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    肌肉協(xié)同研究進(jìn)展

    2017-11-06 13:56:16吳夏澍
    卷宗 2017年29期

    摘 要:一些研究認(rèn)為(Grillner, 1985; Sherrington, 1910; Stein, 2008; Ting & Mckay, 2007; Tresch, 2002; Zill, et al, 2016),個(gè)體在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)行為時(shí)存在肌肉協(xié)同現(xiàn)象。Mooren將肌肉協(xié)同特征概括為,一組肌肉協(xié)同因不同功能需要接受單一自上而下的神經(jīng)指令共同激活,組內(nèi)不同肌肉的激活水平相對(duì)固定且遵從一定的模式,不同的肌肉協(xié)同具有不同運(yùn)動(dòng)功能表達(dá)。在不同人群的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中肌肉協(xié)同結(jié)構(gòu)和激活程度表現(xiàn)出了高度相似,具有一般性特征,是對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)控制肌肉活動(dòng)較有說(shuō)服力的解釋。Safavynia(2011)總結(jié)提出肌肉協(xié)同假設(shè)模型,認(rèn)為要洞悉神經(jīng)系統(tǒng)的控制機(jī)制,需要自下而上,用直接觀測(cè)骨骼肌肉系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)特征的方法來(lái)試圖描述上層神經(jīng)策略。

    關(guān)鍵詞:肌肉協(xié)同;功能表達(dá);神經(jīng)策略

    1 肌肉協(xié)同的降維特性和功能性

    J. Gibbs(1995)[1]的早期研究給出了肌肉協(xié)同的雛形,他們提出,肌肉協(xié)同使得某一些肌群共享一致的興奮起伏。Gibbs提出了“共享原則”——運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元可以促使進(jìn)行一致機(jī)械運(yùn)動(dòng)的肌肉共享一致的突觸信號(hào)輸入(乙酰膽堿),這證明在一次獨(dú)立的肌肉收縮中,運(yùn)動(dòng)單位是協(xié)同行動(dòng)的。Berniker等(2009)建立了低維控制器模型,證明降維控制策略可以在不降低結(jié)果表現(xiàn)的情況下簡(jiǎn)化控制過(guò)程[2]。Kutch和Valero-Cuevas(2012)認(rèn)為肌肉協(xié)同的低維化表現(xiàn)可能是外部約束力的作用結(jié)果,而不單單是神經(jīng)控制的結(jié)果:1、肢體的生物力學(xué)條件對(duì)肌腱在所有可能的位移方向上長(zhǎng)度變化有所約束,導(dǎo)致了其低維性;2、肌肉有抵抗長(zhǎng)度變化的生物特性,所以不需要神經(jīng)-肌肉的耦連作用,也可以產(chǎn)生被動(dòng)的肌肉活動(dòng)。對(duì)任務(wù)目標(biāo)沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的時(shí)候,肌肉協(xié)同活動(dòng)可能通過(guò)外部力學(xué)環(huán)境進(jìn)行調(diào)節(jié)。DAvella和Bizzi(2003,2005)使用多維分解技術(shù)提取出肌肉激活的不變振幅和時(shí)序關(guān)系,證明了運(yùn)動(dòng)控制是存在模式化組織結(jié)構(gòu)的,即每一組肌肉協(xié)同在行走、跳躍、游泳或者是其他特別的運(yùn)動(dòng)模式中,都會(huì)被調(diào)用,說(shuō)明單一肌肉協(xié)同功能取決于該協(xié)同組合本身,一個(gè)肌肉協(xié)同可以在不同的運(yùn)動(dòng)行為中被募集。Torres-Oviedo的實(shí)驗(yàn)也佐證了肌肉協(xié)同的功能性特征。他們對(duì)比發(fā)現(xiàn)了一組協(xié)同負(fù)責(zé)維持靜止站姿下的四足之間的相對(duì)平衡,Torres-Oviedo和Ting(2007)也提取到了功能相似的協(xié)同,這類(lèi)協(xié)同具有明顯的功能性,說(shuō)明了肌肉協(xié)同在需要其完成目標(biāo)行為時(shí)才會(huì)被募集。Chvatal和Ting的實(shí)驗(yàn)(2013)證明了站立平衡反應(yīng)中的大部分肌肉協(xié)同在行走平衡中也在被使用。兩者之間不同的是,靜平衡狀態(tài)維持重心穩(wěn)定的協(xié)同,和動(dòng)平衡下姿態(tài)穩(wěn)定協(xié)同。以上研究都說(shuō)明,不同任務(wù)目標(biāo)之間可能會(huì)調(diào)用相同的肌肉協(xié)同,而任務(wù)目標(biāo)的特異性在個(gè)別具有特征性的肌肉協(xié)同中得到體現(xiàn)(Ting & Mckay, 2007),對(duì)于肌肉協(xié)同功能性表達(dá)的理解,有助于更好的理解運(yùn)動(dòng)的神經(jīng)控制機(jī)制。

