтобы ружьё было направлено точно в то место впереди утки (упреждение), чтобы выполнить свою цель - попасть в утку. Всё это он делает с помощью своего дополнительного анализатора, который является анализатором-классификатором.

Простой блок управления систем с ООС, представленный на рис. 8, такого дополнительного анализатора-классификатора не содержит. Потому он и называется простым. У него есть только анализатор-информатор, который чувствует с помощью сенсора «Х» внешнее воздействие только тогда, когда это воздействие уже началось, измеряет свой результат действия с помощью ООС (сенсора «У») лишь тогда, когда этот результат уже появился, и анализирует получаемую информацию уже после того, как был выдан результат действия, потому что для срабатывания ООС требуется время.

Кроме того, анализатор-информатор содержит только «базу данных», в которой в явной или неявной форме «записана» таблица должных значений контролируемых параметров (данные), которые нужно сравнивать с данными измерений внешнего воздействия и результатов действия. На основе этих сравнений он вырабатывает решения. Его алгоритм управления основан только на сравнении данных измерений, проводимых рецепторами «Х» и «У», с «базой данных». Если, рассогласование равно «М», то нужно сделать, например, меньше действия, если он равен «N», то больше действия. Простой блок управления не может менять решения об изменении уровня контролируемого параметра, времени включения или глубины ООС, потому что у него нет соответствующей информации. Для выполнения этих действий он должен содержать специальные элементы, которые могут дать ему эту информацию.

Что же ему нужно для этого? Чтобы принять решение, данный блок должен «знать» ситуацию вокруг системы, которая может причинить определённое внешнее воздействие. Для этого прежде всего он должен «видеть» её, т.е., иметь для этого сенсоры, которые могут получать информацию на расстоянии и без прямого контакта (дистанционный информатор «С»).

Кроме того он должен содержать специальный анализатор-классификатор, который может классифицировать внешнее окружение и выделять в нём не все объекты и ситуации, а лишь те, которые могут повлиять на выполнение его целей. Кроме того, в нём должны быть понятия о пространстве и времени.

Игра рыбьих косяков и даже дельфиньих стай в окрестностях плывущего боевого крабля не может повлять на его движение в целевое место назначения. Но «игра» вражеской подводной лодки в его окрестностях может очень существенно повлиять на выполнение его цели. Боевой корабль должен уметь видеть всё его окружение, выделить из всех возможных ситуаций, которые могут быть исходя из внешней ситуации, только те, которые могут создать такие внешние воздействия на него, которые могут помешать выполнению его цели. А для этого он должен «знать» возможные варианты ситуаций, которые могут повлиять на выполнение цели данной системы. Для этого он должен иметь «базу знаний», в которой содержится описание всех тех ситуаций, которые могут оказать влияние на выполнение цели. Если в его «базе знаний» нет описания определённых объектов или ситуаций, то он не сможет распознать (классифицировать) объект или ситуацию и не сможет принять верное решение.

Рис. 23. Сложный блок управления (А) и алгоритм его работы (В) .

В «базе знаний» должна сохраняться информация не о параметрах внешнего воздействия, которые хранятся в «базе данных», а о ситуациях вокруг (вне) системы, которые могут привести к специфическому внешнему воздействию. «База знаний» может быть внедрена в блок управления в момент его «рождения» или внесена позже вместе с уставкой, причём внедряется в данный блок внешними системами по отношению к данной системе. Если в его «базе знаний» нет описания данной ситуации, он не сможет её распознать и классифицировать. «База знаний» содержит описание различных ситуаций и значимость этих ситуаций для системы. Зная значимость реальной ситуации для достижения цели система сможет сделать прогноз и принять решение о своих действиях в зависимости от прогноза.

Кроме «базы знаний» у него также должна быть и «база решений» - набор готовых решений, принимаемых блоком управления в зависимости от ситуации и от прогноза. (уставные решения, инструкции), в которой хранятся соответствующие решениях, которые необходимо принимать в соответствующих ситуациях. Если у него нет готовых решений на внешнюю ситуацию, он не может выполнить свою цель. Определив ситуацию и выработав решение он задаёт уставку (уставка «М» на рис. 23) для анализатора-информатора, который активирует стимулятор соответствующим образом.

