《Frontiers in Endocrinology》：Heart rate dynamics in polyendocrine metabolic ovarian syndrome: from heterogeneity to wearable digital phenotyping
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摘要：多内分泌代谢性卵巢综合征（polyendocrine metabolic ovarian syndrome, PMOS）是多囊卵巢综合征（polycystic ovary syndrome, PCOS）的新共识名称，强调该病症更广泛的全身系统性特征。自主
摘要：多内分泌代谢性卵巢综合征（polyendocrine metabolic ovarian syndrome, PMOS）是多囊卵巢综合征（polycystic ovary syndrome, PCOS）的新共识名称，强调该病症更广泛的全身系统性特征。自主神经系统（autonomic nervous system, ANS）调节的改变可能为与PMOS/PCOS相关的生殖、代谢和心血管改变提供一种整合性的生理学视角。心率变异性（heart rate variability, HRV）提供了一种评估自主神经调节的非侵入性方法；然而，传统的HRV指标主要描述变异性的幅度和频谱分布。因此，研究人员提出一个用于研究PMOS/PCOS中自主神经改变的多维框架。该框架将传统HRV与心率碎片化（heart rate fragmentation）、非线性复杂性（nonlinear complexity）以及基于相位校正信号平均（phase-rectified signal averaging, PRSA）衍生的减速能力和加速能力相结合。本综述评估了支持这些维度的证据，并讨论了经过验证的可穿戴监测、标准化预处理和数字表型如何支持未来情境感知的自主神经研究。在这些方法能够用于指导代谢风险分层、治疗监测或临床决策之前，需要进行前瞻性的PMOS/PCOS特异性验证。
论文主体部分总结如下：
1 引言
多内分泌代谢性卵巢综合征（PMOS）是通过多步骤全球共识过程引入的、用于替代多囊卵巢综合征（PCOS）的新名称，反映了对该疾病作为一种更广泛多系统障碍的认识转变，而非单纯的生殖或妇科综合征。PMOS影响全球6%-20%的育龄女性，不仅涉及生殖功能障碍，还涉及严重的代谢紊乱、慢性低度炎症、神经精神共病以及增加的心血管风险。尽管高雄激素血症和胰岛素抵抗是其病理核心，但它们无法完全解释患者中观察到的显著表型异质性或可变的心血管代谢预后。自主神经系统（ANS）失调可能代表连接PMOS/PCOS生殖、代谢和心血管特征的整合性生理学联系。心率变异性（HRV）是一种成熟的无创神经生理学标志物，广泛应用于自主神经调节评估，但其主要基础在于线性系统理论。以往针对PCOS的综述和荟萃分析主要使用传统HRV来描述心血管自主神经功能障碍，但传统HRV仅提供了对心搏节律动力学的部分描述。为弥补这一差距，研究人员提出了一个针对PMOS/PCOS的多维心率动力学框架，整合了传统HRV、心率碎片化（HRF）、非线性复杂性度量以及基于相位校正信号平均（PRSA）衍生的减速能力（DC）和加速能力（AC）。这些维度提供互补而非可互换的信息。
2 综述方法
主要文献检索覆盖了PubMed、Web of Science和Embase数据库，时间从建库至2026年5月20日，并通过Google Scholar和IEEE Xplore进行补充检索。检索词涵盖多囊卵巢综合征、自主神经功能障碍、心率变异性、心率动力学、心率碎片化、非线性心率变异性、减速能力、加速能力、可穿戴设备、数字表型和连续监测。除了PCOS特异性文献外，还考虑了来自其他人群的相关综述、荟萃分析、共识声明、方法学指南和选定的机制相关研究，以提供更广泛的生理学和方法学背景。证据采用叙述性综合方式呈现，未进行定量荟萃分析或正式的证据分级。
