郭振向，周開祥，陳 巖，矯 瑋，王霄英，張 玨，包大鵬

（1.南京航空航天大學(xué) 體育部，江蘇 南京 210016；2.成都中醫(yī)藥大學(xué) 體育健康學(xué)院，四川 成都 611137；3.北京體育大學(xué) 競(jìng)技體育學(xué)院，北京 100084；4.北京體育大學(xué) 運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)與康復(fù)學(xué)院，北京 100084；5.北京大學(xué)第一醫(yī)院 影像科，北京 100034；6.北京大學(xué) 前沿交叉學(xué)科學(xué)院，北京 100871；7.北京體育大學(xué) 中國(guó)運(yùn)動(dòng)與健康研究院，北京 100084）

隨著神經(jīng)生物學(xué)研究的發(fā)展及其在運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，研究者們對(duì)運(yùn)動(dòng)疲勞產(chǎn)生機(jī)制的認(rèn)識(shí)逐漸由外周開始深入到中樞，那些無(wú)法被割裂開審視且無(wú)法被外周疲勞理論解釋的問(wèn)題開始在運(yùn)動(dòng)時(shí)中樞的狀態(tài)變化中找到答案（Gibson et al.，2004；Lambert et al.，2005；Noakes，2010；Noakes et al.，2004b，2004c）。Noakes所提出的“中樞控制器模型”理論認(rèn)為，運(yùn)動(dòng)疲勞是由整個(gè)中樞運(yùn)動(dòng)神經(jīng)控制系統(tǒng)（脊髓、腦干和大腦皮層三級(jí)結(jié)構(gòu)，小腦和基底神經(jīng)節(jié)2個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)）根據(jù)外周各臟器及腦組織自身的感覺傳入信息主動(dòng)調(diào)控運(yùn)動(dòng)單位的神經(jīng)控制指令的結(jié)果（Noakes，2012a，2012b；Noakes et al.，2004a，2005）。該理論一經(jīng)提出便引起了研究者們的廣泛關(guān)注，國(guó)際運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域頂級(jí)期刊BJSM（）曾連續(xù)多期開辟專題報(bào)道和討論該模型理論（Gibson et al.，2004；Lambert et al.，2005；Noakes et al.，2004b，2004c，2005），為探究運(yùn)動(dòng)疲勞的中樞機(jī)制提供了理論依據(jù)并指明了研究方向。該理論提出至今由于受到研究手段的制約并沒有在人體中進(jìn)行證實(shí)，因此將該模型理論進(jìn)行在體驗(yàn)證對(duì)于探究運(yùn)動(dòng)疲勞機(jī)制、揭開運(yùn)動(dòng)疲勞中樞機(jī)制的“黑箱”有重要意義。

多年來(lái)，研究者們?cè)凇爸袠锌刂破髂Ｐ汀崩碚摰闹敢聡L試通過(guò)多種研究手段來(lái)探究運(yùn)動(dòng)疲勞背后的中樞機(jī)制，包括大腦皮層、小腦和基底節(jié)區(qū)在運(yùn)動(dòng)疲勞中所扮演的角色。已有研究者通過(guò)動(dòng)物實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，大腦皮層運(yùn)動(dòng)區(qū)的腦電變化以及基底神經(jīng)節(jié)相關(guān)核團(tuán)神經(jīng)元的電活動(dòng)與運(yùn)動(dòng)疲勞有關(guān)（侯莉娟 等，2013，2016；喬德才 等，2005，2010；楊東升 等，2012）。?wi?tkiewicz等（2017）發(fā)現(xiàn)，力竭性耐力運(yùn)動(dòng)后小鼠的小腦和海馬回的谷氨酰胺和谷氨酸增高，說(shuō)明小腦與運(yùn)動(dòng)疲勞有關(guān)。在人體研究方面，研究者們已經(jīng)開始使用腦電圖（electroencephalography，EEG）和功能性近紅外光譜技術(shù)（functional near-infrared spectroscopy，fNIRS）對(duì)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中大腦皮層的激活情況進(jìn)行研究（Bediz et al.，2016；Robertson et al.，2015），但小腦和基底神經(jīng)節(jié)位于大腦的深層區(qū)域，需要探測(cè)范圍更廣、質(zhì)量更高的神經(jīng)影像學(xué)工具來(lái)對(duì)其進(jìn)行探究。近年來(lái)，功能性磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）開始被用來(lái)探測(cè)大腦在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中更深層腦區(qū)的激活情況（Fontes et al.，2015，2020），這就為在體驗(yàn)證“中樞控制器模型”理論提供了可能。因此本研究擬通過(guò)使用fMRI技術(shù)中的氫質(zhì)子磁共振波譜（H-magnetic resonance spectroscopy，H-MRS）方法探究運(yùn)動(dòng)員疲勞前后相應(yīng)腦區(qū)的代謝物質(zhì)變化，探尋與疲勞相關(guān)的大腦區(qū)域；使用全腦血氧水平依賴功能磁共振成像（bloodoxygenleveldependent-functionalmagnetic resonance imaging，BOLD-fMRI）觀察運(yùn)動(dòng)員疲勞前后腦區(qū)之間的功能連接變化，探討運(yùn)動(dòng)疲勞對(duì)相應(yīng)腦功能區(qū)激活與連接的影響，在體驗(yàn)證“中樞控制器模型”理論。

