Investigadores del Mount Sinai de Nueva York (Estados Unidos) han desarrollado una novedosa medida automatizada de análisis de los estudios del sueño para determinar la gravedad y el riesgo de mortalidad en pacientes con apnea obstructiva del sueño.

Los resultados del estudio, publicados en el ´American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine´, proporcionan una herramienta validada para gestionar mejor la apnea del sueño y promover la atención preventiva.

El Grupo de Análisis Circadiano y del Sueño (SCAN) del Monte Sinaí desarrolló una medida automatizada respiración a respiración denominada carga ventilatoria que evalúa la proporción de respiraciones pequeñas durante un estudio rutinario del sueño.

Esta novedosa medida no depende de las consecuencias de la hipoxemia, o bajo nivel de oxígeno en la sangre, ni de los despertares que se observan en los pacientes con apnea obstructiva del sueño.

Los investigadores definen el rango normal de la carga ventilatoria, evalúan su variabilidad noche a noche y muestran su relación con la obstrucción de las vías respiratorias superiores. También predicen las consecuencias a corto y largo plazo basadas en un estudio rutinario del sueño, incluidas afecciones potencialmente mortales como las cardiopatías coronarias.

"La forma clínica actual de determinar la gravedad de la apnea del sueño se basa en métodos rudimentarios que no predicen el riesgo de enfermedades cardiovasculares ni siquiera la mortalidad", explica el autor Ankit Parekh, profesor adjunto de Medicina (Pulmonar, Cuidados Críticos y Medicina del Sueño) en la Facultad de Medicina Icahn de Mount Sinai.

"Hemos desarrollado una forma de analizar los estudios rutinarios del sueño para predecir el riesgo de enfermedades cardiovasculares e incluso la mortalidad --destaca--. Los clínicos que dependen de reglas y umbrales arbitrarios para evaluar la gravedad de la apnea del sueño dispondrán ahora de una herramienta mejor validada para gestionar mejor la apnea del sueño y los pacientes podrán recibir antes la mejor atención".

La principal herramienta de diagnóstico de la apnea obstructiva del sueño es el índice de apnea-hipopnea (IAH), que indica el número medio de veces por hora que la respiración se detiene parcial o totalmente durante el sueño. Sin embargo, este estándar ampliamente utilizado sólo capta la frecuencia de los eventos respiratorios y no predice posibles riesgos posteriores.

Además, el cálculo del IAH está influido por diversas variables, como las reglas de puntuación y otros parámetros de referencia muy subjetivos para la respiración y la saturación de oxígeno, y no sólo por la obstrucción de las vías respiratorias. El IAH también varía mucho de una noche a otra. Por lo tanto, el IAH es limitado a la hora de describir las consecuencias a corto y largo plazo de los eventos respiratorios continuos durante la noche.

Los investigadores utilizaron datos de dos cohortes comunitarias que evaluaban enfermedades y patrones, así como de dos cohortes retrospectivas de clínicas del sueño, para obtener el rango normativo de la carga ventilatoria a partir del análisis de más de 34 millones de respiraciones de más de 5.000 participantes.

A continuación, el equipo evaluó la relación entre el grado de obstrucción de las vías respiratorias superiores y la carga ventilatoria, así como la relación entre la carga ventilatoria y los riesgos de mortalidad, incluidas las enfermedades cardiovasculares, que se derivaron mediante un algoritmo automatizado. También evaluaron la relación entre la carga ventilatoria y la hipertensión y la somnolencia.

Descubrieron que la medida automatizada de la carga ventilatoria era capaz de evaluar eficazmente la gravedad de la apnea obstructiva del sueño, permanecer estable de una noche a otra y predecir la mortalidad asociada a enfermedades cardiovasculares en los pacientes, lo que la convertía en una alternativa viable al IAH.

Los investigadores señalan que este estudio es la primera vez que se desarrolla e investiga sistemáticamente una alternativa al IAH, desde el establecimiento de valores de corte normales y anormales hasta la evaluación de la variabilidad de una noche a otra y la predicción del riesgo de mortalidad.

El equipo del Mount Sinaí estudiará a continuación un algoritmo de inteligencia artificial construido sobre la carga ventilatoria para sustituir al IAH e identificar qué pacientes se beneficiarán del tratamiento con presión positiva continua en las vías respiratorias (PPCVR), la terapia de primera línea en la apnea del sueño, preferiblemente con un conjunto de datos de pacientes más diverso desde el punto de vista racial y étnico.