Korrelation zwischen EKG-Veränderungen und kardialen Parametern in hochtrainierten, asymptomatischen männlichen Ausdauerathleten – evaluiert mit der kardialen MRT

Intensiver Ausdauersport kann zu abnormalen EKG-Veränderungen führen. Diese EKG-Veränderungen werden in geringe, deutliche und ausgeprägte Veränderungen eingeteilt (Peliccia, Maron et al. 2000). Echokardiographische Daten sprechen für ein Zusammenhang zwischen dem Grad der EKG-Veränderungen und Herzparametern, wie Herzvolumen oder Wanddicke (Pelliccia, Maron et al. 2000; Rawlins et al. 2010). Im Vergleich zur Echokardiographie zeichnet sich die kardiale Magnetresonanztomographie (MRT) durch eine hohe Genauigkeit und Reproduzierbarkeit aus (Scharhag et al. 2002; Pluim et al. 1998; Prakken et al. 2011; Scharf et al. 2010). Das Ziel dieser Studie war es den Zusammenhang zwischen Ruhe EKG Veränderungen und kardialen Parametern bei hochtrainierten, männlichen Ausdauersportlern mit der kardialen Magnetresonanztomographie zu untersuchen. 45 männliche Ausdauersportler (Durchschnittsalter 40±8,9 J., Streuung 19-59 J., 13±5 Trainingsstunden pro Woche) wurden zusätzlich zu einer Ruhe-EKG Untersuchung eine kardiale MRT unterzogen. Auf Grundlage der Ruhe-EKG- Auswertungen wurden die Athleten entweder der Gruppe mit normalem bzw. nur gering verändertem Ruhe-EKG (Gruppe 1) oder der Gruppe mit mäßigen bis ausgeprägten Ruhe-EKG-Veränderungen (Gruppe 2) zugeteilt. Steady-state free-precession cine MRT-Sequenzen wurden dazu verwendet um das links und rechtsventrikuläre Enddiastolische Volumen (EDV), das Endsystolische Volumen (ESV), Schlagvolumen (SV), die Ejektionsfraktion (EF) und die Myokardmasse (MM), zu berechnen. Die Late enhancement Bildgebung wurde durchgeführt, um strukturelle Veränderungen oder Myokardschäden des Herzens auszuschließen. Die Athleten aus Gruppe 1 und Gruppe 2 unterschieden sich weder im Alter, Größe, Körpergewicht, dem Body mass index noch ihren wöchentlichen Trainingsstunden signifikant. Athleten mit deutlichen oder ausgeprägten Ruhe-EKG-Veränderungen zeigten eine deutlich höhere Myokardmasse als diejenigen Athleten mit normalem oder nur gering verändertem Ruhe-EKG. (156,4±18,4 g vs. 140,5± 20,0 g; p=0,0103). Die Unterschiede blieben bestehen als die Werte auf die Körperoberfläche bezogen berechnet wurden (80,0±7,4g/m² vs. 73,4±8,3g/m²; p=0,0093). Alle anderen untersuchten kardialen Parameter zeigten keinen signifikanten Unterschied zwischen den beiden Gruppen. Lediglich ein Athlet mit nur geringen Ruhe-EKG-Veränderungen wies ein pathologisches Late enhancement auf. Männliche asymptomatische Ausdauerathleten mit deutlichen oder ausgeprägten Ruhe-EKG-Veränderungen weisen charakteristischerweise eine deutlich höhere Myokardmasse auf, als vergleichbare Athleten mit normalem oder nur gering verändertem Ruhe-EKG. Folglich scheint das Ausmaß der Ruhe-EKG-Veränderungen hauptsächlich das Ergebnis einer Myokardmassenzunahme zu sein. Darüber hinaus schließt die Abwesenheit von deutlichen oder ausgeprägten Ruhe-EKG-Veränderungen das Vorliegen pathologischer Gadobutrol Kontrastmittelanreicherungen nicht aus

miRNAs as markers for the development of individualized training regimens : a pilot study

Small, non‐coding RNAs (microRNAs) have been shown to regulate gene expression in response to exercise in various tissues and organs, thus possibly coordinating their adaptive response. Thus, it is likely that differential microRNA expression might be one of the factors that are responsible for different training responses of different individuals. Consequently, determining microRNA patterns might be a promising approach toward the development of individualized training strategies. However, little is known on (1) microRNA patterns and their regulation by different exercise regimens and (2) possible correlations between these patterns and individual training adaptation. Here, we present microarray data on skeletal muscle microRNA patterns in six young, female subjects before and after six weeks of either moderate‐intensity continuous or high‐intensity interval training on a bicycle ergometer. Our data show that n = 36 different microRNA species were regulated more than twofold in this cohort (n = 28 upregulated and n = 8 downregulated). In addition, we correlated baseline microRNA patterns with individual changes in VO(2)max and identified some specific microRNAs that might be promising candidates for further testing and evaluation in the future, which might eventually lead to the establishment of microRNA marker panels that will allow individual recommendations for specific exercise regimens

Individual cardiovascular responsiveness to work-matched exercise within the moderate- and severe-intensity domains

PURPOSE: We investigated the cardiovascular individual response to 6 weeks (3×/week) of work-matched within the severe-intensity domain (high-intensity interval training, HIIT) or moderate-intensity domain (moderate-intensity continuous training, MICT). In addition, we analyzed the cardiovascular factors at baseline underlying the response variability. METHODS: 42 healthy sedentary participants were randomly assigned to HIIT or MICT. We applied the region of practical equivalence-method for identifying the levels of responders to the maximal oxygen uptake (V̇O(2max)) response. For investigating the influence of cardiovascular markers, we trained a Bayesian machine learning model on cardiovascular markers. RESULTS: Despite that HIIT and MICT induced significant increases in V̇O(2max), HIIT had greater improvements than MICT (p < 0.001). Greater variability was observed in MICT, with approximately 50% classified as “non-responder” and “undecided”. 20 “responders”, one “undecided” and no “non-responders” were observed in HIIT. The variability in the ∆V̇O(2max) was associated with initial cardiorespiratory fitness, arterial stiffness, and left-ventricular (LV) mass and LV end-diastolic diameter in HIIT; whereas, microvascular responsiveness and right-ventricular (RV) excursion velocity showed a significant association in MICT. CONCLUSION: Our findings highlight the critical influence of exercise-intensity domains and biological variability on the individual V̇O(2max) response. The incidence of “non-responders” in MICT was one third of the group; whereas, no “non-responders” were observed in HIIT. The incidence of “responders” was 11 out of 21 participants in MICT, and 20 out of 21 participants in HIIT. The response in HIIT showed associations with baseline fitness, arterial stiffness, and LV-morphology; whereas, it was associated with RV systolic function in MICT