Serie: Neue Methoden in der kardialen Funktionsdiagnostik Herzfrequenzvariabilität – Nichtlineare Indizes der Herzfrequenzvariabilität

Zu dem hochinteressanten Artikel zur Herzfrequenzvariabilität (HFV) muß angemerkt werden, daß eine ganze Klasse wichtiger Instrumente der Analyse dieses prognostisch bedeutsamen Phänomens nicht erwähnt wurde. Es sind dies die nichtlinearen Indizes der HFV. Nichtlineare Parameter wie die fraktale Dimension der HFV, deren Entropie, sowie Lyapunov Exponenten der HFV (3) sind Parameter, welche seit langem anerkannt zumindest gleichberechtigt neben linearen Indizes zu sehen sind. Chaotische Oszillationen biologischer Signale sind nicht lediglich Rauschen oder Meßfehler, sondern - bedingt durch die funktionelle Organisation dynamischer biologischer Systeme - eine grundlegende und bedeutsame Einheit. Hierbei ist Chaos nicht im landläufigen Sinne als "völliges Durcheinander" zu verstehen, sondern im modernen physikalischen Sinne als sensitive Abhängigkeit der Signale von den Ausgangsbedingungen. Weil Nichtlinearität eine funktionell und anatomisch grundlegende Eigenschaft lebender Organismen ist (4), ist es nicht verwunderlich, daß durch die Anwendung nichtlinearer Methoden in der Forschung besonders gute Erfolge zu erzielen sind. So konnte es bisher nur mit Hilfe der Analyse der chaotischen Variabilität des EEG erreicht werden, das Auftreten epileptischer Krampfanfälle um Minuten vorherzusagen (1, 2). Die Natur besteht aus Nichtlinearität und Chaos - wir müssen uns bei der Erforschung der Natur danach richten.

Literatur
1. Elger CE et al.: Seizure prediction by non-linear time series analysis of brain electrical activity. Eur J Neurosc 1998; 10: 786-789.
2. Lehnertz K et al.: Can epileptic seizures be predicted? Evidence from nonlinear time series analysis of brain electrical activity. Physical Review Letters 1998; 80: 5019-5022.
3. Mansier et al.: Linear and non-linear analyses of heart rate variability: a minireview. Cardiovascular Research 1996; 31: 371379.
4. West GB et al.: A general model for the origin of allometric scaling laws in biology. Science 1997; 276: 122-126.
Dr. med. Martin Kleen
Klinik für Anästhesiologie
Institut für Chirurgische Forschung
Klinikum der Ludwig-Maximilians- Universität München
Marchioninistraße 15
81366 München