Patrones de actividad física, aptitud aeróbica y su relación con marcadores de estrés oxidativo y de inflamación en enfermedades cardiometabólicas

Abstract

Antecedentes: el riesgo cardiometabólico implica una compleja desregulación de procesos inflamatorios y oxidativos con la modulación del sistema nervioso autonómico. La actividad física (AF) podría estar relacionada con un menor estatus inflamatorio y oxidativo mientras que el tiempo sedentario (SEDT) podría tener un efecto desfavorable, incrementando la inflamación, el estrés oxidativo y alterando la regulación autonómica aumentando el riesgo de enfermedad cardiometabólica. A la vez, potenciales factores, tal como la aptitud cardiorrespiratoria (CRF), la edad y la composición corporal podrían afectar la asociación entre AF, SEDT y los marcadores de inflamación y estrés oxidativo. Objetivos: el objetivo general del presente estudio fue analizar relaciones entre patrones de actividad física, el nivel de aptitud aeróbica y biomarcadores de estrés oxidativo e inflamación en individuos con riesgo de enfermedades crónicas no transmisibles. Como objetivos específicos se incluyeron: determinar las asociaciones entre AF, SEDT, CRF y los niveles de marcadores inflamatorios y de estrés oxidativo; analizar la asociación entre la AF, SEDT, CRF y los índices de control autonómico [variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) y recuperación de la frecuencia cardíaca post ejercicio (RFC)]; establecer las asociaciones entre los índices de VFC y RFC y los marcadores de inflamación y estrés oxidativo; y establecer si existen diferencias en la asociación entre AF, SEDT y marcadores inflamatorios utilizando métodos de medición objetivos y subjetivos de AF y SEDT. Métodos: la muestra total constó de 111 voluntarios (70 mujeres y 41 hombres, edad = 52,8  8,2 años; IMC = 29,1  6,4 kg•m-2) de entre 39-70 años pertenecientes al Estudio sobre Estilos de Vida y Marcadores de Estrés Oxidativo en Individuos con Riesgo Cardiometabólico desarrollado en el Hospital Nacional de Clínicas. Una submuestra de 44 individuos (29 mujeres y 15 hombres, edad = 49,5  6,4 años; IMC = 28,1  6,2 kg•m-2) participaron del estudio sobre evaluación objetiva de la AF y su relación con marcadores de inflamación, estrés oxidativo y control autonómico. Los datos fueron recolectados entre las 7.00 y las 10.30 A.M. en ayunas y en el siguiente orden: frecuencia cardíaca de reposo para el análisis de la VFC; muestra de sangre para la medición de marcadores bioquímico-clínicos [glucosa, triglicéridos totales, colesterol total, HDL-C, LDL-C y hemoglobina glicosilada (HbA1C) y fibrinógeno], inflamatorios [proteína C reactiva (PCR) y citoquinas (IL-1β, INF-γ, TNF, MCP-1, IL-6, IL-8, IL-10, IL-18, IL-23)] y de estrés oxidativo [actividad de la catalasa (CAT) y de la glutatión peroxidasa (GPX)]. Medidas de la presión sanguínea [sistólica (PAS) y diastólica (PAD)], antropométricas [talla, masa corporal y circunferencia de la cintura (CC)]. Además, se realizó una prueba submáxima en cicloergómetro para estimar el consumo máximo de oxígeno (VO2max) como medida de la CRF y con recuperación activa para valorar la RFC absoluta (FC a los 30 s, 1 min, 2 min, 3 min, 4 min y 5 min post ejercicio) y la RFC relativa (Δ30, Δ1, Δ2, Δ3, Δ4, Δ5) así como la cinética de la RFC [constante temporal (τ) y amplitud (FCamp)]. Posteriormente, los participantes completaron un cuestionario sobre sus hábitos de AF [Cuestionario Internacional de AF (IPAQ), versión corta] y siete días de monitoreo objetivo de AF mediante acelerometría [tiempo sedentario (SEDT), tiempo de AF ligera (AFL), tiempo de AF moderada (AFM), tiempo de AF vigorosa (AFV) y la suma de AF moderada a vigorosa (AFMV)]. Los análisis de VFC, RFC, la prueba de ejercicio y el monitoreo objetivo de la AF solo fue realizado en una submuestra de 44 participantes. Para los análisis se establecieron conglomerados de edad (adultos jóvenes, adultos de mediana edad y adultos mayores), de CRF (baja, moderada y alta) y un conglomerado compuesto de riesgo cardiometabólico (bajo riesgo y alto riesgo). Resultados: en la muestra total los diferentes modelos univariados (ajustados por las covariables de confusión) mostraron que el SEDT no se asoció significativamente con ninguno de los marcadores inflamatorios y lo mismo ocurrió con la AFMV. Sin embargo, se observaron asociaciones significativas entre la AFL e IL-1β (B = -0,004; P = 0,021) y entre la AFV y TNF-α (B = -0,017; P = 0,017) e IL-6 (B = -0,018; P = 0,04). Asimismo, se halló un efecto de interacción entre la AF y el SEDT con diferentes covariables, particularmente el sexo, la edad y la CC. El análisis de la AF y SEDT mediante el IPAQ mostró diferencias significativas entre hombres y mujeres respecto de los minutos diarios de AFMV, AFV y AF total (P < 0,05). En contraposición, no