Intérêt de la variabilité de la fréquence cardiaque pour prédire la phénoconversion dans le trouble du comportement en sommeil paradoxal isolé

Laurène Leclair-Visonneau , Stuart Mccarter , John Feemster , Paul Timm , Naima Covassin , Elizabeth Coon , Bradley Boeve , Michael Silber , Virend Somers , Erik St Louis
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Abstract

Objectif

Le trouble du comportement en sommeil paradoxal isolé (TCSPi) est un signe prodromal très spécifique des synucléinopathies. Le développement de biomarqueurs constitue un défi majeur pour prédire le début de la maladie ou évaluer les futures thérapies neuroprotectrices. L’objectif de cette étude était d’évaluer la pertinence des altérations de la variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) pour prédire la phénoconversion dans le TCSPi.

Méthodes

Chez 30 patients avec TCSPi suivis longitudinalement (≥ 3 ans), nous avons analysé rétrospectivement les paramètres de la VFC de la polysomnographie diagnostique et les avons comparés entre les patients ayant converti ou non au suivi. Nous avons testé l’exactitude de seuils précédemment déterminés dans la prédiction de la phénoconversion.

Résultats

La densité de puissance des très basses fréquences et l’index SD2 normalisé étaient plus bas chez les patients ayant converti, sans différence entre les sous-types cognitif et moteur. La densité de puissance totale prédisait une conversion précoce, tandis que le SD2 normalisé prédisait une conversion sur une période de 11,5 ans. Les mesures de sommeil paradoxal sans atonie et de VFC montraient une complémentarité dans la prédiction du risque de phénoconversion.

Conclusion

Nous avons validé l’intérêt de la VFC dans la prédiction de la phénoconversion vers une synucléinopathie avérée chez des patients atteints de TCSPi, à confirmer dans une large population multicentrique. La combinaison d’une évaluation multidomaine sera cruciale pour prédire le risque de conversion et la réponse aux futurs traitements neuroprotecteurs.

心率变异性在预测孤立快速眼动睡眠行为障碍表型转换中的价值
目的孤立快速眼动睡眠行为障碍(iRMSD)是突触核蛋白病的一种高度特异性前驱症状。生物标志物的开发是预测疾病发作或评估未来神经保护疗法的一大挑战。本研究的目的是评估心率变异性(HRV)的改变与预测 iPSCT 表型转换的相关性。方法 在对 30 名 iPSCT 患者进行纵向随访(≥ 3 年)时,我们回顾性地分析了诊断性多导睡眠图中的 HRV 参数,并对随访时转换或未转换的患者进行了比较。结果转归患者的极低频功率密度和归一化 SD2 指数较低,认知亚型和运动亚型之间无差异。总功率密度可预测早期表型转换,而正常化 SD2 可预测 11.5 年的表型转换。结论我们已经验证了VFC在预测iPSCI患者表型转换为已证实的突触核蛋白病方面的价值,这需要在大型多中心人群中得到证实。结合多领域评估对于预测转归风险和对未来神经保护治疗的反应至关重要。
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