3 传统HRV在PMOS/PCOS中的证据与局限性
3.1 将HRV改变与PMOS/PCOS相关联的证据
临床前研究和直接神经生理学研究支持交感神经参与PCOS相关的卵巢和代谢失调。动物研究表明调节交感通路可影响卵巢囊性重塑、排卵功能和代谢异常，而人体微神经造影研究报告显示PCOS女性肌肉交感神经活动增加。然而，这些方法具有侵入性、依赖操作者或不适合重复监测，凸显了对可扩展、非侵入性自主神经标志物的需求。HRV提供了一个连接自主神经生理学和数字监测的实用桥梁。系统综述和荟萃分析普遍支持PCOS中心血管自主神经调节的改变，全局性或迷走神经相关的HRV指标相对一致地降低，但RMSSD、LF、LFnu和LF/HF比值的发现在不同队列和方案间更具变异性。这种区分对于PMOS/PCOS很重要，因为HRV衍生指标不应被解释为交感神经张力的直接测量值。
3.2 PCOS中的异质性来源和混杂因素
虽然传统HRV研究普遍支持PCOS中心血管自主神经调节的改变，但不同指标和研究设计间的发现仍存在异质性。这种异质性不应仅仅被视为相互矛盾的证据，而是生物表型、生理状态和分析流程共同作用的结果。首先，PCOS在生物学上是异质的，排卵状态、高雄激素血症、肥胖、胰岛素抵抗、炎症和心理压力都可能改变自主神经调节。其次，HRV高度依赖于情境，记录姿势、呼吸、活动、药物使用、睡眠-觉醒状态、心理压力和月经周期阶段都会影响HRV估计值。第三，分析流程进一步放大了异质性。因此，PCOS中的HRV异常应被解释为整合性心血管自主神经调节的情境依赖性信号，而非固定的疾病特异性生物标志物。
3.3 PCOS中传统HRV的概念边界和解释限制
除了研究间的异质性，传统HRV指标具有内在的解释界限。HRV是整合性心血管自主神经调节的间接标志物，而非孤立交感或副交感神经活动的直接测量。因此，LF、LFnu和LF/HF比值不应被解释为交感神经张力或交感迷走平衡的一对一指标。传统时域和频域HRV指标量化了NN间期变异性的数量和频谱分布，但对这种变异性如何动态组织提供的信息有限。相似的SDNN、RMSSD或HF值可能隐藏不同的节律模式，而降低的HRV可能源于具有不同临床意义的不同生理情境。
4 超越幅度：节律微观结构、非线性复杂性和动态调节储备
以下章节发展了心率动力学的三个互补维度。心率碎片化（HRF）表征节律微观结构和逐次心跳的不连续性；非线性HRV指标评估复杂性、不规则性和尺度依赖性组织；基于相位校正信号平均（PRSA）衍生的减速能力（DC）和加速能力（AC）量化方向特异性的调节储备。重要的是，支持这些维度的证据成熟度各不相同。传统HRV已在PCOS中通过多项临床研究和系统综述得到直接研究，而HRF、许多非线性HRV测量以及PRSA衍生的DC/AC的直接PMOS/PCOS特异性证据仍然有限。
4.1 心率碎片化
HRF解决了一个传统时域和频域HRV指标未能完全捕捉的问题：逐次心跳节律是否保持时间上的组织性。传统HRV主要量化NN间期变异性的数量或频谱分布，而HRF则表征NN间期序列中的微观结构不连续性。来自心血管、衰老和代谢疾病研究的证据表明，升高的HRF可能提供部分独立于传统HRV指标的信息。然而，在PMOS/PCOS中评估HRF的直接证据仍然有限，其相对于传统HRV的增量价值尚未在该人群中确立。
4.2 非线性复杂性指标
非线性HRV方法解决了传统基于幅度和频谱功率的指标未能完全回答的第二个问题：心率动力学是否随时间表现出改变的不规则性、相关结构和尺度依赖性组织。常见方法包括庞加莱图衍生几何、基于熵的测量以及去趋势波动分析等分形或尺度相关分析。来自代谢和应激相关人群的证据表明，非线性HRV指标可以捕捉到单独由变异性幅度无法传达的信息。直接的PMOS/PCOS特异性证据仍然有限。