1 研究對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

Shibuya等（2010）的研究提示，應(yīng)招募具有良好訓(xùn)練水平的人群來(lái)參與運(yùn)動(dòng)疲勞的相關(guān)實(shí)驗(yàn)研究。所以，本研究首先招募了20名身體健康，無(wú)代謝病史，無(wú)神經(jīng)系統(tǒng)疾病且800 m跑成績(jī)≤2 min 3 s的男性運(yùn)動(dòng)員（均為右利手），年齡（19.47±0.78）歲，身高（174.85±6.61）cm，體質(zhì)量（67.94±8.42）kg。所有被試均自愿同意參與實(shí)驗(yàn)，在實(shí)驗(yàn)前均填寫《實(shí)驗(yàn)知情同意書》，知曉實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮头椒?。之后依?jù)國(guó)際上界定被試具備良好訓(xùn)練水平（心肺能力）的最大攝氧量范圍標(biāo)準(zhǔn)（Bosquet et al.，2007a，2007b），在實(shí)驗(yàn)前對(duì)20名運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行最大攝氧量測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果最終選擇相對(duì)最大攝氧量≥55 ml/（kg·min）的11名被試進(jìn)行遞增負(fù)荷至疲勞實(shí)驗(yàn)，平均年齡（20.27±0.79）歲，身高（172.46±6.67）cm，體質(zhì)量（64.19±6.14）kg，平均相對(duì)最大攝氧量為（60.05±3.30）ml/（kg·min）。在實(shí)驗(yàn)正式開始前的48 h內(nèi)要求被試禁止攝入含咖啡因或酒精物質(zhì)的飲料，并告誡避免進(jìn)行任何類型的劇烈運(yùn)動(dòng)。本研究已通過(guò)運(yùn)動(dòng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)倫理審查。

1.2 被試最大攝氧量的測(cè)試方法

每次測(cè)試時(shí)保持室溫在20℃～25℃，相對(duì)濕度在40%～50%范圍內(nèi)。測(cè)試前先對(duì)氣體代謝分析儀（AEITechnologies，美國(guó)）進(jìn)行校正。在正式測(cè)試前先詢問(wèn)被試運(yùn)動(dòng)史、家族史、疾病史等后稱量被試體質(zhì)量。使用功率自行車（Monark893E，瑞典）進(jìn)行測(cè)試。準(zhǔn)備活動(dòng)5 min，起始負(fù)荷為90 W，每2 min遞增30 W，要求轉(zhuǎn)速保持在（60±5）r/min（測(cè)試過(guò)程中使用節(jié)拍器并不斷鼓勵(lì)被試）。當(dāng)出現(xiàn)以下3種情況中的任意2種時(shí)可以確定被試達(dá)到最大攝氧量：1）心率≥180次/min；2）呼吸熵＞1.10；3）耗氧量不再隨負(fù)荷的增加而線性增加，開始出現(xiàn)平臺(tái)或緩慢下降且最后2個(gè)耗氧量值的差異＜±2 ml/（min·kg）。此外，當(dāng)被試不能維持功率自行車轉(zhuǎn)速在60 r/min達(dá)5 s以上時(shí)終止測(cè)試。為了消除最大攝氧量測(cè)試給被試帶來(lái)的疲勞效應(yīng)，在最大攝氧量測(cè)試完成的7天后開始正式實(shí)驗(yàn)。

