Method Article
Aqui, apresentamos um método para investigar ritmos diurnos em desempenho após categorização precisa dos participantes em grupos fenótipos circadianos com base no Questionário cronotipo de Munique, biomarcadores de fase circadiana padrão ouro e medidas actigráficas.
Em nossa sociedade continuamente em desenvolvimento "24 horas por dia", é necessário aumentar nossa compreensão de como as mudanças na biologia, fisiologia e psicologia influenciam nossa saúde e desempenho. Embutido nesse desafio, está a necessidade crescente de explicar as diferenças individuais no sono e ritmos circadianos, bem como explorar o impacto da hora do dia no desempenho no mundo real. Existem várias maneiras de medir o sono e os ritmos circadianos desde métodos subjetivos baseados em questionários até monitoramento objetivo do sono/vigília, actigrafia e análise de amostras biológicas. Este artigo propõe um protocolo que combina múltiplas técnicas para categorizar indivíduos em grupos fenótipos circadianos precoces, intermediários ou tardios (ECPs/ICPs/LCPs) e recomenda como realizar testes de desempenho diurno no campo. Os resultados representativos mostram grandes diferenças nos padrões de repouso derivados da actigrafia, fase circadiana (início da melatonina de luz fraca e tempo de pico da resposta ao despertar do cortisol) entre fenótipos circadianos. Além disso, diferenças significativas nos ritmos de desempenho diurno entre ECPs e LCPs enfatizam a necessidade de levar em conta o fenótipo circadiano. Em resumo, apesar das dificuldades em controlar fatores de influência, este protocolo permite uma avaliação real do impacto do fenótipo circadiano no desempenho. Este artigo apresenta um método simples para avaliar o fenótipo circadiano no campo e apoia a necessidade de considerar a hora do dia ao projetar estudos de desempenho.
No nível comportamental, a avaliação dos padrões individuais de repouso/atividade pode ser feita utilizando métodos subjetivos baseados em questionários ou monitoramento objetivo por meio de actigrafia de pulso. Os dados actigráficos foram validados contra a polissonografia (PSG) para vários parâmetros de sono, incluindo: tempo total de sono, eficiência do sono e vigília após o início do sono1. Embora o PSG seja conhecido como o padrão-ouro para medir o sono, é desafiador usar por períodos prolongados fora do laboratório do sono2. Portanto, os actigrafos destinam-se a fornecer uma alternativa simples e mais econômica ao PSG e permitir o monitoramento do padrão de descanso/atividade de 24 horas. As medidas subjetivas de auto-relato podem definir o "cronótipo" de Munique usando o Questionário cronotipo de Munique (MCTQ)3, ou preferência diurna usando o Questionário de Morningness-Eveningness (MEQ)4. Os grupos em ambas as extremidades deste espectro podem ser referidos como fenótipos circadianos precoces (ECPs) e fenótipos circadianos tardios (LCPs) com aqueles entre os fenótipos circadianos intermediários (ICPs).
Embora os ECPs e lcps sejam claramente distinguíveis através de seu comportamento (ou seja, padrões de sono/vigília), essas diferenças individuais também são parcialmente impulsionadas por variações na fisiologia5 e predisposição genética6,7. Biomarcadores fisiológicos são frequentemente usados para determinar a fase circadiana/tempo de um indivíduo. Dois dos principais hormônios indicativos do tempo circadiano são a melatonina, que sobe à noite para atingir um pico no meio da noite, e o cortisol, que atinge o pico na manhã8. Usando esses marcadores de fase circadianos, diferenças individuais nos padrões de sono-vigília são capazes de ser identificadas. Por exemplo, início de melatonina fraca (DLMO)9,10 e o tempo de resposta ao despertar do cortisol11,12 pico mais cedo em ECPs, que é espelhado pelo ritmo circadiano da temperatura corporal do núcleo13. A saliva permite uma coleta fácil, segura e não invasiva a partir da qual esses hormônios podem ser analisados por radioimunoensaio (RIA) ou ensaio imunosorbent ligado à enzima (ELISA) sem a necessidade de extrair qualquer material celular. RIA e ELISA são ensaios sensíveis e específicos que detectam concentrações de antígenos em amostras biológicas (por exemplo, sangue, plasma ou saliva), através de reações de antígenos-antígenos envolvendo isótopos rotulados por rádio (por exemplo, iodo (125I) ou anticorpos ligados à enzima14).
