Eine Sinuswelle ist kein Atemzug.

Das Problem der spontanen Atmung beim lungensimulator

Einleitung

Seit Jahrzehnten modellieren lungensimulatoren die spontane Atmung mit sinusförmigen oder halbsinusförmigen Muskelinnendruckkurven. Der reale Tonus der Atemmuskulatur hat diese Form nicht. Dieser Beitrag erläutert, was die Lücke für die klinische Ausbildung, Asynchronieforschung und Beatmungsgeräteentwicklung bedeutet – und was ein realistischeres Modell bieten müsste.

Woher die Sinuswelle stammt

Moderne programmierbare lungensimulatoren werden verwendet, um Beatmungsgeräte gemäß IEC- und ISO-Normen zu qualifizieren. Diese Prüfstände benötigen eine reproduzierbare inspiratorische Anstrengung. Eine Halbsinus- oder Sinuswelle war die natürliche Wahl: glatt, vollständig beschrieben durch Amplitude, Periode und Zeitanteile.

Als Simulatoren in Trainingszentren und Beatmungsforschungslabore Einzug hielten, kam die Sinuswelle mit. Bediener lernten, inspiratorischen oder exspiratorischen Anstieg, Halte- und Freigabedauern als Prozentsätze eines Atemzyklus einzustellen und den inspiratorischen Muskelinnendruck (P_Mus) als Spitzenamplitude. Die Form funktionierte für das ursprüngliche Problem: zu testen, ob ein Beatmungsgerät auslöst, ob es ein Ziel-Atemzugvolumen liefert und ob es eine definierte Last bewältigt. Sie ist seitdem unverändert geblieben.

Die Probleme beginnen, wenn der Simulator etwas tun muss, wofür der Prüfstand oder Simulatoren nie entwickelt wurden: die Schulung eines Klinikums im Umgang mit der Patient-Beatmungsgerät-Interaktion, die Entwicklung eines Algorithmus, der spontane Anstrengungen in Echtzeit erkennen muss, oder die Reproduktion eines spezifischen Asynchronie-Phänotyps, der bei einem echten Intensivpatienten beobachtet wurde. An diesem Punkt beginnen die Vereinfachungen, die die Halbsinus- oder Sinuswelle praktisch machten, sich negativ auszuwirken.

Abbildung 1 — Schema: konventioneller sinusförmiger P_Mus (oben) vs asymmetrischer exponentieller P_Mus mit Atem-zu-Atem-Variabilität (unten).

Der Unterschied zwischen einem echten spontanen Atemzug und einer Sinuswelle

Vier dokumentierte Eigenschaften der Aktivierung der inspiratorischen Muskulatur sind in der Literatur sichtbar. Ein sinusförmiger P_Mus Generator kann sie nicht allgemein reproduzieren.

1. Die Krümmung eines Atemzugs ist nicht sinusförmig

Hier lohnt es sich, genau zu sein, denn eine Sinuswelle wird oft als „symmetrisch“ beschrieben – und das ist nicht ganz das Problem daran.

Ein sinusförmiger Generator mit separaten Anstiegs-, Halte- und Freigabedauern ist nicht unbedingt symmetrisch. Anstieg und Freigabe können auf unterschiedliche Bruchteile des Atemzyklus eingestellt werden, und die gesamte Wellenform kann zeitlich asymmetrisch sein. Was die Sinuskurve nicht sein kann, ist eine asymmetrische Krümmung. Unabhängig davon, welchen Bruchteil des Zyklus der Anstieg einnimmt, folgt die Form innerhalb dieses Bruchteils der Sinuskurve: langsamer Beginn, schneller Mittelteil, langsames Annähern an den Gipfel. Dasselbe gilt für den Abstieg.

Echte Atemmuskelaktivität verhält sich nicht so. Die aktive Kontraktion des Zwerchfells folgt ungefähr der Kinetik eines RC-Erstordnungs-Schaltkreises – ein schneller Beginn, der beim Erreichen des Peaks verlangsamt. Die Entspannung ist ebenfalls exponentiell, langsamer, mit einer Relaxationszeitkonstante, die etwa doppelt so lang ist wie die Kontraktionszeitkonstante bei gesundem Muskel (Easton et al., 1999). Das Fresnel-, Muir- und Letellier-Modell, veröffentlicht 2014, wurde speziell eingeführt, um dieses Verhalten abzubilden. Ein Sinus kann seine Anstiegs- und Abfallzeiten variieren, aber nicht seine zugrundeliegende Krümmung.

Legt man die Pes-Aufzeichnung eines echten Patienten über eine Sinuskurve mit gleicher Periode und Amplitude, stimmen die Spitzen immer überein. Die Formen dazwischen jedoch nicht.

2. Es gibt eine kurze postinspiratorische Haltephase

Zwischen Anstieg und Abfall hat der echte inspiratorische Aufwand ein kurzes Plateau – postinspiratorische inspiratorische Aktivität (PIIA). Das Zwerchfell kontrahiert kurz nach dem Höhepunkt weiter und verlangsamt die Anfangsphase der Lungenentleerung. Kliniker nennen dies manchmal „exspiratorische Bremsung“, und es ist Teil der Körpermechanismen zur Erhaltung des endexspiratorischen Lungenvolumens (Easton et al., 1999).