1.3 實(shí)驗(yàn)流程

圖1 實(shí)驗(yàn)流程圖Figure 1. Protocol of the Experiment

1.4 功能核磁成像測(cè)試

1.4.1H-MRS測(cè)試指標(biāo)

H-MRS是現(xiàn)階段唯一能夠無(wú)創(chuàng)檢測(cè)活體組織代謝及生化變化的技術(shù)，其原理是利用傅立葉轉(zhuǎn)換將不同電化學(xué)環(huán)境下原子核共振頻率所發(fā)生的偏移（化學(xué)偏移）轉(zhuǎn)換成按頻率-信號(hào)強(qiáng)度分布的譜線，然后根據(jù)某些物質(zhì)在特定頻率下產(chǎn)生的信號(hào)強(qiáng)度來(lái)判斷該物質(zhì)的濃度（侯莉娟等，2010a）。H-MRS能檢測(cè)的代謝物質(zhì)主要有：

1）N-乙酰天門冬氨酸（N-acetylaspartate，NAA）主要位于2.02 ppm，正常濃度6.5～9.7 mmol，僅見于神經(jīng)組織，存在于神經(jīng)元胞體及軸索中，是正常神經(jīng)元的標(biāo)志物。

2）膽堿化合物（Choline，Cho）主要位于 3.20 ppm，正常濃度0.8～1.6 mmol，是細(xì)胞膜翻轉(zhuǎn)的標(biāo)志物。

3）肌酸（Creatine，Cr）主要位于 3.05 ppm，正常濃度3.4～5.5 mmol，是能量利用、儲(chǔ)存的重要化合物，是細(xì)胞的能量狀態(tài)標(biāo)志（圖2）。

圖2 1H-MRS測(cè)試指標(biāo)示意圖Figure 2.Schematic Diagram of1H-MRS Index

1.4.2 被試的體位

被試仰臥并將頭部正放于線圈中。被試在檢查時(shí)要保證頭部位置不動(dòng)，然后在其膝下及后頸部均使用軟墊固定。通過(guò)記錄被試下頦尖至胸骨切跡的距離來(lái)確保每次掃描的定位一致，記錄下頦至胸骨上窩正中的距離確保每次定位時(shí)體素一致。

1.4.3 MRS序列掃描參數(shù)

在進(jìn)行MRS采集之前應(yīng)確定MRS的定位像，即形成一個(gè)正軸位的成像序列（選擇FSE T2W1），層厚5 mm，無(wú)間隔，作為最終MRS體素的定位顯示。然后對(duì)大腦左側(cè)頂葉初級(jí)運(yùn)動(dòng)區(qū)（primary motor areas，M1）、右側(cè)頂葉M1區(qū)、左側(cè)基底節(jié)RBG區(qū)和右側(cè)基底節(jié)RBG區(qū)進(jìn)行單體素波普采集。在定位容積內(nèi)進(jìn)行均勻磁場(chǎng)操作，使水信號(hào)半峰全寬達(dá)到8 Hz以下；用chess序列抑制水峰，激勵(lì)特定頻率范圍信號(hào)；用點(diǎn)分辨采集技術(shù)（point resolved spectoroscopy，PRESS）采集氫譜（空間分辨率：2 cm×2 cm×2 cm；TR=1 500 ms；TE=144 ms；Voxel=2 cm×2 cm×2 cm，采集次數(shù) 128次；NEX=200；Matrix=1 020；掃描時(shí)間：1 min）。

1.5 BOLD系列掃描參數(shù)

使用帶有8通道標(biāo)準(zhǔn)頭部矩陣線圈的3T核磁共振掃描儀（通用電氣醫(yī)療系統(tǒng)，美國(guó)）來(lái)獲取MRI數(shù)據(jù)，使用三維梯度回波脈沖序列（3D-FSPGR）掃描來(lái)獲取高分辨率全腦解剖圖像。采用單激發(fā)平面回波掃描序列進(jìn)行數(shù)據(jù)采集（single-shot echo-planar imaging，EPI），掃描參數(shù)包括：層厚：4 mm；掃描層數(shù)：33層；層間距：0 mm；FOV：240 mm；矩陣：64×64；TR：2 000 ms；翻轉(zhuǎn)角：90°；TE：30 ms；掃描時(shí)間：5 min。

