Autonomní nervový systém (IV.) - dobrý sluha, ale zlý pán

	Autonomní nervový systém (I.) - dobrý sluha, ale zlý pán
	Autonomní nervový systém (II.) - dobrý sluha, ale zlý pán
	Autonomní nervový systém (III.) - dobrý sluha, ale zlý pán

Předchozí části článku zaměřené na autonomní nervový systém (ANS) postupně poskytly nejdůležitější informace týkající se jeho fungování a významu. V první části byla objasněna základní role a ANS může být jednoduše označen jako "tichý a neustále aktivní regulátor" mimovolních funkcí těla. Mezi nejdůležitější patří zejména srdeční frekvence, krevní tlak, dýchání nebo trávení. Zároveň bylo vysvětleno, že ANS je tvořen dvěma hlavními větvemi - sympatikem a parasympatikem, přičemž jejich dynamická rovnováha ovlivňuje nejen fyzickou výkonnost, ale i schopnost těla zvládat stres a regenerovat.

Druhá část cílila na ANS v kontextu deregulačních mechanismů. Byly objasněny pojmy, jako je homeostáza, alostáza, alostatický stav, alostatické zatížení a přetížení. Dále byla pozornost věnována nadměrné aktivitě sympatiku, která může negativně ovlivňovat fungování dalších tělních systémů a tím přispívat ke vzniku mikrozánětů i celé škály chronických onemocnění. Závěrečná část článku rozebírala právě tato onemocnění, jakými jsou například astma, CHOPN, COVID-19, histaminová intolerance, metabolický syndrom aj. Přehled onemocnění ukázal, že i taková onemocnění, která se na první pohled jeví jako bez zjevné příčiny a bývají z pohledu klasické medicíny často přehlížena, mohou mít svůj původ právě v deregulaci ANS.

Zbývající části se zaměřují na pozitivní využití poznatků o ANS v praxi. Jejich cílem je nabídnout srozumitelné a prakticky využitelné informace především pro laickou veřejnost tak, aby si každý mohl snadno vytvořit obrázek o fungování vlastního ANS jak v krátkodobém, tak i dlouhodobém časovém horizontu.

Třetí část představila přehled nejčastějších ukazatelů spojených s činností ANS, které lze snadno sledovat pomocí moderní nositelné elektroniky (tzv. wearables), například chytrých hodinek, prstenů nebo náramků.

Ve čtvrté části se pozornost bude soustředit na praktické využití dat získaných z těchto zařízení. Na příkladu tří rozšířených produktů na trhu Oura Ring, Apple Watch a MASIMO MightySat pulzní oxymetr si ukážeme, jak jednotlivé hodnoty interpretovat, a doplníme je o konkrétní doporučení, jak s nimi pracovat v každodenním životě. Zároveň vysvětlíme, jak lze potenciál wearables využít co nejefektivněji ke zlepšení autonomní regulace a celkového zdraví.

Pátá část nabídne pohled na konkrétní stavy a situace. Od běžné podpory rovnováhy ANS a její optimalizace až po případy, kdy je tato rovnováha narušena. Součástí bude i praktické objasnění fenoménu přetrénování a jeho vztahu k regeneraci a funkci ANS. V závěru se okrajově dotkneme i možností využití wearables v oblasti psychického zdraví, zejména v kontextu depresivních a panických stavů.

Praktické využití nositelné elektroniky a hodnocení dostupných dat

Nositelná elektronika (wearables) lze popsat jako pokročilé senzorové a výpočetní technologie, které jsou zabudovány do různých módních doplňků, včetně oděvů nebo jiných každodenních předmětů.⁷ Tato zařízení nepřetržitě zaznamenávají, shromažďují a přenášejí fyziologická data, čímž poskytují jednoduché možnosti, jak monitorovat funkci ANS, přispět k přehledu o stavu organismu a ve výsledku zlepšit celkově vnímanou kvalitu života.²³ Podle zprávy Global Market Insights byla hodnota trhu s chytrými hodinkami v roce 2024 odhadnuta na 39,1 miliardy dolarů s předpokládaným nárůstem na 92 miliard dolarů do roku 2034.¹¹ Z dostupných údajů jasně vyplývá rostoucí potenciál a trend, kterým se trh s nositelnou elektronikou ubírá. Očekává se, že v následujících letech bude nositelná zařízení využívat stále větší procento populace. Tím se otevírá prostor, který může každý zájemce využít ve svůj prospěch, ať už ke sledování zdravotního stavu, podpoře prevence, nebo optimalizaci životního stylu. Ve všech případech se pozitivní účinek může projevit v oblasti celkového zdraví, zahrnujícího jak fyzickou, tak psychickou složku. To je významné nejen pro prevenci chronických onemocnění, ale i pro dlouhodobé udržení funkční tělesné i duševní rovnováhy.

