В настоящее время доминирует нозологический подход в диагностике и лечении заболеваний, первичной и вторичной профилактике, реабилитации. В основе — симптомы болезней, подтверждаемые данными физикальных обследований и лабораторных исследований, что, несомненно, является эффективной основой профессиональной деятельности врачей. Медицинское и фармацевтическое сообщество ориентируются на МКБ-10 и на переход к МКБ-11. Основой стандартизации медицинской помощи являются утвержденные на федеральном уровне клинические рекомендации и стандарты оказания медицинской помощи (см., например, рекомендации1). При этом ученые-медики, биологи и разработчики лекарственных средств (ЛС) ищут пути выхода на новый уровень понимания патологии, перехода от борьбы с заболеванием к лечению больного — воздействию на организм как на целостную систему взаимосвязанных процессов.

Объем эмпирических сведений, клинических наблюдений, появление медицинских информационных систем и баз данных (БД), приложений с применением технологий искусственного интеллекта, платформ для дизайна ЛС позволяют полностью перейти к патогенетически обоснованной фармакокоррекции, воплотить концепцию 4П-Медицины (предикция, профилактика, персонализация и партисипация) и 5П (+прецизионная/точная медицина) [1–4].

На наш взгляд, для этого необходимо на основе уже известных патофизиологических и патобиохимических знаний2 выстроить систему реактивности организма: от общепатологических состояний через кластеры ассоциированных процессов до более конкретных и локализованных реакций организма с выходом в диагностику, первичную и вторичную профилактику, лечение и реабилитацию пациента3. Система взаимосвязанных процессов должна представлять собой 3D-архитектуру, как, собственно, и сама объемная система организма. Ее построение представляется сложной комбинаторной задачей. На текущем этапе достижим переход на качественно новый уровень структуризации медицинского знания и оказания медицинской помощи (прогноз течения, персонифицированное медикаментозное и немедикаментозное лечение, система поддержки принятия решений для врача, рекомендации для пациента, логистика, планирование затрат и т.д.). В такой динамической архитектуре необходимо обозначить этиопатогенетическую связанность процессов и их клинических проявлений во времени, соответствующих им диапазонов медицинских данных (медицинские изображения, патологическая анатомия, патологическая биохимия, параметры иммунного гомеостаза, генетические данные и др.). Эта система должна быть интегративной площадкой нескольких предназначений: фундаментального понимания причинно-следственных связей и обусловленности конкретных патологий и их сочетаний, персонификации лечения, создания ЛС4. Также потребуются новые цифровые решения — математическое моделирование процессов, управление информацией, машинное обучение и большие вычислительные мощности [5].

В настоящем времени активно ведутся разработки по отдельным блокам (бóльшая часть — онкология, кардиология), в том числе вузовскими коллективами (СПбГУ, Сеченовский университет, РНИМУ им. Н.И. Пирогова, Самарский ГМУ и др.) [6–9]. Дальнейшие солидарные усилия, на наш взгляд, сделают реальным построение целостной архитектуры, динамично дополняемой новыми данными о механизмах заболеваний, воздействием на них биологически активных веществ (БАВ).

Цель работы — ревизия имеющихся подходов и построение на их основе этиопатогенетической архитектуры состояний и заболеваний как фундаментальной основы выбора направлений разработки ЛС.

Поиск данных для настоящего обзора включал базы данных и библиотечные системы: PID; Reactome; BRENDA; KEGG; eLIBRARY.RU; Scopus; PubMed; PubChem; КиберЛенинка, приняты во внимание материалы официальных сайтов Управления по контролю за качеством продуктов питания и лекарственных средств США (U.S. Food and Drug Administration, FDA), Европейского агентства по лекарственным средствам (European Medicines Agency, EMA).

Поисковая работа c применением перечисленных БД была реализована по следующим поисковым терминам и (или) их комбинациям: «этиопатогенез», «разработка лекарственных средств», «иерархия патологических состояний» («aetiopathogenesis», «drug discovery», «hierarchy of pathological conditions») и др. Отбор релевантных данных проводился вручную по критериям актуальности и значимости данных для цели обзора. В качестве наиболее значимых отобрано 75 статей по тематике обзора. Глубина поиска по ключевым словам — 15 лет.