1.6 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析

1.6.1 波譜分析

使用Elscint/GE軟件包對(duì)氫譜圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，將NAA位置確定為2.02 ppm，并以此為參照確定其他物質(zhì)的化學(xué)轉(zhuǎn)移。Cho為3.20 ppm，Cr為3.05 ppm。分別測(cè)量各峰的峰高和峰下面積。根據(jù)腦H-MRS分析慣例，腦內(nèi)Cr濃度相對(duì)恒定，故以Cr濃度作為內(nèi)參計(jì)算NAA、Cho相當(dāng)于Cr的比值，然后計(jì)算左側(cè)初級(jí)運(yùn)動(dòng)區(qū)（BA4）、右側(cè)初級(jí)運(yùn)動(dòng)區(qū)（BA4）、左側(cè)基底節(jié)區(qū)（RGB）及右側(cè)基底節(jié)區(qū)（RBG）運(yùn)動(dòng)前后的H-MRS的峰高和峰下面積。

1.6.2 圖像數(shù)據(jù)處理

使用SPM8軟件（倫敦大學(xué)威康神經(jīng)影像科學(xué)系，英國(guó)）和動(dòng)脈自旋標(biāo)記灌注磁共振成像信號(hào)處理工具包（ASLtbx）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（Liu etal.，2013；Wang etal.，2008）：

時(shí)間校正（slice timing），剔除靜息態(tài)掃描前10個(gè)時(shí)間點(diǎn)的圖像數(shù)據(jù)；

頭動(dòng)校正（realignment），剔除頭動(dòng)在、、軸的平動(dòng)超過(guò)2 mm或旋轉(zhuǎn)角超過(guò)2°的被試數(shù)據(jù)；

空間標(biāo)準(zhǔn)化（normalization），將圖像配準(zhǔn)到蒙特利爾神 經(jīng)病 學(xué) 研究所（Montreal NeurologicalInstitute，MNI）標(biāo)準(zhǔn)；

高斯平滑（smoothing）處理，選擇8 mm半峰全寬（fullwidth half-maximum，F(xiàn)WHM），以提高圖像的信噪比（Bao et al.，2019；Griffis et al.，2016；Mikl et al.，2008）；

去除數(shù)據(jù)線性漂移，0.01～0.08 Hz帶通濾波提取低頻振蕩信號(hào)部分，消除生理噪聲。

對(duì)預(yù)處理后的圖像選取感興趣區(qū)域（region of interest，ROI）。按照“中樞控制器模型”理論（脊髓、腦干和大腦皮層三級(jí)結(jié)構(gòu)，小腦和基底神經(jīng)節(jié)2個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)）假說(shuō)的指導(dǎo)與目前人們對(duì)于大腦中與運(yùn)動(dòng)相關(guān)區(qū)域的認(rèn)識(shí)來(lái)選擇ROI（Carter，2019；Noakes et al.，2005），然后按照 AAL 模板（2×2×2像素，模板大小為91×109×91）對(duì)選取的ROI進(jìn)行合并標(biāo)記選取，最終選擇的ROI如表1所示。

表1 感興趣區(qū)域模板（2×2×2，91×109×91）Table 1 Area of Interest Template（2×2×2，91×109×91）

計(jì)算被試大腦功能像中每個(gè)ROI數(shù)據(jù)的平均值，形成該ROI區(qū)域數(shù)據(jù)的時(shí)間曲線（time course，TC），之后對(duì)該TC進(jìn)行去線性趨勢(shì)（detrend）和帶通濾波（band pass，2prder butter worth filter，0.01～0.08 Hz）。隨后對(duì)單個(gè)被試的不同狀態(tài)下每?jī)蓛蒖OI的TC進(jìn)行相關(guān)分析，計(jì)算相關(guān)系數(shù)，以此反映ROI之間的聯(lián)接程度。