Plné využití nositelné elektroniky není nijak náročné, jak se na první pohled může zdát. Od pouhého pasivního sledování dostupných ukazatelů na konkrétním zařízení můžeme snadno přejít k aktivnímu sběru a pravidelnému vyhodnocování dat. Takový přístup nám umožní porozumět vlastním adaptačním schopnostem, včas zachytit první známky přetížení nebo dysregulace ANS a podle toho cíleně upravit každodenní návyky. Výsledkem může být efektivnější regenerace, snížení výskytu stresových reakcí a celkové posílení rovnováhy mezi sympatickou a parasympatickou větví ANS.

Jak lze jednoduše hodnotit získané informace, si ukážeme na konkrétních příkladech z praxe. Zaměříme se především na spánek, jemuž byla z teoretického úhlu pohledu pozornost věnována ve dvou předcházejících příspěvcích. Spánek představuje ideální období pro sběr a vyhodnocování dat z nositelné elektroniky, protože se během něj organismus nachází ve stavu minimálního vnějšího zásahu. Data získaná právě během spánku poskytují výborný vhled do regeneračních a adaptačních mechanismů našeho těla. Díky tomu je možné včas identifikovat počáteční známky chronické únavy, stresu či dysfunkcí a to umožní cílenou prevenci a optimalizaci životního stylu.

Dopad vybraných měřitelných ukazatelů ANS na spánek

Příklad č. 1 - Spánkový cyklus (porovnání s výzkumy a obecnými doporučeními)

Kvalitní spánek je klíčový pro fyzickou regeneraci, psychickou stabilitu i správné fungování ANS. Z hlediska délky spánku se u dospělých doporučuje známé rozmezí 7 - 9 hodin denně.¹⁴ Důležitá však není jen délka, ale i poměr mezi jednotlivými spánkovými fázemi, především hlubokým spánkem (N3/4, viz schéma) a REM spánkem, které přinášejí největší regenerační efekt.¹² Pro lepší přehled a orientaci přikládám tabulku s referenčními podíly spánkových fází.

Výzkumy ukazují, že narušená struktura spánku, zejména snížený podíl hlubokého spánku (N3/4 fáze pod 13 - 15 %) nebo častá fragmentace spánkových cyklů, má významné důsledky pro neurovegetativní rovnováhu, imunitní odolnost i psychickou stabilitu.¹⁵ Naopak REM fáze, která se objevuje více ve druhé polovině noci, je zásadní pro konsolidaci paměti, emoční zpracování a adaptivní učení. Zkrácení REM fáze bylo opakovaně spojeno s poruchami nálady, jako je deprese či úzkost, a s oslabenou emoční regulací.²⁷ I příliš vysoký podíl lehkého spánku (N1 a N2) může signalizovat nízkou spánkovou efektivitu a často se objevuje u starších osob, u lidí s úzkostnými poruchami nebo při přítomnosti rušivých faktorů (hluk, světlo, stres). Takový profil je často doprovázen subjektivním pocitem neosvěžujícího spánku, denní únavou a sníženou kognitivní výkonností.²¹

Praktická ukázka interpretace

Délka spánku: 8:45 hod.

Optimální délka spánku, která podporuje kvalitní regeneraci a kognitivní funkce.

Podíl lehkého spánku N1/N2: 55 %

Odpovídá doporučenému rozmezí (N1: 2 - 5 %, N2: 45 - 55 %). Jedná se o běžné množství lehkého spánku, který hraje roli při konsolidaci paměti a celkové regeneraci organismu.

