2016年7月29日
テレメトリーデバイスのカテーテルは、高位胸部脊髄離断術前後の動物から心拍ごとの血行動態データを連続的に収集するために腹部大動脈に埋め込まれます。新しいJAVAソフトウェアを使用して、血行動態パラメータ、および自律神経反射障害の自発的エピソードの頻度と強度を分析しました。
本手順の全体的な目的は、げっ歯類脊髄損傷モデルにおいて、AD検出ソフトウェアを用いて自律神経過反射(AD)の時間的な発現と進行を特性評価することです。これは、まず腹部大動脈にテレメトリーデバイスを植込み、拍動ごとの連続的な動脈血圧および心拍数をモニタリングすることで達成されます。その14日後に、T3脊髄分節を完全に切断します。
次に、自発的なADエピソードを検出および特性評価するために、AD検出ソフトウェアを使用します。あるいは、フォーレーカテーテルを用いて非侵襲的にADを誘発し、続いて誘発されたADエピソードをリアルタイムでモニタリングすることも可能です。最終的に、自発的または誘発的なAD事例の結果として発生するエピソード性高血圧および徐脈の発現を、AD検出ソフトウェアによって評価できます。
脊髄損傷の前にテレメトリーデバイスを植え込むための十分な時間を設けることは、動物の生存にとって極めて重要です。これは、テレメトリーデバイスによる機械的な閉塞が、動物の後肢への血流不全を引き起こすためです。本プロトコルでは、自律神経反射亢進症を含む、脊髄損傷の臨床的実態に類似した多くの心血管機能不全を誘導するため、高胸髄T3完全脊髄損傷を用いました。我々が開発したAD検出ソフトウェアは、連続血圧記録の中から自律神経反射亢進症に類似したパターンを特定することで機能しており、脊髄損傷患者のモニタリングに本ソフトウェアを応用できる可能性を示唆しています。
データ収集に先立ち、テキストプロトコルに従ってテレメトリーデバイスのカテーテルを動物の腹部大動脈に留置します。テレメトリー手術後、脊髄損傷前の血行動態パラメータをモニタリングするため、動物の拍動ごとの連続動脈血圧を1000 hertzで24時間単位でサンプリングします。2週間後、確立されたプロトコルに従ってT3セグメントで脊髄を切断し、続いて動脈血圧をモニタリングして脊髄損傷後の反応を評価します。
自発的な自律神経過反射(AD)の発生率を評価するため、適切な解析ソフトウェアを使用して、関心期間の生テレメトリーデータから心拍間隔、収縮期血圧、平均動脈圧、および時刻を抽出します。次に、抽出されたデータ(心拍間隔、収縮期血圧および平均動脈圧の値、記録された時刻を含む)のCSVファイルをアップロードします。その後、240秒の移動平均ウィンドウを用いて、収縮期血圧の閾値を設定します。
収縮期血圧の転置しきい値を、移動平均ベースラインより 20 mmHg 高く設定します。次に、ピーク間隔が 2 秒未満、かつピーククラスター間隔が 10 秒より長く、転置しきい値を超える収縮期血圧のピーククラスターを特定します。AD持続時間のしきい値間隔を、互いに 120 秒以内に設定します。
これらのピーククラスターが自発的なADイベントに関連していることを確認するには、潜在的なイベント発生時の心拍数値の最初の10%および潜在的なイベント終了後の心拍数値の75%に関連付けられた最小心拍数低下制限を設定します。次に、高い方の心拍数閾値から低い方の心拍数閾値を引き、40 BPM以上の低下があることを確認します。その際、収縮期血圧および心拍数記録の適切な生理学的範囲を指定するように注意してください。すべてのパネルへの入力が完了したら、「OK」をクリックします。検出されたADイベントのグラフ表示が提示され、そこには収縮期血圧のスパイクと関連する心拍数データが含まれます。
検出された各ADイベントの圧力反応、持続時間、最大収縮期血圧、最小心拍数、および心拍数低下を記録したスプレッドシートファイルも生成されます。誘発されたADエピソードの重症度を評価するには、フォーリーカテーテルの先端を潤滑し、脱気したバルーンチップを肛門口から2 cmの位置まで動物の直腸に挿入します。脊髄損傷のある動物は損傷部位以下に感覚はありませんが、痙性のため、カテーテル挿入中に痙攣的で不規則な動きが見られる場合があります。
手術用テープでカテーテルを尾に固定し、ラットがカテーテルを噛んだり引き抜いたりするのを防ぐために、カテーテルの外側に特製チューブを装着します。次に、10秒かけて2 mLの空気をバルーンに注入します。血圧と心拍数が安定するまで待ちます。
1分間、拡張状態を維持します。10分間の休息後、この拡張および10分間の回復時間をさらに3回繰り返し、その後、AD検出ソフトウェアを用いて誘発されたADの重症度を分析します。ここでは、先ほど示したように、テレメトリー変換器によってサンプリングされ、データ収集ソフトウェアによって抽出された、連続的な拍動ごとの動脈血圧の代表的な記録を示します。
これらの持続的な動脈血圧モニタリングデータが示すように、自発的なADは、ADイベントの発症時に、20 mmHgを超える収縮期血圧の上昇と、40 BPM以上の心拍数低下を伴って関連しています。これらのグラフでは、先ほど実演した大腸拡張によるAD誘発後に起こる、顕著な徐脈を伴う収縮期血圧の急速かつ持続的な上昇が観察できます。このように、拡張と、先ほど実演した自発的な自律神経過反射イベントの検出および特性評価を組み合わせることで、この生命を脅かす病態の時間的特性を研究することが可能です。
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本研究では、テレメトリーデバイスを植え込んで血行動態パラメータをモニタリングすることにより、げっ歯類脊髄損傷モデルにおける自律神経過反射(AD)を調査します。本研究の目的は、専用の検出ソフトウェアを用いてADの発現と進行を特性評価することです。
前臨床脊髄損傷モデルにおける自律神経反射亢進 (AD) の定量的検出と特性評価は、心血管標的のリスク低減および自律神経機能不全のメカニズムを理解する上で極めて重要です。テレメトリーベースの血行動態モニタリングとアルゴリズムによるパターン認識を統合することで、ADエピソードを高信頼性で特定することが可能となり、創薬探索から前臨床検証までのトランスレーショナルな連続性が維持されます。このアプローチにより、治療仮説検証の予測信頼性が向上し、神経心血管研究におけるリスク調整後のポートフォリオ決定に有用な情報が得られます。
このテレメトリーおよびアルゴリズム解析のワークフローは、神経心血管研究パイプラインにおける初期探索、リード化合物の同定、および前臨床検証を橋渡しするものです。