Resumen de Noninvasive autonomic nervous system assessment in respiratory disorders and sport sciences applications
Francisco Javier Milagro Serrano
La presente tesis está centrada en el análisis no invasivo de señales cardíacas y respiratorias, con el objetivo de evaluar la actividad del sistema nervioso autónomo (ANS) en diferentes escenarios, tanto clínicos como no clínicos. El documento está estructurado en tres partes principales. La primera parte consiste en una introducción a los aspectos fisiológicos y metodológicos que serán cubiertos en el resto de la tesis. En la segunda parte, se analiza la variabilidad del ritmo cardiaco (HRV) en el contexto de enfermedades respiratorias, concretamente asma (tanto en niños como en adultos) y apnea del sueño. En la tercera parte, se estudian algunas aplicaciones novedosas del análisis de señales cardiorespiratorias en el campo de las ciencias del deporte.
La primera parte está compuesta por los capítulos 1 y 2. El capítulo 1 consiste en una extensa introducción al funcionamiento del sistema nervioso autónomo y las características de las bioseñales analizadas a lo largo de la tesis. Por otro lado, se aborda la patofisiología del asma y la apnea del sueño, su relación con el funcionamiento del ANS y las estrategias de diagnóstico y tratamiento de lasmismas. El capítulo concluye con una introducción a la fisiología del ejercicio, así como al interés en la estimación del volumen tidal y del umbral anaeróbico en el campo de las ciencias del deporte.
En cuanto al capítulo 2, se presenta un marco de trabajo para el análisis contextualizado de la HRV. Después de una descripción de las técnicas de evaluación y acondicionamiento de la señal de HRV, el capítulo se centra en el efecto de los latidos ectópicos, la arritmia sinusal respiratoria y la frecuencia respiratoria en el análisis de la HRV.
Además, se discute el uso de un índice para la evaluación de la distribución de la potencia en los espectros de HRV, así como diferentes medidas de acoplo cardiorespiratorio.
La segunda parte está compuesta por los capítulos 3, 4 y 5, todos ellos relacionados con el análisis de la HRV en enfermedades respiratorias. Mientras que los capítulos 3 y 4 están centrados en asma infantil y en adultos respectivamente, el capítulo 5 aborda la apnea del sueño. El asma es una enfermedad respiratoria crónica que aparece habitualmente acompañada por una inflamación de las vías respiratorias. Aunque afecta a personas de todas las edades, normalmente se inicia en edades tempranas, y ha llegado a constituir una de las enfermedades crónicasmás comunes durante la infancia. Sin embargo, todavía no existe un método adecuado para el diagnóstico de asma en niños pequeños. Por otro lado, el rol fundamental que desempeña el sistema nervioso parasimpático en el control del tono bronco-motor y la bronco-dilatación sugiere que la rama parasimpática del ANS podría estar implicada en la patogénesis del asma. De estemodo, en el capítulo 3 se evalúa el ANS mediante el análisis de la HRV en dos bases de datos diferentes, compuestas por niños en edad pre-escolar clasificados en función de su riesgo de desarrollar asma, o de su condición asmática actual. Los resultados del análisis revelaron un balance simpáticovagal reducido y una componente espectral de alta frecuencia más picuda en aquellos niños con un mayor riesgo de desarrollar asma. Además, la actividad parasimpática y el acoplo cardiorespiratorio se redujeron en un grupo de niños con bajo riesgo de asma al finalizar un tratamiento para bronquitis obstructiva, mientras que estos permanecieron inalterados en aquellos niños con una peor prógnosis.
A diferencia de los niños pequeños, en el caso de adultos el diagnóstico de asma se realiza a través de una rutina clínica bien definida. Sin embargo, la estratificación de los pacientes en función de su grado de control de los síntomas se basa generalmente en el uso de cuestionarios auto-aplicados, que pueden tener un carácter subjetivo. Por otro lado, la evaluación de la severidad del asma requiere de una visita hospitalaria y de incómodas pruebas, que no pueden aplicarse de una forma continua en el tiempo. De este modo, en el capítulo 4 se estudia el valor de la evaluación del ANS para la estratificación de adultos asmáticos. Para ello, se emplearon diferentes características extraídas de la HRV y la respiración, junto con varios parámetros clínicos, para entrenar un conjunto de algoritmos de clasificación. La inclusión de características relacionadas con el ANS para clasificar los sujetos atendiendo a la severidad del asma derivó en resultados similares al caso de utilizar únicamente parámetros clínicos, superando el desempeño de estos últimos en algunos casos. Por lo tanto, la evaluación del ANS podría representar un potencial complemento para la mejora de la monitorización de sujetos asmáticos.