Успехи медицины в физикальном обследовании, патобиохимии, получении и обработке медицинских изображений позволяют объективно судить о конкретных нормальных или патологических явлениях и процессах, в том числе в измеримых величинах, давать этиопатогенетическое обоснование болезней [10–13].

С позиции специалистов, изучающих фармакодинамику процессов, интересна вертикальная архитектура преемственности процессов и их проявлений во времени [14][15]. Она представлена построением связей между процессами на молекулярном, клеточном, тканевом, органном и системном уровнях организации живого. Это должно быть основой для введения весов значимости патофизиологических процессов в развитии патологии [16–20].

Иерархию патологических процессов целесообразно представить несколькими уровнями (рис. 1), где каждый последующий уровень локализации и проявленности патологии обусловлен процессами нижележащего уровня.

Уровень № 1. Задает на молекулярно-генетическом и клеточном уровнях типологию процессов — общепатологические / типовые / не привязанные к конкретным системам и органам процессы, инициированные разнообразными этиологическими причинами и факторами (уровень № 0), а также горизонтальными взаимодействиями общепатологических процессов. К ним принято относить нарушения обмена белков, жиров и углеводов, минерального обмена, энергетического обмена, нарушения реактивности, воспаление, канцерогенез и ряд других.

Уровень № 2. Типовые реакции организма (общие звенья патогенеза) с проявлениями на тканевом уровне — смещение баланса в системе «прооксидант — антиоксидант», изменение липидного спектра и холестеринопатии, нарушения терморегуляции, водно-электролитного баланса, кислотно-щелочного равновесия, иммунного гомеостаза, механизмов адаптации, гипоксия, шок, стресс и др.

Уровень № 3. Локализация патологических процессов на уровне функциональных систем и органов, формирующих пересекающиеся каскады разнообразных реакций организма и уже на организменном уровне создающих ландшафт нозологических форм, включая коморбидные состояния.

К таковым можно отнести разнообразные проявления, связанные с нарушениями со стороны высших регуляторных систем — нейрогуморальной и гормональной (перевозбуждение симпатической системы, цитокиновый шторм), обменных процессов (атеросклероз, остеопороз, метаболический синдром), иммунодефицитные состояния и аутоиммунные процессы. Взаимообусловленные процессы приводят к формированию объемной сети патогенеза целых кластеров состояний и далее ассоциированных заболеваний.

Уровень № 4. Собственно нозологические единицы, а также их комплексы — кластеры заболеваний, обусловленные общими и взаимосвязанными на разных уровнях организации живого звеньями патогенеза. Выраженность проявлений патологии, подтвержденная медицинскими данными, является основой для принятия врачебных (и иных) решений в области диагностики состояний пациентов и лечебно-профилактических мероприятий.

В плане структуризации причинно-следственных связей патологических процессов особого внимания заслуживает концепция этиопатогенетических кластеров и алгоритмических матриц, предложенная Z. Kovač. Этиопатогенетические кластеры представляют собой взаимосвязи, пересечения и интеграционные точки естественного развития во времени патологических процессов [21]. В настоящее время выделяют 91 кластер, которые имеют тенденцию к выстраиванию сети и межкластерных соединений на различных уровнях иерархии реактивности организма.

На основе данной парадигмы описан патогенез почти тысячи заболеваний, что имеет высокую ценность и для научного сообщества, и для специалистов практического здравоохранения, и для образовательных целей.

В развитие системного подхода следующим шагом для научного сообщества представляется работа с большими данными, использование возможностей искусственного интеллекта: определение уровней значимости медицинских данных для оценки состояния индивида, диагностики, основанной на данных, прогноза течения заболевания и появления новых патологий. Это позволит создать объемную и динамичную цифровую архитектуру состояний организма в их взаимосвязи, на разных уровнях организации живого, в норме и патологии.

В качестве фрагмента такой архитектуры можно привести составленную нами планарную схему (рис. 2), отражающую нарушения обмена пуринов и мочевой кислоты, что лежит в основе патогенеза подагры, уратного нефролитиаза и других ассоциированных заболеваний. Этиопатогенез состояний представлен в соответствии с иерархией патологических процессов (рис. 1), их взаимообусловленность обсуждена в ряде публикаций и обзоров [22–29]. Стрелками обозначены связи между состояниями и реакциями организма на разных уровнях организации живого; цифры над стрелками — уровни значимости (веса) взаимосвязей и вероятности проявления состояний и заболеваний (рис. 2).