Bestehende Simulatoren bieten neben der inspiratorischen Wellenform auch einen inspiratorischen Halteprozentsatz an. Bei echten Patienten ist das keine willkürliche Zahl. Sie reicht von praktisch keinem bei schwerer Atemnot, kurz bei ruhiger Atmung Erwachsener, lang im Schlaf und tiefer Sedierung. Diese Bandbreite auf benannte klinische Szenarien abzubilden – statt auf einen unbeschrifteten Regler – ermöglicht es einem Ausbilder, ein Atemmuster nach Patientenprofil auszuwählen.

3. Die Exspiration ist oft aktiv

Bei COPD mit exspiratorischer Flusslimitierung, bei schwerem Asthma, während des Trainings und bei Atemnot werden die Bauch- und Hilfsexspirationsmuskeln rekrutiert (Vaporidi et al., 2020). Es gibt also einen echten, messbaren Druck_Mus auf der exspiratorischen Seite in solchen Fällen an.

Das ist bekannt. Viele Lungensimulatoren bieten einen exspiratorischen Druck_Mus Parameter seit Jahren. Die tiefere Frage ist das Modellparadigma. Wenn der Spontanatmungs-Mechanismus die Exspiration als möglichen Zusatz zu einer inspiratorischen Wellenform behandelt – gleiche Form, nur negativ – ist das Modell strukturell inspirationszentriert. Wenn es inspiratorischen und exspiratorischen Aufwand als gepaarte Komponenten mit jeweils eigener Krümmung und Timing behandelt, spiegelt das Modell wider, wie echte Atemmuskelaktivität funktioniert.

Abbildung 2 — Schema: inspiratorischer Druck_Mus nur (oben) vs. inspiratorischer + aktiver exspiratorischer Druck_Mus (unten).

4. Echtes Atmen ist variabel

Patienten atmen nicht mit einer festen Frequenz und einem festen Aufwand, Atemzug für Atemzug. Die Variabilität umfasst Atemfrequenz, Atemzugvolumen und Antriebsamplitude und ist in jedem untersuchten öffentlichen Datensatz mit spontan atmenden Patienten sichtbar. Viele Wellenformdatenbanken oder PEEP-Studienkohorten zeigen breite Verteilungen der Variabilitätsmetriken über die Probanden hinweg, niemals einen einzigen Wert bei null.

Ein sinusförmiger Generator mit fester Rate hat per Definition einen Variationskoeffizienten von null. Die übliche Lösung ist, Variationsparameter hinzuzufügen, die Atem-zu-Atem-Rauschen auf den stationären Sinus aufbringen. Der zugrundeliegende Motor ist immer noch ein stationärer Generator mit hinzugefügtem Rauschen – kein Modell, dessen Grundelement Variabilität ist. Dieser Unterschied ist wichtig, wenn das Szenario darauf abzielt, den unregelmäßigen Antrieb bei belasteten oder instabilen Patienten nachzubilden, bei denen die Unregelmäßigkeit Teil des klinischen Bildes und keine kosmetische Ergänzung ist.

Abbildung 3 – Schema: acht Atemzüge eines stationären Sinus (oben, CV = 0) vs. acht Atemzüge eines asymmetrischen P_Mus mit realistischer Variabilität (unten).

5. Die fünfte Lücke: Sprache

Dieses Problem liegt oft in der Sprache, die der Bediener verwendet, nicht in der Mathematik des Modells.

Die neurale inspiratorische Zeit des Patienten – die Dauer, während der der Hirnstamm einen aktiven Antrieb an die inspiratorischen Muskeln sendet – ist nicht die Zahl, die das Beatmungsgerät als inspiratorische Zeit anzeigt. Das Beatmungsgerät erkennt den Beginn der Inspiration über einen Fluss- oder Drucktrigger und beendet die Inspiration, wenn ein Timer abläuft oder der inspiratorische Fluss unter einen Schwellenwert fällt. Der Patient treibt mit neuraler Aktivität, die das Beatmungsgerät normalerweise nicht erkennen kann (Parthasarathy et al., 2000).

Die Diskrepanz zwischen Ti_Neural und die T des Beatmungsgeräts_insp ist die dokumentierte Hauptursache für Zyklus-Asynchronie. Ein Simulator, der neuralen Ti nicht als benannten, separat konfigurierbaren Parameter darstellt, erschwert das Vermitteln dieser Lücke.