1.6.3 數(shù)理統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)采用平均值±標(biāo)準(zhǔn)差（±）表示，使用RStudio軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)可視化。使用雙尾配對(duì)樣本檢驗(yàn)比較運(yùn)動(dòng)后疲勞態(tài)與運(yùn)動(dòng)前靜息狀態(tài)的腦功能核磁差異，同時(shí)通過(guò)計(jì)算Cohen效果量（effect size，）來(lái)評(píng)價(jià)運(yùn)動(dòng)前靜息態(tài)和運(yùn)動(dòng)后疲勞態(tài)腦功能核磁變化的差異大小，使用絕對(duì)值統(tǒng)一效應(yīng)量的方向尺度。效果量的大小范圍為：＜0.2為微小效果，0.2～0.5為小效果，0.5～0.8為中效果，＞0.8為大效果（Hopkins et al.，2009）。對(duì)于組群之間ROI聯(lián)接程度的改變計(jì)算步驟如下：對(duì)每組內(nèi)被試不同狀態(tài)下每?jī)蓛蒖OI之間的相關(guān)系數(shù)提取出來(lái)（個(gè)數(shù)為組內(nèi)被試個(gè)數(shù)），之后對(duì)這些相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行組間（疲勞后＜正常）單尾配對(duì)樣本檢驗(yàn)，顯著性水平定義為＜0.05。

2 研究結(jié)果

2.1 運(yùn)動(dòng)性疲勞前后腦功能區(qū)代謝物質(zhì)的變化

如表2、表3和圖3、圖4所示，與靜息態(tài)相比，運(yùn)動(dòng)性疲勞發(fā)生后左右兩側(cè)初級(jí)運(yùn)動(dòng)區(qū)和左右兩側(cè)基底核區(qū)的NAA/Cr均無(wú)顯著性變化（＞0.05，=0.01～0.32）；左側(cè)基底節(jié)區(qū)的Cho/Cr顯著降低（＜0.05，=0.89），左右兩側(cè)初級(jí)運(yùn)動(dòng)區(qū)和右側(cè)基底節(jié)區(qū)的Cho/Cr無(wú)顯著性變化（＞0.05，=0.33～0.49）。

表2 運(yùn)動(dòng)性疲勞前后腦功能區(qū)NAA/Cr變化Table 2 Changes of NAA/Cr Before and After Exercise Fatigue in Brain

表3 運(yùn)動(dòng)性疲勞前后腦功能區(qū)Cho/Cr變化Table 3 Changes of Cho/Cr Before and After Exercise Fatigue in Brain

圖3 運(yùn)動(dòng)性疲勞前后腦功能區(qū)NAA/Cr變化Figure 3.Changes of NAA/Cr Before and After Exercise Fatigue in Brain

圖4 運(yùn)動(dòng)性疲勞前后腦功能區(qū)Cho/Cr變化Figure 4.Changes of Cho/Cr Before and After Exercise Fatigue in Brain

2.2 運(yùn)動(dòng)性疲勞對(duì)終極ROI之間功能連接的影響

通過(guò)表4和圖5顯示，與靜息態(tài)腦功能連接相比，被試遞增負(fù)荷運(yùn)動(dòng)至疲勞后小腦和M1、小腦和軀體感覺運(yùn)動(dòng)區(qū)（sensory motor cortex，SMC）、小腦和海馬/海馬旁回網(wǎng)絡(luò)腦區(qū)之間的功能連接減弱（＜0.05）。

表4 不同狀態(tài)下每?jī)蓛蒖OI之間的相關(guān)系數(shù)對(duì)比Table 4 Comparison of the Correlation Coefficients of Each Two ROIs in Different States

圖5 運(yùn)動(dòng)性疲勞對(duì)終極ROI之間功能連接的影響Figure 5.Effect of Exercise Fatigue on Functional Connection among Ultimate ROI

3 討論

研究發(fā)現(xiàn)，被試左側(cè)基底節(jié)區(qū)的Cho/Cr在運(yùn)動(dòng)疲勞后顯著下降（＜0.05，=0.89）；同時(shí)，運(yùn)動(dòng)疲勞發(fā)生后被試的M1、SMC，以及海馬/海馬旁回與小腦之間的功能連接程度減弱（＜0.05）。說(shuō)明運(yùn)動(dòng)疲勞發(fā)生后基底節(jié)區(qū)代謝物質(zhì)下降，小腦與其他腦區(qū)的聯(lián)系減弱，此結(jié)果從一定程度上反映了“中樞控制器”模型理論中基底節(jié)區(qū)和小腦作為監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)調(diào)控運(yùn)動(dòng)疲勞的假說(shuō)。

