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        基于功能性磁共振成像技術(shù)的運(yùn)動(dòng)疲勞“中樞控制器模型”理論在體研究

        2022-11-07 07:24:34郭振向周開祥王霄英包大鵬
        體育科學(xué) 2022年8期
        關(guān)鍵詞:功能研究

        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)。

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