Podíl hlubokého spánku N3/4: 13 %

Na spodní hranici doporučeného rozmezí (13 - 23 %), ale stále v normě. Tato fáze je důležitá pro fyzickou obnovu a imunitní funkce.

Podíl REM spánku: 31 %

Mírně nad běžným rozmezím (20 - 25 %). Zvýšený podíl REM spánku může odrážet intenzivnější duševní zpracování nebo emocionální regeneraci, často po náročném dni.

Komentář

Z obrázku je patrné, že v případě zaznamenaného spánkového cyklu během jedné noci naměřené hodnoty vyjma REM spadají do tzv. "tabulkových" (normálních) rozmezí. Z objektivního hlediska je to pozitivní a lze to považovat za základní předpoklad kvalitního spánku. Je však důležité nezapomínat na subjektivní vnímání, tedy na to, jak se po probuzení skutečně cítíme. Ne vždy totiž naměřená data plně odrážejí náš aktuální stav. Přesto může být sledování spánku velmi cenným vodítkem. Poskytuje rámcový přehled, který nám umožňuje lépe porozumět odchylkám ve spánkovém režimu i celkovém pocitu pohody. Pomáhá vysvětlit, proč se v některé dny necítíme dobře nebo proč je konkrétní záznam odlišný od běžného standardu (např. v důsledku konzumace alkoholu před spaním, viz dále). Také může poukázat na příčiny dlouhodobé únavy, jako je chronický spánkový deficit či opakované usínání až po půlnoci. V neposlední řadě napomáhá identifikovat faktory vedoucí k poklesu výkonnosti nebo častému výskytu onemocnění.

Nestandardní spánkový záznam často bývá po konzumaci alkoholu, který je taktéž hojně v kontextu spánku diskutován. Proto není od věci alespoň stručně zmínit alkohol i v souvislosti s ANS. Existují zde minimálně dvě skupiny lidí. První tvrdí, že jeden až dva alkoholické nápoje nemají na kvalitu spánku negativní vliv a často pociťují rychlejší usínání, zatímco druhá zastává pravý opak. Systematický přehled a metaanalýza z roku 2024, která analyzovala 27 studií, potvrdila, že i nízká dávka alkoholu (přibližně dvě standardní jednotky rovnající se v českých podmínkách jednomu 0,5l pivu) významně snižuje celkový podíl REM spánku a oddaluje jeho nástup.¹⁰ Vyšší dávky tento účinek dále zhoršují, přičemž pouze v první části noci dochází k přechodnému zvýšení spánku s pomalými vlnami (SWS).²⁰ Tato časná sedace je často mylně považována za zlepšení kvality spánku, přičemž je způsobena vlivem alkoholu na GABA receptory v mozku, které podporují relaxaci a ospalost.²² Výsledkem je rychlejší usínání (přerušení přirozeného, postupného procesu), avšak tento efekt je krátkodobý a následující fáze spánku bývají narušeny.

Laboratorní studie zkoumající dávkovou závislost dále prokázala, že konzumace alkoholu před spaním zvyšuje srdeční frekvenci, potlačuje vysokofrekvenční složku HRV, snižuje citlivost baroreflexu a zvyšuje aktivitu sympatiku, a to napříč fázemi N2, SWS i REM spánku.¹³ Již po jediné noci s alkoholem bylo zaznamenáno zvýšení srdeční frekvence o 4 - 14 % a přetrvávající pokles parasympatické aktivity. U vyšších dávek se ANS často nevrátil k výchozím hodnotám ani do rána.

Souhrnně řečeno, výsledky ukazují zásadní paradox - alkohol sice může zkrátit dobu usínání, ale zároveň narušuje strukturu spánku a autonomní rovnováhu. To má zásadní důsledky i pro uživatele nositelné elektroniky, kteří sledují metriky jako srdeční frekvence, HRV nebo saturace krve kyslíkem. Konzumace alkoholu večer může zkreslit získaná data, zvýšit srdeční frekvenci, snížit parasympatické ukazatele a vést k falešnému dojmu zotavení. Pro zachování přesného monitoringu a podporu rovnováhy ANS a regeneračního spánku se doporučuje vyhnout se alkoholu alespoň 3 - 4 hodiny před spaním.

