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Metodi per misurare autoregolazione cerebrale
Valutazione della pressione autoregolazione è stato tradizionalmente attraverso il calcolo del flusso sanguigno cerebrale a due diversi stati di equilibrio della pressione arteriosa. Questi stati stazionari corrispondono a particolari valori del flusso sanguigno cerebrale. Una misurazione della pressione potrebbe essere presa al basale e la seconda misurata dopo la manipolazione manuale o farmacologica della pressione sanguigna, a quel punto il flusso sanguigno cerebrale potrebbe essere nuovamente misurato. Poiché questo approccio comporta pressioni e flussi stabili, viene definito una misurazione autoregolante statica.
L’avvento dell’ecografia transcranica Doppler (TCD) ha permesso la visualizzazione di velocità del flusso sanguigno in tempo reale (con una risoluzione temporale di circa 5 msec), aprendo la strada a valutazioni dinamiche di autoregolazione. L’autoregolazione dinamica si riferisce a risposte rapide a breve termine del flusso sanguigno cerebrale ai cambiamenti della pressione sistemica. Poiché il TCD non può misurare direttamente il flusso, la velocità del flusso sanguigno è utile come surrogato. Le variazioni di pressione sono inducibili usando stimoli come l’inclinazione del corpo, il rilascio della coscia-polsino o la pressione negativa del corpo inferiore.
Mentre il controllo dei tempi esatti e della grandezza dello stimolo emodinamico fornisce un vantaggio di precisione, le manipolazioni della pressione nei pazienti critici sono potenzialmente dannose. Ad esempio, una sequenza di inflazione-deflazione coscia-polsino può provocare una caduta di pressione precipitosa fino a 25 a 35 mmHg. In un paziente con un ictus ischemico, questa goccia potrebbe causare lesioni cerebrali secondarie da significativa ipoperfusione, in particolare in un ambiente in cui vi è autoregolazione fisiologia compromesso, in primo luogo. In alternativa, si possono insonare vasi intracranici senza particolari problemi di pressione sanguigna e misurare la risposta CBF alle fluttuazioni spontanee della pressione arteriosa. Questo approccio rende le valutazioni dinamiche dell’autoregolazione cerebrale sicure e fattibili per i pazienti con lesione cerebrale acuta. È probabile che la risposta dinamica si verifichi entro 10-15 secondi, suggerendo che le arteriole possono contrastare le fluttuazioni più lente della pressione arteriosa sistemica. I cambiamenti più rapidi, come quelli superiori a 0,5 Hz, non vengono compensati, ad esempio quelli che si verificano con ciascuna sistole cardiaca. Questa compensazione selettiva è indicata come principio del filtro passa-alto. Il sistema cerebrovascolare di conseguenza buffer contro oscillazioni emodinamiche lente (0,01 a 0.4 Hz), mentre le frequenze più alte possono passare non filtrate alla circolazione del cervello.
Oltre alla velocità del flusso sanguigno, altri segnali intracranici sono spesso utili nell’indagine vasoregolatoria dinamica. Gli esempi includono la spettroscopia nel vicino infrarosso (NIRS), l’ossigenazione locale del tessuto cerebrale (PbtO2) e il monitoraggio della pressione intracranica (ICP) dai sistemi di drenaggio del liquido cerebrospinale (CSF). Il principio fondamentale di queste misurazioni dinamiche è lo stesso tra le metodologie: il segnale di ingresso è la pressione sanguigna o la variazione del volume. Il cambiamento risultante nel compartimento intracranico funge da segnale di uscita. Utilizzando fluttuazioni spontanee della pressione sanguigna e del flusso sanguigno cerebrale, i ricercatori hanno ideato diversi metodi matematici per modellare gli indici autoregolatori. In questa breve rassegna, particolare attenzione sarà rivolta all’analisi della funzione di trasferimento e all’approccio di correlazione temporale, con successivi cenni all’analisi wavelet e alla regressione dell’inseguimento della proiezione.
