為什麼運動可以鍛鍊肌肉？劍橋科學家用一個數學模型解釋清楚了..._風聞

當我們運動時，負荷越高，重複次數越多，肌肉就增加得越大。然而，為什麼運動可以鍛鍊肌肉？為什麼長時間不動就會導致肌肉萎縮呢？

這兩個問題看似簡單，但答案大都來自坊間，以及運動和康復醫學界積累的大量相關經驗知識。但這些知識並不能解答導致肌肉肥大和萎縮的兩個關鍵現象，即肌肉如何“知道”自己正在鍛鍊（自發的無意識活動），以及它如何發出信號以刺激張力或萎縮的形態學反應？

因此，就增肌而言，似乎每個人都無法預測自己使多大力，練多長時間，能達到多大效果。

肌肉是一個高度有序的器官，可以拆分成越來越小的亞結構。肌節是肌肉實現收縮和肥大的最基本單位，每個肌節又包含許多肌絲，分為粗絲和細絲兩種，而細絲僅有1微米長，直徑也不到1微米，它們比肌纖維（肌細胞）更小。

此前，有研究把關注點集中在單塊肌肉或其單個肌纖維上，顯然無法解答上述問題。因此，必須在分子水平去尋找解釋肌肉生長的部分原因。

近日，發表在《Biophysical Journal》上的一項研究中，來自英國劍橋大學卡文迪許實驗室（全世界幾乎一半諾貝爾物理學諾都來自這個實驗室）的Eugene Terentjev教授和Neil Ibata（15歲時就是Nature一作）利用理論生物物理學的方法開發了一套數學模型，並結合細胞內機械傳感器、信號鏈途徑和轉錄後合成的核糖體動力學，揭示了肌肉如何通過生產（或降解）其收縮蛋白來感知和響應外部負荷。這樣一來，它就可以根據不同個體預測“增肌”的最優方案。該模型為手機應用（App）打下了基礎。未來，用户有望通過輸入個人的生理學細節來獲取自己的最優增肌方案。

肌細胞中的細胞內信號傳導如何組織營養反應是運動科學和影響肌肉穩態條件（包括髮育和衰老以及眾多病症）研究中的一個核心問題。

Ibata説：“肌肉中的主要結構分子之間的相互作用大約在50年前才拼湊起來。目前還不完全清楚這些很小的輔助蛋白是如何融入肌肉整體生長過程的。這是因為數據很難獲得。個體的生理和行為差異很大，幾乎不可能在真人上進行肌肉大小變化的對照實驗。”

Terentjev教授説：“你可以提取肌細胞並單獨觀察，但這樣就會忽略其他因素，如運動期間的氧氣和葡萄糖水平。因此，很難把所有因素放在一起觀察。”

幾年前，他們研究了機械感知的機制，即細胞感知環境中機械信號的能力。三年前，他們開始研究肌絲中的蛋白質在外力作用下是如何變化的，發現了肌動蛋白和肌球蛋白這兩種主要肌肉蛋白缺乏信號分子的結合位點，因此一定是肌聯蛋白（Titin）負責發出作用力變化的信號。

對每個人身上的每塊肌肉而言，都存在一個進行抗阻訓練的最佳配重。肌肉只能在很短的時間內承受接近其最大負荷的重量，隨着時間推移，整合的負荷能夠激活促進新肌肉蛋白合成的細胞信號通路。但低於閾值的負荷就不足以產生大量信號傳遞，運動的時間就必須成倍增加以進行補償。該閾值可能取決於個體的生理特性。

研究人員發現，每當一個分子的一部分處於張力下足夠長的時間，它就會切換到一個不同的狀態，然後暴露出一個先前隱藏的區域。如果這個區域可以結合到某個參與細胞信號傳遞的小分子上，它就會激活這個分子，從而產生一個化學信號鏈。肌聯蛋白（Titin）是一種巨大的蛋白質，當肌肉被拉伸時，它的一大部分都會被拉伸；但當肌肉收縮時，它的一小部分也會處於緊張狀態。這部分肌聯蛋白就包含所謂的肌聯蛋白激酶（TK）結構域，它可以產生影響肌肉生長的化學信號。

如果受到更大的作用力，或者在相同的力下保持更長的時間，這種分子將更有可能被開啓。這兩種情況都會增加被激活的信號分子數量。然後這些分子會誘導合成更多的信使RNA（mRNA），從而產生新的肌肉蛋白質，同時，肌細胞的橫截面積也會增加。

這一認知帶來了這項新的研究工作，Ibata本人非常熱愛運動。他説：“考慮到運動員可以避免低效率的運動方案並通過定期的高質量訓練以最大限度發揮潛力，可以節省大量的時間和資源。我很高興能更好地理解肌肉生長的原因和方式。”

Terentjev和Ibata着手構建了這個數學模型，該模型能對肌肉生長進行定量預測。他們從一個記錄肌聯蛋白分子在外力作用下打開並啓動信號級聯的簡單模型開始，並使用顯微鏡數據來確定單個肌聯蛋白激酶單元在外力作用下開啓或關閉以及激活信號分子的外力依賴性概率。

隨後，他們通過添加額外的信息，如代謝能量交換、重複和恢復時長等，使模型更加複雜，並用之前有關肌肉肥大的長期研究得到了驗證。

Terentjev説：“我們的模型為肌肉生長主要發生在最大負荷的70%這一觀點提供了生理學基礎，這也是抗阻訓練背後的理論支撐。低於這一水平，肌聯蛋白激酶的開啓速率會急劇下降，阻止了機械敏感性信號的發生。除此之外，我們的模型已經預測出，快速疲勞會阻礙良好的結果。”

除此之外，該模型還解答了肌肉萎縮的問題。當長時間卧牀或宇航員處於微重力狀態的情況下，就會發生肌肉萎縮，該模型顯示了肌肉在保持靜止多久之後開始萎縮，以及最佳的恢復方案是什麼。

總之，這項研究使我們進一步理解了肌肉如何感知和應對負荷的潛在機制。

研究人員希望開發出一種用户友好的應用程序，為特定人羣提供個性化的鍛鍊方案。他們還希望通過擴展對男性和女性詳細數據的分析來完善他們的模型，因為許多運動研究嚴重偏向男性運動員。

論文鏈接：

https://doi.org/10.1016/j.bpj.2021.07.023