В настоящее время в медицине наблюдается тенденция к появлению большого количества дополнительных методов и разнообразных подходов к диагностике заболеваний. Данный факт неизбежно ведет к необходимости интерпретации значительного объема данных, включающих количественные и качественные показатели, которые характеризуют исходное состояние пациента, динамику развития заболевания, в том числе на фоне проводимого лечения.
Поднимается вопрос о применении технологий Big Data для анализа все более сложных массивов медицинских данных [1, 2]. Для этого используются специализированные цифровые алгоритмы, многомерные методы математического анализа. К таким методам относится и факторный анализ. Основная идея факторного анализа сводится к тому, что в случае наличия нескольких признаков, измеренных в группе индивидов, их изменения происходят согласованно. Можно предположить существование одной общей причины этой совместной изменчивости — фактора «скрытой» (латентной) переменной.
Среди всех форм глаукомы первичная открытоугольная глаукома (ПОУГ) является наиболее распространенной. ПОУГ рассматривается как полиэтиологическое заболевание, в развитии которого предполагается важная роль различных патогенетических механизмов, среди которых можно выделить механические, сосудистые, генетические, дистрофические, метаболические, иммунные, взаимосвязанные между собой и вызывающие срыв механизмов регуляции внутриглазного давления (ВГД) [3, 4].
Важным является изучение зависимости между развитием заболевания и факторами риска (ФР) — местными и общими. Недостаточность сведений о патогенетических аспектах развития ПОУГ обусловливает необходимость дальнейшего исследования основных клинико-функциональных и генетических параметров пациентов с данным заболеванием как ФР развития заболевания, а также взаимосвязей между ними на основе достаточно большой базы данных пациентов с ПОУГ с использованием современных методов математического анализа.
Цель исследования — оценка значения ФР в развитии ПОУГ на основании многофакторного дисперсионного анализа.
Материал и методы
В анализ были включены данные о 348 пациентах (348 глаз) с ПОУГ различных стадий, в возрасте от 45 до 87 лет (в среднем 61,28±10,13 года), и 48 лиц контрольной группы (48 глаз), сопоставимых по полу и возрасту с пациентами основной группы. Пациенты проходили комплексное офтальмологическое обследование с применением стандартных методов: визометрии, бесконтактной тонометрии, рефрактометрии, биомикроскопии, офтальмоскопии, гониоскопии, автоматизированной периметрии в режиме «Глаукома» (Tomey, Германия), а также методов, дополняющих стандартный протокол обследования пациентов с ПОУГ, предусмотренный утвержденными Минздравом России федеральными клиническими рекомендациями [5]. В комплекс дополнительных методов исследования были включены: ультразвуковая эхобиометрия для измерения размера переднезадней оси (ПЗО) глазного яблока, пахиметрия для определения центральной толщины роговицы (ЦТР), оптическая когерентная томография (ОКТ) диска зрительного нерва (ДЗН) и макулы (в режимах 3D Disc и ONH), ОКТ с функцией ангиографии (ОКТА) ДЗН (Optovue Avanti RTVue XR, США). ОКТА-сканирование ДЗН проводили на участке размером 4,5×4,5 мм в режиме AngioDisc в соответствии со стандартным протоколом исследования с оценкой микроциркуляции ДЗН на полнослойном уровне (optic nerve head, ONH) и уровне, проходящем в слое нервных волокон и захватывающем перипапиллярные капилляры (radial peripapillary capillaries, RPC), с определением индекса кровотока и плотности сосудистого рисунка ДЗН. Каждый пациент рассматривался как отдельный клинический случай. При асимметричном течении глаукоматозного процесса учитывали данные хуже видящего глаза.
Молекулярно-генетическое исследование осуществлялось путем забора венозной крови из локтевой вены с последующим определением спектра мутаций и ассоциаций полиморфных вариантов в генах миоцилина (MYOC); G-белка, содержащего 36 WDR-повторов (WDR36); оптиневрина (OPTN) и нейротрофина (NTF4).
Офтальмологическое обследование пациентов проведено в 2013—2019 гг. в Центре лазерного восстановления зрения «Оптимед» (Уфа), молекулярно-генетические исследования — в ФГБУН «Институт биохимии и генетики» Уфимского федерального исследовательского центра РАН.