Protocolos laboratoriais estritamente controlados, como rotina constante (CR) e dessincronização forçada (DF) são o padrão-ouro no campo da cronobiologia para estudar ritmos circadianos endógenos15. No entanto, há uma necessidade crescente de estudar indivíduos em seu ambiente doméstico fora de ambientes artificiais de laboratório para coletar dados contextuais e aumentar a validade externa dos resultados. Por isso, exigimos melhores formas de categorizar, medir e avaliar as diferenças individuais no campo. Além disso, variações diurnas em várias medidas de desempenho físico (aeróbico, força muscular) e cognitiva (tempo de reação, atenção sustentada, função executiva) foram descobertas com ECPs com melhor desempenho no início do dia e LCPs na noitede 16,17. Isso enfatiza que a hora do dia e o fenótipo circadiano devem ser fatores que são considerados na realização de testes de desempenho em estudos de pesquisa.
O número de diferentes medidas e protocolos utilizados em estudos laboratoriais permite a implementação de condições altamente controladas. Estudos de campo tendem a ser mais desafiadores devido ao número de fatores influenciadores. Portanto, o uso de uma abordagem mais holística, combinando múltiplas técnicas, pode proporcionar mais precisão ao monitorar o comportamento, a psicologia e o desempenho de um indivíduo em seu ambiente doméstico18. Aqui, discutimos um método que pode ser facilmente implementado no campo para identificar diferenças individuais em fenótipos circadianos usando o MCTQ, actigrafia e biomarcadores fisiológicos. Temos a hipótese de que essas variáveis diferem significativamente entre grupos de fenótipo circadiano e estarão significativamente correlacionadas com o cronótipo (= corrigido no meio do sono em dias livres (MSFsc) recolhidos do MCTQ). Além disso, sugerimos formas de medir o desempenho diurno, destacando a necessidade de analisar os dados separadamente para cada grupo de fenótipo circadiano. Temos a hipótese de que as diferenças nos ritmos de desempenho diurno serão obscurecidas se os dados forem analisados apenas em todo o nível populacional.
Todos os métodos descritos aqui foram aprovados pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade de Birmingham.
1. Triagem participante e design experimental
2. Diários de actigrafia e sono
3. Amostragem fisiológica
4. Radioimunoensaio
5. Testes de desempenho diurno
NOTA: As medidas utilizadas neste protocolo são a Tarefa de Vigilância Psicomotora (PVT)21, e a Escala de Sonolência Karolinska (KSS)22. No entanto, outros testes poderiam ser usados mantendo o mesmo desenho dependendo do objetivo do estudo (por exemplo, se o estudo estivesse investigando o impacto do fenótipo circadiano na memória de trabalho, uma tarefa de memória seria necessária).
6. Análise
Esses resultados em ECPs e LCPs já foram publicados anteriormente por Facer-Childs, Campos, et al.23. Todas as permissões foram obtidas do editor. Para estudos que exijam uma investigação dos três grupos (Precoce, Intermediário e Tardio), os mesmos métodos e cortes podem ser utilizados.
Fenotipagem circadiana (Tabela 1, Tabela 2 e Figura 1)
A primeira hipótese apresentada neste artigo é que os grupos difeririam significativamente no sono e nas variáveis circadianas. Dos participantes (n = 22) que participaram deste estudo, aqueles que foram categorizados como ECPs tiveram pontuação entre 0-1 e todos os LCPs entre 8-10 (cortes dado na Tabela 1). Para confirmar esses resultados, foram comparadas as médias de grupo para cada variável. O valorde 02:24 ± 00:10 h para ECPs em comparação com 06:52 ± 00:17 h em LCPs (t(36) = 12,2, p < 0,0001). Os marcadores fisiológicos também diferem significativamente entre os dois grupos. O DLMO ocorreu às 20:27 ± 00:16 h em ECPs e às 23:55 ± 00:26 h em LCPS (t(30) = 6,8, p < 0,0001). O horário máximo da resposta ao despertar do cortisol ocorreu às 07:04 ± 00:16 h em ECPs e 11:13 ± 00:23 h em LCPs (t(36) = 8,0, p < 0,0001). As mesmas relações foram observadas com variáveis actigráficas para início do sono e tempo de vigília com início médio do sono ocorrendo às 22:57 ± 00:10 h em ECPs e 02:27 ± 00:19 h em LCPs (t(34) = 8,9, p < 0,0001) e acordar ocorrendo às 06:33 ± 0,10 h em ECPs e 10:13 ± 00:18 h em LCPs (t(34) = 9,9, p < 0,0001). Outras variáveis de sono, incluindo duração, eficiência e latência, não diferiram significativamente entre os grupos(Tabela 2).
