Artículo de método

La evaluación de la autorregulación cerebral a través oscilatorio inferior del cuerpo de presión negativa y Proyección Persecución Regresión

13.3K visualizaciones

⸱

DOI:

10.3791/51082

⸱

10 de diciembre de 2014

 ,  , 
1Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Harvard Medical School, 2Cardiovascular Research Laboratory, Spaulding Hospital Cambridge

En este artículo

Resumen

La perfusión cerebral se mantiene a través de un rango de presiones a través de la autorregulación cerebral. Sin embargo, la caracterización de la autorregulación requiere fluctuaciones de presión prominentes a frecuencias reguladas. El protocolo descrito mostrará cómo la presión negativa oscilatoria de la parte inferior del cuerpo puede generar fluctuaciones de presión para proporcionar datos para la regresión de búsqueda de proyección para la cuantificación de la curva autorreguladora.

Resumen

El proceso por el cual la perfusión cerebral se mantiene constante en una amplia gama de presiones sistémicas se conoce como "autorregulación cerebral." Amortiguación efectiva del flujo contra los cambios de presión se produce durante períodos tan cortos como ~ 15 seg y se hace progresivamente mayor durante períodos de tiempo más largos. Así, los cambios más lentos en la presión arterial se romos con eficacia y cambios más rápidos o fluctuaciones pasan a través del flujo sanguíneo cerebral relativamente poco afectada. La principal dificultad en la caracterización de la dependencia de la frecuencia de la autorregulación cerebral es la falta de prominentes fluctuaciones espontáneas de la presión arterial alrededor de las frecuencias de interés (menos de ~ 0,07 Hz o ~ 15 seg). Oscilatoria de presión negativa inferior del cuerpo (OLBNP) se puede emplear para generar oscilaciones en el retorno venoso central que resultan en fluctuaciones de la presión arterial en la frecuencia de OLBNP. Por otra parte, la proyección Persecución de regresión (PPR) proporciona un método no paramétrico para characterize las relaciones no lineales inherentes al sistema sin suposiciones a priori y revela la característica de no linealidad de la autorregulación cerebral. OLBNP genera mayores fluctuaciones en la presión arterial como la frecuencia de las oscilaciones de presión negativa se vuelven más lentos; Sin embargo, las fluctuaciones en el flujo sanguíneo cerebral se vuelven progresivamente menor. Por lo tanto, la PPR muestra una región de autorregulación cada vez más prominente en OLBNP frecuencias de 0,05 Hz y por debajo de 20 ciclos (SEC). El objetivo de este enfoque es que permite la determinación basada en el laboratorio de la relación no lineal característica entre la presión y el flujo cerebral y podría proporcionar una visión única para el control integrado cerebrovascular, así como a las alteraciones fisiológicas subyacentes afectada autorregulación cerebral (por ejemplo, después de una lesión cerebral traumática, accidente cerebrovascular , etc.).

Introducción

El proceso por el que la perfusión cerebral se mantiene constante en un amplio rango de presiones sistémicas que se conoce como "la autorregulación cerebral." Observaciones originales de las respuestas de flujo cerebral 1 apoyó una contra-regulación frente a los cambios en la presión arterial que es de gran importancia para la regulación diaria de la perfusión cerebral. Aunque la caracterización de la autorregulación se basó en estudios de sostenido, hipo e hipertensión controlada, 2,3 se reconoció que los cambios inducidos por la presión de la resistencia son 'un proceso oscilatorio' 3 que abarca cambios de 10 a 90 seg. 4 Por otra parte, dentro de la dos últimas décadas, la medición de la velocidad del flujo sanguíneo cerebral en un latido a latido base 5 ha demostrado que el flujo cerebral se regula en períodos tan cortos como a pocos latidos del corazón. 6,7 Estos datos latido a latido sugieren que a partir del amortiguación de flujo contra los cambios de presión se produce duranteperíodos tan cortos como ~ 15 seg y se hace progresivamente mayor durante períodos de tiempo más largos. 8 Así, la relación entre las funciones de presión y de flujo como un filtro de paso alto en el que 7,9-12 cambios más lentos en la presión arterial se romos con eficacia y oscilaciones rápidas pasan a través de relativamente poco afectada.

La principal dificultad en la caracterización de la dependencia de la frecuencia de la autorregulación cerebral es la falta de prominentes fluctuaciones espontáneas de la presión arterial alrededor de las frecuencias de interés (menos de ~ 0,07 Hz o ~ 15 seg). Sin suficientemente grandes oscilaciones de presión, no se puede cuantificar con exactitud la respuesta del flujo sanguíneo cerebral. Nuestro laboratorio ha tratado con esta limitación mediante el uso de una técnica conocida como oscilatoria de presión negativa inferior del cuerpo (OLBNP). Esto crea caudales cambios de volumen de sangre venosa proporcionales al nivel de presión negativa en el tanque debido a la reducción de la presión transmural venosa. Cuando el pressu negativore se aplica a intervalos establecidos, las oscilaciones en consecuencia el retorno venoso central en fluctuaciones de la presión arterial en la frecuencia de OLBNP. Este enfoque ha sido utilizado en varios estudios a través de diferentes laboratorios. 8,14-17 Esto crea caudales cambios de volumen de sangre venosa proporcional al nivel de presión negativa en el tanque debido a la reducción de la presión transmural venosa. Cuando se aplica la presión negativa a intervalos establecidos, las oscilaciones en el retorno venoso central resultan en fluctuaciones de la presión arterial en la frecuencia de OLBNP. Este enfoque ha sido utilizado en varios estudios a través de diferentes laboratorios. 8,15-18