Критериями включения пациентов в исследование явились диагноз «Первичная открытоугольная глаукома» (H40.1), установленный на основании клинических, лабораторно-инструментальных методов исследования в соответствии с современными диагностическими критериями, а также возраст пациентов старше 45 лет.
Критериями исключения из исследования у пациентов с ПОУГ служили аномалии рефракции (астигматизм выше 2,0 дптр., миопия и гиперметропия средней и высокой степени), выраженное помутнение оптических сред глаза, патология зрительного нерва и сетчатки неглаукомного генеза, острые воспалительные и дегенеративные заболевания органа зрения, а также острая инфекционная патология, хронические заболевания внутренних органов в стадии обострения. Участие в исследовании было подтверждено письменным согласием обследуемых.
Для проведения исследования все данные 348 пациентов с ПОУГ и 48 лиц контрольной группы регистрировали в разработанной «Индивидуальной карте обследования пациентов». Был проведен анализ следующих показателей:
1) демографических — пола (мужской/женский) и возраста;
2) анамнестических — наличия глаукомы у родственников;
3) клинико-функциональных офтальмологических — исходного уровня ВГД; центральной толщины роговицы (ЦТР); размера ПЗО; псевдоэксфолиативного синдрома (ПЭС) 1—3-й степени по Е.Б. Ерошевской (1997) [6]; ширины (узкий/широкий) угла передней камеры (УПК) согласно классификации Ван Бойнингена (1965) [7]; интенсивности пигментации УПК — на основе классификации А.П. Нестерова (2008) по степени выраженности в баллах от 0 до 4 [8]; классификации радужки по типам (1—3-й типы) и цвету (1—6 вариантов) — по шкале В. В. Бунака [9];
4) морфометрических — по данным ОКТ (площадь ДЗН);
5) показателей кровотока ДЗН по данным ОКТА-индекса и плотности на уровнях ONH и RPC;
6) сопутствующей офтальмопатологии — миопии, гиперметропии, катаракты или артифакии;
7) показателя сопутствующей патологии внутренних органов с учетом возраста — индекса коморбидности (ИК) по М. Чарлсону (M.E Charlson, 1987 г., модифицировано R.A. Deyo, 1992 г.) [10];
8) генетических — наличия мутаций и полиморфных вариантов в генах миоцилина (MIOC), семейства, имеющего WD-повторы (WDR36), нейротрофина (NTF), цитохрома Р450 (CYP450).
Все полученные данные были проверены на правильность, противоречивость и нормальность выборки. Неранжируемые показатели были подвергнуты бинаризации, стандартизации.
Статистическая обработка результатов проведена с использованием программы IBM SPSS Statistics v.21. Для проведения многофакторного анализа применяли метод главных компонент и критерий Кайзера, вычисляли корреляции между параметрами и основными факторами, используя способ вращения — варимакс, предназначенный для максимизации дисперсий квадратов исходных факторных нагрузок по переменным для каждого фактора. Критический уровень значимости при проверке статистических гипотез принимался равным 0,05.
Результаты
Для проверки нормальности размера используемой выборки был проведен тест Шапиро—Уилка, который показал, что используемая в анализе выборка, распределена по нормальному закону (p>0,05).
В исследуемой выборке ПОУГ I стадии диагностирована на 182 глазах (52,3%), II — на 122 (35,06%), III — на 36 (10,34%), IV — на 8 (2,3%) с началом заболевания в среднем в возрасте 57,91±8,69 года, с длительностью заболевания в среднем 3,37±4,22 года. Двустороннее течение глаукомы было отмечено у 336 обследуемых, наследственность по глаукоме в семье была отягощена у 101 (29,02%). Незрелая возрастная катаракта диагностирована в 104 (29,89%) случаях, на 48 (13,79%) глазах ранее была проведена экстракция или факоэмульсификация катаракты; миопия слабой степени выявлена у 42 (12,07%), гиперметропия слабой степени — у 17 (4,89%), «синдром сухого глаза» — у 79 (22,7%), ПЭС — у 117 (33,62%) пациентов с ПОУГ. При оценке цвета и структуры радужки отмечено, что у 103 (29,6%) пациентов глаза были карие, у 81 (23,28%) — светло-карие. Радужка характеризовалась преимущественно радиально-гомогенным типом структуры в 154 (44,25%) случаев. ИК по М. Чарлсону составил в среднем 3,49±1,66.
