Hormoner måles på laboratorier rundt om i verden , som regel i blod, men man kan også bruke spytt og urin! Det er i dag mulig å måle verdien av hormoner med stor nøyaktighet, men ofte kan man ha normale verdier; men fortsatt ha for lavt stoffskifte.Hva kan være forklaringen ??
TSH måles nøyaktig,men det måler ikke stoffskifte!
Eksempelvis kan enheten TSH i dag måles med 0.01 enhets nøyaktighet og Thyroidhormoner med o.1 enhets nøyaktighet ; men vi kan ikke måle stoffskiftet i cellene (metabolsk status ) med hos den enkelte syke og derved gi syke forklaring eller medhold i deres kliniske tilstand(lidelser)!
Normalkurven er ikke helt «normal» !
:Når laboratorier måler bruker de statistikk. Laboratorier måler hormoner, ikke hvor mye hver enkelt individ trenger i forhold til en metabolsk status. De måler heller ikke hvorfor en gitt verdi viser seg å være for liten for den enkelt syke. I stedet måler man sykehusansatte og deres familier som sier at de ikke har noen sykdom og bruker de som et eksempler for friske mennesker. Men man måler ikke deres stoffskifte .Man bare går ut fra at de ikke lider av stoffskiftesvikt. Gjør man målinger på et stort antall antatt friske på fastende hjerte om morgenen, viser det seg at ikke alle har samme målerverdier ,men verdien er spredd over et område.
Klokkekurven ikke like «sikker som klokken»!
Gauss Kurven:Matematisk idyll ?
Kurvens form forteller hvor mange personer som har en bestemt måleverdi. Målerverdier i medisin og biologi får ofte en pen ,symmetrisk ”klokke-kurve” oppkalt etter matematikeren Gauss. Midtverdien kalles middelverdi og det er rundt denne måle-verdien de fleste antatt friske ligger. (Carol A Spencer: Assay of Thyroid Hormones &Related Substances, Thyroid Disease Manager ,Januray 1.2013 )
Gauss kontra virkelighet:
T4 fordeling i virkeligheten.Slett ikke symmetrisk og pen.
Ved målinger (sampling) fra en gitt subgruppe ( subgruppe= en visst antall menensker i samfunnet)av ensartede personer(?) fra en viss populasjon til en viss tidsalder vil biologiske målinger ofte kunne tilpasses med en Gausskurve( Bell curve eng.).Det er en apriori antagelse blant alle leger som selv ikke fører statistikker (slik som meg selv ) at tallmateriale som ligger til grunn for svarene fra laboratorie er Gauss/Bell -fordelt.
Kurven til venstre taler et klart språk: Fordelingen for en populasjon av 15 menn er klart ikke Gaussisk /Bell, men likevel har statistikeren laget en teoretisk Gauss/Bell –kurve. Det som derimot er interessant er at variasjonen for enkeltperson (v. Hjørne) over ett år er Gauss/Bellkurve fordelt , ( Miller et al Eviromental Health Perspective, 10,1289 )-
Statistiker Guarav Vohar skriver på sitt nettsted : www.datascience central.com: ” ..de fleste data fra det virkelige liv følger ikke en Bell Kurve (normalfordelings-kurv)e. Det er mer et unntak enn en regel ”. Og videre skriver Vohar: ” ideen om Bell kurven er forførende .Har man først fått den på hjernen er det vanskelig å komme utenom” .
Ikke alt som er tenkt ut…. er slik i virkeligheten.
TSH-fordelingen ; slett ikke symmetrisk og pen!
Som man ser: tolkninger er konklusjoner basert påforutsetninger som dels er «tenkt ut» og egentlig ikke bekreftet ved målinger .Antagelsen om at biologiske data følger Gauss/Bell-kurve er ikke nødvendigvis rett og har stor praktiske konsekvenser, fordi grenseverdiene ikke kan tolkes som en symmetrisk kurve.
