Caracterización de la relación entre la actividad eléctrica cerebral y cardíaca en pacientes pediátricos con síndrome de apnea/hipopnea durante el sueño empleando medidas no lineales de causalidad (2020)
Los trastornos del sueño son afecciones que provocan cambios en los patrones normales del sueño y que pueden generar consecuencias sobre la salud del ser humano tanto a corto como a largo plazo. Estos se agrupan dependiendo de sus causas y afecciones que generen, siendo el síndrome de apnea/hipopnea durante el sueño (SAHS, del inglés Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome) parte de los trastornos respiratorios. El SAHS es un trastorno caracterizado por la presencia de varias pausas respiratoriaspor bloqueo de las vías aéreas durante el sueño, ocasionando una disminución del oxígeno en circulación. El método estándar de tratamiento para el SAHS pediátrico es la adenoamigdalectomía, cirugía que según diversos estudios ha demostrado una alta efectividad, eliminando las desaturaciones de oxígeno y contribuyendo a el retorno de las funciones normales del sistema nervioso autónomo y la actividad cardiaca. Actualmente, y debido a las alteraciones en la actividad eléctrica del cerebro y el corazón causadas por el SAHS, ha crecido el interés en el uso de la polisomnografía para caracterizar la interacción entre la actividad eléctrica del cerebro y el corazón. Esta cuantificación de dichas características topológicas se realiza comúnmente mediante la Granger Causality(GC). Esta medida es una noción estadística de influencia causal, basada en la predicción a través de la autorregresión vectorial. Sin embargo, en la última década se han presentado propuestas alternativas para la obtención de medidas similares, basadas en arquitecturas de redes neuronales, para encontrar relaciones no lineales en dicha influencia causal. El presente documento recopila el planteamiento del proyecto en el que se buscó caracterizar la relación entre la actividad eléctrica cardíaca y cerebral en pacientes pediátricos con SAHS en etapas de pre- y post-tratamiento. El proyecto se encuentra dividido en cuatro etapas: la primera corresponde al preprocesamiento de las señales, en donde al final de esta etapa se obtuvieron ocho series de tiempo de potencias normalizadas de cada registro de polisomnografía, representadas en cinco subbandas de EEG(α,β,δ,θ,γ) y tres de la variabilidad de la frecuencia cardiaca(VLF,LF,HF). En la segunda, se realizó el cálculo de causalidades de Granger mediante dos métodos: uno lineal haciendo uso de la toolbox MVGC y otro no lineal mediante el desarrollo de redes neuronales artificiales. Posteriormente, en la etapa tres se realizó la prueba estadística chi-cuadrado de McNemar, con la cual se logró identificar cada uno de los pares de subbandas en los que el tratamiento indujo cambios significativos. Por último, en la etapa cuatro se realizó el correspondiente análisis de los resultados obtenidos y una posterior comparación de ambos métodos, teniendo en cuenta sus ventajas y limitaciones. Finalmente, los resultados mostraron que el tratamiento permitió la recuperación de conexiones principalmente en las interacciones corazón-cerebro y cerebro-cerebro, en donde las subbandas gamma y delta presentaron un alto nivel de restauración. Adicionalmente, se evidenció como la adenoamigdalectomía no solo promueve en general una topología similar a la de sujetos sanos, sino como afecta algunas de las interacciones analizadas, generando alteraciones que no se encontraron previamente, como lo fue en el caso de la red corazón-corazón. Por último, se evidenció una diferencia notoria entre los métodos empleados, donde el análisis no lineal arrojó resultados complementarios e identificó de mejor manera interacciones informadas en estudios previos en comparación con la metodología lineal.