Incluso con un enfoque que puede generar fluctuaciones importantes en la presión arterial alrededor de las frecuencias de interés, hay un factor que complica: existe evidencia significativa de no linealidad en la autorregulación cerebral, especialmente en las frecuencias más bajas 8 Por otra parte, no existe una guía teórica fuerte.en cuanto a la naturaleza de las no linealidades presentes en la autorregulación cerebral. Por lo tanto, utilizamos un ateórico, basadas en datos método conocido como proyección Persecución de regresión (PPR) en nuestro análisis. 19 PPR es un método no paramétrico para caracterizar las relaciones no lineales inherentes a un sistema sin ninguna hipótesis a priori sobre la naturaleza de estas no linealidades. Esto es una ventaja decisiva para la captura de un sistema cuya fisiología aún no está definido por modelos no lineales explícitos. PPR revela que la característica de no linealidad de la autorregulación cerebral se asemeja a la "curva de autorregulación clásico" primero descrito por Lassen en 1959 (Figura 1). 2,19 Es decir, el flujo sanguíneo cerebral se mantiene relativamente constante dentro de un cierto rango de presión arterial, pero pistas pasivamente en una forma lineal fuera de este rango. Esta forma se hace más evidente a medida fluctuación de la presión arterial se vuelven más lentas. Por lo tanto, el análisis lineal es totalmente insuficiente para interrogaautorregulación cerebral te y la confianza en las técnicas lineales probable echa de menos información importante.

En este artículo se detallan el enfoque tanto para la adquisición de datos (uso en laboratorio de OLBNP) y análisis (PPR) que utilizamos para caracterizar la autorregulación cerebral en la salud y la enfermedad.

Protocolo

1. oscilatorio inferior del cuerpo Presión Negativa (OLBNP)

