网络方法找到可怜的直立的宽容通过简单的倾斜动作

介绍

我们做的模型,在我们理解我们周围的世界观察和预测未来事件。网络生理学也不例外,因为它正试图找到(强度)之间的连接各种子系统定义个体的功能(伊万诺夫,2021)。生物系统演示广泛互联性;最后,几乎所有可能的节点或活动的中心是连接到所有其他节点。在网络方面的心脏可能被视为一个中心节点分支血管边缘,作为依赖节点连接的中心器官。然而,船舶本身并不是被动的导体;他们是自适应自主神经系统,循环血管活性的分子,局部释放肽和拉伸激活平滑肌。此外,他们控制的压力——(墙伸展)敏感的神经,给他们一个积极的作用(Malliani帕加尼,1976;Malliani et al ., 1983;Karemaker 2017)。这个枚举就是抓表面的循环系统。如何把这变成一个包罗万象的模型一直是许多研究的目的,重要的是开始在1972年的年度回顾的生理学阿瑟•盖顿和其他字面上的一个综合模型的循环一个可折叠的12页生成打印(盖顿et al ., 1972)。他们描述模型的微分方程的不同部分,整个程序在一个足够大的模拟或使其易于管理的混合计算机的计算能力。微分方程的系数设置:他们是参数的模型,生成的数字(例如认为“momentaneous血压”)变量在模型中,他们可以随时间和参数的变化。

描述一个特定主题的心血管状况而言,这样一个模型,可以通过量化的生物变量在不同压力(锻炼、orthostasis)可以测量。接下来,应该调整模型参数率到底这些值在这种情况下对于这个话题。理想情况下,发现解决方案(- s)还应该持有情况下,没有在主测试集。这个想法时,我和我的研究小组测量了一组心血管变量在不同重力压力,起飞前的一组宇航员,预测他们的个人能力来应对在大约两周后返回地球的条件在空间。众所周知,从即使是短的微重力返回后,直立不耐受发生许多宇航员(白克埃et al ., 1996),他们不能代表10分钟没有(迹象)晕厥先兆或晕倒。我们组基线心血管数据被收集在22个健康的参与者,其中12个宇航员/宇航员(Gisolf et al ., 2005;斯多克et al ., 2019)。

摘要网络视图作为替代方法将被应用到找到“怪人”,没有一个精确的模型,但通过比较每个数据集的平均测量参与者的集合。要做到这一点,一组稳定状态变量(平均3 - 5分钟)选择,可以被认为是描述一个人的心血管状态下重力压力,在仰卧的具体值,+ 30°,+ 70°的头倾斜平均动脉压(MAP)、心率(HR),中风量(SV)、心输出量(CO)、总外周阻力(TPR)、脑血流速度(艘)和潮汐pCO结束₂(ETCO2)。这就构成了一组基本的变量,可以轻松和无创性测量。在这些点上表现非常有限的重力压力可以被认为是一个警告在更极端的情况下会发生什么事。

最后,预测应该测试现实:宇航员在测试人群是或否能够代表10分钟后立即返回地球?不提高的期望太高了:安全返回地球的(5)后2周左右空间都能够做到这一点,尽管有时明显困难(Gisolf et al ., 2005)。然而,由于哥伦比亚的灾难(2003),7日参加宇航员没有生存返回,返回以灾难告终。

方法

参与者

该组织广泛参与这项研究被描述在其他地方(Gisolf et al ., 2005;斯多克et al ., 2019)。简而言之,22名健康人士(4 f / 18米)知情同意后参加(40±8岁、身高177±9厘米,和体重72±11公斤)。伦理批准已获得适当的审查委员会。参与者7是NASA的宇航员和5 ESA宇航员,10个健康志愿者参与控制。

过程和生理数据

程序、测量和源数据处理早点被描述在同一出版物。目前研究直立的公差2成套的策略选择:被动的头从仰卧位倾斜30°和70°。前者给出了0.5 G的负载,后者几乎1 G,同时仍然允许轻松的站,倾斜的完全支持。选择一段稳定的3 - 5分钟,平均约2分钟的稳定。