На базе архитектуры этиопатогенеза подагры (рис. 2) практически значимым представляется построение диаграммы состояний и заболеваний индивида (уровень № 4) на основании медицинских данных пациента, связанных с соответствующими звеньями этиопатогенеза [22][25][28]. По сути на основе архитектуры / кластера состояний формируется кластер заболеваний пациента. Для простоты восприятия объемная архитектура заболеваний индивида может быть представлена диаграммой на плоскости. Ее назначение — ориентировать в привязке ко времени врача и пациента по наличию и выраженности патологии(й). В ходе динамического наблюдения за состоянием организма (когда данные в том числе отражаются на последующих аналогичных диаграммах) делается прогноз течения уже диагностированных и риска появления новых заболеваний для конкретного пациента. Пример кластера болезней пациента «Х» по состоянию на конкретную дату представлен диаграммой на рисунке 3.

В основе указанных на модельной диаграмме диагнозов, в свою очередь, лежат обусловливающие их патологические процессы [12][13][19], которые должны быть представлены в соответствующих им архитектурах состояний (аналогично отраженной на рис. 2). Вместе с тем для индивида, причем в динамике прогресса или регресса заболеваний, формируется объемная архитектура состояний (меняющаяся во времени).

Таким образом, прогноз течения уже имеющейся патологии, риски развития и ранняя диагностика ассоциированных состояний и заболеваний, принятие соответствующих решений все более могут основываться на данных (где медианные значения — метаданные и метаанализ) и отражаться в объемной цифровой архитектуре состояний организма. Кроме того, она может быть ориентиром для разработки и персонифицированного применения ЛС как сочетанного воздействия на несколько звеньев патогенеза, так и на конкретную мишень [30–35].

Как для фундаментального понимания развития различных патологических состояний, так и для изучения воздействия БАВ этиопатогенетическая архитектура может быть реализована начиная с этапа скрининга кандидатов в ЛС и до постмаркетингового исследования лекарственных препаратов (ЛП).

В последние десятилетия произошел переход парадигмы разработки ЛС от «классических» подходов, ориентированных на функцию (в которых оценка биологических эффектов потенциальных ЛС проводилась на уровне ткани или организма; «фенотип-направленный» поиск ЛС; биомиметический подход и др.) с последующими механистическими исследованиями, к более поздним подходам, основанным на мишенях, где первоначальные анализы обычно включают оценку взаимодействия лекарств с определенными (и часто клонированными рекомбинантными) белками in silico и in vitro (мишень-направленный поиск ЛС), далее — на моделях in vivo. В связи с этим для разработчиков в приоритете оказались уровни иерархии патологических процессов № 0—2 (рис. 1) [36][37].

Как отмечалось, в основе рассмотрения патологических процессов на разных уровнях организации живого и форм существования лежат молекулярные изменения, что является предметом изучения ряда современных направлений. Для выявления терапевтически значимых мишеней и (или) сигнальных путей используют различные подходы, в том числе идентификацию вызывающих заболевания генов [38], результаты транскриптомных [39][40], протеомных [41–45], метаболомных [46][47] и мультиомиксных исследований, в том числе подвергнутых обработке с использованием алгоритмов машинного обучения [48–50]. Наиболее полными источниками информации о процессах, происходящих на молекулярном и клеточном уровнях, являются базы данных о путях сигнальной трансдукции Pathway Interaction Database (PID) [51], Reactome, базы данных о метаболических путях BRENDA, KEGG.

В то же время исследователи отмечают редукционистский характер доминирующего в настоящее время мишень-ориентированного поиска ЛС и его недостаточную эффективность. Предполагается, что со временем это может стать причиной кризиса производительности в сфере разработки низкомолекулярных ЛС [52]. Некоторые исследователи считают, что основной недостаток теоретической базы мишень-ориентированного поиска ЛС заключается в игнорировании различий между сложными и цепной системами, упрощении отношения к организации и функционированию биологических процессов [53][54].