A segunda hipótese é que oSC cestou do MCTQ estaria significativamente correlacionado com os biomarcadores de fase actigráfica e circadiana padrão-ouro. A Figura 1 mostra queo SC do MSF foi significativamente correlacionado com o DLMO (R2 = 0,65, p < 0,0001), horário de pico da resposta ao despertar do cortisol (R2 = 0,75, p < 0,0001), início do sono (R2 = 0,80, p < 0,0001) e tempo de vigília (R2 = 0,86, p < 0,0001).
Esses resultados representativos mostram que os diferentes grupos de fenótipo circadiano têm diferenças claras no início/deslocamento do sono (ou seja, hora de acordar), bem como em variáveis fisiológicas (DLMO e horário de pico do cortisol matinal).
Teste diurno(Figura 2)
Foi hipótese de que, ao testar várias vezes ao longo do dia, ritmos diurnos em sonolência subjetiva e desempenho poderiam ser identificados em cada grupo (ECPs/LCPs). Além disso, foi hipótese de que se os fenótipos circadianos não fossem considerados e os dados fossem analisados apenas em um nível de grupo inteiro, então as variações diurnas seriam deturpadas.
Variações diurnas significativas foram encontradas em todo o nível de grupo para o PVT e KSS. O desempenho do PVT na sessão de teste das 08:00h foi significativamente mais lento do que o teste das 14:00h(p = 0,027), assim como sonolência subjetiva (p = 0,024). O desempenho de PvT significativamente mais lento também foi encontrado entre 08:00 h e 20:00 h (p = 0,041).
Quando cada grupo foi analisado separadamente, variações diurnas significativas no desempenho de TP foram encontradas em LCPs, mas não em ECPs. Os LCPs foram significativamente piores às 08:00h em comparação com 14:00h(p = 0,0079) e melhores às 20:00 h em comparação às 08:00 h(p = 0,0006). A sonolência subjetiva apresentou variações diurnas significativas dentro de cada grupo. Os ECPs relataram maior sonolência às 20:00h em comparação com as 08:00h (p = 0,0054). O oposto foi observado nos LCPs que relataram maior sonolência às 08:00h e menor às 20:00 h. A sonolência às 08:00h foi significativamente maior que as 14:00h e 20:00 h nos LCPs (ambos p < 0,0001).
Figura 1: Análise de regressão linear para mostrar relações entre variáveis de sono/vigília utilizando actigrafia e biomarcadores fisiológicos. O sono médio corrigido em dias livres (MSFsc) é exibido como hora do dia (h) no eixo x. Os primeiros fenótipos circadianos (ECPs) são mostrados na caixa azul, fenótipos circadianos tardios (LCPs) na caixa vermelha. (a) Tempo de pico da resposta ao despertar do cortisol (h),(b)Tempo de vigília (h),(c)Início de melatonina de luz fraca (DLMO) (h),(d) Tempo de início do sono (h). O valor de R2 é mostrado no canto inferior direito com nível de significância exibido em **** = p < 0,0001. Esta figura foi modificada, com permissão, do Facer-Childs, et al.23. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 2: Curvas de variações diurnas em Escala de Sonolência Karolinska e Trabalho de Vigilância Psicomotora (PVT). A hora do dia (h) é mostrada no eixo x. Os resultados do grupo inteiro são mostrados na primeira coluna, fenótipos circadianos iniciais (ECPs) na segunda coluna e fenótipos circadianos tardios (LCPs) na terceira coluna. (a) Pontuação de sonolência subjetiva (KSS),(b)Tempo de reação de PVT (s). Foram instaladas curvas de regressão polinomial de segunda ordem não-lineares. O nível de significância é mostrado como ns (não significativo), * (p < 0,05), **(p < 0,01), ***(p < 0,001) e ****(p < 0,0001). Esta figura foi modificada, com permissão, do Facer-Childs, et al.23. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Variável medida | Categoria ECP | Categoria ICP | Categoria LCP |
Hora de acordar actigráfico | < 07:30 h | 07:31 - 08:29 h | > 08:30 h |
Horário de pico do cortisol matinal | < 08:00 | 08:01 - 08:59 h | > 09:00 h |
Início de melatonina de luz fraca (DLMO) | < 21:30 h | 21:31 - 22:29 h | > 22.30 h |
Início do sono actigráfico | < 23:30 h | 23:31 - 00:29 h | > 00:30 h |
Sono médio corrigido em dias livres (MSFsc) | < 04:00 h | 04:01 - 04:59 h | > 05:00 h |
Pontuação por variável | 0 | 1 | 2 |
PONTUAÇÃO TOTAL | 0 - 3 | 4 - 6 | 7 - 10 |
Subcategorias | 0 = PCE extrema 1 = ECP definido 2 = PCE moderada 3 = PcE leve | 4 = ICP precoce 5 = ICP 6 = ICP tardio | 7 = LCP leve 8 = LCP moderado 9 = LCP definido 10 = LCP extremo |
Tabela 1: Cortes de categorização para fenotipagem circadiana em grupos Early (ECP), Intermediário (ICP) e Late (LCP). Cada variável é alocada uma pontuação por participante, dependendo do resultado e os escores totais (0-10) permitem a categorização em cada grupo e em cada subcategoria.
