HIIT-harjoituksen reaktion biomarkkerit (BReaTHE)

Useimmilla kroonisesta subkortikaalisesta aivohalvauksesta selviytyneillä on vaikeuksia kävellä, mutta harvat ennustajat voivat auttaa tunnistamaan, reagoiko potilas harjoitusohjelmaan ja parantaako toimintaansa. Henkilökohtaiset aerobiset harjoitukset ovat ratkaisevan tärkeitä kroonisen subkortikaalisen aivohalvauksen sairastavien potilaiden tarkkuuden kuntoutuksen tehostamiseksi. Tämä edellyttää innovatiivisten teknologioiden kehittämistä, jotka voivat tunnistaa keskeiset neurobiologiset tekijät interventiovasteen ennustamiseksi ja antaa kliinikoille mahdollisuuden määrittää yksilölliset kuntoutustavoitteet. Laktaatti on yksi jännittävä uusi kohde, joka toimii molekyylilähettinä periferian ja aivojen välillä. Jotta laktaatilla olisi vaikutusta muihin elimiin, mukaan lukien aivot, sen tason verenkierrossa on noustava huomattavasti lähtötasosta. Kun veren laktaattikynnys ylittyy harjoituksen aikana, laktaatti vaikuttaa aivoihin metabolisesti TCA-syklin kautta. TCA-sykliin on upotettu keino lisätä tai vähentää välittäjäaineiden, kuten GABA:n ja glutamaatin, pitoisuuksia. Gamma-aminovoihappo (GABA), aivojen tärkein inhiboiva välittäjäaine, on uusi hoitokohde, joka edistää hermoston plastisuutta aivohalvauksen kuntoutuksen aikana. Henkilökohtaisten kuntoutusmenetelmien ja alustavien tietojen pohjalta tutkijat ehdottavat ennustavan mallin rakentamista, jonka avulla voidaan tunnistaa, reagoiko krooninen aivokuoren aivohalvauspotilas harjoitteluun. Tämän mallin tarkoituksena on ennustaa kävelynopeuden paranemista sisällyttämällä veren laktaatti harjoitusvasteen varhaiseen ennustajaksi ja GABA:n ja aivojen verenvirtauksen (CBF) ennustajiksi aivojen kykyä reagoida muiden vaikuttavien tekijöiden, kuten liitännäissairauksien, väestörakenteen, lisäksi. ja kuntotasot. Yleinen hypoteesi on, että laktaatin ohjaamat vahvat neurofysiologiset tekijät voivat erottaa vasteet vastuksista ja että näitä tekijöitä voidaan soveltaa kliinisesti biomarkkereina toiminnallisten tulosten ennustamiseen 12 viikon HIIT-intervention jälkeen. Tutkijat arvioivat kävelynopeuden paranemista 48 veteraanilla, joilla on kroonisen subkortikaalisen aivohalvauksen aiheuttama alaraajojen vamma vastauksena 36 istunnon (12 viikkoa) HIIT-interventioon. Intervention jälkeen jokainen kiinnittynyt osallistuja, joka parantaa kävelynopeuttaan yli 0,6 m/s, luokitellaan vastaajaksi, kun taas jokainen sitoutunut osallistuja, joka ei paranna kävelynopeuttaan, luokitellaan vastukseksi. Lähtötilanteessa ja 12 viikon HIIT:n jälkeen tutkijat arvioivat kävelyn nopeuden, tasapainon, jalkojen voiman ja kestävyyden tunnistaakseen vastukset ja reagoijat HIIT:iin ja keräävät a) GABA:ta ensisijaiselta sensori-motoriikkajalka-alueelta käyttämällä yhden vokselin magneettiresonanssispektroskopiaa, b) CBF koko aivoista käyttämällä pseudo-Continuous Arterial Spin Labeling MRI:tä ja c) VO2 max CRF:n muutoksen arvioimiseksi. Intervention aikana tutkijat keräävät veren laktaattia sormenpistoilla istuntojen 1, 4, 7, 10 ja 28 aikana arvioidakseen sen potentiaalia harjoitusvasteen varhaisena ennustajana. Tavoitteessa 1 tutkijat määrittävät, ennustaako laktaattikynnyksen ylittäminen HIIT:n 4 ensimmäisen viikon aikana kävelynopeuden muutoksen arvoon ≥ 0,6 m/s, HIIT:tä edeltävästä ja jälkeisestä. Jos laktaatti osoittautuu voimakkaaksi varhaiseksi merkkiaineeksi toiminnallisessa vasteessa harjoitteluun, tutkijoilla on helppokäyttöinen ennustaja siitä, kuka hyötyy parhaiten HIIT:stä. Tavoitteessa 2 tutkijat määrittävät, ennustavatko (a) lähtötason GABA ja/tai CBF kävelynopeuden paranemista lähtötasosta HIIT:n jälkeen ja (b) jos GABA:n ja/tai CBF:n muutos liittyy kävelynopeuden muutokseen. Tutkijat pyrkivät luomaan neurofysiologisia korrelaatioita toiminnan parantamisesta HIIT:n kanssa ymmärtääkseen paremmin mekanismeja. Lopuksi tavoitteessa 3 tutkijat laativat ennustavan koneoppimisalgoritmin siitä, kuka parantaa kävelynopeuttaan HIIT:n avulla käyttämällä tekijöitä, kuten veren laktaatti, lähtötason GABA ja CBF, jalkojen heikkous ja VO2-max, aivohalvausta edeltävä kunto, ikä, sukupuoli, ja liitännäissairaudet. Yleistavoitteena on kehittää malli, jolla ennustaa, mikä veteraani, jolla on krooninen aivohalvaus, reagoi 12 viikon harjoitusohjelmaan.