análisis del sistema de control respiratorio ante estímulos y patologías ventilatori

342 Pages·2007·9.04 MB·Spanish

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CATALUÑA

Programa de Doctorado
INGENIERÍA BIOMÉDICA

Tesis Doctoral
“ANÁLISIS DEL SISTEMA DE CONTROL
RESPIRATORIO ANTE ESTÍMULOS Y PATOLOGÍAS
VENTILATORIAS”

Alher Mauricio Hernández Valdivieso

Dep. de Ingeniería de Sistemas, Automática e Informática
Industrial
Junio de 2007

Director: Dr. Miguel Ángel Mañanas Villanueva

A mis padres,
Álvaro y Nelly

Agradecimientos
La realización de una tesis doctoral en Ingeniería Biomédica, como es el caso de esta,
requiere una gran carga de interdisciplinariedad que sólo es posible obtener con la ayuda
de mucha gente. He sido afortunado al contar con personas que de forma muy generosa
me han brindado su experiencia y apoyo. En estas páginas quiero expresar mi más
sincera gratitud a quienes a continuación enumero.
A Miguel Ángel Mañanas, mi director de tesis, maestro y amigo, quién gracias a su
concepto de trabajo en equipo, con un horario sin límites y una actitud generosa, ha
acompañado la realización de esta tesis en todo momento. De él he aprendido
muchísimo, tanto en el terreno académico como en el personal durante estos años y
bien sabe que podrá contar conmigo incondicionalmente en el futuro. Espero seguir
formando parte de su equipo de trabajo. Gracias Miguel Ángel.
A los doctores Roberto Rabinovich y Salvador Benito, quienes con su confianza,
apoyo y asesoramiento desde el punto de vista médico han representado una ayuda
inestimable en la realización de esta tesis. Gracias por las largas jornadas de reunión que
desinteresadamente dedicaron al trabajo que en esta memoria se condensa.
Al profesor Pere Caminal quién en un primer instante me mostró el apasionante
mundo del modelado de sistemas biológicos y además me ha brindado su apoyo durante
todos estos años.
Al profesor Pablo Laguna, quien me tendió la mano desinteresadamente cuando más
lo necesitaba y gracias a su punto de vista claro y objetivo, me he sentido estimulado
para seguir adelante.
A Ramón Costa, por confiar en mi trabajo y brindarme su amistad. Gracias a su
apoyo y generosidad esta tesis ha conseguido una dimensión necesaria para cualquier
trabajo científico.
A los compañeros de despacho, Joan, Mathieu, Mónica y Agustín que han
remplazado a mi familia durante todos estos años y me han escuchado y apoyado
siempre. Gracias por compartir conmigo sus vidas durante estos años, el básquet, el
fútbol, la música, el cine y las risas. Gracias a su calidez y actitud, hemos formado un
equipo ideal, en el que el conocimiento es un bien común que se comparte con gusto y
de forma transparente.
ii Agradecimientos

A mis grandes amigos en Colombia, los de Bioingeniería, Mauricio Wilches y
Fernando Ruiz y los de la música, Oscar y Helmut porque han esperado pacientemente
hasta el final, apoyándome desde allá y dándome ánimo. Ahora llega el momento de
continuar nuestros proyectos y retribuirles con mi lealtad y gratitud. También a Juan J.
Pavón, porque su consejo, amistad y compañía jugaron un papel fundamental en mi
trabajo y en la vida durante estos años.
Estoy infinitamente agradecido con mi familia, porque a pesar de la distancia, han
seguido cada paso y me han brindado su apoyo incondicionalmente. Muy especialmente
a mis padres, Álvaro y Nelly, que han sacrificado todos estos años de mutua compañía.
De todo corazón, quiero agradecer a una persona que ha sido y será muy importante
en mi vida, a Marce, porque su cariño y compañía me dieron el equilibrio necesario para
enfrentar esta tarea. Sé que ella disfruta tanto como yo el que esta memoria esté
terminada, en parte porque representa parte de su sacrificio personal durante estos años
y también porque sólo ella sabe cuanto esfuerzo y dedicación han sido necesarios para
llegar a este momento en el que escribo los agradecimientos.
No podría cerrar estos párrafos sin agradecer a todos y cada uno de los miembros
del departamento de ingeniería de sistemas, automática e informática industrial por
haberme acogido con tanta hospitalidad durante estos años. Todos a su manera, han
contribuido en llevar este trabajo a feliz término.
Resumen de la Tesis Doctoral

“ANÁLISIS DEL SISTEMA DE CONTROL RESPIRATORIO ANTE
ESTÍMULOS Y PATOLOGÍAS VENTILATORIAS”

Realizada por: Alher Mauricio Hernández Valdivieso
Dirigida por: Miguel Ángel Mañanas Villanueva