Analisi della funzione di trasferimento
L’analisi della funzione di trasferimento (TFA) ha la sua base sulla modellazione lineare e stazionaria e un algoritmo di trasformata di Fourier veloce per calcolare le stime spettrali della pressione sanguigna e del flusso sanguigno cerebrale. L’autoregolazione, quando funziona correttamente, attenua l’influenza della pressione sanguigna sulla velocità del flusso sanguigno cerebrale impedendo la propagazione diretta della forma d’onda di pressione a frequenze più basse (di solito sotto 0,2 Hz). Due parametri chiave-guadagno e sfasamento – possono essere derivati da TFA ad ogni frequenza. Il guadagno riflette la compressione dei cambiamenti di ampiezza della velocità del flusso sanguigno cerebrale in risposta alla pressione sanguigna. Ad esempio, un guadagno di 0,65 indica che il 65% dell’ampiezza relativa della velocità del flusso sanguigno cerebrale viene attenuato rispetto a un’unità di variazione della pressione arteriosa. Lo sfasamento quantifica il ritardo temporale tra la pressione sanguigna e la velocità del flusso cerebrale ad una data frequenza ed è rappresentato in gradi o radianti. Maggiori sfasamenti tra i due segnali significano che l’autoregolazione tampona correttamente l’albero cerebrovascolare dai cambiamenti della pressione sanguigna. Da notare, il TFA può solo razionalizzare le relazioni lineari tra la pressione arteriosa e la velocità media del flusso, motivo per cui la coerenza di solito accompagna il TFA per testare la linearità tra le due forme d’onda. Generalmente, una coerenza superiore a 0,5 è considerata accettabile per il TFA. Per quanto riguarda le bande di frequenza, i valori di guadagno, sfasamento e coerenza vengono riportati in tre bin: intervalli molto bassi (da 0,02 a 0,07 Hz), bassi (da 0,07 a 0,2 Hz) e alti (da 0,2 a 0,5 Hz). Il principio di autoregolazione del filtro passa-alto si traduce in riduzioni di coerenza e guadagno con aumenti dello sfasamento. Queste modulazioni determinano la relativa desincronizzazione tra la pressione sanguigna e le oscillazioni del flusso sanguigno cerebrale. Inoltre, poiché l’adattamento vasomotorio è lento e richiede circa 10-15 secondi, è più probabile che l’autoregolazione funzioni a frequenze più basse.
Analisi del dominio del tempo
Questo metodo misura il grado di correlazione tra la pressione sanguigna e vari segnali di uscita cerebrale. Un coefficiente di correlazione di rolling Pearson viene calcolato tra 30 valori consecutivi di media temporale (10 sec) della pressione arteriosa e del flusso sanguigno cerebrale (o dei suoi surrogati). Il coefficiente risultante fornisce una stima della funzione di autoregolazione rispettiva per ogni variabile. Il coefficiente per la velocità media del flusso ematico cerebrale è Mx, mentre l’indice di ossigenazione tissutale (TOx) deriva da NIRS. Tutto sommato, ci sono oltre 20 indici di autoregolazione cerebrale, che ha evidenti pro e contro per la ricerca di autoregolazione. Forse l’indice più rigorosamente studiato è il pressure reactivity index (PRx), che deriva da ICP invece della velocità del flusso sanguigno cerebrale o dell’ossigenazione tissutale. La pressione di perfusione cerebrale (CPP = MAP – ICP) può essere sostituita anche dalla pressione arteriosa. Ogni indice arruola una soglia unica per l’autoregolazione compromessa, con un intervallo compreso tra 0,069 e 0,46, a seconda dei dispositivi utilizzati per misurare il flusso sanguigno cerebrale o un suo surrogato. In tutti i casi, un coefficiente di correlazione positivo riflette la sincronia tra i due segnali, suggerendo l’autoregolazione cerebrale compromessa, per cui le pressioni sistemiche si propagano passivamente alla vascolarizzazione cerebrale. Nel frattempo, un coefficiente negativo o vicino allo zero implica un buffering attivo della vascolarizzazione cerebrale contro i cambiamenti della pressione sanguigna e, quindi, la fisiologia autoregolante intatta.