Příklad č. 2 - Ukazatel SpO₂ (význam při detekci poruch ANS - dýchací osy)

Monitorování SpO₂ během spánku má široké uplatnění zejména v oblasti detekce poruch dýchání, jako je spánková apnoe (obstrukční - OSA i centrální).⁸ Například studie Deviaene et al. (2018) prokázala, že na základě nočního záznamu saturace kyslíkem lze identifikovat pacienty se spánkovou apnoe s přesností až 82,8 %. U spánkové apnoe je vhodné se zastavit podrobněji, protože se jedná o závažné a současně výrazně podceňované onemocnění. Podle rozsáhlého přehledu Benjafielda et al. (2019) trpí spánkovou apnoe téměř 1 miliarda lidí po celém světě, přičemž v některých zemích prevalence přesahuje 50 % populace. Neodhalená apnoe je přitom spojena s vyšší mírou komorbidit, zvýšenou úmrtností a významným snížením kvality života.⁹ Alarmující je, že mnoho postižených osob nepociťuje výrazné subjektivní příznaky, což vede k nízké motivaci vyhledat diagnostiku a následně k zanedbání léčby.

SpO₂ monitoring však nachází uplatnění i u dalších patologických stavů, jako je hypoventilace (například u jedinců s obezitou nebo CHOPN) či periodické dýchání (typicky u pacientů se srdečním selháním).^19,18 Takové stavy vedou k přechodnému poklesu ventilace a to má za následek opakované epizody hypoxie, tedy snížení saturace kyslíkem pod normální fyziologickou mez. Opakované desaturace mohou aktivovat sympatickou větev ANS, což následně přispívá ke zvýšení srdeční frekvence, krevního tlaku a dalším negativním kardiovaskulárním důsledkům, které významně zatěžují organismus. Kontinuální pulzní oxymetrie je uznávaným a praktickým nástrojem pro monitorování respirace a detekci hypoxie mimo kliniku a každý, kdo je například propuštěn z nemocniční péče do domácího léčení, si může saturaci jednoduše sledovat.²⁵

Pokud máme podezření na závažnější poruchy, jako je OSA nebo opakované noční poklesy saturace, je potřeba podívat se hlouběji. V takovém případě je vhodné sledovat metriky jako T90, tedy dobu, po kterou hladina SpO₂ klesne pod hranici 90 %.² Tato hodnota lépe vystihuje míru a závažnost epizod desaturace a souvisí s aktivací sympatiku a poruchami autonomní regulace. Pro ještě detailnější náhled je důležité zohlednit výkyvy saturace ve vztahu k jednotlivým fázím spánku, zejména k REM fázi, kde bývají poklesy SpO₂ výraznější vlivem nižšího svalového tonu a delších zástav dechu.⁵

Chceme-li získat základní přehled o okysličení organismu během spánku, postačí nám průměrná hodnota SpO₂ za celou noc.

Praktická ukázka interpretace

Průměr SpO₂ po dobu spánku včetně zaznamenání četných změn ve fázi REM

Referenční hodnoty najdete v tabulce 2.

Komentář

Z obrázku vyplývá, že průměrná noční saturace krve kyslíkem byla 97 %, což je v rámci fyziologické normy. Nicméně při detailnějším pohledu na časové rozložení variability SpO₂ lze zaznamenat častější výkyvy (označené bílou barvou) ve specifických úsecích noci. Hlavně mezi 1:00 a 4:00 hodinou ranní. Tento časový úsek odpovídá epizodám REM fází, jak ukazuje i histogram spánkových fází, kde jsou výkyvy SpO₂ časté a normální.

Příklad č. 3 - Vztah HRV a HR ve spánku (kontext se spánkovými epizodami)

Během spánku dochází k přirozeným změnám HR a HRV, které úzce souvisejí s jednotlivými fázemi spánkového cyklu a odrážejí aktivitu ANS.²⁶ Obecně platí, že v hlubších fázích NREM spánku (zejména ve fázi N3/4) dochází ke snížení srdeční frekvence (obvykle mezi 45 - 60 tepů za minutu) a zvýšení HRV, což ukazuje na převahu parasympatické větve ANS. Naopak během REM fáze spánku je aktivita ANS více proměnlivá. Často dochází ke kolísání srdeční frekvence a poklesu HRV, a to vlivem zvýšené sympatické aktivity. Tento cyklický vztah je považován za ukazatel zdravého autonomního řízení.