Hvorfor bruker man likevel Gauss kurver når virkeligheten ikke alltid er slik? Statistiker Claus Ekstrøm ved Universitet i København angir 3 årsaker (http://www.biostatistics.dk/isdals/overheads/week2-2-4.pdf )
- Passer godt med biologiske data. Dette må selvsagt bevises ved reelle målinger, men som nevnt er det langtfra bestandig det er slik.
- Pene matematiske egenskaper! Dette er selvsagt ikke et godt argument for noe som helst ,spesielt i vår tid når vi har avansert datakraft til rådighet!
- Gauss kurven passer bra med Central Grense Teoremet (CLT): Dette betyr at gjør man store nok målinger vil enhver mling av store nok antall friske gå mot en symmetrisk fordeling. Men dette forutsetter noe som ikke er biologisk riktig : CLT forutsetter at målinger er påvirket flere enkeltfaktorer som er innbyrdes uavhengige (randomiserte),men dette har klare begrensninger i sannhetsverdi. Thyroidhormon-verdien er påvirket av flere faktorer som er innbyrdes avhengige og så blir klarere jo lenger fra ekvilibrium vi beveger oss.
Gauss passer best for friske ?
De statistiske forutsetninger synes å være best oppfylt hos friske nær ekvilibrium ,men blir stadig mindre gyldig jo lenger fra ekvilibrium man beveger seg jo mer blir ikke lineære forhold gjeldende og ren symmetri gjelder da ikke. Det er mange årsaker til dette, blant annet at hormoner produseres støtvis, har sykliske og diurnale variasjoner og er ikke lineært både feedback og feed-forward regulert( E Moskilde: Topics in Nonlinear Dynamics ,World Scientific, Hong Kong 1996).
Eksempelvis er det vist at leveren som lager transporthormoner til thyroidhormoner selv er avhengig av thyroidhormoner i store nok mengder til å gjøre jobben (feed-forward).TSH produksjonen er ikke lineær feed-back der Set Point (sensitivitet) avhenger av alt fra gener til biokjemi og andre hormoners medvirkning( se senere).
Vi har over 250.000 enkeltdata i vårt arkiv som beviser ikke-lineære forhold hos syke som nødvendigvis er de som ligger langt fra ekvilibriu/likevekt/optimal helse.
Små endringer i hormoner..dramatiske endringer i helsen.
Jo lenger fra likevekten man er, jo mindre følger kurver og antatte reguleringer av stoffskiftet enkle formler.
Dette kalles i matematikken for en ikke-lineær situasjon.Det vil si at små endringer i stoffskiftehormoner kan gi betydelige endringer i stoffskiftet.
For laboratoriet ser det ut som om endringene er bagatellmessige og innen referansen,men den syke opplever dramatiske endringer i helsen. I følge Konsensus nr 9 utgitt av International Hormone Society kan 25% endringer i thyroidhormon-verdier i blodet vekk fra den verdien du har når du er frisk,utløse hypothyreose..selv om verdien fortsatt er innenfor referansen !!!
Etter en rekke slike små vandringer bort fra likevekt kan etterhvert lede til et totalt og brått brudd i reguleringen. Dette fenomenet ble beskrevet av matematikeren Rene Thom i hans ”katastrofe-teori ” fra 1989. ( Rene Thom: Structural Stability and Morphogenesis: An Outline of a General Theory of Models. Reading, MA: Addison-Wesley, 1989 ).For den sykes vedkommende skjer da dette:Blodprøvene endres gradvis litt etter litt vekk fra din idielle situasjon og på ett gitt punkt bryter helsen sammen fra en uke til en annen……. Mer kommer.
Råd.
Alle syke skal forholde seg til sine norske leger .Men alle leger som uttaler seg om normalverdier gjør klokt i å huske at laboratorieverdier ikke er pasientrealiteter!Mere interssant stoff etterhvert.
Copyright Bjørn Johan Øverbye 2016