В результате молекулярно-генетического анализа у восьми неродственных пациентов с ПОУГ в гене MYOC выявлены мутации p.Q368X (c.1102C>T) в гетерозиготном состоянии. Установлено, что все лица имели отягощенный по глаукоме семейный анамнез. Полиморфный вариант rs61730974 (c.1041T>C, p.Tyr347=) в гене MYOC был выявлен в гетерозиготном состоянии у двух пациентов и в гомозиготном состоянии — у одного в сочетании с мутацией c.940A>T (p.Ile314Phe) в гене WDR36. В гене WDR36 были выявлены четыре мутации: с.1009G>T (p.Ala337Ser), c.940A>T (p.Ile314Phe), c. 1156A>G (p.Arg386Gly), c.-4C>A (g.5114C>A), а также три полиморфных варианта: rs7705304, rs13153937, rs62376783. Мутация c.412G>T (Glu138X) в гене NTF4 была обнаружена у трех пациентов в сочетании с полиморфным вариантом c.103C>T (Leu35=). В гене оптиневрина в нашей выборке пациентов мутации не были выявлены.
В табл. 1 представлены значения количественных офтальмологических параметров пациентов с ПОУГ и лиц контрольной группы.
Таблица 1. Характеристика пациентов с ПОУГ по клиническим офтальмологическим показателям, M±σ
| Показатель | Пациенты с ПОУГ (n=348) | Контрольная группа (n=48) |
| ВГД, мм рт.ст. | 25,29±3,73** | 17,21±2,25 |
| ЦТР, мкм | 543,09±29,93 | 542,69±30,64 |
| ПЗО, мм | 23,51±0,87 | 23,45 ±0,95 |
| Показатели ОКТ | ||
| Площадь ДЗН, мм2 | 2,08±0,32 | 2,07±0,38 |
| Показатели ОКТА | ||
| ONH индекс | 0,14±0,08* | 0,14±0,014 |
| RPC индекс | 0,06±0,05** | 0,15±0,1 |
| ONH плотность, % | 97,95±2,00* | 98,65±1,26 |
| RPC плотность, % | 60,87±12,71** | 70,44±5,59 |
Примечание. Значимость различий по сравнению с контролем: * — при p<0,05, ** — при p<0,001.
В результате многофакторного дисперсионного анализа были определены основные факторы по принципу их разделения. Для этого использованы метод главных компонент и критерий Кайзера. Результаты проведенного анализа с отображением главных компонент представлены в виде графика простого нормализованного стресса Кеттела («критерий каменистой осыпи») на рисунке.
График нормализованного простого стресса с главными компонентами по Кеттелу.
В результате проведенного многофакторного дисперсионного анализа на графике Кеттела определены 24 главные компоненты. Выявлены первые три компоненты, после которых убывание собственных значений слева направо постепенно замедляется.
Дисперсия, представленная последовательными компонентами (факторами) в результате анализа с помощью метода главных компонент, отражена в табл. 2.
Таблица 2. Полная объясненная дисперсия собственных значений компонент (факторов) пациентов с ПОУГ
| Компонента | Начальные собственные значения | Суммы квадратов нагрузок извлечения | Суммы квадратов нагрузок вращения | ||||||
| итого | процент дисперсии | кумулятивный процент | итого | процент дисперсии | кумулятивный процент | итого | процент дисперсии | кумулятивный процент | |
| 1 | 4,02 | 16,75 | 16,75 | 4,02 | 16,75 | 16,75 | 3,63 | 15,14 | 15,14 |
| 2 | 2,29 | 9,54 | 26,29 | 2,29 | 9,54 | 26,29 | 1,95 | 8,11 | 23,24 |
| 3 | 1,46 | 6,09 | 32,38 | 1,46 | 6,09 | 32,38 | 1,84 | 7,65 | 30,89 |
| 4 | 1,32 | 5,52 | 37,9 | 1,32 | 5,52 | 37,9 | 1,39 | 5,8 | 36,69 |
| 5 | 1,27 | 5,3 | 43,2 | 1,27 | 5,3 | 43,2 | 1,23 | 5,14 | 41,83 |
| 6 | 1,16 | 4,82 | 48,02 | 1,16 | 4,82 | 48,02 | 1,22 | 5,09 | 46,92 |
| 7 | 1,15 | 4,78 | 52,79 | 1,15 | 4,78 | 52,79 | 1,22 | 5,08 | 52,0 |
| 8 | 1,02 | 4,26 | 57,06 | 1,02 | 4,26 | 57,06 | 1,21 | 5,06 | 57,06 |
Опираясь на критерий Кайзера с использованием метода выделения — анализа главных компонент — были отобраны восемь компонент (факторов) с собственными значениями больше 1, которые были использованы в следующей фазе анализа, устанавливающей корреляции между параметрами пациентов и выделенными компонентами. С целью оптимизации полученных корреляций применены повороты осей с вращением факторов. Был использован способ вращения — варимакс, который предназначен для максимизации дисперсий квадратов исходных факторных нагрузок по новым осям и по переменным для каждого фактора, что соответствовало максимизации дисперсий в столбцах матрицы квадратов исходных факторных нагрузок. В данном анализе вращение сошлось за 13 итераций. В результате были получены факторы, которые отмечены высокими нагрузками для одних переменных и низкими — для других (табл. 3).