  1. Configuración del equipo
    1. El plomo electrocardiograma II (ECG): Pegue las tres (o más) electrodos a torso del asunto para el monitoreo de la frecuencia cardíaca durante el estudio.
    2. Neopreno falda: Utilice una falda de neopreno hecho a medida que sella el tema dentro de la cámara de presión negativa inferior del cuerpo hasta la cresta ilíaca. Póngalo alrededor del pecho del sujeto antes de ser colocados en posición supina en el tanque y asegúrese de que la señal de ECG sigue siendo adecuada. Asegúrese de que quede ajustado pero no tan fuerte como para restringir la respiración.
    3. Parte inferior del cuerpo cámara de presión negativa: Tener el sujeto en posición supina mentira en la cama y maniobrar la cámara LBNP debajo de ellos. Si la cámara LBNP tiene un asiento ajustable de la bicicleta (para minimizar el artefacto movimiento sin contrarrestar el efecto de la succión), asegúrese de que el sujeto se sienta cómodamente en ella. Use un encargo plexiglás espaciador corte a wa del sujetotamaño ist para ayudar a sellar la cámara. Selle la falda de neopreno alrededor de la cámara LBNP con cinta adhesiva.
    4. Cámara de Presión LBNP: Conecte la cámara LBNP a un transductor de presión estándar. Calibrar el transductor de presión para mmHg.
    5. Repita temporizador Ciclo adjunta a la válvula mecánica: Coloque la costumbre construido válvula mecánica y programada con ciclos repetitivos a la cámara de LBNP.
      NOTA: Un relé de retardo de tiempo conectado a dos motores que controlan una válvula mecánica se utiliza para alternar entre la presión negativa y presión ambiental. Los suplentes de relé de retardo de tiempo voltaje a los motores en un intervalo fijo para abrir y cerrar una válvula entre la cámara y el vacío. Esto crea una forma de onda de presión de la cámara LBNP que es la onda de forma aproximadamente cuadrada. Ajuste el tiempo de ciclo a la frecuencia OLBNP deseado.
    6. Transformador Variable y vacío: Adjuntar una aspiradora doméstica estándar de la válvula mecánica. Enchufe el vacío en un transformador variable que permite que el voltaje a lavacío para ser controlado. Encienda la aspiradora y ajustar el transformador variable hasta que la presión LBNP diana (por ejemplo, 30 mmHg) se consigue.
    7. Presión arterial: Adjuntar manguitos de presión arterial fotopletismográfica no invasivos (por ejemplo, Portapres, Finapres) al dedo (s) de una mano. Asegurar la precisión mediante la comparación de la presión a presiones oscilométrico de la arteria braquial del brazo opuesto.
    8. 2 MHz Doppler transcraneal y Sonda Fijación de dispositivos
      1. Utilice una sonda Doppler de onda de pulso 2 MHz insonar el segmento M1 de la arteria cerebral media en el templo (es decir, la ventana transtemporal).
      2. Alter ángulo de la sonda, la profundidad insonación (~ 55 mm), la ganancia y la potencia de transmisión para maximizar la intensidad espectral de la señal.
      3. Fijar la sonda Doppler en su lugar con un dispositivo de fijación que no tiene parte de atrás (es decir, no una banda de cabeza), de manera que el movimiento artefacto no se introduce en la señal como el movimiento voluntarios con oscilaciones de presión negativa.
        NOTA:. El flujo sanguíneo cerebral se puede medir de manera unilateral o bilateral, pero se espera que no hay diferencia en la autorregulación cerebral entre los hemisferios menos que una lesión localizada como accidente cerebrovascular o lesión cerebral traumática está presente 20
    9. CO espirado 2: Utilice una cánula nasal adjunto a un infrarrojo CO 2 analizador para monitorear CO 2 espirado e instruir al sujeto a respirar sólo por la nariz. Dado el profundo efecto arterial de CO 2 tiene sobre el flujo sanguíneo cerebral, 21 monitor de CO 2 a través de cada estudio.
  2. Adquisición de Datos
    1. Configurar la conversión analógica a digital de la presión arterial, el flujo sanguíneo cerebral, presión de la cámara LBNP, y expirado CO 2 para adquirir a un mínimo de 50 Hz por canal. Adquirir ECG a 1 kHz.
      NOTA: Aunque ofertas de análisis posteriores con información de frecuencia mucho menor (≤0.07 Hz), es critical para controlar la calidad de las señales que se adquirieron durante un estudio. Una frecuencia de muestreo de 50 Hz permitirá la visualización exacta de la presión sanguínea y el flujo sanguíneo cerebral para la detección de artefacto.
  3. Protocolo LBNP oscilatorio
    1. Activar el vacío y asegurar la presión del tanque es estable a -30 mmHg.
    2. Definir el tiempo de ciclo de repetición de 33 seg para 0,03 Hz OLBNP.
    3. Ajuste de la sonda Doppler (s) para asegurar óptima de la señal.
    4. Adquirir datos durante al menos 15 ciclos (500 segundos a 0,03 Hz) para garantizar la suficiente confianza en las estimaciones de PPR. Si el tiempo lo permite, recoger más datos que esta ya que mejorará aún más la relación señal-ruido.
    5. Repita los pasos anteriores para cualquier frecuencia entre 0,03 Hz 0,08 Hz cambiando la duración programada con ciclos repetitivos.
      NOTA: Aplicar las frecuencias en orden pero variar aleatoriamente la frecuencia de arranque entre los sujetos.

