Simulation of human breathing gas exchange for the ventilation regulation study

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The chemoreflex control of breathing plays a major role in human lung ventilation adjustment in response to metabolic demands and CO2, O2 partial pressure changes in the inhaled air. The extreme conditions, e.g. emergency work in mines or deep-sea diving, space flights, can change the respiratory system reaction to CO2 and O2. The study of the relevant respiratory system characteristics is an important fundamental and practical task. One of the convenient ways of research is mathematical simulation, which allows to reduce the number of experiments in extreme conditions or experiments for the personal protective equipment testing, as well as to forecast the estimated time of effective human work in such conditions. The model describes the dynamics of the gas content in the 3 compartments of the biological system and the external environment represented by the 4th compartment. The external environment can be limited by the volume of the device to which a person is connected, or by the volume of a closed hermetic object, or represented by a sufficiently large volume, conditionally being an atmosphere with appropriate parameters. A mathematical model of the breathing gas exchange with the external environment (the atmosphere or any other limited space) is presented. It is the first time, the simulation results of breathing at rest, during hyperventilation and rebreathing tests are presented, including gas dynamics in the pulmonary and tissue compartments, as well as in the brain compartment. Hypercapnia ventilation reaction during rebreathing tests with a hyperoxic - hypercapnic gas mixtures and different rebreathing bags in comparison with stationary methods of breathing control study. Verification of the model by simulation results with the literature data comparison showed the simulation model’s adequacy. A sensitivity table of the simulation model behavior in response to parameters changes is presented.