El conocimiento de las patologías que en fases avanzadas conducen a la insuficiencia
respiratoria aguda (IRA) al igual que estímulos ventilatorios asociados como la
hipercapnia, resulta fundamental en la toma de decisiones en el momento de brindar
ventilación artificial a los pacientes que padecen episodios de IRA. El problema
planteado por los especialistas en el tratamiento de enfermedades respiratorias en etapas
crónicas consiste en la enorme dificultad que enfrenta el personal clínico para utilizar
modos ventilatorios parciales sin prescindir de la sedación del paciente con insuficiencia
respiratoria debido a la falta de información en cuanto a la utilidad de dichos modos
ventilatorios y al desconocimiento del estado específico del paciente. Se sabe que la
demanda ventilatoria está incrementada, pero en la mayoría de los casos, se desconoce el
nivel de severidad de la patología que origina dicho estado, pues en un primer instante,
cuando el paciente es ingresado en la unidad de cuidado crítico e intubado, se desconoce
su historial clínico, y por tanto es difícil saber qué patrón ventilatorio (modo
ventilatorio) es el más adecuado para su condición.
Dicho problema da origen a la línea de investigación dentro de la cual esta tesis
corresponde a su fase inicial y cuyo objetivo principal es el diseño y la evaluación de
nuevas herramientas que permitan simular y predecir apropiadamente la respuesta del
sistema respiratorio cuando es sometido a diversos estímulos y es afectado por
patologías con el fin de analizar en el futuro la interacción con diferentes modos
ventilatorios suministrados por un ventilador mecánico simulado. Para alcanzar este
objetivo principal se definen, entre otros, los siguientes objetivos específicos:
(cid:131) Análisis del patrón muscular y ventilatorio a diferentes niveles de demanda
ventilatoria para la obtención de los parámetros más sensibles al estímulo
respiratorio.
iv Resumen

(cid:131) Modelos del sistema respiratorio para la predicción de la respuesta ventilatoria ante
diferentes estímulos en sujetos sanos.
(cid:131) Introducción de características no lineales de la mecánica ventilatoria en los modelos
completos del sistema respiratorio.
(cid:131) Obtención de un modelo del sistema respiratorio para la predicción de la respuesta
ventilatoria bajo el efecto de patologías obstructivas y restrictivas.
(cid:131) Diseño e implementación de un laboratorio virtual, para la enseñanza del
mecanismo de control respiratorio en estudios de Ingeniería Biomédica.
En esta tesis se estudian datos experimentales de sujetos sanos y pacientes con
patologías respiratorias comunes (enfermedad pulmonar obstructiva crónica, EPOC y
enfermedad pulmonar restrictiva, EPR) en situación basal y durante demanda
ventilatoria incrementada. Se estudia el patrón respiratorio de sujetos sanos a partir de
medidas no invasivas y se formulan y estudian diversos parámetros (musculares y
ventilatorios) con el fin de identificar cuáles de ellos son más sensibles al estímulo
ventilatorio hipercápnico. Adicionalmente se estudian diferentes modelos del sistema
respiratorio, se realiza ajuste de parámetros, un estudio comparativo y se introducen
modificaciones con el fin de predecir adecuadamente la respuesta del sistema
respiratorio en sujetos sanos y pacientes respiratorios durante demanda ventilatoria
incrementada. Esto último constituye la principal aportación de esta tesis, pues en la
actualidad no se tiene conocimiento de modelos completos del sistema respiratorio
capaces de predecir, durante ventilación espontánea, el patrón respiratorio de pacientes
con EPOC o EPR.
En el primer capítulo se presenta una descripción del sistema respiratorio desde un
punto de vista funcional, los métodos de evaluación de la función respiratoria, las
variables medidas para caracterizar los subsistemas de mecánica ventilatoria, intercambio
de gases y la actividad muscular. También se describen las señales biomédicas de origen
muscular y ventilatorio, los estímulos y las patologías respiratorias más comunes.
El siguiente capítulo describe el problema al cual responde la línea de investigación
en la cual se inscribe esta tesis y el sub-problema particular al que da solución. Se discute
la motivación desde los puntos de vista científico y social, y se realiza una revisión del
estado del arte en cuanto al modelado de diferentes procesos del sistema respiratorio.
Dichos modelos serán la base del estudio posterior. Se presenta el objetivo principal y
los objetivos específicos de la tesis, la población de sujetos y pacientes respiratorios
Resumen v

