閉塞性睡眠時無呼吸症候群の２つの病型：体位性 vs 非体位性：ループゲインと気道虚脱性

2024年1月13日 11:13

体位性閉塞性睡眠時無呼吸症候群 (POSA) は閉塞性睡眠時無呼吸症候群 (OSA) の認められたサブタイプであり、非体位性OSA (NPOSA)と区別。
さらに、この研究では、Sands et al.11, 26 によって開発された非侵襲的技術を用いて、4 つの主要なエンドタイプ指標（ループゲイン [LG]、覚醒閾値、咽頭虚脱性 [Vpassive]、筋代償 [Vcomp]）を決定しました。これらの指標は、標準的な臨床多項目生理検査 (PSG)11, 12, 29 で記録された換気流量パターンから決定されました。
NPOSA では、VpassiveAll (β [95% 信頼区間, 95% CI], −0.55[−0.68–[−0.42]], p<0.001) と LGAll (β [95% CI], 0.19[0.08–0.30], p<0.001) が AHI の有意な独立予測因子であり、VpassiveAll が最も重要な因子であるが、一方、POSA では、虚脱性はあまり影響を与えず、 (LGAll, β [95% CI], 0.29 [0.18–0.41], p<0.001; ArTHAll, β [95% CI], 0.15 [0.01–0.28], p=0.031; VcompAll, β [95% CI], −0.21[−0.29–[−0.12]], p<0.001) が優位な独立予測因子で、 LG が最も重要な因子であった。

Wang, Xiaoting, Tianjiao Zhou, Weijun Huang, Jingyu Zhang, Jianyin Zou, Jian Guan, Hongliang YiとShankai Yin. 「Differences in physiological endotypes between non-positional and positional obstructive sleep apnea: Results from Shanghai Sleep Health Study cohort」. CHEST, 2024年1月. https://doi.org/10.1016/j.chest.2024.01.021 .

日本語訳 written with Bard
日本語訳

背景

体位性閉塞性睡眠時無呼吸症候群 (POSA) は閉塞性睡眠時無呼吸症候群 (OSA) の認められたサブタイプであり、非体位性 OSA (NPOSA) と比較して異なるエンドタイプの特徴を示します。これらのサブタイプの間でエンドタイプが異なる原因は、まだ十分に理解されていません。

研究課題

(1) NPOSA と POSA を持つ個人は、根本的な OSA エンドタイプが異なるか？ (2) NPOSA と POSA の重症度を決定する上で、どのエンドタイプの特性が重要か？

研究デザインと方法

上海睡眠健康調査コホートの中から OSA 患者を募集し、POSA または NPOSA に分類しました。多重睡眠生理検査を使用してエンドタイプを計算しました。

結果

1,036 人の OSA 患者でエンドタイプ分析を行いました。
POSA を持つ人は、NPOSA を持つ人に比べて、
LGAll (loop gain in all sleep stages and all sleep positions) が低く (0.55 [0.46–0.66] VS 0.68 [0.52–0.90], p<0.001)、
ArTHAll (arousal threshold in all sleep stages and all sleep positions) が低く (138.67 [118.94–180.87] %Veupnea VS 189.00 [129.71–257.76] %Veupnea, p<0.001)、
VpassiveAll (Vpassive in all sleep stages and all sleep positions)が高く (91.85 [83.13–95.15] %Veupnea VS 76.38 [23.77–92.08] %Veupnea, p<0.001)、
VcompAll (Vcomp in all sleep stages and all sleep positions)が高かった (6.50 [−6.77–16.39] %Veupnea VS 3.65 [−10.47–12.14] %Veupnea, p=0.003)。
(Ventilation (換気): 鼻腔内の圧力と気流の信号から算出された、分単位の呼吸量時系列データ (1回の呼吸量 × 呼吸回数) を表します。これは隣接する呼吸と比較した平均値のパーセンテージ (%Veupnea) として表されます。つまり、個々の呼吸ごとの換気量を、その前の呼吸と次の呼吸の平均値と比べてどれくらい高いか低いかで表しているということです。)
ロジスティック回帰分析により、VpassiveAll が高くなるほど POSA のオッズ比が上昇することが示唆されました。
NPOSA では、完全調整線形回帰分析により、VpassiveAll (β [95% 信頼区間, 95% CI], −0.55[−0.68–[−0.42]], p<0.001) と LGAll (β [95% CI], 0.19[0.08–0.30], p<0.001) が AHI の有意な独立予測因子であり、VpassiveAll が最も重要な因子であることが示されました。
一方、POSA では、虚脱性はあまり影響を与えないようでした (β [95% CI], −0.09[−0.21–0.03], p=0.138)。非解剖学的エンドタイプの特性 (LGAll, β [95% CI], 0.29 [0.18–0.41], p<0.001; ArTHAll, β [95% CI], 0.15 [0.01–0.28], p=0.031; VcompAll, β [95% CI], −0.21[−0.29–[−0.12]], p<0.001) は POSA の重症度の決定に重要であり、LG が最も重要な因子でした。

解釈

この研究は、NPOSA と POSA の間のエンドタイプの違いを明らかにしたものです。中国人では、解剖学的要因が NPOSA の重症度を決定する上でより重要であり、非解剖学的特性が POSA の重症度を決定する上でより重要であることが示唆されました。今後の研究では、エンドタイプに基づいて NPOSA と POSA を持つ個人に対する個別化された治療戦略を開発することに焦点を当てるべきです。

以上が英文の日本語訳です。

KEY WORDSpositional obstructive sleep apnea
endotype
loop gain
arousal threshold
pharyngeal collapsibility
muscle compensation

written with ChatGPT4

無呼吸のループゲインに関する数式モデルをTeX表記で示します。このモデルは、呼吸制御システムの動的な特性を表すもので、以下の要素から構成されます：

化学的フィードバックループ：血中の二酸化炭素濃度（( PCO_2 )）や酸素濃度（( PO_2 )）の変化に対する呼吸応答。
機械的要素：肺や胸郭の機械的特性。
神経制御システム：呼吸中枢と呼吸筋の間の神経伝達。

ループゲインの数式モデルは以下のように表されます：

$$
LG = \frac{Controller\ Gain \times Plant\ Gain}{1 + Controller\ Gain \times Plant\ Gain \times Feedback\ Gain}
$$

ここで、

( Controller\ Gain ) は呼吸中枢の応答性を表し、
( Plant\ Gain ) は肺や胸郭の機械的特性を表し、
( Feedback\ Gain ) は化学的フィードバックの強さを表します。

このモデルは、呼吸制御システムの安定性と無呼吸の発生に関連しており、個々の患者や状況によって異なるため、具体的な数値やパラメータは個別に評価する必要があります。

Loop Gain Theory - Opioid-Induced Central Apnea and Treatment Emergent Sleep Apnea - Activity Five:<br>Servo Ventilation Therapy for Sleep Disordered Breathing Resource Center (webedcafe.com)

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