hubo diferencias significativas respecto del SEDT entre ambos sexos. Cuando se compararon los niveles de AF por conglomerados de edad, se observó que los participantes pertenecientes al grupo de adultos jóvenes exhibieron mayores niveles de AFV en comparación con el grupo de adultos de mediana edad (P < 0,05), pero no con respecto al grupo de adultos mayores. En los conglomerados de riesgo cardiometabólico tanto la AFV como la AFMV exhibieron una asociación inversa con la PAS y PAD. Adicionalmente, se observó un efecto de interacción entre el SEDT y la edad sobre la concentración de HDL-C (B = -0,003; P = 0,016). El conglomerado con mayor riesgo cardiometabólico exhibió mayores niveles de PCR y Fibrinógeno (P < 0,01). Por otra parte, en la submuestra de 44 participantes se observó que, en comparación con los hombres, las mujeres exhibieron mayor SEDT (P = 0,035), con menores frecuencias en la interrupción del sedentarismo (P = 0,014) mientras que exhibieron mayores niveles de IL-6 (P = 0,02) y TNF-α (P = 0,01) con menores índices de VFC (P < 0,05). Se observaron asociaciones ajustadas significativas entre el SEDT y los niveles de CPR (B = 0,006; P = 0,001) y MCP-1 (B = 0,003; P = 0,038) y entre ciertos índices de la VFC y marcadores de inflamación/estrés oxidativo mientras que los índices de la RFC estuvieron inversamente asociados con Ln CAT [Δ3 (B = -54,7; P = 0,042), Δ4 (B = -54,1; P = 0,021] and Δ5 vs. Ln PCR [B = -19,8; P = 0,033]. El conglomerado de mayor CRF mostró menores valores de TNF-α (P = 0,02) e IL-10 (P = 0,003) y mejores índices de VFC (P < 0,05). El análisis de concordancia entre las medidas objetivas y subjetivas del SEDT resultó en un sesgo de 42  66 min con límites de acuerdo de -88 a 172 min en tanto que para las medidas de AF los resultados mostraron un sesgo de 2,2  148,0 min con límites de acuerdo de -288 a 293 min. Conclusiones: tomados conjuntamente, los resultados del presente estudio sugieren que prolongados tiempos de sedentarismo combinados con bajos niveles de AF de intensidad moderada a vigorosa pueden incrementar el ambiente inflamatorio y el estrés oxidativo. El aumento del estado proinflamatorio, a su vez, podría estar relacionado con una desmejora del control autonómico (i.e., equilibrio simpático-vagal) incrementando así el riesgo de enfermedad cardiovascular. Los resultados también muestran que la CRF es un potente modulador, no solo de la respuesta inflamatoria ante factores de riesgo cardiometabólicos sino también de la regulación autonómica de dicha respuesta. La baja concordancia observada entre las medidas de AF y SEDT obtenidas con el método subjetivo y el objetivo indican que las diferencias entre las asociaciones de la muestra completa y la submuestra se deban en parte al instrumento de evaluación utilizado.

Background: Cardiometabolic risk involvers a complex deregulation involving inflammatory and oxidative stress process with the potential modulation of the autonomic system. Physical activity (PA) could be related to a lower inflammatory and oxidative stress status while sedentary time (SEDT) could have an unfavorable effect, increasing inflammation and oxidative stress and altering the autonomic regulation increasing the risk of cardiometabolic diseases. In time, potential covariates, such as, cardiorespiratory fitness (CRF), age and body composition could affect the associations between PA, SEDT and markers of inflammation and oxidative stress. Objectives: the main objective of the present study was to analyze the relationships between PA patterns, aerobic fitness level and biomarkers of oxidative stress and inflammation in individuals with risk of non-communicable diseases. The specific objectives included: to determine the associations between PA, SEDT, CRF and levels of inflammatory and oxidative stress markers; to analyze the association between PA, SEDT, CRF and indices of autonomic control [heart rate variability (HRV) and post-exercise heart rate recovery (HRR)]; to stablish the associations between HRV and HRR indices with markers of inflammation and oxidative stress; and to stablish if there are differences in the relationships between PA, SEDT and inflammatory and oxidative stress markers using objective and subjective measures of PA and SEDT. Methods: The total sample consisted in 111 volunteers (70 women and 41 men, age = 52.8  8.2 years, BMI = 29.1  6.4 kg•m-2) from the larger cohort of the Lifestyles and Oxidative Stress Markers in Individuals at Cardiometabolic Risk carried out in the Hospital Nacional de Clínicas. A subsample of 44 individuals (29 women and 15 men, age = 49.5  6.4 years, BMI = 28.1  6.2 kg•m-2) where involved in the study of objective measures of PA and its relationship with inflammation, oxidative stress markers and autonomic control. Data were collected between 7.00 and 10.30 AM