Биомаркеры реакции на упражнения HIIT (BReaTHE)

Большинство людей, переживших хронический подкорковый инсульт, испытывают трудности с ходьбой, но лишь немногие предсказатели могут помочь определить, отреагирует ли пациент на режим физических упражнений и улучшит ли свою функцию. Для повышения точности реабилитации пациентов с хроническим подкорковым инсультом решающее значение имеют персонализированные занятия аэробными упражнениями. Это требует разработки инновационных технологий, которые смогут идентифицировать основные нейробиологические факторы для прогнозирования реакции на вмешательство и позволят врачам определять индивидуальные цели реабилитации. Лактат — одна из новых интересных мишеней, которая действует как молекулярный посредник между периферией и мозгом. Чтобы лактат оказал влияние на другие органы, в том числе на мозг, должно произойти существенное повышение его уровня в кровотоке по сравнению с исходным уровнем. Когда во время тренировки порог лактата в крови превышается, лактат метаболически воздействует на мозг через цикл ТЦА. В цикл ТСА встроены средства увеличения или уменьшения концентрации нейротрансмиттеров, таких как ГАМК и глутамат. Гамма-аминомасляная кислота (ГАМК), основной тормозной нейромедиатор головного мозга, является новой мишенью лечения, которая способствует пластичности нейронов во время реабилитации после инсульта. Опираясь на подходы персонализированной реабилитации и наши предварительные данные, исследователи предлагают построить прогностическую модель, которая сможет определить, будет ли пациент с хроническим подкорковым инсультом реагировать на физические упражнения. Эта модель направлена ​​на прогнозирование улучшения скорости ходьбы путем включения лактата в крови в качестве раннего предсказателя реакции на физическую нагрузку, а также ГАМК и мозгового кровотока (CBF) в качестве предикторов способности мозга реагировать, в дополнение к другим влияющим факторам, таким как сопутствующие заболевания, демография, и уровень физической подготовки. Основная гипотеза заключается в том, что надежные нейрофизиологические факторы, обусловленные лактатом, могут отличать отвечающих на лечение от резистентных и что эти факторы могут применяться клинически в качестве биомаркеров для прогнозирования функциональных результатов после 12-недельного вмешательства HIIT. Исследователи оценят улучшение скорости ходьбы у 48 ветеранов с инвалидностью нижних конечностей из-за хронического подкоркового инсульта в ответ на 36-сессионное (12-недельное) вмешательство HIIT. После вмешательства каждый приверженный участник, который улучшит свою скорость ходьбы до более чем 0,6 м/с, будет отнесен к категории ответивших, в то время как каждый приверженный участник, который не улучшит свою скорость ходьбы, будет отнесен к категории резисторов. На исходном уровне и через 12 недель HIIT исследователи оценят скорость ходьбы, баланс, силу ног и выносливость, чтобы определить резисторы и ответчики на HIIT, и собрать а) ГАМК из первичной сенсомоторной области ног с помощью одновоксельной магнитно-резонансной спектроскопии; б) CBF всего мозга с использованием псевдо-непрерывной МРТ с маркировкой артериального спина и в) VO2 max для оценки изменений CRF. Во время вмешательства исследователи будут собирать лактат крови через прокол пальца во время сеансов 1, 4, 7, 10 и 28, чтобы оценить его потенциал как раннего предсказателя реакции на физическую нагрузку. В цели 1 исследователи определяют, предсказывает ли превышение порога лактата в течение первых 4 недель HIIT изменение скорости ходьбы до ≥0,6 м/с от до и после HIIT. Если лактат окажется надежным ранним маркером функциональной реакции на физическую нагрузку, у исследователей появится простой в использовании предсказатель того, кто получит максимальную пользу от HIIT. В цели 2 исследователи определят, (а) ли базовые уровни ГАМК и/или CBF предсказывают улучшение скорости ходьбы от исходного уровня до после ВИИТ и (б) связаны ли изменения в ГАМК и/или CBF с изменением скорости ходьбы. Исследователи стремятся установить нейрофизиологические корреляты улучшения функций с помощью HIIT, чтобы лучше понять механизмы. Наконец, в рамках цели 3 исследователи создадут алгоритм прогнозирующего машинного обучения, позволяющий определить, кто улучшит свою скорость ходьбы с помощью HIIT, используя факторы лактата в крови, исходные уровни ГАМК и CBF, исходную слабость ног и VO2-max, физическую форму перед инсультом, возраст, пол и т. д. и сопутствующие заболевания. Основная цель — разработать модель, позволяющую предсказать, какой ветеран с хроническим инсультом отреагирует на 12-недельную программу упражнений.