В недавнем систематическом обзоре около 32 000 статей и патентов, опубликованных в течение последних 150 лет, продемонстрировано, что в общей сложности 9,4% зарегистрированных ЛС обнаружены с использованием «мишень-ориентированного» поиска. Кроме этого, выявлены биологические эффекты этих ЛС, не связанные с основным механизмом действия [52]. В то же время мишень-ориентированный подход к поиску ЛС может быть высокоэффективным при некоторых заболеваниях, которые можно свести к одному или нескольким белкам (например, моногенетические менделевские нарушения). Использование мишень-ориентированного подхода является важным активом в контексте разработки ЛС типа «следующие в классе» для модификации, уточнения структур и последующего создания лучших в классе ЛП [55].

Выдвигается гипотеза, что приоритет наблюдениям более высокого уровня в иерархии патологических процессов при выборе и оптимизации молекул может увеличить производительность поиска первых в своем классе эффективных ЛС. Одним из примеров успеха такого подхода является регистрация российского первого в классе препарата — моноклонального антитела против сегмента TRBV9 Т-клеточного рецептора [56].

Поиск лучших результатов в клинической практике вследствие недостаточной эффективности парадигмы «одна мишень — одна молекула» привел к развитию концепции полифармакологии как новой терапевтической стратегии. Она предполагает объединение в одном каркасе различных структурных субъединиц, которые позволяют осуществлять молекулярное распознавание более чем одним биорецептором, действующим одновременно на несколько мишеней, связанных биохимическими сетями, ответственными за патофизиологию заболеваний [57].

Рационально разработанные мультитаргетные ЛС (также называемые мультимодальными или полифункциональными лекарствами) за последние 10–20 лет стали привлекательной парадигмой открытия БАВ в качестве потенциальных терапевтических решений для заболеваний сложной этиологии и заболеваний, характеризующихся множественной лекарственной устойчивостью [58–60]. Благодаря низкоаффинному связыванию (или, иногда, частичному агонизму) мультитаргетные препараты могут избежать частой двойной ловушки: лекарственной резистентности и токсичности. В то же время при дизайне мультитаргетных ЛС следует избегать «неселективной неселективности», так как это может привести к серьезным проблемам с безопасностью [61]. Для медико-химического дизайна мультитаргетных ЛС используются различные подходы, в том числе с неперекрывающимися, частично перекрывающимися и полностью интегрированными «фармакофорами» [62].

Примером признания концепций полифармакологии могут служить 86 мультитаргетных препаратов, одобренных FDA, среди 462 новых молекулярных соединений в период с 2000 по 2017 г. [63][64]. Примерами мультитаргетных лекарственных средств, одобренных к применению в 2023–2024 гг., являются следующие:

Примерами мультитаргетных ЛС могут являться БАВ растительного происхождения, для большинства из которых характерен благоприятный профиль токсичности [64–67].

Понимание этиопатогенеза заболеваний, сопоставимости патологических реакций при разных состояниях также делает возможным обоснование новых показаний к применению для зарегистрированных препаратов — перепрофилирование ЛС. Перепрофилирование доступного на рынке препарата позволяет сразу начать клинические исследования II фазы [68]. Благодаря этому достигается сокращение расходов, поскольку перезапуск существующего препарата обходится примерно в 5 раз дешевле, чем регистрация нового ЛС [69].

На основании клинических наблюдений или в результате биологически релевантного моделирования формируется и уточняется представление о патогенезе конкретного заболевания и сочетанной патологии (кластеры заболеваний) от уровня № 4 к уровню № 0 (рис. 1). Понимание патофизиологических механизмов, количественная оценка параметров и есть экспериментальная площадка для скрининга и разработки ЛС или для расширения спектра показаний и противопоказаний использующихся ЛП.

Так, авторы работы [70] констатируют, что «кардиопротективные свойства препаратов, известных как антиподагрические с противовоспалительными свойствами, объясняющиеся ингибированием инфламмасомы или блокированием биологического эффекта ее конечных продуктов — интерлейкинов, открывают новое направление в кардиологии». То есть указывается конкретная молекулярная мишень — инфламмасома NLRP3 [71] на уровне локализации № 1 (рис. 2), что должно быть одним из фокусов внимания при разработке ЛС и скрининга БАВ, влияющих на последующую иерархию патогенеза до организменного уровня (рис. 3).

