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數學模型預測增強肌肉的最佳方法

數學模型預測增強肌肉的最佳方法
  • 研究人員開發了一種數學模型,利用理論生物物理學來預測增強肌肉的最佳運動方式。 

  • 這個模型可以告訴我們需要多少特定的運動量才能生長肌肉。 

  • 這表明每個人和每個肌肉生長目標都有一個進行阻力訓練的最佳體重。

  • 最終,研究人員希望開發出一款用戶友好的基於軟體的應用程序,可以為特定的肌肉鍛煉目標提供個性化的鍛煉方案。 

這篇文章發表在《劍橋大學新聞》: 

來自劍橋大學的研究人員利用理論生物物理學的方法建立了這個模型,該模型可以告訴我們特定的運動量會導致肌肉生長多少以及需要多長時間。 該模型可以構成軟體產品的基礎,使用者可以透過輸入個人生理機能的一些細節來優化他們的鍛鍊方式。

該模型基於同一團隊的早期工作,該團隊發現肌肉中一種稱為肌聯蛋白的成分負責產生影響肌肉生長的化學訊號。

結果報告於 生物物理學雜誌,建議每個人和每個肌肉生長目標都有一個進行阻力訓練的最佳體重。 肌肉只能在很短的時間內接近最大負荷,隨著時間的推移,負荷積分會激活細胞信號傳導途徑,從而導致新的肌肉蛋白質的合成。 但低於某個值時,負荷不足以造成太多訊號,運動時間必須倍增才能補償。 此臨界負荷的值可能取決於個體的特定生理機能。

我們都知道運動可以增強肌肉。 或者我們呢? 劍橋大學卡文迪許實驗室的尤金·特倫傑夫教授說:「令人驚訝的是,人們對運動為何或如何增強肌肉知之甚少:有很多軼事知識和後天智慧,但確鑿或經過驗證的數據卻很少。」該論文的作者。

運動時,負荷越高、重複次數越多或頻率越大,肌肉尺寸增加越多。 然而,即使觀察整個肌肉,這種情況發生的原因或程度仍不清楚。 當焦點集中在單一肌肉或其單一纖維時,這兩個問題的答案變得更加棘手。

肌肉由單獨的細絲組成,這些細絲的長度僅為 2 微米,寬度不到 1 微米,比肌肉細胞的尺寸還小。 「正因為如此,肌肉生長的部分解釋必須在分子尺度上進行,」合著者尼爾·伊巴塔說。 “肌肉中主要結構分子之間的相互作用直到大約 50 年前才被拼湊在一起。較小的輔助蛋白質如何融入這幅圖景仍不完全清楚。”

這是因為數據很難取得:人們的生理和行為差異很大,幾乎不可能對真人的肌肉大小變化進行對照實驗。 特倫傑夫說:“你可以提取肌肉細胞並單獨觀察它們,但這會忽略運動過程中的其他問題,例如氧氣和葡萄糖水平。” “很難把這一切放在一起來看。”

幾年前,Terentjev 和他的同事開始研究機械感測機制,也就是細胞感知環境中機械訊號的能力。 英國體育研究所注意到了這項研究,他們對這項研究是否與他們在肌肉復健方面的觀察結果感興趣。 他們共同發現肌肉過度/萎縮與劍橋的研究直接相關。

2018 年,劍橋大學的研究人員啟動了一個項目,研究肌絲中的蛋白質在力作用下如何改變。 他們發現,主要的肌肉組成肌動蛋白和肌球蛋白缺乏訊號分子的結合位點,因此它必須是第三豐富的肌肉成分——肌聯蛋白——負責發出施加力變化的訊號。

每當分子的一部分在足夠長的時間內處於張力下時,它就會切換到不同的狀態,從而暴露出先前隱藏的區域。 如果這個區域可以與參與細胞訊號傳導的小分子結合,它就會活化該分子,產生化學訊號鏈。 肌聯蛋白是一種巨大的蛋白質,當肌肉拉伸時,其大部分分子會延伸,但在肌肉收縮時,分子的一小部分也會受到張力。 肌聯蛋白的這一部分包含所謂的肌聯蛋白激酶結構域,它產生影響肌肉生長的化學訊號。

如果受到更大的力,或在相同的力下保持更長時間,分子將更有可能打開。 這兩種情況都會增加激活的信號分子的數量。 然後這些分子誘導更多信使RNA的合成,從而產生新的肌肉蛋白質,並且肌肉細胞的橫截面增加。

這種認識催生了目前的工作,由伊巴塔發起,他自己也是一位熱衷於運動員的人。 「我很高興能夠更了解肌肉生長的原因和方式,」他說。 “考慮到運動員能夠達到的特定訓練量,可以節省大量時間和資源,避免低效率的鍛煉方式,並通過定期進行更高價值的訓練來最大限度地發揮運動員的潛力。”

特倫捷夫和伊巴塔著手建立數學模型,可以對肌肉生長進行定量預測。 他們從一個簡單的模型開始,該模型追蹤肌動蛋白分子在力作用下打開並啟動訊號級聯。 他們使用顯微鏡數據來確定肌聯蛋白激酶單元在力作用下打開或關閉並激活信號分子的力依賴性機率。

然後,他們透過包含額外的資訊(例如代謝能量交換以及重複長度和恢復)使模型變得更加複雜。 該模型透過過去對肌肉肥大的長期研究進行了驗證。

terentjev 說:“我們的模型為肌肉生長主要發生在最大負荷的 70% 時這一觀點提供了生理學基礎,這也是阻力訓練背後的理念。” “低於此值,肌聯蛋白激酶的開放率急劇下降,並阻止機械敏感信號的發生。高於此值,快速耗竭會阻礙良好的結果,而我們的模型已經定量預測了這一點。”

英國體育學院高級體能教練 Fionn MacPartlin 表示:“培養精英運動員面臨的挑戰之一是在平衡能量成本等相關權衡的同時,最大限度地提高適應能力的共同要求。” “這項工作讓我們更深入地了解肌肉如何感知和響應負荷的潛在機制,這可以幫助我們更具體地設計幹預措施來實現這些目標。”

該模型還解決了肌肉萎縮的問題,該問題發生在長時間臥床休息或宇航員在微重力下時,顯示了肌肉在開始惡化之前可以保持不活動的時間,以及最佳的恢復方案可能是什麼。

最終,研究人員希望開發出一款用戶友好的基於軟體的應用程序,可以為特定目標提供個性化的鍛煉方案。 研究人員還希望透過擴展對男性和女性詳細數據的分析來改進他們的模型,因為許多運動研究都嚴重偏向男性運動員。


期刊參考:

  1. 尼爾伊巴塔 (Neil ibata),尤金M. 特倫捷夫。 為什麼運動可以增強肌肉:肌動蛋白機械感測控制負荷下骨骼肌的生長. 生物物理學雜誌, 2021; 數字編號: 10.1016/j.bpj.2021.07.023


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