H-MRS主要檢測(cè)腦內(nèi)與三羧酸循環(huán)和（或）能量代謝有關(guān)的物質(zhì)。Cho是組成卵磷脂的強(qiáng)有機(jī)堿，既是乙酰膽堿的前體，又是機(jī)體可變甲基的來(lái)源（作用于合成甲基的產(chǎn)物），主要存在于神經(jīng)鞘磷脂之中，負(fù)責(zé)信息傳遞、調(diào)控細(xì)胞凋亡以及構(gòu)成生物膜。NAA是反映神經(jīng)元損傷程度的指標(biāo)，所以目前關(guān)于NAA的研究多集中于卒中后的代謝變化等方面，NAA對(duì)于卒中后缺血半暗帶的判定和預(yù)后均有重要意義（Igarashi et al.，2015；Mazibuko et al.，2020）。Cr作為機(jī)體能量利用和儲(chǔ)備的重要化合物，代表著細(xì)胞的能量狀態(tài)并維持腦細(xì)胞中的能量代謝（Braissant et al.，2011）。由于Cr在大腦內(nèi)的濃度是相對(duì)恒定的，所以Cr濃度常被用作內(nèi)參來(lái)比較NAA和Cho的值。在以下肢發(fā)力為主的蹬車運(yùn)動(dòng)中，優(yōu)勢(shì)側(cè)和非優(yōu)勢(shì)側(cè)肢體分別激活了大腦皮層的不同區(qū)域。其中優(yōu)勢(shì)側(cè)主要激活對(duì)側(cè)M1區(qū)，雙側(cè)運(yùn)動(dòng)輔助區(qū)（supplementary motor area，SMA）以及小腦區(qū)，而非優(yōu)勢(shì)側(cè)除激活與優(yōu)勢(shì)側(cè)一致的區(qū)域外，還能激活基底神經(jīng)節(jié)區(qū)域，同時(shí)兩側(cè)踝關(guān)節(jié)的隨意運(yùn)動(dòng)也會(huì)激活基底神經(jīng)節(jié)區(qū)域（侯莉娟等，2010b）?；咨窠?jīng)節(jié)是由豆?fàn)詈耍ず撕蜕n白球）、尾狀核以及屏狀核組成的灰質(zhì)團(tuán)塊，埋藏在雙側(cè)大腦半球的深部，是組成錐體外系的主要結(jié)構(gòu)，具有運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)下整合中樞的作用，因此又被稱為皮層下的運(yùn)動(dòng)中樞。主要包括調(diào)節(jié)運(yùn)動(dòng)、協(xié)調(diào)椎體系功能、支持空間知覺、條件反射、注意轉(zhuǎn)換等（黃浩潔 等，2019；喬德才 等，2014；Florio et al.，2018）。本研究發(fā)現(xiàn)被試處于運(yùn)動(dòng)疲勞狀態(tài)時(shí)，左側(cè)基底節(jié)區(qū)的Cho/Cr值顯著降低，反映了基底節(jié)區(qū)的膜代謝狀態(tài)（大分子跨膜轉(zhuǎn)運(yùn)以及離子的通透性）發(fā)生了變化，提示基底節(jié)區(qū)神經(jīng)元活性出現(xiàn)功能障礙（Bekdash，2019）。同時(shí)膜代謝狀態(tài)的改變會(huì)使得膜受體接受刺激，然后激活相應(yīng)的磷脂酶促發(fā)信息傳遞的功能也發(fā)生改變，所以Cho/Cr降低會(huì)導(dǎo)致基底節(jié)區(qū)神經(jīng)元之間的信息傳遞功能下降。除此之外，與其他甲基供體相比，Cho在調(diào)控細(xì)胞凋亡方面有其不可替代的特異性功能，因此運(yùn)動(dòng)疲勞發(fā)生后Cho下降導(dǎo)致甲基供應(yīng)減少，從而啟動(dòng)了基底節(jié)區(qū)的細(xì)胞凋亡?；谏鲜龅囊幌盗凶兓罱K導(dǎo)致了基底節(jié)整合中樞的功能下降，造成調(diào)節(jié)運(yùn)動(dòng)、協(xié)調(diào)椎體系調(diào)節(jié)空間知覺、條件反射、注意轉(zhuǎn)換等的功能降低或受限（Dezfouli et al.，2017），從而人體會(huì)表現(xiàn)出運(yùn)動(dòng)疲勞的狀態(tài)。