U zdravého dospělého lze očekávat nejnižší HR a nejvyšší HRV v první polovině noci, kdy dominuje hluboký spánek, zatímco vyšší HR a nižší HRV se objevují ve druhé polovině noci, kdy převažuje REM spánek. Referenční hodnoty HRV během spánku (např. rMSSD) se liší podle věku a pohlaví, ale u zdravých dospělých se obvykle pohybují mezi 30 - 70 ms, přičemž vyšší hodnoty značí lepší autonomní rovnováhu a regeneraci.^24,17 Referenční hodnoty jsou dostupné v tabulce 3.

Praktická ukázka interpretace

Vztah HR a HRV během spánkových fází

Vyhodnocujeme hodnoty nasbírané během jedné noci, referenční hodnoty viz tabulka 3.

Komentář

Z obrázku jsou zřetelně patrné výše popsané vztahy mezi HR a HRV v průběhu spánku. Během hlubokého spánku dochází ke zvýšení HRV a současně k poklesu HR. Naopak v REM fázi, typicky ve druhé polovině noci, je patrná nižší HRV a vyšší HR. V souvislosti s HRV je důležité zdůraznit, že referenční hodnoty mají pouze orientační charakter. Mnohem užitečnější je sledovat vlastní individuální výchozí úroveň (tzv. baseline) a její vývoj v čase. Zvýšené hodnoty HRV vzhledem k této osobní referenci obvykle svědčí o aktivaci parasympatické větve ANS, dobré fyzické kondici a efektivní regeneraci. Naopak nízké hodnoty HRV vzhledem k osobní výchozí linii mohou signalizovat převahu sympatické aktivity, zvýšenou stresovou zátěž (pozitivní nebo negativní), onemocnění či známky přetrénování.

Shrnutí

Jednou z klíčových oblastí využití nositelné elektroniky je monitorování spánku, kterému jsme věnovali hodnocení dat. Stejně tak je možné sledovat i jiné aktivity včetně sportovních výkonů, kde různé ukazatele umožňují detailní analýzu tréninkových parametrů a poskytují podklady pro informovaná rozhodnutí. Spánek je ideální pro získávání dat i proto, že organismus není vystaven vnějším vlivům a data poskytují vypovídající vhled do regeneračních procesů. Kvalitní spánek se odráží v délce i správném poměru fází spánku, zejména hlubokého (N3/4) a REM spánku, které jsou klíčové pro fyzickou i psychickou obnovu a správnou funkci ANS. Dalším důležitým ukazatelem je saturace krve kyslíkem. Její pravidelné sledování může pomoci odhalit poruchy dýchání ve spánku, například spánkovou apnoe. V populaci je rozšířená, avšak mnohdy zůstává nerozpoznaná a může mít závažné zdravotní dopady. Také vztah mezi srdeční frekvencí a HRV během spánku odráží autonomní regulaci organismu. Vyšší HRV a nižší HR v hlubokých fázích spánku značí dobrou regeneraci a parasympatickou dominanci, zatímco během REM fáze se projevuje vyšší sympatická aktivita s kolísáním těchto hodnot. Sledování těchto parametrů může přispět k lepšímu pochopení individuálního zdravotního stavu a optimalizaci životního stylu.