В соответствии со схемой на рисунке 2 гиперурикемию следует рассматривать как триггер воспалительной активности в тканях и органах (уровень значимости 1), приводящей к формированию тофусов, артропатии, поражению почек и сердечно-сосудистой системы (уровни № 3 и 4) [72]. Однако у подавляющего большинства пациентов с длительной гиперурикемией подагра не развивается. Точно так же гиперхолестеринемия, доказанный фактор атерогенеза, по данным метаанализа, не у всех пациентов приводит к развитию соответствующих клинических событий [73]. Эти наблюдения могут быть объяснены патологическими процессами, лежащими глубже, — включением универсального механизма воспаления уровней № 1 и 2 организации живого (рис. 1, 2). Их вклад в формирование этиопатогенеза на схеме обозначен вторым уровнем значимости (рис. 2). Ключевым медиатором острых приступов подагры признан интерлейкин-1β, продукт активации инфламмасомы NLRP3, сложного мультипротеинового комплекса, ответственного за местную воспалительную реакцию в синовиальной оболочке и периартикулярных тканях с участием макрофагов и нейтрофилов (незавершенный фагоцитоз). На уровне клеток активация инфламмасомы NLRP3 осуществляется кристаллами мочевой кислоты, холестерина только после активирующего воздействия липополисахаридами, продуктами перекисного окисления и другими факторами повреждения, ассоциированными со старением и коморбидными состояниями, типичными для подагры и сердечно-сосудистых заболеваний [71–73]. К тому же активность инфламмасомы NLRP3 генетически детерминирована и определяет частоту этих состояний (дополнительно уровень № 0). Обсуждаемый механизм этиопатогенеза объясняет, почему воздействие на факторы, связанные с коморбидностью (инфламмасома NLRP3), способно снизить частоту приступов подагры наряду с сердечно-сосудистыми исходами.

На уровне интеграции кластеров заболеваний (уровень № 4) показаны клинически значимые плейотропные эффекты статинов и ингибиторов натрий-глюкозного транспортера 2 типа, которые имеют преимущества перед уратснижающей терапией при бессимптомной гиперурикемии и способны модифицировать течение подагры. Обсуждаются их противовоспалительные свойства, кардио- и ренопротективные эффекты, преимущества в переносимости [70]. При этом блокирование активности инфламмасомы — новая универсальная/общая для ревматологии и кардиологии терапевтическая мишень, особенно при состояниях повышенного сердечно-сосудистого риска, ассоциированного с гиперурикемией [70–73].

Узловыми тест-системами на клеточном уровне являются две: реакция воспаления и состояние подагры. Создание клеточных тест-систем in vitro основано на использовании первичных культур клеток человека, которые a priori известны как клетки, принимающие участие в патогенезе заболевания. Например, имитируя условия гиперурикемии in vivo, была разработана уникальная in vitro клеточная тест-система стимуляции клеток крови индивидуальных доноров мочевой кислотой [74]. С помощью разработанной гиперурикемической гемотест-системы in vitro обнаружены количественные различия в продукции воспалительных цитокинов, вырабатываемых клетками крови потенциально здоровых доноров и пациентов с гиперурикемией и подагрическим артритом. Данная гиперурикемическая гемотест-система может служить клеточной моделью in vitro для изучения активации сигнальных молекул инфламмасомного воспаления при подагрическом артрите. Кроме этого, она может быть использована для скрининга кандидатов в ЛС.

Следующим этапом является моделирование патологии в экспериментах на животных, что широко представлено как в отечественной, так и в международной практике доклинических (экспериментальных) исследований. Однако при некоторых нарушениях сбор достаточных и подходящих данных более высокого уровня (начиная с № 3) может быть неэффективным, обременительным, требующим значительного количества животных. При этом данные, полученные на более низких уровнях иерархии патологических процессов (уровень № 2 и ниже), могут быть основаны на знании системной биологии, системной фармакологии и на масштабном моделировании [75]. Дальнейшие перспективы видятся и в развитии фенотипического подхода в моделировании этиопатогенеза патологий с учетом уровней значимости для проявляемости заболеваний. Также актуальна измеримость задаваемых и определяемых параметров патологии, что даст структурированные данные для цифровых платформ по оценке состояний организма и разработки ЛС.

В результате анализа опубликованных сведений в области патофизиологии, патобиохимии, патогенеза заболеваний и состояний, разработки ЛС предложена методология построения объемной архитектуры состояний организма, основанной на медицинских данных.