以下数据从数据库中提取:心率(HR)、平均动脉压、地图(通过Finometer™, TNO, BMI,阿姆斯特丹,问)。从脉搏波得到了脉冲轮廓分析,(韦塞尔et al ., 1993)是中风量(SV)、心输出量(CO)和总外周阻力(TPR),也称为系统性血管阻力。由于血压测量的手,是保存在一个吊在心脏水平,心脏和之间的静压差多普勒探针固定在头上的位置测量,考虑计算MAPbr,例如地图在大脑层面,进一步指定为MAPbr30,或MAPbr70, + 30°, + 70°倾斜位置,分别。平均在大脑中动脉脑血流速度阵线(= CBFV)测量了经颅多普勒(设计水线、德国)和end-tidal二氧化碳分压的连续取样capnometer鼻涕ETCO2(惠普1436 a)。最大的多普勒频移的信封是输出设备的悸动的流速信号。这个信号是beat-averaged FV-number然后上;结束潮汐二氧化碳分压是连续信号的采样时间平均。这导致3套7变量/主题和每过荷0°30°、70°。

计算和表示

在常见的网络表示,节点通常被视作位于外缘的一个圆,边缘基本上存在于每个节点和其他节点,填充圆内部,例如。Rizzo et al ., 2020)。同样可以表示成一个矩阵行和列的节点标签。矩阵元素(数字)代表相互作用的强度。在每一个网络问题,问题是要找到数字填充矩阵。本,采用下列程序:为所有参与者所选择的变量都进入到一个[14日22]矩阵,22日主题,2×7生理变量,规范化的%仰卧位值。进行统计比较,%表示为他们Δ-value即归一化值。偏离集团平均除以适当的标准偏差。这导致一个规范化[14×22]矩阵(变量x的参与者),或者,在适当的地方,2矩阵[7×22),分别考虑到重力负载的2水平。这些矩阵进入ms excel™是用于所有计算,尤其是皮尔逊相关系数来填补网络矩阵和radar-plots表示。正常的响应值的分布地图等测试使用Shapiro-Wilk测试(在线可用https://www.statskingdom.com/shapiro-wilk-test-calculator.html)。

每个主题变量合并成一个组织的观点,雷达的阴谋被采用。在这里,要显示的变量是一个圆的标志在边境;这些中心半径连接辐条,用作Y设在特定变量。线连接的各种价值观就有帮助。

结果

章的结果将被分为三个部分:1。个人响应模式的描述通过7选择变量3明显位置。2。分析响应的模式或应对机制作为一个整体网络的方法。3所示。网络方法的后果对个人评估。

1。响应模式

要立即响应集团概述2干预(+ 30°,+ 70°的头倾斜),平均,仰卧位值表示为%,作为脂肪蓝线在雷达的阴谋图1。同一变量的值在30°+和+ 70°倾斜。这种反应将被称为“先生。平均”在接下来的段落。

100 -圆标志着“与”层面上,从0%到150%的轴是仰卧的值。每个值都有它自己的轴的半径圆,例如,MAPbr30下降至80%,显示地图MAPbr70下降78%的仰卧位。然而,必须指出MAPbr地图将下降,即使在心脏水平保持不变——不,通常它略有增加(十Harkel et al ., 1993);明显的下降是由于水压的影响列的心脏和大脑之间的血液水平考虑的比较(艘)的脑血流速度值。尽管SV料降至77%,然后64%,这是人力资源的补偿,维护公司几乎相等。TPR增加阵线和ETCO2下降。数字,包括原始仰卧的值了表1。浅蓝色区域图1表明±2.074倍标准差,假定正态分布(只有HR30失败的测试,由于一个高,一个低异常值;因此,美国)。周围的广泛平均值可能会给人错误的印象:没有参与者更低或更高边境附近的所有值。可能会不能代表“生理”回应引力挑战。它仅仅表明,个人应对机制可广泛不同的,还导致一个稳定的情况下实施G-stresses。

发现这些差异在响应模式和可能的异常值,计算Δ-values:适当的%身高是减去从每个%值,然后由部门规范化标准偏差,导致Δ-values。广场的每个主题加起来,组Δ-values排名根据这个总数。在数学术语中,这些数字的平方根给洞察每个个人的距离值向量的平均。

