Estudio espectral del ritmo eléctrico básico del intestino delgado para la monitorización no invasiva del marcapasos intestinal

Abstract

El aparato digestivo permite que los alimentos se conviertan en nutrientes y proporcionen al organismo las calorías y los elementos fundamentales para la vida, al mismo tiempo que se expulsan y eliminan los productos residuales de forma adecuada. La motilidad intestinal es muy importante para conseguir la segmentación del quimo y el tránsito intestinal y está determinada por la actividad mioeléctrica de las capas musculares intestinales. Dicha actividad también se le denomina electroenterograma (EEnG). La señal mioeléctrica es el resultado de una componente de baja frecuencia que en condiciones fisiológicas está siempre presente llamada onda lenta (OL) o ritmo eléctrico básico (BER) que constituye el marcapasos intestinal; y una componente de alta frecuencia llamada spike bursts o potenciales rápidos de acción que está asociada a las contracciones intestinales. El análisis del EEnG es un paso clave para monitorizar la actividad intestinal. El estudio del BER intestinal no sólo proporciona información acerca del ritmo básico de las contracciones del intestino, sino que puede ayudar a diagnosticar algunas patologías gastrointestinales. Para ofrecer esta herramienta como aplicación clínica, el registro de la señal del EEnG debe ser no invasivo. El objetivo de la presente Tesis Doctoral es detectar la actividad del marcapasos intestinal y caracterizar el ritmo eléctrico básico en el EEnG externo, comparándolo y estudiando su relación con el EEnG interno. Las señales analizadas fueron obtenidas simultáneamente en la superficie abdominal y en la serosa intestinal de perros Beagle en estado de ayuno. Los métodos de estimación autoregresivo (AR), autoregresivo de media móvil (ARMA), Prony y clasificación de señales múltiples (MUSIC), se emplearon para determinar la distribución espectral de potencia asociada a la actividad de la onda lenta, tanto en los registros internos como externos. Por otro lado, para estudiar la relación entre el espectro de la señal captada en superficie y las señales internas, se estimaron las funciones de coherencia utilizando los modelos autoregresivo multivariante (ARM) y MUSIC.