结合不同生理维度的无创检测方法，可以更准确地估算人体肌肉纤维类型的组成

《Medicine》：Combining Non-Invasive Tests of Different Physiological Dimensions Leads to Better Estimation of Muscle Fiber Type Composition in Humans

肌肉纤维类型非侵入性评估方法研究：通过结合血乳酸水平、峰值膝关节扭矩、肌酸酐浓度等多指标模型可解释68%的纤维类型面积百分比方差，为运动表现评估提供新途径。

　　

摘要 通俗语言总结

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目的：

肌肉纤维类型组成是影响运动表现的关键因素，但其应用受到侵入性肌肉活检方法的限制。本研究旨在确定最佳的非侵入性方法或方法组合，以估算肌肉纤维类型组成。我们假设测量不同类型肌肉纤维特性的方法（如代谢、力量、收缩能力和耐力）能够相互补充。

方法：

40名年轻、健康且接受过休闲至竞技水平训练的参与者（20名男性）接受了非侵入性测试和四次肌肉活检：两次在股外侧肌，两次在腓肠肌内侧肌。各活检样本中II型纤维的平均相对面积被用作评估指标（多肌肉FTarea%）。平均而言，这一指标是根据每位参与者约5200根纤维的类型和约1200根纤维的横截面积计算得出的。参与者完成了30米冲刺、深蹲跳跃、Wingate测试（同时测量血液乳酸水平）、等长和等速膝关节伸展运动、最大坡度递增骑行测试，并接受了股四头肌的外周电刺激以及质子磁共振波谱扫描（用于测量肌肽含量）。

结果：

多肌肉FTarea%的范围为21.2%至60.1%。许多参数与多肌肉FTarea%显著相关，但Wingate测试后的血液乳酸浓度相关性最强（r=0.67；p<0.001）。一个多元线性回归模型，以性别、Wingate测试后的血液乳酸水平、300°/s时的峰值膝关节伸展扭矩（调整至大腿瘦体重）、股外侧肌和比目鱼肌的平均肌肽含量以及单次收缩时间为预测变量，能够解释68%的多肌肉FTarea%变异，从而证实了我们的假设。

结论：

所提出的模型结合了非侵入性测量的代谢、力量和收缩能力参数，可以较为准确地估算股外侧肌和腓肠肌内侧肌的纤维类型组成。

通俗语言总结：本研究探讨了用于估算肌肉纤维类型组成的非侵入性方法，这对于运动表现非常重要，但传统上需要依赖侵入性活检。研究人员对40名参与者使用了多种非侵入性技术（包括冲刺、跳跃、骑行和肌肉扫描），并将结果与肌肉活检数据进行了比较。他们发现，运动后的血液乳酸水平与肌肉纤维类型组成具有最强的相关性。一个结合了多种非侵入性测量指标（包括乳酸水平、肌肉力量和收缩能力）的模型能够解释68%的纤维类型组成变异。这表明，多种非侵入性测试的结合可以有效估算肌肉纤维类型。

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