在静息或低强度运动时使用非线性分析检测临床正常赛马心电图中的运动性异位房性和室性搏动

为何赛马的心跳至关重要

顶级赛马在比赛中将心脏推向极限，有些在剧烈运动时会出现危险的心律紊乱。这些不规则搏动会削弱表现，并在极少数情况下导致赛场猝死。然而，捕捉早期预警通常需要在高强度训练中进行复杂的心电记录。本研究探讨了一个更简单的想法：在静息或低强度运动时记录的短时、平静心电图（ECG）中，是否存在微弱模式，可以揭示哪些马匹在高速运动时会出现异常搏动？

正常心电痕迹中的隐匿线索

研究者关注“异位”搏动——在运动期间来自心房（上腔）或心室（下腔）的额外或位置异常的搏动。这些事件在表面健康的赛马中很常见，可能完全无害、轻微影响表现，或在最坏情况下与运动相关的猝死有关。传统上，兽医通过在快速运动时记录的ECG来检测它们，这类记录技术要求高、往往包含大量运动伪迹，并需要专家解读。相比之下，在静息或低速时记录的ECG易于获取和读取。关键问题是，表面正常的低强度ECG中是否包含微弱的特征，预示同次训练中后续可能出现异位搏动的心脏？

测量搏动中的紊乱程度

研究团队没有寻找肉眼可见的异常，而是使用数学工具来衡量ECG信号的“紊乱”或复杂性。这些非线性方法——称为复杂性和熵估计器——将ECG视为符号串，询问需要多少不同模式来描述它。模式越复杂，复杂性越高；越重复、越统一，复杂性越低。研究者对110匹正在训练的纯种和标准品种赛马进行了随动心电记录，覆盖训练前、中、后的常规运动。研究者从这些记录中自动提取了60秒的清洁、稳定的正常节律片段，心率在每分钟20到120次之间，然后根据每个心搏中的关键点（例如主要尖峰和恢复波）将波形转换为符号串。

在心率和方法中寻找最佳点

研究人员系统地测试了多种信号预处理选项、复杂性估计器和心率区间的组合，以找出哪些组合能最好地区分在剧烈运动中随后出现异位搏动的马（病例组）与未出现的马（对照组）。他们发现，性能在很大程度上取决于心率以及ECG中强调的部位。最有用的信息来自于中等、“亚极限”心率区间，即每分钟60到100次——相当于赛马的步行或轻快小跑。在该范围内，基于Lempel–Ziv ’76和Titchener复杂性的算法比其他熵测度表现更好。与主要收缩波（QRS波群）末端和恢复波（T波）相关的特征尤其具有信息量，这表明心脏在搏动间如何恢复自身包含有关对运动诱发节律问题易感性的关键线索。

该方法的效果如何

使用表现最佳的组合之一——在心率为每分钟60到100次的ECG上，基于在R峰及S波和T波末端标记的信号计算的Lempel–Ziv ’76复杂性——该方法得到的受试者工作特征曲线下面积为0.86。转化为实际意义，大致等于约86%的敏感性（漏诊的高危马很少）和约83%的特异性（大多数低危马被正确识别）。值得注意的是，阴性预测值约为98%，这意味着如果检测被判断为低风险，该马在运动中出现异位搏动的可能性非常低。然而，阳性预测值有限，约为40%：许多被标记为潜在高危的马实际上不会发展出有问题的异位搏动，这强调了该方法更适合作为筛查工具而非独立诊断手段。

对马以及更广泛领域的意义

总体而言，该研究表明，通过分析在舒适速度下采集的短时、清洁ECG中的微妙紊乱，兽医可以可靠地排除大多数不太可能出现运动相关异位搏动的马，同时筛选出一小部分需要在高速运动中更密集监测的对象。这可能减少对技术要求高的测试的依赖，同时改善安全性和表现监督。该发现补充了同一团队先前针对另一种节律问题（阵发性房颤）的研究，并暗示了更广泛的应用前景：当与现代人工智能方法结合时，类似的非线性分析也可能有助于在人类运动员中早期标记心血管变化。

引用: Alexeenko, V., Tavanaeimanesh, H., Stein, F. et al. Detection of exercising ectopic atrial and ventricular beats using non-linear analysis of clinically normal racehorse electrocardiograms at rest or low-intensity exercise. Sci Rep 16, 13357 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41281-0

关键词: 赛马心律失常, 马用心电图, 心律筛查, 信号复杂度, 猝死