2. Proyección Persecución de regresión (PPR)

  1. Preprocesamiento de datos
    1. Decimación y de paso bajo Filtrado
      1. Abra Matlab. Escriba el comando "data = resample (datos, 1, SR / 5)" (donde SR es la tasa de muestreo original) para diezmar a la presión arterial y el flujo sanguíneo cerebral a 5 Hz.
        NOTA: De forma opcional, el filtro de paso bajo (orden de 19 de Chebyshev tipo II) con un punto de corte de 0,4 Hz. El filtrado es redundante, dado el tratamiento posterior, sino que crea formas de onda media que no se basan en la detección de pico de la presión arterial a veces ruidosa y señales de flujo sanguíneo cerebral.
    2. La eliminación de artefactos
      1. Usando las formas de onda no diezmadas originales como guía, retire cualquier sección de las señales con artefactos y linealmente interpolar. Si estas secciones representan más del 10% del período de registro, desechar la grabación por completo.
        NOTA: En este punto, las formas de onda están adecuadamente procesadas para enfoques lineales tradicionales tales como análisis de la función de transferencia.
    3. Band-pase filtrado
      1. En Matlab, escriba: [B, A] = cheby1 (1,1, [F - 0.005 0.005 F +] / / 2) (SRD) datos = filtfilt (B, A, Detrend (datos, "lineal") hasta una banda -pass filtrar la presión y el caudal en una banda de ± 0,005 Hz (1 st fin Chebyshev tipo I con 1 dB de banda de paso de ondulación) alrededor de la frecuencia de OLBNP (Figura 2) donde F es la frecuencia OLBNP dominante, SRd es el muestreo diezmado tasa (5 Hz después del paso 2.1.1) y "datos" es la señal diezmada (presión arterial o flujo).
        NOTA: Este minimiza la interferencia potencial y aumenta la relación señal-ruido en el análisis posterior PPR. Aunque la fluctuación de la presión arterial dominante se produce a la frecuencia oscilatoria de baja presión negativa cuerpo, ruido aleatorio en las señales puede interferir con la derivación de las relaciones de presión-flujo. Los resultados sin filtro de paso de banda serán cualitativamente similares, pero el porcentaje de la varianza eXplained (es decir, R 2) será menor. 19
  2. Proyección Persecución Regresión Estimación
    NOTA: El uso de la función incorporada "ppr 'en I Lengua y Medio Ambiente de Computación de Estadística, y / oa través de funciones personalizadas-escrito en otras plataformas, generar una única función cresta (M = 1) para la relación flujo arterial presión cerebral .
    1. En Matlab, entrar en el "CVLabPPR (presión, caudal)" comando. Introduzca el ID del estudio como XXXYYY, donde XXX es el código de estudio de 3 letras y YYY es los tres caracteres numéricos para sujetos ID. Introduzca la Fecha de Estudio en el siguiente formato: AAAA-MM-DD. Introduzca la medición numérica # (por ejemplo, "1" para el día 1).
    2. Introduzca la APM (introducir FP para Finapress® o AL para el arte-line). Introduzca el Buque (MCA, ACA, o PCA). Enter "y" o "n" a la pregunta "¿Tiene mediciones MCA correctas?" Enter "y &# 8221; o "n" a la pregunta "¿Te has dejado mediciones MCA?"
      NOTA:
      figure-protocol-1
      Para cada entrada (x t - presión de la sangre arterial) y de salida (y t - el flujo sanguíneo cerebral) una función de transferencia autorregresivo lineal (ecuación 1. - el término dentro del paréntesis) se pasa a través de las funciones del núcleo no paramétrico (k m; llamado "cresta funciones ') que están determinadas por minimizando el error cuadrático medio. Regresión búsqueda de proyección puede incluir más de una función cresta (es decir, M> 1). Sin embargo, a pesar de que reducirá el error cuadrático medio, que puede oscurecer la interpretación de las funciones del canto debido a posibles interacciones entre ellos. Debido a que el propósito principal es el de obtener una relación entre la presión arterial y el flujo sanguíneo cerebral que can interpretarse fisiológicamente, PPR debe limitarse a una sola función de cresta (M = 1).
    3. Lineal por tramos de parametrización. Parametrizar la función de cresta como una función lineal por tramos para el análisis estadístico posterior (Figura 3). Para Matlab, utilizar Free-nudo spline aproximación de Bruno Luong. Introduzca el comando "BSFK (x, y, k, nknots)" donde k = 2 para un ajuste lineal y nknots = 3 para tres regiones.
      NOTA: Este identifica aquellos puntos en los que los cambios arteriales presión cerebral de relación de flujo, y los rangos en el que la relación es aproximadamente lineal Figura 3 muestra un esquema de los resultados.. La ganancia (es decir, la pendiente lineal) de la relación presión-flujo dentro de cada región proporciona una medida de la eficacia de la autorregulación cerebral dentro de esa región. Un menor ganancia indica contra-regulación más eficaz de las fluctuaciones de presión mientras que las ganancias más altas indican fl más pasivarespuestas ujo a los cambios de presión.

Resultados

Amplitudes OLBNP de 10 mmHg 22 hasta 120 mmHg 17 se han utilizado para aumentar las fluctuaciones de presión arterial, pero 30 mmHg OLBNP es suficiente 23,24 y no más allá de la capacidad de regulación de la vasculatura cerebral. 17 Este nivel de resultados OLBNP en oscilaciones de la presión arterial que son alrededor de 15-20 mmHg en magnitud a 0,03 Hz, lo que no es mayor que los cambios en la presión arterial que se producen al pasar de sentado a de pie. 25 Hay algunas limitaciones en el rango dentro del cual OLBNP puede generar fluctuaciones de la presión arterial. La autorregulación es sólo activo en ~ 0,07 Hz y más lento, por lo que el límite superior no es un problema. Sin embargo, la dificultad en la generación de oscilaciones de baja frecuencia por debajo de 0,03 Hz es que el sistema cardiovascular contra-regula en contra de los cambios de presión arterial inducidos por LBNP antes de que termine el ciclo. Como muestra la Figura 4 muestra, a 0.025 Hz OLBNP que realmente vemos el pico más grande de laoscilaciones de la presión arterial a 0,05 Hz. Mientras que la respuesta de frecuencia de la autorregulación cerebral puede caracterizarse a partir de 0,03 Hz-0,08 Hz para definir las escalas de tiempo dentro del cual la autorregulación está activo, 23,24 0,03 Hz y 0,08 Hz OLBNP son suficientes, ya que representan una gama de función autorreguladora (es decir, una pronunciado región autoregulatory a ninguno o uno modesto).