Warum das klinisch relevant ist

Patienten-Beatmungs-Asynchronie, definiert als Asynchronie-Index (AI) über 10 %, wurde in 24 % der mechanisch beatmeten Patienten in der ursprünglichen Prävalenzstudie von Thille et al. 2006 berichtet. Dieselbe Studie verbindet eine hohe Asynchroniebelastung mit längeren Intensivaufenthalten und schlechteren Ergebnissen (Blanch et al., 2015). Die Phänotypen, die diese antreiben – rückwärts ausgelöste Atemzüge (Akoumianaki et al., 2013), Doppeltriggerung, ineffektive Triggerung, okkultes Pendelluft und spontan durch Eigenanstrengung verursachte patienteninduzierte Lungenschädigung (Yoshida et al., 2013) – hängen alle von Form und Timing der inspiratorischen Anstrengung ab.

Simulatoren, die Kliniker darin schulen, diese Phänomene zu erkennen, und die Prüfstände hinter den Algorithmen, die sie erkennen sollen, müssen diese Phänomene genau reproduzieren. Ein sinusförmiger, auf Einatmung fokussierter Generator mit fester Rate, optionaler Variabilität und einem optionalen Ausatmungsnachtrag kann durch genügend Bedienereinsatz richtig aussehen. Das ist aber immer noch etwas anderes als richtig zu sein.

Was ein ehrlicheres Modell erfordern würde

Alle Anforderungen sind in den Veröffentlichungen ersichtlich:

1. Exponentielle, nicht sinusförmige Krümmung. Deutliche Kontraktions- und Entspannungskinetiken, die aus der Physiologie abgeleitet sind und nicht aus vom Bediener festgelegten Anteilen. Die Fresnel 2014 RC-Formulierung ist eine veröffentlichte Option.
2. Eine formale Phasenstruktur. Kontraktion, Halten, Entspannung, Pause – sowohl für Ein- als auch Ausatmung.
3. Klinisch verankerte Voreinstellungen. Haltezeiten, Anstrengungsamplituden und Frequenzbereiche sind spezifischen Patientenprofilen zugeordnet, sodass ein Ausbilder ein Szenario nach Namen statt über einen Schieberegler auswählt.
4. Variabilität als Grundprinzip. Die Variation von Atemzug zu Atemzug ist im Modell eingebaut und wird nicht auf ein stationäres Signal aufgesetzt.
5. Neuronale Inspirationszeit offengelegt. Ti_Neural ist eine benannte, konfigurierbare Größe, die klarstellt, dass sie nicht die T_insp des Beatmungsgeräts ist.

Die Sinuswelle verschwindet nicht von dieser Liste. Es gibt Anwendungsfälle, in denen ein stationärer, sinusförmiger Eingang genau das ist, was der Prüfstand benötigt. Der Punkt ist, dass sie eine von mehreren Optionen wird, anstatt die standardmäßig aus Trägheit weitergeführte.

Christian Remus
Direktor Produktmanagement
IMT Analytics AG

Literaturverzeichnis

• Fresnel E, Muir J-F, Letellier C (2014). Realistischer menschlicher Muskelinnendruck zur Steuerung einer mechanischen Lunge. EPJ Nonlinear Biomedical Physics 2:7. doi:10.1140/epjnbp/s40366-014-0007-8
• Easton PA, Katagiri M, Kieser TM, Platt RS (1999). Postinspiratorische Aktivität des costalen und cruralen Zwerchfells. Journal of Applied Physiology 87(2):582–589. doi:10.1152/jappl.1999.87.2.582
• Vaporidi K, Akoumianaki E, Telias I, Goligher EC, Brochard L, Georgopoulos D (2020). Atemantrieb bei kritisch kranken Patienten: Pathophysiologie und klinische Implikationen. AJRCCM 201(1):20–32. doi:10.1164/rccm.201903-0596SO
• Parthasarathy S, Jubran A, Tobin MJ (2000). Bewertung der neuronalen Inspirationszeit bei beatmeten Patienten. AJRCCM 162(2 Pt 1):546–552. doi:10.1164/ajrccm.162.2.9901024
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• Thille AW, Rodriguez P, Cabello B, Lellouche F, Brochard L (2006). Patient-Beatmungsgerät-Asynchronie während unterstützter mechanischer Beatmung. Intensive Care Medicine 32(10):1515–1522. PMID 16896854.
• Blanch L, Villagra A, Sales B et al. (2015). Asynchronien während der mechanischen Beatmung sind mit der Mortalität assoziiert. Intensive Care Medicine 41:633–641. doi:10.1007/s00134-015-3692-6
• Pham T, Telias I, Piraino T, Yoshida T, Brochard LJ (2018). Folgen und Management von Asynchronien. Critical Care Clinics 34(3):325–341. doi:10.1016/j.ccc.2018.03.008
• Akoumianaki E, Lyazidi A, Rey N et al. (2013). Reverse triggered breaths während PCV.
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• Liu X, Wang P, Hao C, Miao M-Y, An X, Xu S-S, Wang Y, Li H-L, Tian Z, Zhou J-X (2025). Klinische und Beatmungswellenform-Datensätze von kritisch kranken Patienten in China. Science Data Bank. doi:10.57760/sciencedb.26222. CSTR 31253.11.sciencedb.26222. Lizenziert unter CC BY 4.0.