    2 肌肉協(xié)同的力學(xué)特征

    肌肉協(xié)同是一組肌肉的共同激活,而端點(diǎn)力是肌肉協(xié)同作用結(jié)果的客觀表現(xiàn)。一些早期研究(Ting &Machpherson, 2005;Torres-Oviedo, et al, 2006)在從肌肉信號(hào)中提取肌肉協(xié)同的同時(shí),也對(duì)于肢體與支持面的接觸點(diǎn)的端點(diǎn)力分解進(jìn)行非正交力向量的提取,通過(guò)相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn),肌肉協(xié)同的激活程度與力向量呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān),并且每一組肌肉協(xié)同相應(yīng) 產(chǎn)生了力向量。而肌肉協(xié)同內(nèi)部每條肌肉的固定激活程度,決定了每一組肌肉協(xié)同所產(chǎn)生的力的方向是穩(wěn)定的,說(shuō)明了肌肉協(xié)同是一種非常有效的運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)策略(Berger &DAvella, 2014)。在抓握動(dòng)作中,神經(jīng)中樞需要控制很大的自由度來(lái)精確化動(dòng)作行為,Overduin等(2008)通過(guò)恒河猴抓握實(shí)驗(yàn)證明,神經(jīng)可以通過(guò)控制少量的協(xié)同來(lái)調(diào)控靈活度很大的行為目標(biāo),協(xié)同的募集由任務(wù)目標(biāo)決定,協(xié)同可以根據(jù)所需要產(chǎn)生力的大小被靈活募集。Kutch等(2008)的實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證了這點(diǎn)。

    3 肌肉協(xié)同的運(yùn)動(dòng)和臨床應(yīng)用

    Chvatal等(2013)發(fā)現(xiàn)當(dāng)協(xié)同數(shù)量降低,協(xié)同結(jié)構(gòu)發(fā)生了大幅度改變,這表明平衡控制的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)反饋反應(yīng)的模塊結(jié)構(gòu)在脊髓橫切之后被嚴(yán)重中斷,平衡控制的肌肉協(xié)同除了脊柱回路還有一部分腦的功能。

    肌肉協(xié)同的檢測(cè)對(duì)于像腦癱這類(lèi)的早期難以判斷的疾病,有很好的輔助診斷作用,李飛(2014)[3]基于小兒腦癱的步態(tài)實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)腦癱兒童既不具有正常功能的協(xié)同,數(shù)量上也明顯低于正常兒童和成人,肌肉協(xié)同呈現(xiàn)很高的特異性,且在腦癱兒童被試間不具有一般性。這一特征可以作為臨床早期小兒腦癱的診斷依據(jù)。

    肌肉協(xié)同對(duì)于在臨床上會(huì)導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)功能發(fā)生畸變的神經(jīng)疾病,也有很好的評(píng)估作用。Clark等(2009)研究表明腦卒中后的病人在行走時(shí)的肌肉協(xié)同明顯少于健康人,病人在自適速度行走情況下所需要的協(xié)同更少,一方面說(shuō)明,肌肉協(xié)同是一部分腦的功能,另一方面說(shuō)明,主觀無(wú)經(jīng)驗(yàn)條件下,肌肉協(xié)同的適應(yīng)性。

    肌肉協(xié)同還體現(xiàn)出了學(xué)習(xí)性和適應(yīng)性特征,Alnajjar等(2014)對(duì)健康人和腦卒中患者分別進(jìn)行了不熟悉任務(wù)的練習(xí)實(shí)驗(yàn),肌肉協(xié)同數(shù)量表現(xiàn)出經(jīng)過(guò)外部環(huán)境刺激的學(xué)習(xí)效應(yīng)。中樞神經(jīng)在目標(biāo)需要發(fā)生修正的時(shí)候,可能會(huì)產(chǎn)生新的協(xié)同。這個(gè)后來(lái)修正的協(xié)同會(huì)包含比初始更多的肌肉,肌肉是通過(guò)對(duì)應(yīng)的功能性協(xié)同組進(jìn)行控制的,而不是獨(dú)立分開(kāi)的(Fautrelle, et al, 2010)。Kristriansen(2013)和Hug等(2010)研究發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練前后肌肉協(xié)同具有一致性。這些現(xiàn)象可以為運(yùn)動(dòng)功能障礙的康復(fù)(Giagazoglou, et al, 2012)提供科學(xué)依據(jù)和評(píng)估方法。

