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Todo esto por una gota de sangre

Qué mide realmente el lactato, por qué su curva no es una recta y por qué un umbral se estima, no se mide.

Juan Pablo Gelmi Garrido · · 5 min de lectura

¿Qué puede decir una gota de sangre sobre cómo corro? Aproximadamente 0,3 microlitros, un pinchazo en el dedo y un número en milimoles por litro. Parece poco. Pero detrás de ese número hay fisiología, un modelo matemático y bastante incertidumbre.

Esta es la versión larga del carrusel Todo esto por una gota de sangre. La idea es la misma: medir, graficar, modelar, entender, cuestionar y aplicar.

§ 01 · medirEl lactato no es un desecho

Durante décadas se le culpó de la fatiga y del dolor muscular. Hoy sabemos que es una molécula que el cuerpo produce todo el tiempo al usar glucosa para obtener energía, y en mayor cantidad cuanto más intenso es el esfuerzo. El corazón, el hígado y otros músculos lo reutilizan como combustible.[2][3]

Una medición aislada no dice demasiado. Una prueba por etapas, cada una más rápida, con una gota al final de cada etapa, sí. Cada gota es un punto: a esta velocidad, este lactato. Los puntos son lo que mides. La curva es el modelo que los une.

Fig. 01Una prueba por etapas. Los puntos son mediciones; la curva, el modelo ajustado. Datos ilustrativos.

§ 02 · graficarNo sube en línea recta

A ritmos suaves el lactato casi no cambia; después se dispara. Un modelo simple que captura esa forma es una exponencial sobre una línea base:

\[ L(v) = L_0 + a\,e^{\,b\,(v - v_0)} \]

donde $L$ es el lactato en sangre (mmol/L) y $v$ la velocidad (m/s). Lo interesante no es la cantidad, sino qué tan rápido cambia. La pendiente es

\[ \frac{dL}{dv} = a\,b\,e^{\,b\,(v - v_0)}, \]

que también crece de forma exponencial. Por eso el mismo aumento de velocidad cuesta mucho más lactato a ritmo alto que a ritmo suave.[1][4]

Fig. 02Dos aumentos idénticos de velocidad (+0,4 m/s). Con el modelo de la figura anterior, el de ritmo alto (4,6 → 5,0 m/s) sube el lactato más de ocho veces lo que sube el de ritmo suave (3,4 → 3,8 m/s).

§ 03 · modelarLa gota mide un saldo

El valor en sangre no muestra cuánto lactato produces. Muestra la diferencia entre lo que entra a la sangre y lo que se retira. Si ambos se equilibran, el lactato se estabiliza. Si entra más de lo que sale, se acumula.

\[ \frac{d[\mathrm{Lac}]}{dt} = R_a - R_d \]

$R_a$ es la tasa de aparición y $R_d$ la de desaparición. Este balance merece su propio texto, con una simulación interactiva: La gota mide un saldo.

§ 04 · entenderLos umbrales

LT1 es donde el lactato empieza a subir sobre el reposo. LT2 es donde empieza a dispararse. Entre ambos quedan tres dominios de intensidad: moderado, pesado y severo.

Muchas veces se usa 4 mmol/L como regla fija para LT2.[10][11] Pero es una convención, no una ley fisiológica.

Fig. 03LT1 y LT2 separan los dominios moderado, pesado y severo. La línea punteada es la regla fija de 4 mmol/L.

Cada corredor tiene sus umbrales a distinta velocidad y con distinto lactato. En la figura siguiente, cuatro curvas hipotéticas. El umbral de cada una está estimado con el método Dmax: el punto de la curva más alejado de la recta que une la primera y la última medición.[13] En ninguna coincide con los 4 mmol/L.

Fig. 04El umbral es individual. Cuatro corredores hipotéticos; el punto marca el umbral Dmax de cada uno.

De la curva a las zonas

Así se traduce en entrenamiento. Esta es una escala publicada para corredores de fondo de clase mundial:[8]

Zonas de intensidad por lactato. Adaptado de Haugen et al. (2022). Son rangos de referencia: tus zonas salen de tu curva.
ZonaLactato (mmol/L)Ejemplo
Z1< 1,0calentamiento, trote suave
Z21,0 – 2,0fondo largo
Z32,0 – 3,5ritmo maratón / umbral
Z43,5 – 5,0ritmo 10 km
Z55,0 – 8,0ritmo 1.500 – 5.000 m
Z6> 8,0ritmo 800 – 1.500 m

MLSS y velocidad crítica

El MLSS (máximo estado estable de lactato) es el ritmo más alto al que el lactato todavía se mantiene estable. Por encima sigue subiendo aunque no cambies el ritmo, y tampoco es siempre 4 mmol/L.[5]

La velocidad crítica es el límite entre lo que se estabiliza y lo que no. Sobre ella tienes una reserva limitada de distancia, $D'$, que se gasta como una batería. El tiempo que aguantas a una velocidad $v$ es

\[ t_{\lim}(v) = \frac{D'}{v - v_{\mathrm{c}}}, \qquad v > v_{\mathrm{c}} . \]
Fig. 05Relación velocidad–tiempo. Más rápido, menos tiempo; la curva se aproxima a la velocidad crítica sin alcanzarla. Parámetros ilustrativos: $v_c$ = 4,6 m/s, $D'$ = 200 m.