Wavelet Analysis
Questo approccio, noto anche come multimodal pressure-flow analysis, rappresenta un’alternativa alle classiche analisi spettrali, come la trasformata di Fourier veloce, e considera sia il tempo che il contenuto di frequenza del segnale. L’analisi wavelet produce mappe di sfasamento e coerenza tra la pressione sanguigna e la velocità del flusso sanguigno cerebrale su un intervallo di frequenze e punti temporali. Applicare una soglia minima di coerenza e focalizzare l’analisi su aree della mappa tempo-frequenza con un alto grado di correlazione aumenta l’affidabilità della stima dello sfasamento. La decomposizione del segnale con l’analisi wavelet è stata applicata anche all’ossigenazione tissutale utilizzando NIRS.
Projection Pursuit Regression
Projection Pursuit Regression (PPR) è un metodo non parametrico in cui un modello non è specificato a priori ma deriva direttamente dalle variabili di interesse (cioè dalla pressione arteriosa e dal flusso sanguigno cerebrale). L’analisi modifica una funzione di trasferimento lineare tra ingresso (pressione sanguigna) e uscita (flusso sanguigno cerebrale). Una funzione di trasferimento autoregressivo lineare viene passata attraverso le funzioni del kernel, note anche come funzioni di ridge, determinate riducendo al minimo l’errore quadrato medio. Il metodo caratterizza la relazione non lineare tra pressione e flusso e identifica le regioni in cui questa relazione cambia. Il guadagno (cioè la pendenza) della relazione pressione-flusso all’interno di ciascuna regione fornisce una misura dell’efficacia dell’autoregolazione all’interno di quella regione. Un interessante studio del 2016 di Santos et al. utilizzato PPR per dimostrare che i pazienti affetti da ischemia cerebrale ritardata (DCI) dopo emorragia subaracnoidea avevano profili emodinamici distintivi riguardanti quelli che non soffrono di DCI. Gli autori hanno quindi invocato effetti farmacologici precedentemente trovati sui parametri di autoregolazione derivati dalla PPR. Dopo aver combinato i loro risultati con questi parametri, il team di ricerca ha sostenuto che la disfunzione miogenica porta al vasospasmo, mentre l’iperazione simpatica e la disfunzione colinergica portano al DCI, mentre i deficit in tutti e tre i meccanismi fisiopatologici generano sia il vasospasmo che il DCI.
Negli ultimi due decenni, questi indici di autoregolazione sono serviti anche a generare pressioni di perfusione cerebrale ottimali e intervalli di pressione ideali basati su limiti inferiori e superiori di autoregolazione. Steiner et al. pubblicato uno studio di riferimento nel 2002 utilizzando il monitoraggio continuo di autoregolazione per identificare la pressione ottimale di perfusione cerebrale in pazienti con lesione cerebrale traumatica. Questa pressione ottimale viene calcolata tracciando indici di autoregolazione cerebrale contro una gamma di pressioni del sangue su periodi di monitoraggio di 4 ore e adattando una curva a forma di U ai dati per identificare l’intervallo di pressione sanguigna in cui l’autoregolazione è più conservata. L’ipotesi che circonda questa finestra di pressioni di perfusione cerebrale è che le arteriole cerebrali possono mantenere un flusso sanguigno cerebrale costante con la più grande riserva di autoregolazione possibile a quelle pressioni. A livello individuale nel contesto di cure critiche, una stima continua di una pressione di perfusione cerebrale ideale presenta un obiettivo attraente per la gestione emodinamica.