Biomarcadores de reação ao exercício HIIT (BReaTHE)

A maioria dos sobreviventes de AVC subcortical crônico tem dificuldade para caminhar, mas poucos preditores podem ajudar a identificar se um paciente responderá a um regime de exercícios e melhorará sua função. Para melhorar a reabilitação de precisão para pacientes com AVC subcortical crônico, intervenções personalizadas de exercícios aeróbicos são cruciais. Isto requer o desenvolvimento de tecnologias inovadoras que possam identificar os factores neurobiológicos essenciais para prever a resposta à intervenção e permitir aos médicos determinar alvos de reabilitação individualizados. O lactato é um novo alvo interessante que atua como um mensageiro molecular entre a periferia e o cérebro. Para que o lactato tenha impacto noutros órgãos, incluindo o cérebro, deve haver um aumento substancial no seu nível na corrente sanguínea desde o valor basal. Quando o limiar de lactato sanguíneo é ultrapassado durante o exercício, o lactato atua metabolicamente no cérebro através do ciclo do TCA. Incorporado ao ciclo do TCA está o meio de aumentar ou diminuir as concentrações de neurotransmissores, como GABA e glutamato. O ácido gama-aminobutírico (GABA), o principal neurotransmissor inibitório do cérebro, é um novo alvo de tratamento que promove a plasticidade neural durante a reabilitação do AVC. Com base na estrutura de abordagens de reabilitação personalizadas e em nossos dados preliminares, os investigadores propõem construir um modelo preditivo que pode identificar se um paciente com AVC subcortical crônico responderá ao treinamento físico. Este modelo visa prever melhorias na velocidade de caminhada incorporando o lactato sanguíneo como um preditor precoce da resposta ao exercício e o GABA e o fluxo sanguíneo cerebral (FSC) como preditores do potencial de resposta do cérebro, além de outros fatores de influência, como comorbidades, dados demográficos, e níveis de condicionamento físico. A hipótese geral é que fatores neurofisiológicos robustos impulsionados pelo lactato podem diferenciar os respondedores dos resistentes e que esses fatores podem ser aplicados clinicamente como biomarcadores para prever resultados funcionais após uma intervenção HIIT de 12 semanas. Os investigadores avaliarão as melhorias na velocidade de caminhada em 48 veteranos com deficiência nos membros inferiores devido a acidente vascular cerebral subcortical crônico em resposta a uma intervenção HIIT de 36 sessões (12 semanas). Após a intervenção, cada participante aderente que melhorar sua velocidade de caminhada para mais de 0,6 m/s será categorizado como respondente, enquanto cada participante aderente que não melhorar sua velocidade de caminhada será categorizado como um resistor. No início do estudo e após 12 semanas de HIIT, os investigadores avaliarão a velocidade de caminhada, equilíbrio, força das pernas e resistência para identificar resistores e respondedores ao HIIT e coletar a) GABA da área sensório-motora primária da perna usando espectroscopia de ressonância magnética de voxel único, b) FSC de todo o cérebro usando ressonância magnética pseudo-contínua com rotação arterial e c) VO2 máximo para avaliar a mudança na ACR. Durante a intervenção, os investigadores coletarão lactato sanguíneo por meio de picada no dedo durante as sessões 1, 4, 7, 10 e 28 para avaliar seu potencial como um preditor precoce da resposta ao exercício. No objetivo 1, os investigadores determinam se ultrapassar o limiar de lactato durante as primeiras 4 semanas de HIIT prevê a mudança na velocidade de caminhada para ≥0,6 m/s, do pré ao pós-HIIT. Se o lactato provar ser um marcador precoce robusto de resposta funcional ao exercício, os investigadores terão um preditor fácil de implementar de quem se beneficiará melhor com o HIIT. No objetivo 2, os investigadores determinarão se (a) o GABA e/ou CBF basal prevêem melhorias na velocidade de caminhada desde o início até após o HIIT e (b) se uma mudança no GABA e/ou CBF está relacionada a uma mudança na velocidade de caminhada. Os investigadores pretendem estabelecer correlatos neurofisiológicos de melhoria da função com HIIT para melhor compreender os mecanismos. Finalmente, no objetivo 3, os investigadores irão um algoritmo de aprendizado de máquina preditivo de quem irá melhorar sua velocidade de caminhada com HIIT usando fatores de lactato sanguíneo, GABA e CBF basal, fraqueza basal nas pernas e VO2-máx, condicionamento físico pré-AVC, idade, sexo, e comorbidades. O objetivo geral é desenvolver um modelo para prever qual veterano com AVC crônico responderá a um programa de exercícios de 12 semanas.