OLBNP genera mayores fluctuaciones en la presión arterial como la frecuencia de las oscilaciones de presión negativa se vuelven más lentas. La Figura 5 muestra la presión arterial y las consiguientes fluctuaciones de flujo sanguíneo cerebral con OLBNP de 0,08 Hz (12,5 ciclos seg) a 0,03 Hz (33 ciclos SEC). En las frecuencias más altas, el flujo sanguíneo cerebral fluctúa en concierto con la presión arterial. El PPR demuestra esto; hay una relación lineal proporcional entre la presión arterial y el flujo sanguíneo cerebral en las frecuencias más altas de 0,08 Hz, 0,07 Hz (14 ciclos seg), y 0.06 Hz (16,6 ciclos SEC). A frecuencias más lentas de OLBNP, aunque las fluctuaciones de presión arterial se hacen más grandes, las fluctuaciones en el flujo sanguíneo cerebral se progresivamente humedecido con mayor eficacia. Por lo tanto, la PPR muestra una región de autorregulación cada vez más prominente en las frecuencias OLBNP de 0,05 Hz (20 ciclos seg), a 0,04 Hz (25 ciclos seg), a 0,03 Hz. En el ejemplo mostrado, en 0,03 Hz, la curva de PPR claramente se asemeja a la "curva de autorregulación clásico" descrito por Lassen (Figura 1). Hemos demostrado previamente que esta observación no se puede explicar simplemente por el aumento en la magnitud de las fluctuaciones de presión arterial como la frecuencia de oscilaciones se vuelven más lentas. PPR Hemos aplicado anteriormente a los datos de 48 individuos durante las diferentes magnitudes de OLBNP (por lo tanto, diferente magnitud de las fluctuaciones de presión). 19 Si bien no explorar explícitamente una relación potencial entre rango de autorregulación y la magnitud de las fluctuaciones de presión, nos reportado que la variación en autoregulatory rango fue de sólo ~ 6%. Por lo tanto, nuestros resultados anteriores muestran claramente que el cambio en la curva de PPR con frecuencia no puede ser completamente explicado por un cambio en la magnitud de las fluctuaciones de presión. En el mismo estudio, se evaluó si la caracterización PPR de la autorregulación es reproducible a través de sesiones separadas. Este análisis mostró que la pendiente de la gama autoregulatory durante 0,03 Hz OLBNP no cambió (Concordancia de Lin = 0,96, p <0,001) y por lo tanto la relación presión-flujo no lineal es consistente a través de jornadas de estudio.

Aunque la cama cerebrovascular es bien inervado por fibras nerviosas simpáticas, su papel en la autorregulación no ha sido ampliamente aceptada. 26 Por lo tanto, algunos de nuestros trabajos anteriores exploraron el posible papel del sistema nervioso simpático en la autorregulación cerebrovascular. 24 Encontramos un papel claro para el sistema simpático en la regulación del flujo cerebral, pero wERE no capaz de caracterizar cómo la relación cambió con la eliminación de efectos simpáticos debido a las limitaciones de los métodos lineales para la caracterización de la autorregulación. La Figura 6 muestra los resultados de la aplicación PPR a los datos antes (línea de base) y después del bloqueo simpático durante 0,05 Hz. La curva general se convierte notablemente más lineal. Además, el análisis PPR de 0,03 Hz de datos donde la autorregulación es más evidente mostró que el rango de la región de autorregulación se mantiene sin cambios, pero la pendiente dentro de esa región aumenta, reflejando la autorregulación menos eficaz (Figura 7).

figure-results-1
Figura 1. La curva "clásico" de autorregulación derivada de la relación entre los aumentos estáticos y disminuciones en la presión y el estado de flujo sanguíneo cerebral constante. Una región de flujo invariable despite presión cambiante (es decir, pendiente = 0) está delimitada por las regiones donde el aumento y presiones decrecientes resultar en cambios en el flujo sanguíneo cerebral proporcionales.

figure-results-2
Figura 2. El preprocesamiento necesario para realizar el análisis de PPR. Las señales son primero diezmadas a 5 Hz y luego filtrada paso de banda a la frecuencia de OLBNP (± 0,005 Hz).

figure-results-3
Figura 3. Parámetros de la curva de autorregulación cerebral derivado del análisis PPR de la presión arterial y el flujo sanguíneo cerebral durante 0,03 Hz OLBNP.

figure-results-4
Figura 4. Espectro de potencia muestra la magnitud de las fluctuaciones en la presión arterial cuando la frecuencia OLBNP está por debajo de 0,03 Hz (ciclo de 33 segundos). Tenga en cuenta que hay dos grandes picos en la energía espectral de la presión arterial en 0,025 y 0,05 Hz (40 y 20 ciclos seg), sin embargo sólo hay un solo pico en el poder espectral LBNP a 0.025 Hz. Por otra parte, la fluctuación de la presión es más grande en 0,05 Hz y sería confundir la interpretación de las respuestas flujo sanguíneo cerebral.

figure-results-5
Figura 5. Ejemplo de los efectos de OLBNP 0,08 a 0,03 Hz en la presión arterial y el flujo sanguíneo cerebral. Fluctuaciones de la presión arterial se hacen más grandes con OLBNP más lento mientras que las fluctuaciones del flujo sanguíneo cerebral se hacen más pequeños. Esta función autorreguladora es descrito por los resultados del análisis de PPR se muestra en los paneles inferiores. Tél región de autorregulación del flujo sanguíneo cerebral se vuelve progresivamente más pronunciada con OLBNP más lento.

figure-results-6
Figura 6. Individual y promedió PPR curvas autorreguladores de datos OLBNP 0,05 Hz en sujetos antes (línea de base) y después del bloqueo simpático. Tenga en cuenta que la pérdida de la región autoregulatory estrecha después del bloqueo simpático.

figure-results-7
Figura 7. Promedio de los parámetros a partir de datos de PPR 0,03 Hz OLBNP antes y después del bloqueo simpático. El bloqueo simpático tenía un efecto pronunciado en la curva de autorregulación cerebral dentro de la gama de autorregulación, aumentando notablemente la pendiente (es decir, cambios en el flujo cerebrales más proporcionales con los cambios de presión ).