在图2三个反应模式从而计算3个人参与者所示。图2一个显示了一个几乎。平均”,所有Δ-values但(SV70)在1倍标准差。的结果图2 b, C需要仔细检查。尤其是心率反应图2 b可能表明锅(体位性心动过速综合征),然而,维护良好MAPbr, CO和阵线告诉不同。这个参与者的检查原始数据给了一个很好的解释例外在人力资源:它从仰卧位62.4 - 81.4 bpm 95.5 30°然后在70°,展示撤军心脏迷走神经活动而不是交感神经过度活跃的心脏和血管,进一步证明了TPR的反应,这是一个纯粹的交感效应(Karemaker 2017)。然而,观察到的模式图2 c提出了一些真正关心:MAPbr30和MAPbr70显示Δ-values−3倍标准差,TPR和阵线低倾斜角度。更多的参与者。

2。多元分析;网络如何抵消重力吗?

网络分析的想法是找到连接在一个给定的系统和他们的力量,根据不同的条件。来抵消重力,一系列的适应叫做发挥作用,正如在前面的段落。这里使用的数据集已被组装为测量一组变量(非侵入性),一起参与直立的宽容。现在需要回答的问题是:哪些变量是最重要的球员在这个音乐会和他们一起玩吗?

输入数据是2(7、22)矩阵,22个参与者,7变量以2情况下(+ 30°,+ 70°倾斜)。一对一关联结果2矩阵所示表2。因为这样定义的相关矩阵是对称的,只有一半是满的,可以反映在其他值。为n = 22相关值为0.360,具有重要意义p= 0.05,修正为多个比较应该应用;然而,精确的相关性,严格地说,没有结果的。黑体的值大约0.36和更高版本,只是强调连贯性的力量在这组实验。

在复杂MAP-HR-SV-CO-TPR有很多明显的相关性,因为所有数据来源于公式地图=有限公司* TPR有限公司=人力资源* SV。实际测量的是人力资源和地图;SV派生通过脉冲轮廓分析,其余(CO、TPR)来自那里。循环作为一个整体,是最重要的变量映射到维护,只要其他三个(人力资源、公司、TPR)仍在生理范围内。值得注意的是,公司之间的相关性比SV和HR&SV低人力资源,展示更多的个人比SV-response HR-response可变性。

脑血流速度(艘)MAPbr呈正相关,然而,只有重大+ 30°倾斜位置;ETCO2(的变化)是一个更强的行列式,还+ 70°的位置。大脑血管是众所周知的blood-CO2水平变化是敏感,见换气过度可能导致晕厥(莱文et al ., 1994)。每% -ETCO %阵线的数量下降₂根据现有文献(下降图3),(洛迪et al ., 1998)。

当判断中的各种关系表2,一个关于网络的拓扑结构可能想知道:有一群那些最重要的相关性与其他变量(即。、TPR、有限公司地图,地图可能被视为最严格监管的变量和CO&TPR的控制更多的个人空间模式。TPR主要是同情地决定,由SV和人力资源有限公司。这两个SV受静脉回到心脏和给定的心脏结构、人力资源依赖于相互影响交感神经和副交感神经的活动。

阵线是自己的一个故事:显然依赖于地图作为驱动压力,而且在潮汐pCO结束₂。艘渔船和其他变量之间的相关性是不一致的,FV70之间显著负相关,HR70(−0.360),那么FV30和HR30 (−0.232)。与公司预期的相关性(Ogoh et al ., 2005)没有被观察到。在拓扑上可以得出结论,阵线是一个遥远的孤独的人,独立于中央星团围绕地图和有限公司