in a fasted state and without the previous consumption of coffee, tea, or tobacco and in the following order: resting heart rate for HRV analyses; a blood sample for measuring clinical markers [glucose, total triglycerides, total cholesterol, HDL-C, LDL-C, glycosylated hemoglobin (HbA1C) and Fibrinogen], inflammatory markers [C-reactive protein (CRP) and cytokines IL-1β, INF-γ, TNF, MCP-1, IL-6, IL-8, IL-10, IL-18, IL-23)] and oxidative stress markers [plasma activity of catalase (CAT) and glutathione peroxidase (GPX)]. Measures of blood pressure [systolic (SBP) and diastolic (DBP)], anthropometric (height, body mass and waist circumference (WC)] and a submaximal cycling test to estimate the maximal oxygen uptake (VO2max) as a measure of CRF with active recovery to assess absolute HRR (HR at 30 s, 1 min, 2 min, 3 min, 4 min y 5 min post exercise) and relative HRR (Δ30, Δ1, Δ2, Δ3, Δ4, Δ5) as well as HRR kinetics [time constant (τ) y amplitude (HRamp)]. At the end, participants completed a questionnaire about their PA habits [the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)] and seven days of PA objective monitoring using accelerometers [sedentary time (SEDT), light PA (LPA), moderate PA (MPA), vigorous PA (VPA) and the sum of MPA and VPA (MVPA)]. The analyses of HRV, HRR, exercise test and the objective monitoring of PA were only carried on the subsample of 44 participants. For all the analyses, clusters of age (young adults, middle-aged adults, and older adults), CRF (low, moderate, and high) and a cardiometabolic composite risk cluster (low risk and high risk). Results: Whitin the total sample, multivariate models adjusted by potential confusion covariates showed that SEDT was not significantly associated with any of the inflammatory markers and the same was observed for the MVPA. However, there were significant associations between LPA vs. IL-1β (B = -0.004, P = 0.021) and between VPA vs. TNF-α (B = -0.017, P = 0.017) and vs. IL-6 (B = -0.018, P = 0.04). In addition, an interaction between PA and SEDT with different covariates was observed, particularly with sex, age, and WC. The analysis of PA and SEDT with the IPAQ revealed significant differences between men and women in the daily time expended in MVAP, VPA and Total PA (P < 0.05). Conversely, there were no significant differences between the sexes regarding the SEDT. Comparison of PA levels by age clusters showed that participants in the young adults exhibited higher levels of VPA compared with the middle-aged adults (P < 0.05) but no with the older adults. In the cardiometabolic risk clusters both VPA and MVPA showed an inverse relationship with SBP and DBP. Furthermore, an interaction effect of SEDT and age was observed on HDL-C levels (B = -0.003, P = 0.016). Also, the high risk cardiometabolic cluster exhibited increased levels of CRP and fibrinogen (P < 0.01). Regarding the analysis with the subsample, it was observed that, compared to men, women spent more SEDT (P = 0.035), with less sedentary breaks (P = 0.014) while exhibited higher IL-6 (P = 0.02) and TNF-α levels (P = 0.01) with lower HRV indices (P < 0.05). Significant adjusted associations were found between SEDT and Ln CRP [B = 0.006, P = 0.001] and Ln MCP-1 [B = 0.003, P = 0.038]. HRV indices were not related to PA or SEDT while HRR was positively associated with light PA [Δ3 (B = 0.051, P = 0.043), Δ4 (B = 0.062, P = 0.021)]. There was an association between some HRV indices and inflammatory/oxidative stress markers while HRR was inversely related to Ln CAT [Δ3 (B = -54.7, P = 0.042), Δ4 (B = -54.1, P = 0.021] and Δ5 vs. Ln CRP [B = -19.8, P = 0.033]. Higher CRF cluster showed lower values for Ln TNF-α (P = 0.02) and IL-10 (P = 0.003) and better HRV indices (P < 0.05). Agreement analysis between objective and subjective measures of SEDT resulted in a bias of 42  66 min with limits of agreement between -88 and 172 min, while the analysis for the measures of PA showed a bias of 2.2  148.0 min with limits of agreement between - 288 and 293 min. Conclusions: Taken together, the results from the present study suggest that prolonged sedentary time combined with lower levels of moderate to vigorous PA could result in an increased inflammatory and oxidative environment. The increase in the inflammatory status, in time, could be related to a deregulation of autonomic control (i.e., sympathovagal balance) increasing the risk of cardiovascular disease. The results also show that CRF is a potent modulator, not only of inflammation in face of cardiometabolic risk factors but also of the autonomic response. The low agreement observed between measures of PA and SEDT obtained with objective and subjective methods could imply that differences between the results with the whole sample and with the subsample can be, in part, because of the instrument used.