Таблица 3. Корреляции между параметрами и компонентами (варимакс нагрузки). Матрица повернутых компонент
| Параметры (n=348) | Повернуты компоненты | |||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |
| Пол | 0,062 | –0,150 | –0,063 | 0,608 | –0,046 | –0,206 | 0,285 | 0,288 |
| Возраст | 0,915 | –0,096 | –0,062 | –0,047 | 0,000 | –0,028 | –0,016 | 0,001 |
| Миопия | –0,059 | 0,762 | –0,119 | 0,082 | 0,026 | –0,016 | 0,015 | –0,023 |
| Гиперметропия | –0,002 | –0,182 | –0,003 | –0,487 | 0,013 | –0,105 | 0,023 | 0,372 |
| Катаракта | 0,804 | 0,025 | –0,164 | 0,003 | –0,066 | 0,034 | 0,018 | 0,020 |
| Коморбидность | 0,901 | –0,104 | –0,078 | –0,010 | 0,027 | –0,037 | –0,053 | 0,068 |
| Наследственность | 0,003 | –0,053 | 0,095 | 0,027 | –0,074 | 0,798 | 0,040 | 0,134 |
| ВГД | 0,216 | 0,031 | –0,053 | 0,131 | 0,006 | 0,116 | 0,663 | 0,038 |
| ЦТР | –0,164 | –0,541 | 0,074 | 0,263 | 0,055 | –0,071 | 0,082 | –0,233 |
| ПЗО | –0,034 | 0,785 | –0,071 | 0,371 | –0,061 | 0,016 | 0,008 | –0,211 |
| ПЭС | 0,753 | 0,113 | –0,111 | –0,040 | 0,105 | –0,022 | –0,047 | 0,084 |
| Ширина УПК | –0,113 | 0,188 | 0,106 | 0,684 | 0,008 | 0,091 | –0,123 | 0,013 |
| Пигментация УПК | 0,654 | 0,017 | –0,143 | –0,025 | –0,053 | 0,070 | 0,323 | –0,177 |
| Цвет радужки | 0,014 | 0,185 | –0,002 | 0,113 | –0,571 | –0,138 | –0,094 | 0,049 |
| Тип радужки | –0,016 | –0,029 | –0,039 | 0,117 | 0,769 | –0,193 | 0,025 | –0,022 |
| Размер ДЗН | –0,051 | 0,466 | 0,044 | 0,061 | –0,214 | –0,226 | 0,094 | –0,030 |
| ONH индекс | –0,061 | –0,080 | 0,494 | 0,129 | –0,108 | 0,085 | 0,003 | 0,096 |
| RPC индекс | –0,075 | 0,001 | 0,577 | –0,001 | –0,064 | 0,213 | 0,242 | –0,169 |
| ONH плотность | –0,131 | 0,026 | 0,740 | –0,033 | 0,190 | –0,111 | –0,227 | 0,003 |
| RPC плотность | –0,316 | –0,170 | 0,730 | –0,064 | 0,020 | –0,160 | –0,068 | –0,098 |
| Ген MIOC | 0,001 | –0,017 | –0,069 | 0,046 | –0,021 | 0,120 | 0,008 | 0,823 |
| Ген WDR36 | 0,277 | 0,116 | 0,085 | –0,075 | 0,379 | 0,340 | 0,056 | 0,224 |
| Ген NTF | 0,176 | –0,009 | –0,007 | 0,131 | –0,161 | 0,154 | –0,624 | 0,001 |
| Ген CYP | –0,103 | –0,158 | –0,203 | 0,078 | 0,109 | 0,378 | –0,198 | –0,227 |
Примечание. Полужирным шрифтом отмечены наиболее значимые факторные нагрузки для переменных.