Variável Medida | Pces | LCPs | Significado |
Tamanho da amostra | N = 16 | N = 22 | n/a |
Número de machos/fêmeas | M = 7 | M = 7 | p = 0,51c |
F = 9 | F = 15 | ||
Idade (anos) | 24,69 ± 4,60 | 21,32 ± 3,27 anos | p = 0,028a |
Altura (cm) | 171,30 ± 1,97 | 171,10 ± 2,38 | p = 0,97a |
Peso (kg) | 66,44 ± 2,78 | 67,05 ± 2,10 | p = 0,88a |
MSFsc (hh:mm) | 02:24 ± 00:10 | 06:52 ± 00:17 | p < 0,0001a |
Início do sono (hh:mm) | 22:57 ± 00:10 | 02:27 ± 00:19 | p < 0,0001a |
Hora de despertar (hh:mm) | 06:33 ± 0,10 | 10:13 ± 00:18 | p < 0,0001a |
Duração do sono (h) | 7,59 ± 0,18 | 7,70 ± 0,14 | p = 0,72a |
Eficiência do sono (%) | 79,29 ± 1,96 | 77,23 ± 1,14 | p = 0,46a |
Latência de início de sono (hh:mm) | 00:25 ± 00:06 | 00:25 ± 00:03 | p = 0,30b |
Ângulo de fase (hh:mm) | 02:28 ± 00:16 | 02:34 ± 00:18 | p = 0,84a |
Início de melatonina dim light (hh:mm) | 20:27 ± 00:16 | 23:55 ± 00:26 | p < 0,0001a |
Tempo de pico de cortisol (hh:mm) | 07:04 ± 00:16 | 11:13 ± 00:23 | p < 0,0001a |
Tabela 2: Variáveis de estudo para grupos fenótipos circadianos; Precoces (ECPs) e Atrasados (LCPs). Os valores são mostrados como média ± SEM além da idade que é mostrada como média ± SD. O sono médio corrigido em dias livres (MSFsc) é calculado a partir do MCTQ. Os tipos de testes estatísticos utilizados são mostrados em sobrescrito; testes paramétricosa,testes não paramétricosb e teste exato de Fisherc. O ângulo de fase é determinado pela diferença (h) entre o início da melatonina de luz fraca (DLMO) e o início do sono. Todos os valores p são FDR corrigidos24. Esta tabela foi modificada, com permissão, do Facer-Childs, et al.23.
Devido à complexa interação das influências circadianas e dependentes do sono no comportamento, explorar as contribuições relativas de cada um é desafiador. Os protocolos baseados em laboratório são em grande parte irrealistas e caros, portanto, possuem pior validade externa ao relacionar resultados com o funcionamento diário25. Portanto, há uma necessidade crescente de estudar os indivíduos em seu ambiente doméstico para promover a generalização de contextos do mundo real. Embora os estudos de campo não permitam o controle de influências exógenas, uma abordagem integrada pode ajudar a esclarecer como fatores biológicos e ambientais afetam a saúde, a fisiologia e o desempenho23,26,27. Este protocolo foi projetado especificamente para ser capaz de monitorar os indivíduos em seu ambiente doméstico enquanto segue suas rotinas habituais. Esses protocolos de amostragem de saliva foram realizados com sucesso em cenários desafiadores como o Amazon28 e o Antártico29, apoiando a facilidade de condução deste protocolo.