4.3 减速能力和加速能力
PRSA衍生的DC和AC解决了第三个问题：心脏自主控制是否保留了方向特异性的调节储备。DC通常被解释为反映迷走神经介导的减速能力，而AC则在相同的PRSA框架内量化加速相关动力学。来自非PCOS人群的证据支持DC和AC作为调节储备的标志物。然而，直接的PMOS/PCOS特异性证据仍然有限。
5 将多维心率动力学转化为临床实践
将多维心率动力学转化为临床可用工具需要三个关联组成部分：连续数据采集、标准化信号处理流程和临床可解释的实施路径。
5.1 可穿戴采集：作为互补数据源的ECG和PPG
可穿戴监测将自主神经评估从孤立的实验室记录扩展到现实环境中的重复或连续生理观察。设备选择应遵循测量目的。ECG直接记录心脏电活动，仍是精确NN间期提取的参考标准。腕戴式PPG可能适用于日常生活中的低负担纵向监测。在PMOS/PCOS研究中，实用的工作流程是使用ECG进行高保真度验证，使用PPG进行可扩展的纵向数字表型分析。
5.2 数字表型框架与标准化
5.2.1 信号预处理 在长期连续监测数据集中，可靠的自主神经数字表型表征依赖于足够标准化的预处理流程。数据处理应首先识别合适的记录时段，并处理运动伪迹、基线漂移和信号质量变化。信号质量指数有助于在结构性和复杂性特征提取前排除不稳定的ECG或PPG片段。检测和校正异位或异常搏动可进一步提高HRV估计的可靠性。
5.2.2 PMOS/PCOS中的标准化实施流程 为提高可重复性和跨研究可比性，PCOS纵向数字监测研究需要在数据采集、信号质量控制、预处理、特征提取和报告方面采用相对标准化的程序。
5.3 临床应用与转化价值
多维心率动力学可能在三个领域为PMOS/PCOS研究和未来的临床转化做出贡献：风险富集、表型分层和纵向治疗监测。这些指标可能补充基于生殖和内分泌特征的常规PCOS表型分析。标准化的可穿戴监测使HRF、非线性指标和PRSA衍生测量能够表征跨代谢、生殖、睡眠和行为情境的自主神经调节个体间差异。纵向随访将自主神经评估从孤立测量转向个体内部动态轨迹。
6 临床转化的未来方向
6.1 互操作性与跨设备验证
可穿戴设备生态系统高度碎片化，制造商在数据格式、信号处理流程和数据访问权限方面存在显著差异。对于PMOS/PCOS数字表型分析，关键技术优先事项是跨设备可比性。
6.2 跨生物时间尺度的纵向验证
PMOS/PCOS相关的自主神经调节应在生物学相关的时间尺度上进行评估，而非仅通过孤立的静息记录。昼夜节律、睡眠-觉醒状态、月经周期阶段、生殖激素谱和代谢波动均可影响心率动力学。纵向可穿戴监测有助于表征改变的心率动力学是持续性模式、短暂生理波动还是治疗相关变化。
6.3 动态混杂、多模态整合与AI驱动的数字表型
PCOS女性的自主神经调节受行为、代谢、内分泌和环境因素塑造。情境感知的数字表型应将心率动力学与睡眠结构、体力活动、运动、呼吸信息、血糖模式、药物暴露和周期性内分泌信息相结合。机器学习方法已在PCOS中得到探索，AI方法可能促进心率动力学与代谢、生殖、行为及可穿戴衍生情境数据的整合。
6.4 实施与现实世界考量
将基于可穿戴的自主神经表型分析转化为实践需要考虑更广泛的卫生系统和现实世界因素。未来研究应评估成本效益以及数据采集、存储、处理和临床解释所需的基础设施。临床实施还需要适当的临床医生培训以及与电子健康记录系统和现有临床工作流程的整合。
7 结论
总之，多维心率动力学为表征PMOS/PCOS中自主神经调节的异质性提供了一个潜在有用的框架。可穿戴监测可以通过捕获跨越生理和行为情境的时间变异性来扩展此框架。然而，这些方法的临床相关性和增量价值仍有待确定。未来的前瞻性和纵向研究应确定情境感知的自主神经表型分析是否能提供可重复且有临床意义的、用于风险分层和治疗反应评估的信息。