В результате преобразований компонент, полученных после вращения, для преобразованного фактора 1 отмечены высокие факторные нагрузки по таким переменным, как возраст, катаракта (или артифакия), коморбидность, ПЭС, пигментация УПК, и низкие по всем остальным переменным; для фактора 2 — высокие факторные нагрузки по переменным (миопия, ПЗО и ЦТР); для фактора 3 — высокие нагрузки по параметрам ОКТА (плотности сосудистого рисунка на уровне ONH и RPC, индексу кровотока слоя RPC); для фактора 4 — по гендерному признаку, ширине УПК; для фактора 5 — по цвету и типу радужки; для фактора 6 — по отягощенной в отношении глаукомы наследственности; для фактора 7 — по уровню ВГД и по изменениям, выявленным в гене NTF; для фактора 8 — по изменениям в гене MIOC.
Выявленные высокие факторные нагрузки для переменных по факторам 3—8 соответствуют низким нагрузкам для переменных по факторам 1 и 2. Это свидетельствует о том, что выбранные восемь факторов наилучшим образом характеризуют популяцию больных ПОУГ.
Таким образом, проведенный анализ позволил установить, что преобразованный фактор 1 ассоциирован с демографическим параметром (возраст больных), соматическим (ИК), сопутствующей офтальмологической патологией (катаракта или артифакия, ПЭС, интенсивная пигментация УПК); фактор 2 сопряжен с офтальмологическими параметрами (миопическая рефракция, ПЗО, ЦТР); фактор 3 — с показателями ОКТА, отражающими состояние микрососудистого русла ДЗН.
Обсуждение
Ведение пациентов с ПОУГ требует тщательного анализа основных признаков заболевания, отражающих его развитие и прогрессирование, с учетом клинических, функциональных и генетических факторов. Знания о ФР, связанных с развитием ПОУГ, могут способствовать раннему выявлению и научно обоснованному лечению заболевания [11].
В обзорах литературы упоминается о ряде ФР, связанных с развитием ПОУГ [11, 12]. Имеются данные об инициировании в результате генетических нарушений каскада событий, которые приводят к глаукоматозному повреждению зрительного нерва и ремоделированию решетчатой пластинки склеры. В некоторых исследованиях выявлена значительная роль генов миоцилина, оптиневрина и цитохрома CYP1B1 в развитии глаукомы [13—15].
Кроме того, полногеномные исследования ассоциаций между геномными вариантами и фенотипическими признаками показали связи вариантов мутаций в определенных генах [16, 17] у пациентов с ПОУГ.
Результаты проведенного факторного анализа согласуются с данными других исследователей, использовавших с этой целью различные математические статистические методы анализа. Так, в рандомизированном когортном исследовании индивидуального продольного дизайна D. Kreft и соавт. [18] на большой выборке из 250 тыс. индивидуумов были изучены отдельные связанные с ПОУГ ФР заболевания, построена многовариантная регрессионная модель. Исследование показало значительно более высокий уровень заболеваемости и распространенности ПОУГ для женщин по сравнению с мужчинами, увеличение заболеваемости и распространенности с возрастом и роль таких ФР, как травмы глаза и орбиты, дегенерация радужки и цилиарного тела, миопия, сосудистые окклюзии сетчатки и диабет. Также сообщалось о повышенном риске глаукомы при сердечно-сосудистых заболеваниях, мигрени [19], апноэ во сне [20].
В исследованиях, посвященных изучению местных ФР развития ПОУГ, установлены положительные связи заболевания с миопией [21, 22], дегенеративными заболеваниями радужной оболочки и цилиарного тела [23].
