数学模型预测增强肌肉的最佳方法

的结果，在生物物理期刊，建议每个人、每个肌肉增长目标都有一个做抗阻训练的最佳体重。肌肉只能在很短的时间内接近其最大负荷，而随着时间的推移，正是负荷整合激活了细胞信号通路，从而导致合成新的肌肉蛋白质。但在某个值以下，负荷就不足以产生太多信号，锻炼时间就必须成倍增加来弥补。这个临界负荷的值可能取决于个体的特定生理状况。

我们都知道运动可以增肌。还是我们?“令人惊讶的是，关于运动为什么或如何锻炼肌肉，我们知之甚少:有很多轶事知识和后天获得的智慧，但很少有确凿或经过验证的数据，”该论文的作者之一、剑桥大学卡文迪什实验室的尤金·特伦杰夫教授说。

在运动时，负荷越高，重复次数越多或频率越大，那么肌肉尺寸的增加就越大。然而，即使观察整个肌肉，这种情况发生的原因或程度也不清楚。这两个问题的答案变得更加棘手，因为重点在于单个肌肉或其单个纤维。

肌肉是由单独的细丝组成的，它们只有2微米长，直径不到1微米，比肌肉细胞的大小还小。合著者尼尔·伊巴塔说:“正因为如此，肌肉增长的部分原因必须在分子尺度上。”“肌肉中主要结构分子之间的相互作用大约在50年前才拼凑起来。这些较小的附属蛋白质是如何融入这幅图景的，目前还不完全清楚。”

这是因为数据很难获得:人们在生理和行为上有很大差异，因此几乎不可能在真人身上进行肌肉大小变化的对照实验。Terentjev说:“你可以提取肌肉细胞并单独观察，但这样就忽略了运动过程中的氧气和葡萄糖水平等其他问题。”“很难把这一切都放在一起看。”

Terentjev和他的同事们几年前开始研究机械感应机制——细胞感知环境中机械信号的能力。这项研究被英国体育学院他们感兴趣的是，这是否与他们在肌肉康复中的观察有关。他们一起发现，肌肉过度/萎缩与剑桥大学的研究直接相关。

2018年，剑桥大学的研究人员启动了一个关于肌丝中的蛋白质在外力下如何变化的项目。他们发现肌肉的主要成分，肌动蛋白和肌球蛋白，缺乏信号分子的结合位点，所以它必须是第三丰富的肌肉成分——肌动蛋白——负责信号施加的力量的变化。

只要分子的一部分处于足够长的张力下，它就会切换到不同的状态，暴露出先前隐藏的区域。如果这个区域可以结合到一个参与细胞信号传递的小分子上，它就会激活这个分子，产生一个化学信号链。肌肽是一种巨大的蛋白质，当肌肉被拉伸时，它的很大一部分被伸展，但在肌肉收缩时，它的一小部分分子也处于紧张状态。肌肽的这一部分包含所谓的肌肽激酶结构域，它是产生影响肌肉生长的化学信号的结构域。

如果受到更大的力，或者在相同的力下保持更长的时间，分子就更有可能打开。这两种情况都会增加激活信号分子的数量。这些分子然后诱导合成更多的信使RNA，导致新的肌肉蛋白质的产生，肌肉细胞的横截面增加。

这一认识导致了目前的工作，由Ibata开始，他自己也是一名狂热的运动员。“我很高兴能更好地理解肌肉增长的原因和方式，”他说。“通过避免低效率的锻炼计划，可以节省大量的时间和资源，并通过定期的高价值训练，最大限度地发挥运动员的潜力，前提是运动员能够达到特定的量。”

Terentjev和Ibata开始压缩一个数学模型，可以定量预测肌肉生长。他们从一个简单的模型开始，该模型跟踪肌肽分子在外力下打开并启动信号级联。他们使用显微镜数据来确定肌肽激酶单元在外力作用下打开或关闭并激活信号分子的力依赖概率。

然后，他们通过添加额外的信息，如代谢能量交换，以及重复长度和恢复，使模型更加复杂。该模型通过过去对肌肉肥大的长期研究得到验证。

Terentjev说:“我们的模型为肌肉增长主要发生在最大负荷的70%这一想法提供了生理学基础，这是阻力训练背后的想法。”低于这一水平，肌肽激酶的打开速率急剧下降，并阻止机械敏感信号的发生。在此之上，快速的疲惫会阻碍良好的结果，而我们的模型已经定量预测了这一点。”

英国体育学院高级力量与体能教练菲昂·麦克帕特林说:“培养优秀运动员的挑战之一是，在最大限度地适应环境的同时，还要平衡能量消耗等相关的权衡。”“这项工作让我们更深入地了解肌肉如何感知和响应负荷的潜在机制，这可以帮助我们更具体地设计干预措施来实现这些目标。”

该模型还解决了肌肉萎缩的问题，这是在长时间卧床休息或宇航员在微重力下发生的问题，显示了肌肉在开始恶化之前可以维持多久的不活动状态，以及最佳的恢复状态可能是什么。

最终，研究人员希望开发出一种用户友好的基于软件的应用程序，可以为特定的目标提供个性化的锻炼方案。研究人员还希望通过扩展对男性和女性的详细数据的分析来改进他们的模型，因为许多运动研究都严重偏向男性运动员。