Построение архитектуры реализует известный этиопатогенетический подход, но с акцентом на развитие во времени патологических процессов на разных уровнях организации живого, с прогнозом вероятности проявления заболеваний на основе весов значимости в формировании звеньев патогенеза.

Предложенная архитектура имеет несколько назначений. Она может быть востребована в медицинской практике: от первичной профилактики до диагностики и лечения заболеваний конкретного индивида. В области разработки ЛС — может стать связующей основой для всех этапов создания ЛС, использоваться для разработки дизайна доклинического изучения начиная с виртуального скрининга кандидата в ЛС и последующего выбора тест-систем разного уровня сложности. Подход применим как для разработки новых ЛП, так и для зарегистрированных ЛП в части расширения показаний к применению и ожидаемых эффектов.

Дополнительная информация. Перевод рисунков 1 и 2 размещен на сайте журнала «Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств».

https://doi.org/10.30895/1991-2919-2025-724-fig1

https://doi.org/10.30895/1991-2919-2025-724-fig2

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства критериям ICMJE. Наибольший вклад распределен следующим образом: Е.В. Авдеева, Н.Р. Варина — разработка концепции обзора, анализ данных научной литературы, нормативной и патентной документации, разработка концепта этиопатогенетической архитектуры состояний организма, написание текста рукописи; Т.К. Рязанова, В.А. Куркин — критический анализ существующих подходов в создании лекарственных средств, оценка перспектив их целенаправленной разработки на основе этиопатогенетического подхода, редактирование текста рукописи и утверждение окончательного варианта для публикации; Н.В. Исакова, Л.Т. Волова — критический анализ использования патофизиологического подхода в фундаментальных медико-биологических исследованиях и в реальной медицинской практике, разработка современного концепта патогенетического подхода в оценке состояний и развитии заболеваний; Д.А. Полторецкий — критический анализ цифровых инструментов и имеющихся платформенных решений по обработке медицинских данных, моделирование в «цифре» причинно-следственных связей в развитии патологии, оформление графического материала рукописи.

Additional information. Figures 1, 2 in English are published on the website of Regulatory Research and Medicine Evaluation.

https://doi.org/10.30895/1991-2919-2025-724-fig1

https://doi.org/10.30895/1991-2919-2025-724-fig2

Authors’ contributions. All the authors confirm that they meet the ICMJE criteria for authorship. The most significant contributions were as follows. Elena V. Avdeeva and Natalia R. Varina developed the concept of the review; analysed scientific literature, regulatory documents, and patents; developed the concept of the aetiopathogenetic architecture of body conditions; and drafted the manuscript. Tatyana K. Ryazanova and Vladimir A. Kurkin critically analysed the existing approaches to pharmaceutical development and assessed the prospects for targeted drug development based on the aetiopathogenetic approach; edited the manuscript and approved the final version for publication. Natalia V. Isakova and Larissa T. Volova critically analysed the use of the pathophysiological approach in fundamental biomedical research and actual clinical practice, developed the current concept of the pathogenetic approach to assessing the development of conditions and diseases. Denis A. Poltoretskii critically analysed digital tools and available platform solutions for medical data processing, modelled the cause-and-effect relationships in pathogenesis in silico, and designed the graphical material for the manuscript.

1. Ассоциация ревматологов России. Подагра. Клинические рекомендации. 2018.Научно-клинический центр эндоурологии. Мочекаменная болезнь. Клинические рекомендации. 2020. 2. Зайчик АШ, Чурилов ЛП. Патологическая физиология. Т. 2. Патохимия. СПб.: ЭЛБИ-СПб; 2007. 3. Глыбочко ПВ, Аляев ЮГ, Григорьев НА. Урология. От симптомов к диагнозу и лечению. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2014. 4. Куркин ВА, Акимова НЛ, Авдеева ЕВ, Ежков ВН, Петрухина ИК. Иммунная система и иммунокорректоры. Самара: Офорт; 2010. 5. Рисунок на английском языке приведен на сайте журнала. https://doi.org/10.30895/1991-2919-2025-724-fig1 6. Рисунок на английском языке приведен на сайте журнала. https://doi.org/10.30895/1991-2919-2025-724-fig2