    4 肌肉協(xié)同的分析方法

    肌肉協(xié)同一般從肌肉活動(dòng)數(shù)據(jù)中提取,肌電信號(hào)(EMG)是深層肌肉活動(dòng)的生理變化(電信號(hào))直接測(cè)量得到的信號(hào)活動(dòng),EMG的數(shù)據(jù)和其相關(guān)的一些指標(biāo)(中值頻率、平均頻率等參數(shù))經(jīng)常用來(lái)評(píng)價(jià)肌肉功能和肌肉疲勞,進(jìn)而評(píng)估中樞神經(jīng)功能。通過(guò)將收集到的肌電數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行分解,就可以從表象的運(yùn)動(dòng)單位活動(dòng)特點(diǎn)、募集數(shù)量和發(fā)放率等指標(biāo),幫助理解和解釋運(yùn)動(dòng)神經(jīng)控制機(jī)制的變化和規(guī)律。Tresch提出,主成分分析在識(shí)別肌肉協(xié)同上較其他幾種方法如因素分析、獨(dú)立成分分析、非負(fù)矩陣算法(Paatero & Tapper, 1994; Lee & Seung, 1999),效果要差得多。因素分析、獨(dú)立成分分析、非負(fù)矩陣法、主成分空間的獨(dú)立成分分析(ICAPCA)、非負(fù)約束條件下的概然獨(dú)立成分分析(pICA)是效果最好的幾種數(shù)據(jù)處理方法。獨(dú)立成分分析對(duì)于有恒方差高斯噪聲(Constant variance Gaussian noise)的數(shù)據(jù)處理效果好,而當(dāng)數(shù)據(jù)有信號(hào)以來(lái)噪聲(Signal-dependent noise)和協(xié)同激活因數(shù)相關(guān)的時(shí)候受損。非負(fù)矩陣算法相比獨(dú)立成分分析和因素分析,在數(shù)據(jù)分析上魯棒性較好。對(duì)于采集肌肉活動(dòng)的肌肉選擇,Steele等(2013)給出了建議:肌肉選擇數(shù)量大于10塊,優(yōu)先選擇完成行為目標(biāo)占主導(dǎo)作用的肌肉或者選擇等長(zhǎng)肌力最大的肌肉。

    5 小結(jié)

    肌肉協(xié)同假設(shè)認(rèn)為,每一組的肌肉協(xié)同均在單一自上而下的神經(jīng)指令控制下共同激活,組內(nèi)不同肌肉的激活水平遵從一定的模式,指令信號(hào)的強(qiáng)度決定整組肌肉協(xié)同的激活強(qiáng)度,不同的肌肉協(xié)同相互獨(dú)立,個(gè)體運(yùn)動(dòng)行為是參與的肌肉協(xié)同運(yùn)動(dòng)行為的復(fù)合,是一種一般性的神經(jīng)策略。肌肉協(xié)同具有低維性,簡(jiǎn)化中樞神經(jīng)控制過(guò)程;肌肉協(xié)同具有功能性,和任務(wù)目標(biāo)有直接關(guān)系,不同任務(wù)目標(biāo)可以募集相同的肌肉協(xié)同。肌肉協(xié)同在外部力學(xué)環(huán)境的直接表達(dá)是端點(diǎn)力的產(chǎn)生,完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和對(duì)任務(wù)行為的表達(dá),協(xié)同的強(qiáng)度和端點(diǎn)力的大小成正比。此外,肌肉協(xié)同這一神經(jīng)策略受經(jīng)驗(yàn)影響,在經(jīng)驗(yàn)不足的情況下,具有很好的適應(yīng)性和學(xué)習(xí)性,其學(xué)習(xí)效應(yīng)表現(xiàn)為更多肌肉和更多肌肉協(xié)同的參與。在中樞神經(jīng)受損的情況下,肌肉協(xié)同表現(xiàn)出數(shù)量下降、特異性增高的特征,但是在個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和外界環(huán)境產(chǎn)生沖突的時(shí)候,也會(huì)有新的肌肉協(xié)同出現(xiàn),表現(xiàn)出一定的適應(yīng)性。這些機(jī)制和規(guī)律在臨床診斷評(píng)估,運(yùn)動(dòng)功能評(píng)價(jià),運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練和康復(fù)都具有指導(dǎo)意義。

    參考文獻(xiàn)

    [1] Gibbs J, Harrison LM, Mayston MJ, et al. Mechanisms Underlying Muscle Synergy Studied in Man[J]. Springer, 1995: 466-468.

    [2]Berniker M, Jarc A, Bizzi E, et al. Simplified and effective motor control based on muscle synergies to exploit musculoskeletal dynamics[J]. Proc Natl Acad Sc, 2009, 106(18): 7601-6.

    [3]李飛. 基于表面肌電信號(hào)的小兒腦癱步態(tài)肌肉協(xié)同分析[D]. 碩士, 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2014.

    作者簡(jiǎn)介

    吳夏澍(1992-),男,浙江杭州人,浙江大學(xué)碩士研究生,主要從事運(yùn)動(dòng)人體科學(xué)研究。endprint

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