Таким образом, блок управления усложняется за счёт включения в его состав информатора «С» и анализатора-классификатора, содержащего «базу знаний» и «базу решений» (рис. 23). Потому такие блоки управления называются сложными. Чем сложнее блок принятия решений, тем точнее может быть выбрано решение.

Следовательно, сложный блок управления включает в себя и анализатор-информатор, который имеет «базу данных», и анализатор-классификатор, который имеет «базу знаний» и «базу решений».

Не любая живая клетка обладает анализатором-классификатором. В классификации живого мира есть две крупнейшие группы - мир растений и мир животных. Растения, как и многие другие субъекты живого мира, такие как кораллы и бактерии, не обладают дистанционными сенсорами, хотя, в некоторых случаях, может создаться впечатление, что всё же у растений такие сенсоры есть. Например, подсолнечник поворачивает свои головки в сторону солнца, как-будто бы у него есть фототаксис. Но он поворачивает головку фактически не в сторону света, а в ту сторону, где больше нагревается его тело, а тепло идёт со стороны света. Тепло ощущается локально самим телом подсолнечника. Специальных инфракрасных сенсоров у него нет. Процесс же фотосинтеза не является процессом фототаксиса.

Поэтому растения являются системами с простым блоком управления. И хотя есть очень сложно устроенные растения, способные даже питаться субъектами животного мира, всё равно их блок управления является простым, реагирующим только на прямой контакт. Например, росянка питается насекомыми, она может заманить их к себе, приклеить к своему наружному желудку и даже сократить его створки. Она хищник и в этом она похожа на волка, акулу или медузу. Она может сделать много действий, подобно животному, но всё это она может делать только лишь после того, как насекомое сядет на неё. Росянка не может гоняться за своими жертвами, потому что она их не видит (нет дистанционных сенсоров). Что бы ни село на неё, даже если это будет маленький камешек, она проделает все необходимые действия и попытается переварить его, потому что у неё нет анализатора-классификатора. Поэтому росянка растение, а не животное.

Клетки животных, включая одноклеточных, типа амёбы или инфузории, являются уже системами с сложными блоками управления, потому что обладают как минимум одним из пространственных анализаторов - хемотаксисом. Наличием дистанционных сенсоров животная клетка отличается от любых объектов растительного мира, у которых таких сенсоров нет. Поэтому блок управления является определителем, к какому миру принадлежит данный живой объект. Медуза не является водорослью, а является животным, потому что у неё есть хемотаксис. Дистанционный анализатор даёт представление о пространстве, в котором нужно передвигаться. Поэтому растения стоят на месте, а животные двигаются в пространстве.

Простой блок управления, включающий в себя только анализатор-информатор, является определителем мира минералов и растений. В чём различие между минеральным и растительным мирами, мы увидим ниже. Сложный блок управления, включающий в себя анализатор-классификатор, является уже определителем мира животных.

Амёба является таким же охотником, как волк, акула или человек. Она питается инфузориями. Чтобы поймать инфузорию, она должна знать, где та находится и должна уметь двигаться. Она не может видеть свою жертву на расстоянии, но она может её почувствовать химическими органами чувств и стремиться к ней для захвата, у неё есть хемотаксис, вероятно первый из дистанционных сенсорных механизмов. Но кроме хемотаксиса у амёбы также должно быть понятие о пространстве, пусть даже и примитивное, в котором она существует и в котором она должна координированно и целенаправлено двигаться, чтобы поймать инфузорию. Кроме того, она должна уметь выделить инфузорию от других объектов, которые могут её встретиться на пути. Её анализатор-классификатор намного проще, чем, например, у волка, или акулы, потому что у неё нет зрения и слуха и вообще нервных структур, но он может классифицировать внешнюю ситуацию. У неё есть уже сложный блок управления, включающий в себя информатор «С», поэтому амёба не растение, а животное.

Как блоки управления могут быть любой степени сложности, так и рефлексы могут быть любой степени сложности - от простейших аксон-рефлексов, до рефлексов, включающих в себя работу коры головного мозга (инстинкты и условные рефлексы). Число рефлексов живого организма огромно, для каждой системы организма существуют собственные рефлексы. Более того, организм не только сложный сам по себе, но в силу своей сложности он имеет возможность строить дополнительные, временные системы, необходимые на данный момент для какого-либо специфического конкретного случая.