Biomarcadores de reacción al ejercicio HIIT (BReaTHE)

La mayoría de los supervivientes de un accidente cerebrovascular subcortical crónico tienen dificultades para caminar, pero pocos predictores pueden ayudar a identificar si un paciente responderá a un régimen de ejercicio y mejorará su función. Para mejorar la rehabilitación de precisión de los pacientes con accidente cerebrovascular subcortical crónico, las intervenciones personalizadas de ejercicios aeróbicos son cruciales. Esto requiere el desarrollo de tecnologías innovadoras que puedan identificar los factores neurobiológicos esenciales para predecir la respuesta a la intervención y permitir a los médicos determinar objetivos de rehabilitación individualizados. El lactato es un nuevo objetivo interesante que actúa como mensajero molecular entre la periferia y el cerebro. Para que el lactato tenga un impacto en otros órganos, incluido el cerebro, debe haber un aumento sustancial en su nivel en el torrente sanguíneo desde el inicio. Cuando se supera el umbral de lactato en sangre durante el ejercicio, el lactato actúa metabólicamente en el cerebro a través del ciclo de TCA. Dentro del ciclo del TCA está integrado el medio para aumentar o disminuir las concentraciones de neurotransmisores como GABA y glutamato. El ácido gamma-aminobutírico (GABA), el principal neurotransmisor inhibidor del cerebro, es un nuevo objetivo de tratamiento que promueve la plasticidad neuronal durante la rehabilitación del accidente cerebrovascular. A partir del marco de los enfoques de rehabilitación personalizados y nuestros datos preliminares, los investigadores proponen construir un modelo predictivo que pueda identificar si un paciente con accidente cerebrovascular subcortical crónico responderá al entrenamiento con ejercicios. Este modelo tiene como objetivo predecir mejoras en la velocidad al caminar incorporando el lactato en sangre como un predictor temprano de la respuesta al ejercicio y el GABA y el flujo sanguíneo cerebral (FSC) como predictores del potencial del cerebro para responder, además de otros factores que influyen como comorbilidades, demografía, y niveles de condición física. La hipótesis general es que factores neurofisiológicos sólidos impulsados ​​por el lactato pueden diferenciar a los respondedores de los resistentes y que estos factores pueden aplicarse clínicamente como biomarcadores para predecir resultados funcionales después de una intervención HIIT de 12 semanas. Los investigadores evaluarán las mejoras en la velocidad al caminar en 48 veteranos con discapacidad de las extremidades inferiores debido a un accidente cerebrovascular subcortical crónico en respuesta a una intervención HIIT de 36 sesiones (12 semanas). Después de la intervención, cada participante adherente que mejore su velocidad al caminar a más de 0,6 m/s se clasificará como respondedor, mientras que cada participante adherente que no mejore su velocidad al caminar se clasificará como resistente. Al inicio y después de 12 semanas de HIIT, los investigadores evaluarán la velocidad al caminar, el equilibrio, la fuerza de las piernas y la resistencia para identificar resistencias y respondedores al HIIT y recolectar a) GABA del área sensoriomotora primaria de la pierna utilizando espectroscopia de resonancia magnética de un solo vóxel, b) FSC de todo el cerebro mediante resonancia magnética de etiquetado de giro arterial pseudocontinuo y c) VO2 máximo para evaluar el cambio en el FRC. Durante la intervención, los investigadores recolectarán lactato en sangre mediante punción en el dedo durante las sesiones 1, 4, 7, 10 y 28 para evaluar su potencial como predictor temprano de la respuesta al ejercicio. En el objetivo 1, los investigadores determinan si superar el umbral de lactato durante las primeras 4 semanas de HIIT predice el cambio en la velocidad de la marcha a ≥0,6 m/s, desde antes hasta después del HIIT. Si el lactato demuestra ser un marcador temprano sólido de respuesta funcional al ejercicio, los investigadores tendrán un predictor fácil de implementar de quién se beneficiará mejor del HIIT. En el objetivo 2, los investigadores determinarán si (a) el GABA y/o el FSC inicial predicen mejoras en la velocidad de la marcha desde el inicio hasta después del HIIT y (b) si un cambio en el GABA y/o el FSC se relaciona con un cambio en la velocidad de la marcha. Los investigadores tienen como objetivo establecer correlatos neurofisiológicos de la mejora de la función con HIIT para comprender mejor los mecanismos. Finalmente, en el objetivo 3, los investigadores utilizarán un algoritmo predictivo de aprendizaje automático sobre quién mejorará su velocidad al caminar con HIIT utilizando factores de lactato en sangre, GABA y CBF iniciales, debilidad inicial de las piernas y VO2-max, condición física previa al ictus, edad, sexo, y comorbilidades. El objetivo general es desarrollar un modelo para predecir qué veterano con accidente cerebrovascular crónico responderá a un programa de ejercicio de 12 semanas.