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在生命活动中，肌球蛋白（Myosin）马达的能量转换机制影响肌肉动力学，但微观活动如何影响宏观能量流尚不清楚。研究人员通过构建分析模型和 HillBot 机器人模型研究相关主题，发现性能 - 效率权衡受 α 调控，该成果为机器人应用提供参考。
在微观的细胞世界里，肌球蛋白（Myosin）马达就像一个个勤劳的 “小工匠”，它们利用 ATP 水解产生的能量，驱动着细胞内的各种活动，从物质运输到肌肉收缩。然而，这些微观的 “小工匠” 是如何将化学能转化为宏观的机械能，进而影响生物体的运动和功能的呢？这一直是生命科学领域的一大谜题。过去的研究虽然将 Myosin 的速度依赖解离速率与宏观肌肉动力学联系起来，但对于其在能量消耗、输出和效率等方面的影响，仍缺乏清晰的认识。为了揭开这个神秘的面纱，来自美国德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）的研究人员 Jake McGrath、Brian Kent 等人展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Communications Biology》上，为我们理解生命运动的能量机制提供了新的视角。
研究人员主要运用了两种关键技术方法。一是构建分析模型，通过建立一个简单的 2 - 状态模型，将 Myosin 的解聚速率与宏观能量学联系起来；二是开发 robophysical 模型 HillBot，利用 DC 电机和 Arduino 微控制器，结合 PID 反馈控制，模拟 Hill 的非线性力 - 速度曲线，从而在实验中研究非线性解聚对性能和效率的影响 。
研究结果
- Cross - bridge 动力学控制肌肉中的能量流：研究人员构建的 2 - 状态模型描述了肌肉收缩过程中，Cross - bridge 的非线性、速度依赖解聚速率如何影响能量消耗和机械功率产生。该模型通过一系列方程，将 Myosin 的结合动力学与驱动质量的运动耦合起来，并且通过引入无量纲非线性参数 α，展示了其对肌肉运动学和能量学的调控作用。研究发现，随着 α 增加，会出现性能（以功率特征 PC 衡量）和效率（η）之间的权衡：PC 降低，而 η 增加123。
- HillBot 阐明性能 - 效率权衡：为了在实验中定量评估非线性对功率和效率的影响，研究人员开发了 HillBot。通过 HillBot 实验，他们再次发现随着 α 增加，PC 降低，η 增加，与 2 - 状态模型结果相似。此外，通过控制实验 “Series - L”，研究人员分离了 α 对功率和效率的同时影响，证实了 HillBot 中效率的提高源于 Hill 力 - 速度曲线的曲率和电压的动态 “解聚”456。
- 观察到特征非线性 α*：研究人员对 136 个生物肌肉样本的 α 值进行了荟萃分析，发现大多数肌肉组的 α 值接近一个特征值 α* = 3.85 ± 2.32。通过定义一个量化性能 - 效率权衡的目标函数 ?Hill(α)，研究人员利用 2 - 状态模型和 HillBot 实验数据计算该函数，发现其最小值对应的 α 值与荟萃分析得到的特征值相符，这表明 α* = 4 可能在肌肉和收缩细胞中平衡了性能和效率788。
在讨论部分，研究人员指出，他们的研究通过 2 - 状态模型和 HillBot 模型，深入探讨了 Hill 非线性参数 α 与肌肉性能 - 经济权衡之间的关系，发现 α 通过控制 Cross - bridge 的（解）结合速率常数，影响了机械功率输出和能量效率之间的权衡，而 α = 4 似乎优化了这种权衡，这有助于解释为什么 α在生物肌肉组织中频繁出现。尽管 HillBot 和 2 - 状态模型的能量消耗和产生机制完全不同，但它们都收敛到自然界中最常观察到的 α，这表明其他致动器中的非线性耦合可能也会产生类似的能量权衡和最优值。该研究成果不仅加深了我们对 Myosin 速度依赖解聚动力学和能量学之间关系的理解，还为机器人应用中的可变阻抗协议提供了新的思路，有望实现对机器人与环境、人机之间能量流的更精确控制，提升机器人的性能和安全性 。