MLSS y velocidad crítica son conceptos cercanos, pero no son lo mismo.[6][7][9]

§ 05 · cuestionarEl problema

El cuerpo cambia de forma continua, pero medimos puntos sueltos y con error: del instrumento, del protocolo y de cómo amaneció tu cuerpo ese día. Además, el umbral cambia según el modelo y el método que uses para calcularlo.[4]

No estoy midiendo el umbral. Estoy estimándolo.

Fig. 06Con error de medición, cada curva plausible da un umbral distinto. El resultado honesto es un intervalo: umbral ± margen.

§ 06 · aplicar¿Entonces sirve medir?

Sí. La incertidumbre no hace inútiles los datos, solo cambia cómo se leen. Un umbral es una zona, no un número exacto. Si lo combinas con el ritmo, la frecuencia cardíaca y tus sensaciones,[14] te dice mucho sobre cómo entrenar.

No persigo un punto exacto. Entreno respetando una zona. Medir no reemplaza las sensaciones: las complementa.

Los datos de los gráficos son ilustrativos. Los rangos de lactato son valores de referencia, no constantes universales.

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Referencias

  1. Stegmann, H., Kindermann, W. & Schnabel, A. (1981). Lactate kinetics and individual anaerobic threshold. Int J Sports Med, 2(3), 160–165. doi:10.1055/s-2008-1034604
  2. Brooks, G. A. (1986). The lactate shuttle during exercise and recovery. Med Sci Sports Exerc, 18(3), 360–368. doi:10.1249/00005768-198606000-00019
  3. Brooks, G. A., Arevalo, J. A., Osmond, A. D., Leija, R. G., Curl, C. C. & Tovar, A. P. (2022). Lactate in contemporary biology: a phoenix risen. J Physiol, 600(5), 1229–1251. doi:10.1113/JP280955
  4. Faude, O., Kindermann, W. & Meyer, T. (2009). Lactate threshold concepts: how valid are they? Sports Med, 39(6), 469–490. doi:10.2165/00007256-200939060-00003
  5. Beneke, R. (2003). Methodological aspects of maximal lactate steady state—implications for performance testing. Eur J Appl Physiol, 89(1), 95–99. doi:10.1007/s00421-002-0783-1
  6. Hill, D. W., Vingren, J. L., Nakamura, F. Y. & Kokobun, E. (2011). Relationship between speed and time in running. Int J Sports Med, 32(7), 519–522. doi:10.1055/s-0031-1275298
  7. Billat, V., Renoux, J. C., Pinoteau, J., Petit, B. & Koralsztein, J. P. (1995). Times to exhaustion at 90, 100 and 105 % of velocity at VO2max (maximal aerobic speed) and critical speed in elite long-distance runners. Arch Physiol Biochem, 103(2), 129–135. doi:10.3109/13813459508996126
  8. Haugen, T., Sandbakk, Ø., Seiler, S. & Tønnessen, E. (2022). The training characteristics of world-class distance runners: an integration of scientific literature and results-proven practice. Sports Med Open, 8(1), 46. doi:10.1186/s40798-022-00438-7
  9. Poole, D. C., Burnley, M., Vanhatalo, A., Rossiter, H. B. & Jones, A. M. (2016). Critical power: an important fatigue threshold in exercise physiology. Med Sci Sports Exerc, 48(11), 2320–2334. doi:10.1249/MSS.0000000000000939
  10. Heck, H., Mader, A., Hess, G., Mücke, S., Müller, R. & Hollmann, W. (1985). Justification of the 4-mmol/l lactate threshold. Int J Sports Med, 6(3), 117–130. doi:10.1055/s-2008-1025824
  11. Sjödin, B. & Jacobs, I. (1981). Onset of blood lactate accumulation and marathon running performance. Int J Sports Med, 2(1), 23–26. doi:10.1055/s-2008-1034579
  12. Bishop, D., Jenkins, D. G. & Mackinnon, L. T. (1998). The relationship between plasma lactate parameters, Wpeak and 1-h cycling performance in women. Med Sci Sports Exerc, 30(8), 1270–1275. doi:10.1097/00005768-199808000-00014
  13. Cheng, B., Kuipers, H., Snyder, A. C., Keizer, H. A., Jeukendrup, A. & Hesselink, M. (1992). A new approach for the determination of ventilatory and lactate thresholds. Int J Sports Med, 13(7), 518–522. doi:10.1055/s-2007-1021309
  14. Borg, G. A. (1982). Psychophysical bases of perceived exertion. Med Sci Sports Exerc, 14(5), 377–381. doi:10.1249/00005768-198205000-00012