En el capítulo 5, se analiza la HRV en sujetos que padecen el síndrome de apnea del sueño (SAS) y comorbididades cardíacas asociadas. El SAS se ha relacionado con un incremento de 5 veces en el riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares (CVD), que podría aumentar hasta 11 veces si no se trata convenientemente. Por otro lado, una HRV alterada se ha relacionado independientemente con el SAS y con numerosos factores de riesgo para el desarrollo de CVD. De este modo, este capítulo se centra en evaluar si una actividad autónoma desbalanceada podría estar relacionada con el desarrollo de CVD en pacientes de SAS. Los resultados del análisis revelaron una dominancia simpática reducida en aquellos sujetos que padecían SAS y CVD, en comparación con aquellos sin CVD. Además, un análisis retrospectivo en una base de datos de sujetos con SAS que desarollarán CVD en el futuro también reveló una actividad simpática reducida, sugiriendo que un ANS desbalanceado podría constituir un factor de riesgo adicional para el desarrollo de CVD en pacientes de SAS.
La tercera parte está formada por los capítulos 6 y 7, y está centrada en diferentes aplicaciones del análisis de señales cardiorespiratorias en el campo de las ciencias del deporte. El capítulo 6 aborda la estimación del volumen tidal (TV) a partir del electrocardiograma (ECG). A pesar de que una correcta monitorización de la actividad respiratoria es de gran interés en ciertas enfermedades respiratorias y en ciencias del deporte, la mayor parte de la actividad investigadora se ha centrado en la estimación de la frecuencia respiratoria, con sólo unos pocos estudios centrados en el TV, la mayoría de los cuales se basan en técnicas no relacionadas con el ECG. En este capítulo se propone un marco de trabajo para la estimación del TV en reposo y durante una prueba de esfuerzo en tapiz rodante utilizando únicamente parámetros derivados del ECG. Errores de estimación del 14% en la mayoría de los casos y del 6% en algunos sugieren que el TV puede estimarse a partir del ECG, incluso en condiciones no estacionarias.
Por último, en el capítulo 7 se propone una metodología novedosa para la estimación del umbral anaeróbico (AT) a partir del análisis de las dinámicas de repolarización ventricular. El AT representa la frontera a partir de la cual el sistema cardiovascular limita la actividad física de resistencia, y aunque fue inicialmente concebido para la evaluación de la capacidad física de pacientes con CVD, también resulta de gran interés en el campo de las ciencias del deporte, permitiendo diseñar mejores rutinas de entrenamiento o para prevenir el sobre-entrenamiento. Sin embargo, la evaluación del AT requiere de técnicas invasivas o de dispositivos incómodos. En este capítulo, el AT fue estimado a partir del análisis de las variaciones de las dinámicas de repolarización ventricular durante una prueba de esfuerzo en cicloergómetro. Errores de estimación de 25 W, correspondientes a 1 minuto en este estudio, en un 63% de los sujetos (y menores que 50 W en un 74% de ellos) sugieren que el AT puede estimarse de manera no invasiva, utilizando únicamente registros de ECG.
Acharya, U. R., et al. Heart rate variability: a review. Med Biol Eng Comput 44(12):1031–1051, 2006.
AL-Khalidi, F. Q., et al. Respiration rate monitoring methods: A review. Pediatr Pulmonol 46:523–529, 2011.
American Academy of Sleep Medicine Task Force. Sleep-related breathing disorders in adults: recommendations for syndrome definition and measurement techniques in clinical research. Sleep 22:667–689, 1999.
Aydin, M., et al. Cardiac autonomic activity in obstructive sleep apnea: timedependent and spectral analysis of heart rate variability using 24-hour holter electrocardiograms. Tex Heart Inst J 31(2):132-136, 2004.