3所示。个人反应模式

%值减去平均值除以各自的标准偏差(表1),归一化平均偏差Δ的发现,使得数字更好的进行统计分析。现在人们可能会问这样的问题:有多少参与者所有Δ值在±2.074 (t双尾p< 0.05)?答案是13。下一步是分析其余9和判断Δ高或低的的含义。参与者nr.01是一个例子,演示了图2 b。理解偏差HR-responses,原来人数抬头排除体位性心动过速。检查整个[14日22]矩阵以这种方式,只有参与者nr.18 (cf;图2 c)仍怀疑直立性问题。回想起来我们可以明确的所有指控他:他是一个五ESA-cosmonauts参与这个实验。我们被允许来衡量他(手指)血压和心率反应到达后的第一个早上站起来从一个大约两周任务到国际空间站。着陆和睡觉之间没有量饱满。血压是变量,但维护,即使站10分钟后,心率没有超过115 bpm (图4)。相反的,即在起飞前的录音,没有报警(或在现在,事后分析),但仍直立性问题返回地球后,没有发生,尽管所有宇航员返回变量血压小脉冲压力(中风卷)和高心率(Gisolf et al ., 2005)。比较的宇航员/宇航员组健康对照组无显著差异。

讨论

心血管系统是一个网络的网络:心脏和血管,呼吸系统,自主神经和地方(组织)的代谢控制。它只能服务于许多功能正常,当所有这些系统协同工作,以满足日常生活的需求不断变化的情况下。生理学家的研究(部分)乐团和医学的医生被称为适应失败时,这些关联构成了挑战。在这项研究中稳定的直立性宽容测试,找到主题“风险”在未来的极端情况下(重力re-adaptation)没有被测试。因此,“格格不入”的方法,找到这些学科在一群健康的参与者对直立的极端反应测试。

在最近的一次审查直立耐受不能在宇航员(约旦et al ., 2022),作者认为“太空飞行后直立耐受不能似乎不是解释为一个机制”。我十分同意这就是为什么本研究试图结合一组基本的心血管变量。同样的方法可能适用于所有可用的测量在医学数据基地的各种空间机构,给予足够的隐私保护和匿名化。这些丰富的数据,尽我所知,没有被“挖掘”。

通常,如果一个病人为晕厥直立耐受不能由于被测试,长期倾斜测试将被执行。这可能持续到晕厥先兆症状(或实际晕厥)到30分钟;如果显示不足,舌下含硝酸甘油喷雾给诱导血管舒张(Gisolf et al ., 2004)。在目前情况下,宇航员,这样严格的测试是不允许在医学实验。因此,我们只有在这里而且倾斜测试的结果。不过,它允许我们研究适应站和比较的过程,在一群健康的参与者。对于这个测试一组变量被选中代表过程的重要方面。动脉压和脑血流量,明显,关键参数需要在工作范围内举行。站在病人的心率是更高的风险(十Harkel et al ., 1993),血管阻力和结束潮汐二氧化碳分压在过程的早期可能会低于正常。因为过度的血池可能是一个因素,降低中风的体积也是一个信号。这些因素都有他们的位置在网络的因素(治理、呼吸),在站在一起发挥作用。

网络生理学建议的新方法,把复杂的生物学问题网络描述(伊万诺夫,2021),还没有自己的数学技术。一些建议和例子已经出版:例如,当特定的数据集的属性显然需要应用程序的非正态的统计数据(西方,2014)、格兰杰因果估计(Antonacci et al ., 2021),时间延迟稳定性测试(巴珊et al ., 2012)或小波相位相干性和条件互信息(克莱姆森et al ., 2022),等等,不一而足的应用方法。在目前的研究中我尝试一种新的方式来治疗一个整体过程,同时保持简单的表示和计算。由于在数据矩阵输入的值或多或少的稳态值,或复杂的时间没有可变性可以推导出的交互。然而,一些新的派生和实用的结论,尽管最初的目标开发网络直立耐受不能预测的太空飞行后未能达成。

雷达的阴谋被用于医学文献(Saary 2008)来表示多维数据。这项技术允许应用程序的不同尺度不同半径(轴)显示不同的属性。在目前的研究中所有参数具有相同的尺寸和规模,不同参数的顺序沿着圆,在某种程度上,任意:洗牌将导致不同形状的情节,但它不会改变它的意义。连接线路只是“引导眼”,他们没有内在的意义。然而,目前的订单是没有选择的机会:上面是地图,最重要的心血管变量,两侧ETCO2,呼吸系统变量,但对肺填充和敏感,因此,心脏舒张压填充(Gaffney et al ., 1981;Grmec et al ., 2009)。顺时针转人力资源,独立测量和SV,导出了脉冲轮廓(韦塞尔et al ., 1993)。这两个的乘积是人力资源有限公司TPR是相反的,同情的标记与一个结合副交感/同情。