功能連接作為腦功能研究中度量不相鄰腦區(qū)間功能活動(dòng)同步性的一種方式，被定義為“空間上遠(yuǎn)離的神經(jīng)生理活動(dòng)之間在時(shí)間上的相關(guān)性”（Friston et al.，1993）。Biswal等（1995）首先通過(guò)分析靜息態(tài)BOLD掃描信號(hào)中的低頻成分（＜0.1 Hz）證明了感覺運(yùn)動(dòng)皮層之間存在功能連接。此后，有更多的研究者開始關(guān)注腦區(qū)之間的功能連接，通過(guò)分析人體不同系統(tǒng)（如運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)、語(yǔ)言系統(tǒng)等）在靜息狀態(tài)下的BOLD掃描數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)大腦的功能活動(dòng)有其特定的規(guī)律和聯(lián)系，并非如噪聲般雜亂無(wú)章。本研究發(fā)現(xiàn)，被試無(wú)論處在運(yùn)動(dòng)前的靜息狀態(tài)還是運(yùn)動(dòng)后的疲勞狀態(tài)，其大腦中的各腦區(qū)均與小腦為中心形成了穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接結(jié)構(gòu)，但人體處于運(yùn)動(dòng)疲勞狀態(tài)時(shí)，小腦與M1區(qū)、SMC區(qū)以及海馬/海馬旁回之間的連接程度會(huì)減弱。這表明運(yùn)動(dòng)疲勞發(fā)生后大腦的功能活動(dòng)出現(xiàn)變化，小腦與其他腦區(qū)之間的連接程度下降有關(guān)可能是導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)疲勞出現(xiàn)的因素之一。除fMRI研究發(fā)現(xiàn)各腦區(qū)之間存在功能連接外，解剖學(xué)的研究也為此提供了證據(jù)，如基底節(jié)和小腦半球與大腦皮層之間存在環(huán)路。這個(gè)環(huán)路使得基底節(jié)與大腦皮層以及小腦半球之間相互聯(lián)系，既能為廣泛的大腦皮層功能服務(wù)，還能通過(guò)組成更為復(fù)雜的系統(tǒng)使得基底節(jié)和小腦半球的神經(jīng)活動(dòng)影響運(yùn)動(dòng)功能，基底節(jié)、小腦半球和額葉前部區(qū)域內(nèi)的神經(jīng)元活動(dòng)影響認(rèn)知功能（Bostan et al.，2018）。還有研究發(fā)現(xiàn)，運(yùn)動(dòng)共濟(jì)能力下降且大腦活動(dòng)處于非正常狀態(tài)的帕金森綜合征患者，其大腦活動(dòng)表現(xiàn)出以殼核為中心的網(wǎng)絡(luò)連接功能下降（Fransson，2005）。目前，無(wú)論運(yùn)動(dòng)疲勞還是不同運(yùn)動(dòng)能力退化下腦功能網(wǎng)絡(luò)連接的變化仍需要進(jìn)一步深入研究，隨著無(wú)創(chuàng)神經(jīng)調(diào)控技術(shù)的出現(xiàn)將為“中樞控制器模型”理論在人體研究提供新的驗(yàn)證策略。

本研究尚存不足之處，首先，雖然本研究共招募了20名被試，但最后僅有11名被試符合研究的入組標(biāo)準(zhǔn)，被試數(shù)量相對(duì)較少導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)效應(yīng)偏弱，后續(xù)研究應(yīng)增加被試數(shù)量，以更嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)驗(yàn)證本研究的發(fā)現(xiàn)。此外，本研究受限于目前的技術(shù)手段只分析了基底節(jié)區(qū)和小腦區(qū)在運(yùn)動(dòng)疲勞發(fā)生后的相應(yīng)變化，要完全驗(yàn)證“中樞控制器模型”理論需要更全面的分析和更強(qiáng)的證據(jù)支持，未來(lái)可針對(duì)其他相關(guān)腦區(qū)展開更細(xì)致的研究，為運(yùn)動(dòng)疲勞背后的中樞機(jī)制提供現(xiàn)實(shí)證據(jù)。

4 研究結(jié)論

運(yùn)動(dòng)疲勞發(fā)生后基底節(jié)區(qū)的代謝物質(zhì)下降，以小腦為中心的腦功能默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)連接降低，基底節(jié)區(qū)和小腦可能是使人體出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)疲勞狀態(tài)的重要腦功能區(qū)，這也初步驗(yàn)證了“中樞控制器模型”理論中基底神經(jīng)節(jié)和小腦作為2個(gè)監(jiān)視系統(tǒng)來(lái)調(diào)控人體產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)疲勞的理論假說(shuō)。