estudiados, la metodología empleada y el marco bajo el cual se desarrolla la presente
tesis.
En el tercer capítulo se presenta un análisis del patrón respiratorio de sujetos sanos
estimulados mediante inhalación de CO para inducir hipercapnia. Inicialmente se
2
describen las señales registradas, el protocolo de experimentación y la instrumentación
utilizada. Posteriormente se definen diferentes parámetros ventilatorios y musculares a
partir de señales electromiográficas del Diafragma (DIA), Esternomastoideo (SMM) y
Geniogloso (GEN) con el fin de identificar cuales son los más sensibles al incremento
de demanda ventilatoria mediante regresiones lineales normalizadas. Desde el punto de
vista de su activación con estímulos elevados, y a pesar de la elevada variabilidad entre
sujetos, se puede identificar un orden de importancia decreciente en los músculos
respiratorios: DIA, SMM y finalmente GEN. Mediante una metodología basada en
análisis de conglomerados, se han encontrado claramente dos estrategias para aumentar
la demanda ventilatoria. Adicionalmente se ha encontrado que diferentes patrones
musculares están asociados a cada estrategia: Unos tienen un incremento mayor del
volumen circulante a costa de una frecuencia respiratoria más estable (respiración más
profunda a un ritmo respiratorio similar) y, por el contrario, el resto presentan un fuerte
aumento de la frecuencia respiratoria manteniendo un volumen similar (respiración más
rápida y superficial). En los del primer grupo, en promedio, la actividad del SMM
durante la inspiración aumenta de manera más lineal, mientras que la del diafragma lo es
más en el segundo. De todas formas, es en el primer grupo donde el ratio de las
actividades entre inspiración y espiración del DIA y SMM incrementa en mayor medida
con el aumento de la ventilación. Finalmente, también en el primer grupo existe una
mayor sincronización entre músculos SMM y DIA a medida que la ventilación aumenta
y que es encontrada gracias a parámetros de retardo medio calculados a partir de la
función de correlación de valores cuadráticos de las señales EMG.
El capítulo cuarto presenta diferentes fases del proceso que permite determinar
modelos completos del sistema respiratorio que mejor predicen la respuesta de sujetos
sanos ante estímulos que incrementan su demanda ventilatoria. Inicialmente se analizan
los datos experimentales disponibles para obtener constantes y parámetros útiles en la
posterior configuración de los modelos. Se describen tres modelos completos del
sistema respiratorio que se basan en dos tipos de controladores: Por un lado, aquellos en
los que el controlador ajusta el patrón respiratorio y la ventilación con base en la
minimización del trabajo respiratorio, es decir, que su controlador está basado en un
vi Resumen

principio de optimización y funciona como un regulador adaptativo y autoajustable
basado en medidas de eficiencia (modelos denominados en la tesis MSR1 y MSR2). Por
otra parte, los que el controlador respiratorio es visto como un generador central de
patrones, en el cual la actividad respiratoria rítmica se produce como respuesta
proporcional a la realimentación sensorial aferente (modelo MSR3). De ambas filosofías,
en la tesis se han propuesto modelos híbridos (MSR4 y MSR5). Posteriormente se
propone la utilización de un clasificador estadístico que basado en el patrón respiratorio
en situación basal consigue predecir el patrón ventilatorio de cada sujeto cuando por
efecto de un estímulo incrementa su demanda ventilatoria. Se demuestra cómo la
inclusión de dicho clasificador consigue mejorar la capacidad de predicción de los
modelos que lo incorporan. Finalmente, se realiza un estudio comparativo de los
modelos desde el punto de vista de la potencia predictiva del patrón ventilatorio y
teniendo en cuenta la frontera de predicción impuesta por el análisis de variabilidad
inter-sujetos (14.6%), se encuentra que los modelos que mejor predicen la respuesta
respiratoria son los basados en el controlador óptimo propuesto por Poon, pero que
son sensiblemente modificados:
(cid:131) Se seleccionan adecuadamente parámetros del modelo mediante una metodología
efectiva para el ajuste y la validación de parámetros en modelos fisiológicos
profundos (doble optimización anidada) cuya aplicabilidad puede extenderse a otros
sistemas biológicos.
(cid:131) Se modifican las expresiones de trabajo mecánico utilizadas en la fase espiratoria,
sustituyendo las que dependen del producto presión por flujo (que generan un
trabajo negativo) por las que dependen de la aceleración del volumen.
(cid:131) Se introduce un clasificador estadístico que identifica el patrón ventilatorio de un
sujeto a partir del valor basal del volumen circulante V , frecuencia respiratoria f y
T R
la estimación teórica de su ventilación máxima.
El menor error de predicción que se obtiene es de 11.5%, muy bajo para tratarse del
sistema de control respiratorio pues la variabilidad intra-sujeto que se calcula en los
datos experimentales es de 6.9%. Por variables, el error se reparte bastante
uniformemente entre las variables de interés: 12.5%, 10.7% y 11.3 % para el intervalo
inspiratorio T , el periodo respiratorio T y V , respectivamente.
I TOT T
En el quinto capítulo se proponen modificaciones a los modelos que como se
muestra en el capítulo 4 predicen adecuadamente el patrón respiratorio de sujetos sanos