平衡步态起始时的姿势控制与运动抑制：解锁运动控制的新视角

【字体：大中小】 时间：2025年02月25日 来源：iScience 4.6

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　　为探究步态起始时停止计划动作与维持身体稳定的关系，意大利国家工人赔偿保险局（INAIL）的研究人员开展相关研究，发现影响步态起始抑制的关键变量，为运动控制研究及相关康复治疗提供理论依据。

一、研究背景

在日常生活中，人们步行时常常会遇到各种突发状况，比如绿灯亮起准备过马路时，突然有车辆闯红灯疾驰而过，此时行人必须迅速停止原本的步行计划，同时保持身体平衡，避免摔倒。这一看似简单的行为，背后却涉及到复杂的生理机制。

姿势控制的一个主要目的是在自愿运动和与环境互动时保持身体稳定。步态作为一种全身运动，在起始阶段尤其关键，被形容为 “受控的跌倒”。在迈出第一步之前，神经系统会执行一系列预期姿势调整（Anticipatory Postural Adjustments，APAs），以确保身体在从稳定的静止状态转换到运动状态时的安全。然而，当环境中出现突然的需求时，这个过程就会变得更加具有挑战性，比如上述行人过马路的场景。此时，不仅要中断预期的 APAs，运动系统还需同时处理取消运动和维持身体平衡的任务。虽然此前对 APAs 已有广泛研究，但在需要取消初始步骤时，APAs 是如何调整的，这一问题仍未得到解答。

为了解决这一难题，意大利国家工人赔偿保险局（INAIL）的 Lorenzo Fiori 等人开展了一项研究。该研究成果发表于iScience期刊。

二、研究方法

研究人员采用了步态起始版本的停止信号任务（Stop Signal Task，SST）。在实验中，12 名健康参与者被要求站在显示器前，根据视觉刺激做出反应。在大多数试验（Go 试验，占 70%）中，参与者在看到 Go 信号后，需尽快用右腿开始行走，以脚跟离开地面作为第一步开始的标志。在一部分试验（Stop 试验，占 30%）中，Go 信号出现后会在不同时间间隔呈现 Stop 信号，参与者需要停止运动。根据参与者的反应，Stop 试验又分为成功停止（Stop Correct，未中断与地面接触并取消计划步骤）、停止错误（Stop Error，在 Stop 信号出现后仍启动了脚步运动）和部分停止错误（Stop partial Error，脚跟抬起后迅速恢复）三种类型。

研究人员利用立体摄影测量运动分析系统和测力平台，收集参与者运动过程中的运动学和动力学数据，包括中心 of 压力（Center of Pressure，COP）、中心 of 质量（Center of Mass，COM）的轨迹等。通过这些数据，计算出与运动抑制和平衡相关的各种参数，并进行统计分析。

三、研究结果

APAs 变化反映步态起始和抑制的关键参数：在 Go 试验中，研究人员观察到在脚跟抬起之前，COP 和 COM 会按顺序激活，先是 COP 向踏脚一侧移动，随后向支撑脚一侧移动，接着向前推进，带动脚跟和整只脚抬起，COM 也随之进行相应的侧向和向前移动。在 Stop 试验中，Stop 信号的呈现会引起 COP 和 COM 位移时间演变的改变。通过监测这些生物力学事件的速度变化，研究人员获取了不同试验类型中 COP 和 COM 对 Go 信号和 Stop 信号的反应时间。结果发现，不同行为类型（Go、Stop Correct、Stop partial Error、Stop Error）的试验，其 COP 轨迹不同，进而反映在 COM 位移的时间演变上。
符合赛马模型的理论假设：研究人员测试了实验数据是否符合赛马模型的理论假设。该模型假设 Go 和 Stop 过程在被相应信号触发后相互独立运行。研究发现，Stop Correct 试验和 Go 试验中，对 Go 信号的 APA 反应时间较长；而在两种 Stop Error 试验中，反应时间较短，且 Stop partial Error 试验的 APA 反应时间比 Stop Error 试验长。此外，Stop Signal Delay（SSD）的长度与取消准备动作的概率相关，Stop Correct 试验的 SSD 明显短于 Stop partial Error 和 Stop Error 试验。同时，研究还观察到 Stop Error 试验中对 Stop 信号的反应时间比 Stop partial Error 和 Stop Correct 试验长，且通过计算得到的 APA 对 Stop 信号的反应时间与基于赛马模型假设估计的 Stop Signal Reaction Time（SSRT）显著相关，这表明研究数据符合赛马模型的理论假设。
步取消失败与身体生物力学状态相关：研究人员进一步探究了在不同 Stop 试验中，何时能够成功抑制步态起始。通过比较 COM 在停止反应时的垂直投影（XCoM）与基底 of 支持（Base of Support，BOS）的面积，发现当 XCoM 落在 BOS 区域内时，步骤能够成功取消，如 Stop Correct 和 Stop partial Error 试验；而在 Stop Error 试验中，BOS 面积较小，无法维持起始位置，参与者会通过向前迈步来防止失去平衡，此时 XCoM 超出了 BOS 的边界。

四、研究结论与讨论

本研究通过实施步态起始停止信号任务，深入探讨了复杂运动在停止信号范式框架下的整合机制。研究发现，包括对 Go 和 Stop 信号的 APA 反应时间、SSD 持续时间等变量，都可能影响步态起始的抑制。成功的步抑制需要在身体的生物力学状态允许的范围内，对 APA 进行及时调整，确保 COM 的投影始终保持在 BOS 的边界内。

此前大多数关于运动控制的研究，多采用相对简单的运动任务，如按键或伸手触摸目标，且忽略了姿势调整的作用。而本研究聚焦于步态起始这一复杂行为，详细分析了在外部事件导致步态起始取消时，APAs 是如何变化的。研究结果不仅补充和扩展了前人的研究，还为运动控制领域提供了新的见解。

从神经科学角度来看，本研究有助于理解参与动作抑制的神经回路中各个节点的作用，如额叶皮层、运动前皮层和小脑等。同时，研究结果也为开发预防事故和治疗姿势控制障碍（如帕金森病患者）的康复工具提供了坚实的理论基础。通过监测与姿势调整相关的关键变量，有可能预测复杂运动的结果，从而为个性化的治疗方案提供依据。

然而，本研究也存在一定的局限性。尽管参与者完成了大量试验，但样本量较小，可能会限制研究结果的普遍性。此外，参与者之间的个体差异以及有限的年龄范围，也可能影响研究结果的推广。未来需要进一步扩大样本量，进行更广泛的测试，以验证研究结论的可靠性。

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