Použité zdroje:
1. Benjafield, A. V., Ayas, N. T., Eastwood, P. R., et al. (2019). Global burden of OSA. The Lancet Respiratory Medicine, 7(8), 687-698
2. Borsini, E., & Nigro, C. (2023). Hypoxemia and hypertension in obstructive sleep apnea: the forgotten variable. Jornal Brasileiro de Pneumologia, 49(01), e20220314
3. Bostanci, A., Turhan, M., & Bozkurt, S. (2015). Factors influencing sleep time with SpO2 <90%. The Laryngoscope, 125(4), 1008-1012
4. Cabiddu, R., Cerutti, S., Viardot, G., et al. (2012). HRV during sleep. Frontiers in Physiology, 3, 45
5. Choi, E., Park, D. H., Yu, J. H., et al. (2016). OSA severity and SpO2 in REM/NREM. Psychiatry Investigation, 13(6), 652
6. Deviaene, M., Testelmans, D., Buyse, B., et al. (2018). Screening for OSA via SpO2. IEEE J. of Biomedical & Health Informatics, 23(2), 607-617
7. Ferreira, J. J., Fernandes, C. I., Rammal, H. G., & Veiga, P. M. (2021). Wearable technology and consumer interaction: A systematic review and research agenda. Computers in human behavior, 118, 106710
8. Fernandes, E. R., Pires, G. N., Andersen, M. L., et al. (2022). SpO2 as a predictor of inflammation in OSA. Sleep & Breathing, 1-8
9. Gahungu, N., Shariar, A., Playford, D., Judkins, C., & Gabbay, E. (2021). Transfer learning artificial intelligence for automated detection of atrial fibrillation in patients undergoing evaluation for suspected obstructive sleep apnoea: a feasibility study. Sleep medicine, 85, 166-171
10. Gardiner, C., Weakley, J., Burke, L. M., et al. (2024). Alcohol and sleep. Sleep Medicine Reviews, 102030
11. Global Market Insights. (n.d.). Smartwatch market size, share & trends analysis report, 2024-2032. Retrieved July 7, 2025, from https://www.gminsights.com/industry-analysis/smartwatch-market
12. Gonzáles-Naranjo, J. E., Alfonso-Alfonso, M., et al. (2019). Sleep macrostructure in Parkinson’s. Behavioral Sciences, 9(1), 6
13. Greenlund, I. M., Bigalke, J. A., Tikkanen, A. L., et al. (2021). Binge drinking and ANS function. Sleep, 44(11), zsab130
14. Hirshkowitz, M., Whiton, K., Albert, S. M., Alessi, C., Bruni, O., DonCarlos, L., ... & Hillard, P. J. A. (2015). National Sleep Foundation’s sleep time duration recommendations: methodology and results summary. Sleep health, 1(1), 40-43
15. Javaheri, S., Zhao, Y. Y., Punjabi, N. M., et al. (2018). Slow-wave sleep and hypertension. Sleep, 41(1), zsx179
16. Kerkering, E. M., Greenlund, I. M., Bigalke, J. A., et al. (2022). HRV reliability during sleep. AJP - Heart and Circulatory Physiology, 323(1), H16-H23
17. Laborde, S., Allen, M. S., Borges, U., Dosseville, F., Hosang, T. J., Iskra, M., ... & Javelle, F. (2022). Effects of voluntary slow breathing on heart rate and heart rate variability: A systematic review and a meta-analysis. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 138, 104711
18. Lanfranchi, P. A., Braghiroli, A., et al. (1999). Cheyne-Stokes in heart failure. Circulation, 99(11), 1435-1440
19. Macavei, V. M., Spurling, K. J., Loft, J., & Makker, H. K. (2013). OSA predictors in obesity. J. of Clinical Sleep Medicine, 9(9), 879-884
20. McCullar, K. S., Barker, D. H., et al. (2024). Sleep architecture & alcohol. Sleep, 47(4), zsae003
21. Medic, G., Wille, M., & Hemels, M. E. (2017). Consequences of sleep disruption. Nature and Science of Sleep, 151-161
22. Roehrs, T., & Roth, T. (2001). Sleepiness and alcohol. Alcohol Research & Health, 25(2), 101 23. Seneviratne, S., Hu, Y., Nguyen, T., Lan, G., Khalifa, S., Thilakarathna, K., ... & Seneviratne, A. (2017). A survey of wearable devices and challenges. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 19(4), 2573-2620
24. Shaffer, F., & Ginsberg, J. P. (2017). An overview of heart rate variability metrics and norms. Frontiers in public health, 5, 258
25. Sharma, M., Kumar, K., et al. (2022). SpO2 signal and OSA detection. Physiological Measurement, 43(11), 11TR01
26. Tobaldini, E., Nobili, L., et al. (2013). HRV in normal and pathological sleep. Frontiers in Physiology, 4, 294
27. Van der Helm, E., Gujar, N., & Walker, M. P. (2010). Sleep deprivation and emotion recognition. Sleep, 33(3), 335-342