Discusión

Precisamente las relaciones de entrada-salida que definen pueden requerir que la entrada (en este caso, la presión) cambia activamente a través de una gama suficientemente amplia para observar la respuesta de salida. Sin embargo, se producen espontáneamente fluctuaciones de presión son extremadamente inconsistente y pequeña en amplitud dentro de las frecuencias de la autorregulación cerebral. 27 Esta es la razón por la que los cambios espontáneos en la presión y el flujo de mostrar una relación con los períodos de alta correlación y los períodos de correlación extremadamente baja y que las oscilaciones en el flujo sanguíneo cerebral aparentemente parece sin unidad de presión arterial aparente. 28 OLBNP 22 proporciona una técnica fundamental para crear oscilaciones de presión arterial consistentes de diferente frecuencia y amplitud para evaluar las respuestas flujo sanguíneo cerebral. Aunque puede haber otros enfoques que podrían proporcionar una sonda similares, este enfoque permite el ensayo riguroso de la relación apuesta en frecuencia y / o amplitud dependientepresión arterial Ween y la velocidad del flujo sanguíneo cerebral.

Antes de investigación explorando posibles herramientas de medición para la autorregulación cerebral han utilizado modelos lineales de la relación entre la presión arterial y el flujo sanguíneo cerebral (por ejemplo, análisis de la función de transferencia). Se observa una relación lineal entre la presión de cierre y cambios sin amortiguación fluir cuando oscilaciones de presión son relativamente rápido, es decir,> ~ 10 seg. Sin embargo, las oscilaciones lentas (> ~ 20 seg) engendran una relación entre la presión y el flujo que se vuelve progresivamente menos linealmente relacionados. 8,24 Si la relación no es muy linealmente relacionada (bajo R2, baja coherencia espectral cruzada) uno no puede tener ninguna confianza en la precisión de las medidas lineales, tales como la ganancia y la fase de la función de transferencia. La falta de relación lineal indica la presencia de no linealidades importantes que son característicos de la autorregulación cerebral. De hecho, por su propia naturaleza, autoregulatiEste complemento no es susceptible de caracterización a través de enfoques lineales; enfoques lineales pueden indicar la presencia o ausencia de autorregulación, pero no pueden describir sus características y su eficacia.

Hay métodos que son comparables a los métodos lineales en su simplicidad pero que puede evaluar las relaciones no lineales entre la entrada (presión) y de salida (flujo) variables. Regresión búsqueda proyección es simplemente un método no paramétrico, ateórico, regresión múltiple 29,30 que no postula un modelo a priori ni asume linealidad en la relación insumo-producto. Estas son ventajas claras para la caracterización de un sistema que se comprende por completo. Sin embargo, cabe señalar que el uso de más de una función cresta aumentará el porcentaje de varianza explicada, pero a expensas de oscurecer la interpretación fisiológica de las relaciones características. Por lo tanto, se recomienda que la regresión búsqueda proyección se limita a una sola cresta funcio. Sin embargo, el enfoque de PPR se indica con una sola función cresta puede explicar una parte importante de la varianza en la relación entre la presión arterial y el flujo sanguíneo cerebral y revelar la relación no lineal característica que es consistente a través de los individuos.

Limitaciones y modificaciones posibles

Oscilatoria baja presión negativa cuerpo requiere equipos y procedimientos específicos y molesto por lo que no es apropiado para las evaluaciones basadas en la clínica. Es posible que en reposo grabaciones de longitud suficiente podría proporcionar datos adecuada para el análisis de PPR de la autorregulación cerebral. Sin embargo, el trabajo previo mostró que la regresión búsqueda proyección de reposo de datos realiza significativamente peor que el análisis de los datos OLBNP 0,03 Hz. Aunque las relaciones de presión-flujo cuantificados en reposo y durante 0,03 Hz OLBNP están relacionados, 19 la correspondencia modesta simplemente sugiere que la RELACIÓN de presión-flujoips estimados en reposo pueden no reflejar de forma fiable los derivados de 0,03 Hz OLBNP. Una solución puede ser la de generar las fluctuaciones de presión constante y mayor amplitud en las frecuencias de la autorregulación a través de, la respiración profunda eucápnica lento o maniobras en cuclillas stand-repetidas. Estos métodos se han demostrado para generar de forma fiable grandes fluctuaciones de presión que pueden proporcionar cambios a través de una gama suficientemente amplia para observar las respuestas flujo sanguíneo cerebral. 31,32

Aunque en promedio, la regresión búsqueda proyección puede explicar una cantidad significativa de la relación entre la presión arterial y las fluctuaciones de flujo cerebrales, se explica la varianza puede ser baja en unos pocos casos (~ 6% 19). Bajo rendimiento podría derivar, por ejemplo, de patrones de respiración si la frecuencia y el volumen tidal no se controlan. Sin embargo, cada prueba fisiológica tiene algunas observaciones aberrantes, y este enfoque no es una excepción. Mediciones pobres de ~ 1 de 20 observaciones deberían not socavan la utilidad potencial de este enfoque.