References

  1. Navasiolava N.M., Custaud M.A., Tomilovskaya E.S. et al. Long-term dry immersion: review and prospects // Eur. J. Appl. Physiol., 2010. doi: 10.1007/s00421-010-1750-x.
  2. Tomilovskaya E., Shigueva T., Sayenko D. et al. Dry immersion as a ground-based model of microgravity physiological effects // Front. Physiol., 2019. V. 10. № 284. doi: 10.3389/fphys.2019.00284.
  3. Xie A., Takasaki Y., Popkin J. et al. Influence of body position on pressure and airflow generation during hypoxia and hypercapnia in man // J. Physiol., 1993. V. 465. P. 477-487.
  4. Дьяченко А.И., Суворов А.В., Шулагин Ю.А., Ермолаев Е.С., Гончаров А.О. Методы и средства исследования хеморефлекторной регуляции вентиляции легких / "Фундаментальные науки-медицине. Биофизические медицинские технологии" в 2-х томах. Изд-во: МАКС Пресс, 2014. Т. 2. С. 170-193.
  5. Ermolaev E.S., Dyachenko A.I., Shulagin Y.A., et al. Effect of Head Down Human Body Position on Chemoreflex Control of Breathing. // In: Long M, editor. IFMBE Proceedings 39, World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering; 2012 May 26–31, Beijing, China. P. 2068-2071.
  6. Ермолаев Е.С., Паршин К.С., Шулагин Ю.А., Зарипов Р.Н., Дьяченко А.И. Влияние 21-суточной «сухой» иммерсии на вентиляционную реакцию системы дыхания на нарастающую гиперкапнию // Авиакосмическая и экологическая медицина, 2023. Т. 57. № 6.
  7. Ermolaev E.S., Dyachenko A.I., Shulagin Y.A., Suvorov A.V., Parshin K.S.. Simulation of Gas Dynamics in a Subject Breathing via Self-Contained Self-Rescue Apparatus. // Romanian Journal of Physics, 2020. V. 65. № 704.
  8. Maggosso E., Ursino M. A mathematical model of CO2 effect on cardiovascular regulation. // Am J Physiol Heart Circ Physiol., 2001. V. 281. № 5. P. 2036-2052.
  9. Matveikin V.G., Tugolukov E.N., Alekseyev S.Y. et al. A method for the development of self-contained breathing apparatus using computer modeling. // Int J Eng Technol 7, 2018. P. 481-486.
  10. Grodins F.S., James G.. Mathematical models of respiratory regulation // Annals of the New York Academy of Sciences, 1963. V. 109 (2). P. 852-868, https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.1963.tb13510.x
  11. Ellweina L.M., Popeb S.R., Xiec A., Batzeld J.J., Kelleye C.T., Olufsene M.S. Patient-specific modeling of cardiovascular and respiratory dynamics during hypercapnia // Math. Biosci., 2013. V. 241. № 1. P. 56-74. doi: 10.1016/j.mbs.2012.09.003
  12. Duffin J., Mohan R.V., Vasilou P. et al. A Model of the chemoreflex control of breathing in humans: model parameters measurement // Respir. Physiol., 2000. V. 120. P. 13-26.
  13. Dyachenko A.I., Ermolaev E.S., Shulagin Y.A. et al. Experimental and theoretical studies of human hypercapnic ventilatory response with the use of mathematical gas exchange modeling // H. Physiol., 2016. V. 42. № 7. P. 826-830.
  14. Milhorn H.T. Jr., Benton R., Ross R., Guyton A.C. A mathematical model of the human respiratory control // System biophysical journal, 1965. Vol. 5.
  15. Kulish V. Human Respiration: Anatomy and Physiology, Mathematical Modeling, Numerical Simulation and Applications: No. 3 Hardcover – 9 May 2006, ISBN-10: ‎1853129445, ISBN-13: ‎978-1853129445, Ch. 3. P.91. Equations (47-48).
  16. Savoy J., Michoud M.C., Robert. M., Geiser J., Haab P., Piiper J. Comparison of steady state pulmonary diffusing capacity estimates for O2 and CO2 in dogs // Respiration Physiology, 1980. V. 42. P. 43-59.
  17. Turino G.M., Bergofsky E.H., Goldring R.M., Fishman A.P. Effect of exercise on pulmonary diffusing capacity //J. Appl. Physiol., 1985. V.18. № 3. P. 447-456. doi: 10.1152/jappl.1963.18.3.447.
  18. Dyachenko A.I., Shulagin Y.A., Stepanov E. et al. System of metabolic gases transportation: Simulation and parameters estimation by noninvasive technique // In: Long M, editor. IFMBE Proceedings 31, World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, Prague, Czech Republic, 2010 Jun 3-8. P. 1587-1590.
  19. Spencer J.L., Firouztal E., Mellins R.B. Computational expressions for blood oxygen and carbone dioxide concentrations. // Ann. Biomed. Eng., 1979. V. 7. № 1. P. 59-66.
  20. Kelman G.R. Digital computer subroutine for the conversion of oxygen tension into saturation // J. Appl. Physiol., 1966. V. № 4. Р. 1375-1376. doi: 10.1152/jappl.1966.21.4.1375.
  21. Douglas A.R., Jones N.L., Reed J.W. Calculation of whole blood CO2 content // J. Appl. Physiol., 1985. V. 65. № 1. P. 473-477. doi: 10.1152/jappl.1988.65.1.473.
  22. Ben-Tal A. Simplified models for gas exchange in the human lungs // J. Theor. Biol., 2006. V.238. № 2. P. 474-495. doi: 10.1016/j.jtbi.2005.06.005. Epub 2005 Jul 20.
  23. Otis A.R., O. Fenn and H. Rahn. Mechanics of breathing in man // American Physiological Society, 1950. V. 2. № 11. P. 592-607. doi: 10.1152/jappl.1950.2.11.592.
  24. Zhoua H., Saidel G.M., Cabrera M.E. Multi-organ system model of O2 and CO2 transport during isocapnic and poikilocapnic hypoxia // Respiratory Physiology & Neurobiology, 2007. V.156. P. 320-330.
  25. Cherniack N.S., Longobardo G.S. Oxygen and carbon dioxide gas stores of the body // Physiol. Rev., 1970. V.50. № 2. Р. 196-243.
  26. Уэст. Дж. Физиология дыхания. М.: Мир, 1988. С. 196 с.
  27. Farhi L.E., Rahn H. Dynamics of changes in carbon dioxide stores // Anesthesiology, 1960. V. 21. P. 604-614. doi: 10.1097/00000542-196011000-00004.
  28. West. J.B. The collaboration of Antoine and Marie-Anne Lavoisier and the first measurements of human oxygen consumption //Am. J. Physiol. Lung. Cell. Mol. Physiol., 2013. V. 305. P. L775-L785.
  29. Read D.J.C. A clinical method for assisting the ventilatory response to carbon dioxide // Australas. Ann. Med., 1967. V. 16. № 1. P. 20-32. doi: 10.1111/imj.1967.16.1.20

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».