Bei jedem Einatmen schlägt das Herz eines gesunden Menschen geringfügig schneller, beim Ausatmen wird es wieder langsamer. Grund dafür ist, dass beim Einatmen ein Effekt abgeschwächt wird, der das Herz normalerweise auf ungefähr 60 Schläge pro Minute im Ruhezustand herunterregelt. Dieses Phänomen ist unter der Bezeichnung respiratorische Sinusarrhythmie bekannt, übersetzt etwa „durch Atmen ausgelöste Unregelmäßigkeit im Sinusknoten, dem Nervenbündel, das dem Herz den Takt vorgibt“.
Bekannt ist das Phänomen bereits seit dem 19. Jahrhundert. In der Vergangenheit wurde mehrfach versucht, aus der Ausprägung der Arrhythmie Rückschlüsse auf die Lebenserwartung von Patienten zu ziehen. Wenn der Körper geschwächt ist, etwa durch einen Herzinfarkt, sind die Unterschiede in der Herzfrequenz beim Ein- und Ausatmen nämlich deutlich geringer. Bisher konnte aus den gewonnenen Daten jedoch kein Messwert gezogen werden, der für sich selbst genommen auf die Lebenserwartung schließen ließe. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern um Prof. Georg Schmidt, Leiter der Arbeitsgruppe Biosignalverarbeitung am Klinikum rechts der Isar der TUM, ist jetzt genau das gelungen.
Atemzyklus und Herzfrequenz: Der entscheidende Moment
Während in den meisten früheren Studien der gesamte Atemzyklus in Bezug zur Herzfrequenz gesetzt wurde, konzentrierte sich das Team von der TUM auf das Ausatmen, genauer: auf den Moment, in dem die Herzfrequenz normalerweise wieder heruntergebremst wird. „Mit unserem Ansatz greifen wir gewissermaßen chirurgisch den Moment heraus, in dem das Entscheidende stattfindet“, sagt Georg Schmidt. Bei der Analyse der Herzfrequenzdaten half ein Algorithmus, den die Wissenschaftler bereits 2006 in einem Beitrag im Fachmagazin Lancet vorgestellt haben. Das Verfahren macht die respiratorische Sinusarrhythmie messbar, indem es – vereinfacht gesagt – andere Quellen für Variationen des Herzrhythmus aus den Daten herausrechnet, die innerhalb eines bestimmten Zeitraumes gesammelt werden. Der Algorithmus bildet einen Mittelwert aus den Daten, der sich in einem Kurvendiagramm darstellen lässt.
„Durch unsere Methode wird unser Bild vom Funktionszustand des Körpers viel schärfer“, sagt Dr. Daniel Sinnecker, Erstautor der Studie. „Es gibt bisher keine andere Methode, die so spezifisch die vagale Funktion herausarbeitet.“ Die vagale Funktion, also die Aktivität des Vagusnerves, ist unter anderem dafür verantwortlich, dass die Herzfrequenz bei gesunden Menschen wie oben erwähnt heruntergeregelt wird. Der Vagusnerv beeinflusst viele weitere Prozesse im Körper, seine Aktivität lässt sich jedoch nicht direkt messen.
Mehr als 900 Patientinnen und Patienten untersucht
Im Rahmen der Studie, die im Journal of the American College of Cardiology erschienen ist, wurden bei fast 950 Herzinfarktpatienten wenige Tage nach dem Infarkt Atemzyklus und Herzrhythmus gemessen. Daraus wurden Werte für die respiratorische Sinusarrhythmie abgeleitet. Die Testpersonen wurden fünf Jahre lang alle sechs Monate erneut untersucht. Das Ergebnis: Herzinfarktpatienten, deren Arrhythmie schwächer ausgeprägt war, liefen eher Gefahr, innerhalb des Beobachtungszeitraumes zu sterben. Bei den untersuchten Personen mit gering ausgeprägter Arrhythmie lag die Sterbewahrscheinlichkeit am Ende des Fünfjahreszeitraums fast fünf Mal so hoch, wie bei Menschen mit stärkeren atembedingten Unregelmäßigkeiten.
Aktuell laufen zwei weitere klinische Studien unter Mitwirkung der TUM, in denen die respiratorische Sinusarrhythmie bei verschiedenen Personengruppen untersucht wird. In einer von ihnen (EU-Cert-ICD) werden verschiedene Behandlungsstrategien bei Menschen mit Herzschrittmachern untersucht, die andere (INVADE) begleitet ältere Menschen mit und ohne Herzkrankheiten. Deren Ergebnisse, so hoffen Schmidt und sein Team, werden bestätigen, dass ihre Methode einen verlässlichen und von anderen Werten unabhängigen Risikoindikator darstellt.
Alltägliche Anwendung nicht weit entfernt
Die neue Methode, so hoffen die Entwickler, könnte schon bald flächendeckend eingesetzt werden. „Wir sind von einer alltäglichen Anwendung nicht weit entfernt, das Verfahren ist weitgehend fertig“, sagt Georg Schmidt. Technische Hürden gebe es kaum: Da mittlerweile darauf verzichtet werden könne, neben der Herztätigkeit auch die Atemfrequenz zu messen, genüge im Grunde genommen ein modernes EKG-Gerät. „So könnte auch der Hausarzt innerhalb von zehn Minuten die Sinusarrhythmie untersuchen.“
Bei weit über 80 Prozent der Patienten lasse sich die Methode sinnvoll anwenden, sagt Schmidt. Unabhängig davon, ob die Untersuchten kürzlich einen Herzinfarkt erlitten hätten oder nicht, könne mit der neuen Methode – in Kombination mit anderen Indikatoren – das Gesundheitsrisiko bewertet werden. Bei manchen Betroffenen ließe sich so ein verstecktes Risiko erkennen und etwa ein Defibrillator einsetzen. „Darüber hinaus verringert es die Kosten von Behandlungen, weil unter Umständen überflüssige Maßnahmen vermieden werden“, sagt Georg Schmidt.
Ein möglicher nächster Schritt sei es, mithilfe der Methode Behandlungsstrategien auf ihre Wirksamkeit zu untersuchen. Wenn sich im Laufe einer Behandlung die Werte eines Patienten oder einer Patientin verbesserten, könne man schlussfolgern, dass auf die richtige Therapie gesetzt wurde.
Kontakt:
Prof. Dr. Georg Schmidt
1. Medizinische Klinik
Klinikum rechts der Isar
Tel: +49 89 4140 7979
Mail: gschmidt(at)tum.de
Originalpublikationen:
D. Sinnecker, M. Dommasch, A. Steger, A. Berkefeld, P. Hoppmann, A. Müller, J. Gebhardt, P. Barthel, K. Hnatkova, K. M. Huster, K. Laugwitz, M. Malik, G. Schmidt, Expiration-Triggered Sinus Arrhythmia Predicts Outcome in Survivors of Acute Myocardial Infarction, Journal of the American College of Cardiology 2016;67(19). DOI: 10.1016/j.jacc.2016.03.484.
A. Bauer, J. Kantelhardt, P. Barthel, R. Schneider, T. Mäkikallio, K. Ulm, K. Hnatkova, A. Schömig, H. Huikuri, A. Bunde, M. Malik, G. Schmidt, Deceleration capacity of heart rate as a predictor of mortality after myocardial infarction: cohort study, The Lancet, Volume 367 , Issue 9523 , 2006. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(06)68735-7
Quelle: Pressemitteilung TUM