关联矩阵及其翻译成各种类型的网络图有一个历史,特别是在心理分析数据。这样做对于非常大的数据集的软件是现成的各种数学包(例如,R, Matlab) qgraph (Epskamp et al ., 2012)。目前没有这个可视化数据集足够小;相关矩阵本身(表2 a、B)不需要美丽,彩色显示器,从底层的生理学的风险分散。

的相关矩阵表2展示有趣的细节。高负相关公司和TPR之间是可以预料到的:如果从仰卧的地图不会改变太多,地图应用公式=有限公司* TPR预测逆关系(“欧姆定律循环”)。人力资源是阵线(略)负相关(30°和−−0.232 0.360 70°)。可以推测从这对交感神经的影响:更高的人力资源,提高交感神经活动,降低阵线?ETCO2阵线的唯一稳定的相关性(图3),即使这样,只有约30%的变异(R²)解释说。仍然超过地图与阵线,解释只有16%在30°70°(R = 0.404)和10% (R = 0.317)。同样其他相关性不强的职位,甚至改变符号。这显示的优势在两个倾斜角度测量的可用性,甚至与可能指出西安市效应等缺点,在这个实验中没有考虑。

限制

放松倾斜试验,像所有的测试或多或少的休息条件,是限制提出评估。这最明显的体现在参与者18(的结果图2 c)。尽管他的血压管理不善,公司是高架,由于增加了SV,但TPR很低。这些因素组合条件兼容的细长,高个子男人,谁是活跃在耐力运动:增加血管床的腿现在是一个劣势,因为不积极抽出血液运动,跑步或骑自行车等。增加SV(由于适应心脏扩大)可能产生足够的公司在温和的心率(Naylor et al ., 2008;怀特et al ., 2008)维持血压。但不会静止倾斜。

本研究只是一个简单的例子和适度群只有22个健康的参与者;它只包括4/22的女性(2宇航员和2控制)。这种选择不是我们研究小组,但一直由所做的选择空间机构NASA和ESA。

结论

这些实验和演示的结果(例如雷达情节)证明网络生理学的方法,将所有可用的数据在一个连贯的示意图,可能帮助解释生理研究。相关矩阵集合的内部结构,得益于一些基本的生理知识。地图和ETCO2朝向职位的最低标准偏差,他们由压力控制和化学反射,分别。其他变量的适应(人力资源/ SV /公司/ TPR)显示更多的对象之间的差异,显然指向个人的应对模式。

然而,必须要强调的一点是,相关性并不盐碱地改良。本实验没有对所有参与测试的端点宇航员/宇航员,部分原因在于悲剧结局的哥伦比亚在2003年的太空任务。数据集,确实有这样的端点为所有科目借给自己一个神经网络分析。在这些情况下,描述性的相关系数矩阵可以被那些从神经网络所取代。然而,没有这些端点,当前的方法显示了其他数据集,保证在更大、更多样化的组。

数据可用性声明

数据分析在这项研究中受到以下许可证/限制:数据集等包含可识别数据相关的特定的宇航员/航天员。根据预期用途的(部分)的数据这些应该是匿名或数据传输应该限制。请求访问这些数据集应该指向JK,博士(作者),j.m.karemaker@amsterdamumc.nl。

道德声明

研究涉及人类受试者进行审核和批准由NASA医疗审查委员会ESA医疗审查委员会学术医学中心(阿姆斯特丹)医疗审查委员会。参与者提供了他们的书面知情同意参与这项研究。

作者的贡献

作者证实了这项工作的唯一贡献者和已批准出版。

确认

我感激维姆·j·斯多克、MSc、詹妮克Berecki-Gisolf,医学博士,他们如何记录我们的数据集,供以后使用。我还要感谢查尔斯•fw van de Ven MSc对我们的许多讨论如何处理这些数据。然而,所有的错误和错误本文完全是我自己的责任。

的利益冲突

作者说,这项研究是在没有进行任何商业或金融关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

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