Aplicaciones futuras / Conclusiones

La relación presión-flujo característico puede ser alterado en algunas condiciones fisiopatológicas, como un accidente cerebrovascular 33 y la lesión cerebral traumática. 34 Si las relaciones precisas podrían ser adquiridos en el ámbito clínico, la regresión búsqueda proyección de la autorregulación cerebral puede tener una aplicación más amplia y ser útil como herramienta de evaluación donde OLBNP no está disponible. Es posible que las maniobras simples (por ejemplo, la respiración profunda, banda para el muslo, sit-to-base) y / o grabaciones de duración de descanso más largos podrían resultar en relación presión-flujo que puede ser demandado para derivar la autorregulación cerebral comparable a OLBNP datos. No obstante, la determinación basada en el laboratorio de los diferentes sistemas de regulación y su contribución a la no linealidad de la autorregulación podría proporcionar una visión única para el control cerebrovascular, y permitir diagnosis de alteraciones fisiopatológicas en la autorregulación cerebral (por ejemplo, después de una lesión cerebral traumática).

Divulgaciones

Los autores declaran que no tienen intereses financieros contrapuestos.

Agradecimientos

Esta investigación fue apoyada por la subvención HL-093113 del Instituto Nacional del Corazón, los Pulmones y la Sangre.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Ecografía Doppler TranscranealCompumedics DWLMulti-Dop X digital  Sonda de 2 MHz
ECG y braquial BPGEDash 2000
LBNP TanqueU. de Iowa BioengineeringVálvula
mecánicaU. de Iowa BioengineeringTemporizador
ciclo de repetición personalizado MacromaticsTR-50826-07
Transductor de presiónGould
Fotopletismografía monitor de presión de dedoFinapres Medical SystemsFinómetro PRO
Analizador de gas CO2VacuMed#17515 Analizador <>2 CO, Gold Edition
Sistema de adquisición de datosAD InstrumentsSistemas de adquisición de datos - PowerLab
personalizada de