Bailón, R., et al. The integral pulse frequency modulation model with time-varying threshold: application to heart rate variability analysis during exercise stress testing. IEEE Trans Biomed Eng 58(3):642–652, 2011.
Bailón, R., et al. Analysis of heart rate variability during exercise stress testing using respiratory information. Biomed Signal Process Control 5(4):299–310, 2010.
Bailón, R., et al. A robust method for ECG-based estimation of the respiratory frequency during stress testing. IEEE Trans Biomed Eng 53(7):1273–1285, 2006.
Barnes, P. J. Neural mechanisms in asthma. Br Med Bull 48(1):149–168, 1992.
Borresen, J. and M. I. Lambert. Autonomic control of heart rate during and after exercise. Sports Med 38(8):633–646, 2008.
Bušek, P., et al. Spectral analysis of heart rate variability in sleep. Physiol Res 54(4):369–376, 2005.
Emin, O., et al. Autonomic nervous system dysfunction and their relationship with disease severity in children with atopic asthma. Respir Physiol Neurobiol 183(3):206–210, 2012.
Fryer, A. D. and D. B. Jacoby. Muscarinic receptors and control of airway smooth muscle. Am J Respir Crit Care Med 158(Suppl 2):S154–S160, 1998.
Garcia III, A. J., et al. Cardiorespiratory coupling in health and disease. Auton Neurosci 175(1-2):26–37, 2013.
Global initiative for asthma. Global strategy for asthma management and prevention. Available from https://ginasthma.org/.
Gula, L. J., et al. Heart rate variability in obstructive sleep apnea: a prospective study and frequency domain analysis. Ann Noninvasive Electrocardiol 8(2):144–149, 2003.
Hamm, W., et al. Dynamic changes of cardiac repolarization instability during exercise testing. Med Sci Sports Exerc 51(7):1517–1522, 2019.
Hernando, A., et al. Inclusion of respiratory frequency information in heart rate variability analysis for stress assessment. IEEE J Biomed Health Inform 20(4):1016–1025, 2016.
Lázaro, J., et al. Electrocardiogram derived respiratory rate from QRS slopes and R-wave angle. Ann Biomed Eng 42(10):2072–2083, 2014.
Lewis,M., A. Short, and K. Lewis. Autonomic nervous systemcontrol of the cardiovascular and respiratory systems in asthma. Respir Med 100(10):1688–1705, 2006.
Lutfi, M. F. Patterns of heart rate variability and cardiac autonomic modulations in controlled and uncontrolled asthmatic patients. BMC Pulm Med 15(1):119, 2015.
Morrison, J., S. Pearson, and H. Dean. Parasympathetic nervous system in nocturnal asthma. Br Med J (Clin Res ed.) 296(6634):1427, 1988.
Nadel, J. A. and P. J. Barnes. Autonomic regulation of the airways. Annu Rev Med 35(1):451–467, 1984.
Porcari, J., C. Bryant, and F. Comana. Exerc Physiol. FA Davis, 2015.
Sayadi, O., et al. An optimized method for estimating the tidal volume from intracardiac or body surface electrocardiographic signals: implications for estimating minute ventilation. Am J Physiol Heart Circ Physiol 307(3):H426–H436, 2014.
Somers, V. K., et al. Sleep apnea and cardiovascular disease: An American Heart Association/American College of Cardiology Foundation scientific statement from the American Heart Association Council for High Blood Pressure Research Professional Education Committee, Council on Clinical Cardiology, Stroke Council, and Council on Cardiovascular Nursing in collaboration with the National Heart, Lung, and Blood Institute National Center on Sleep Disorders Research (National Institutes of Health). J Am Coll Cardiol 52(8):686–717, 2008.
Sörnmo, L. and P. Laguna. Bioelectrical signal processing in cardiac and neurological applications, volume 8. Academic Press, 2005.
Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Heart rate variability: Standards ofmeasurement, physiological interpretation, and clinical use. Eur Heart J 17:354–381, 1996.
Wasserman, K. The anaerobic threshold: definition, physiological significance and identification. Adv Cardiol 35:1–23, 1986.