Os questionários são uma ferramenta útil no sono e estudos circadianos, pois permitem uma maneira rápida e simples de reunir uma ampla gama de informações. No entanto, as discrepâncias entre medidas subjetivas e objetivas podem criar dificuldades na tentativa de estudar diferenças individuais. Portanto, ser capaz de coletar múltiplas medidas subjetivas e objetivas pode fortalecer a categorização de grupos fenótipos circadianos. Essa combinação de métodos - MCTQ, actigrafia, amostragem fisiológica e testes de desempenho - tem destacado como os resultados podem ser mal interpretados se as diferenças individuais nos fenótipos circadianos não forem consideradas. A medição de todas essas variáveis fornece a categorização mais confiável dos grupos de fenótipo circadiano, no entanto, há potencial para desenvolver o método ainda mais para permitir menos requisitos. Por exemplo, embora a confiabilidade ainda seja investigada, para reduzir o custo, os pesquisadores poderiam remover a etapa de amostragem de cortisol ou usar um questionário diferente. Vale ressaltar, no entanto, que como o DLMO é um marcador padrão-ouro atual para o tempo circadiano e a actigrafia é um método padrão para monitorar padrões de repouso/atividade, essas seriam variáveis essenciais para incluir nas avaliações.
Agendar testes de desempenho com base nos tempos de relógio em vez de basear tempos relativos ao indivíduo (tempo biológico interno) aumenta a viabilidade e permite que o protocolo seja aplicado em configurações do mundo real. Uma limitação deste desenho, no entanto, é a incapacidade de determinar a influência do sistema circadiano versus influências homeostáticas. Isso se torna um desafio, pois não há como confirmar mecanismos específicos que contribuam para os resultados. No entanto, uma vez que o objetivo deste protocolo é investigar esses grupos em um cenário real, a redução dos mecanismos dependentes do sono minimizaria a validade externa dos resultados. Pode-se argumentar, portanto, que o uso de um método integrado é mais aplicável e mais viável para estudos de campo.
As medidas diretas de desempenho são altamente relevantes para a sociedade, mas parece que, sem levar em consideração os múltiplos fatores influenciadores, especialmente a necessidade de agrupar os indivíduos de acordo com seu fenótipo circadiano e pressão do sono, estudos podem estar perdendo resultados-chave.
Como discutido, o PVT e o KSS têm sido amplamente utilizados em muitos campos de pesquisa. A simplicidade do PVT e a flexibilidade na duração da tarefa torna-o um teste atraente para usar em estudos circadianos e de restrição do sono que requerem múltiplos tempos de teste, e tem se mostrado um marcador sensível de privação do sono30,31. Embora a precisão do teste e os tempos gerais de reação aumentem com a duração da tarefa, as tarefas pvt de 2 min, 5 min e 10 min mostram a hora semelhante das relações diárias32.
Nosso design de protocolo pode ser implementado usando uma gama de diferentes tarefas de desempenho e em pontos de tempo mais freqüentes, se necessário. Estudos anteriores mostraram efeitos do tempo do dia em métricas de desempenho físico e cognitivo, como capacidade aeróbica15 e função executiva25. A implementação desse protocolo e a contabilização das diferenças individuais aumentarão a compreensão de como estudar os mecanismos que contribuem para o desempenho, especialmente em ambientes mais nichos, como esportes de elite. Em resumo, este protocolo permite uma avaliação real do fenótipo circadiano e fornece uma visão sobre como medir o impacto da hora do dia no desempenho.
B.M. e D.J.S. são co-diretores da Stockgrand Ltd. Os autores não declaram outros interesses financeiros concorrentes.
Este trabalho foi apoiado por financiamento do Conselho de Pesquisa em Biotecnologia e Ciências Biológicas (BBSRC, BB/J014532/1) e do Conselho de Pesquisa em Engenharia e Ciências Físicas (EPSRC, EP/J002909/1). A E.R.F.C foi apoiada por uma bolsa de aceleração do Programa de Apoio Estratégico Institucional (ISSF) da Wellcome Trust (Wellcome 204846/Z/16/Z) e uma bolsa do Governo australiano, Do Departamento de Indústria, Inovação e Ciência (ICG000899/19/0602). Nossos sinceros agradecimentos são a todos os participantes e à Stockgrand Ltd por reagentes de ensaio.
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