На основании проведенного многофакторного дисперсионного анализа согласно значениям изучаемых переменных нами были выделены факторы, различные по своей значимости с точки зрения ассоциации с ПОУГ. Большое количество исходных переменных заменены меньшим числом факторов, являющихся объединенной причиной совместной изменчивости. При проведенных преобразованиях основными требованиями явились: 1) минимальная потеря информации, содержащейся в исходных данных; 2) возможность максимального представления итоговых факторов через исходные переменные.
Простой факторный анализ в исследовании N. Wang и соавт. [24] при наблюдении за 107 пациентами с ПОУГ и 149 пациентами контрольной группы без ПОУГ в течение 5 лет показал, что риск ПОУГ связан с возрастом, семейным анамнезом, уровнем ВГД, артериальной гипертензией и другими сердечно-сосудистыми заболеваниями, курением, алкоголем и мутацией гена миоциллина. При проведении логистического регрессионного анализа в том же исследовании была подтверждена связь ПОУГ в основном с ВГД, семейным анамнезом, гипертензией, курением, употреблением алкоголя и мутацией гена миоциллина.
В исследовании B.J. Fan и соавт. [25] изучены ассоциации генетических факторов и факторов окружающей среды с ПОУГ в китайской популяции. Проведенный авторами однофакторный анализ показал, что ПОУГ связана с семейным анамнезом, сердечно-сосудистыми заболеваниями, потреблением алкоголя и изменением последовательности в гене миоцилина (T353I; p<0,04). Многовариантный логистический регрессионный анализ подтвердил, что ПОУГ была в значительной степени связана с семейным анамнезом [отношение шансов (ОШ) 20,2)], артериальной гипертензией (ОШ 3,58), курением (ОШ 10,8), потреблением алкоголя (ОШ 0,028) и T353I (ОШ 6,03; во всех случаях p<0,05).
В нескольких эпидемиологических исследованиях была показана важность сосудистых ФР, в частности артериальной гипертензии и гипотензии, в патогенезе и прогрессировании глаукомной оптической нейропатии [26]. Установлено, что снижение кровотока в сосудах глаза и орбиты отрицательно влияет на прогноз заболевания [27]. При этом нарушения центральной и регионарной гемодинамики реализуются через опосредованные изменения, происходящие на микроциркуляторном уровне [28].
В настоящем исследовании системные (клинические проявления при артериальной гипертензии, сердечной недостаточности, хронической ишемии головного мозга, сахарном диабете учитывались при вычислении ИК) и местные (снижение показателей микроциркуляции ДЗН) сосудистые факторы оказались ассоциироваными с ПОУГ.
Выявление и ранжирование факторов, влияющих на развитие ПОУГ, способствуют раскрытию клинико-функциональных и патогенетических особенностей заболевания. В проведенном исследовании с помощью многомерного факторного анализа были установлены и сгруппированы показатели, ассоциированные с ПОУГ, с ранжированием их по степени значимости и влиянию на развитие заболевания.
Заключение
В результате применения факторного анализа с целью ранжирования факторов, ассоциированных с развитием ПОУГ, к наиболее значимым показателям высокого риска (16,75% общей дисперсии) развития заболевания были отнесены следующие переменные («факторы возрастной инволюции»): возраст, ИК, катаракта, псевдоэксфолиативный синдром, интенсивность пигментации угла передней камеры; к группе среднего риска (9,53% общей дисперсии) — миопия и размер ПЗО глазного яблока; к группе низкого риска (6,09%) — параметры ОКТА, отражающие снижение кровотока ДЗН, такие как плотность полнослойного уровня и слоя нервных волокон сетчатки и др.
Таким образом, факторный анализ является многомерным методом математического анализа, позволяющим изучить роль ФР развития ПОУГ и их ассоциаций с заболеванием, что способствует ранней диагностике и выявлению клинико-функциональных особенностей заболевания.
Участие авторов:
Концепция и дизайн исследования: А.З., Р.З.
Сбор и обработка материала: А.З.
Статистическая обработка: А.З., Р.З.
Написание текста: А.З.
Редактирование: Р.З., Б.А.
Источник финансирования: Раздел работы, посвященный генетическим исследованиям, поддержан грантами РФФИ №14-04-97002-р_поволжье_а, 14-04-97007 р_поволжье_а, 12-04-97004-р_поволжье_а.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.