Referencias

  1. Strandgaard, S., Paulson, O. B. Cerebral autoregulation. Stroke. 15, 413-416 (1984).
  2. Lassen, N. A. Cerebral blood flow and oxygen consumption in man. Physiol. Rev. 39, 183-238 (1959).
  3. Symon, L., Held, K., Dorsch, N. W. A study of regional autoregulation in the cerebral circulation to increased perfusion pressure in normocapnia and hypercapnia. Stroke. 4, 139-147 (1973).
  4. Rapela, C. E., Green, H. D. Autoregulation of Canine Cerebral Blood Flow. Circ. Res. 15, 205-212 (1964).
  5. Aaslid, R., Markwalder, T. M., Nornes, H. Noninvasive transcranial Doppler ultrasound recording of flow velocity in basal cerebral arteries. J. Neurosurg. 57, 769-774 (1982).
  6. Aaslid, R., Lindegaard, K. F., Sorteberg, W., Nornes, H. Cerebral autoregulation dynamics in humans. Stroke. 20, 45-52 (1989).
  7. Newell, D. W., Grady, M. S., Sirotta, P., Winn, H. R. Evaluation of brain death using transcranial Doppler. Neurosurgery. 24, 509-513 (1989).
  8. Hamner, J. W., Cohen, M. A., Mukai, S., Lipsitz, L. A., Taylor, J. A. Spectral indices of human cerebral blood flow control: responses to augmented blood pressure oscillations. J. Physiol. 559, 965-973 (2004).
  9. Blaber, A. P., et al. Complexity of middle cerebral artery blood flow velocity: effects of tilt and autonomic failure. Am J Physiol. 273, 2209-2216 (1997).
  10. Diehl, R. R., Linden, D., Lucke, D., Berlit, P. Spontaneous blood pressure oscillations and cerebral. 8, 7-12 (1998).
  11. Panerai, R. B., Rennie, J. M., Kelsall, A. W., Evans, D. H. Frequency-domain analysis of cerebral autoregulation from spontaneous fluctuations in arterial blood pressure. Med. Biol. Eng. Comput. 36, 315-322 (1998).
  12. Zhang, R., Zuckerman, J. H., Levine, B. D. Deterioration of cerebral autoregulation during orthostatic stress: insights from the frequency domain. J. Appl. Physiol. 85, 1113-1122 (1998).
  13. Wolthuis, R. A., Bergman, S. A., Nicogossian, A. E. Physiological effects of locally applied reduced pressure in. 54, 566-595 (1974).
  14. Esch, B. T., Scott, J. M., Warburton, D. E. Construction of a lower body negative pressure chamber. Adv. Physiol. Educ. 31, 76-81 (2007).
  15. Brown, C. M., Dutsch, M., Ohring, S., Neundorfer, B., Hilz, M. J. Cerebral autoregulation is compromised during simulated fluctuations in gravitational stress. Eur. J. Appl. Physiol. 91, 279-286 (2004).
  16. Hidaka, I., et al. Noise-enhanced heart rate and sympathetic nerve responses to oscillatory lower body negative pressure in humans. J. Neurophysiol. 86, 559-564 (2001).
  17. Tzeng, Y. C., Chan, G. S., Willie, C. K., Ainslie, P. N. Determinants of human cerebral pressure-flow velocity relationships: new insights from vascular modelling and Ca(2)(+) channel blockade. J. Physiol. 589, 3263-3274 (2011).
  18. Zhang, R., et al. Autonomic neural control of dynamic cerebral autoregulation in humans. Circulation. 106, 1814-1820 (2002).
  19. Tan, C. O. Defining the characteristic relationship between arterial pressure and cerebral flow. J. Appl. Physiol. 113, 1194-1200 (2012).
  20. Schmidt, E. A., et al. Symmetry of cerebral hemodynamic indices derived from bilateral transcranial Doppler. J. Neuroimaging. 13, 248-254 (2003).
  21. Paulson, O. B., Strandgaard, S., Edvinsson, L. Cerebral autoregulation. Cerebrovasc. Brain. Metab. Rev. 2, 161-192 (1990).
  22. Hamner, J. W., Morin, R. J., Rudolph, J. L., Taylor, J. A. Inconsistent link between low-frequency oscillations: R-R interval responses to augmented Mayer waves. J. Appl. Physiol. 90, 1559-1564 (2001).
  23. Hamner, J. W., Tan, C. O., Tzeng, Y. C., Taylor, J. A. Cholinergic control of the cerebral vasculature in humans. J. Physiol. 590, 6343-6352 (2012).
  24. Hamner, J. W., Tan, C. O., Lee, K., Cohen, M. A., Taylor, J. A. Sympathetic control of the cerebral vasculature in humans. Stroke. 41, 102-109 (2010).
  25. Narayanan, K., Collins, J. J., Hamner, J., Mukai, S., Lipsitz, L. A. Predicting cerebral blood flow response to orthostatic stress from resting dynamics: effects of healthy aging. Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. 281, 716-722 (2001).
  26. Lieshout, J. J., Secher, N. H. Point:Counterpoint: Sympathetic activity does/does not influence cerebral blood flow. Point: Sympathetic activity does influence cerebral blood flow. J. Appl. Physiol. 105, 1364-1366 (2008).
  27. Taylor, J. A., Carr, D. L., Myers, C. W., Eckberg, D. L. Mechanisms underlying very-low-frequency RR-interval oscillations in humans. Circulation. 98, 547-555 (1998).
  28. Giller, C. A., Mueller, M. Linearity and non-linearity in cerebral hemodynamics. Med. Eng. Phys. 25, 633-646 (2003).
  29. Friedman, J. H., Stuetzle, W. Projection pursuit regression. Am. Stat. Assoc. 76, 817-823 (1981).
  30. Friedman, J. H., Tukey, J. W. A projection pursuit algorithm for exploratory data analysis. IEEE Trans. Comp. 23, 881-889 (1974).
  31. Claassen, J. A., Levine, B. D., Zhang, R. Dynamic cerebral autoregulation during repeated squat-stand maneuvers. J. Appl. Physiol (1985). 106, 153-160 (2009).
  32. Taylor, J. A., Myers, C. W., Halliwill, J. R., Seidel, H., Eckberg, D. L. Sympathetic restraint of respiratory sinus arrhythmia: implications for vagal-cardiac tone assessment in humans. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 280, 2804-2814 (2001).
  33. Aries, M. J., Elting, J. W., De Keyser, J., Kremer, B. P., Vroomen, P. C. Cerebral autoregulation in stroke: a review of transcranial Doppler studies. Stroke. 41, 2697-2704 (2010).
  34. Rangel-Castilla, L., Gasco, J., Nauta, H. J., Okonkwo, D. O., Robertson, C. S. Cerebral pressure autoregulation in traumatic brain injury. Neurosurg. Focus. 25, 7(2008).

Reimpresiones y permisos

Etiquetas

Fluctuaciones de la presión arterialflujo sanguíneo cerebralanálisis de la relación no linealanálisis de la función de transferenciaefecto del bloqueo simpáticoDoppler de la arteria cerebral mediacámara de presión negativa de la parte inferior del cuerpo
La evaluación de la autorregulación cerebral a través oscilatorio inferior del cuerpo de presión negativa y Proyección Persecución Regresión
Contáctenos
Recomendar a la biblioteca

Privacidad

Términos de uso

Políticas

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Todos los derechos reservados.