跖屈肌力矩与步态复杂性的共变在老年人中体现：一种神经肌肉老化的网络生理学方法

《Frontiers in Network Physiology》：Complexity of plantar flexor torque and gait covaries in older adults: a network physiology approach to neuromuscular aging

　　

引言： 跌倒是导致老年人受伤、残疾和丧失独立生活能力的主要原因，并与年龄相关的神经肌肉功能衰退密切相关。这种衰退的背后是生理复杂性的丧失，表现为运动输出的时间结构更具可预测性和重复性（即熵值降低）。在网络生理学框架下，这种复杂性的丧失可能表现为网络维度的减少，也可能与不同任务间运动输出的共变性增加相一致。因此，本研究检验了年轻人和老年人跖屈肌力矩复杂性与步态复杂性之间的关系。 方法： 38名健康老年人和46名健康年轻人参与了一次实验室评估。研究人员分别在两项独立任务中评估了跖屈肌力矩和步态：次最大等长收缩任务和持续 treadmill 行走任务。复杂性通过样本熵（SampEn）推断得出，该指标量化了两个信号的时间结构。 结果： 在老年人中观察到力矩与步态复杂性之间存在正向贝叶斯相关性（τ = 0.245, BF10 = 3.985）。相比之下，在年轻人中未发现此类相关性（τ = -0.079, BF10 = 0.257）。对两组相关性的贝叶斯比较显示，老年人中步态与力矩之间的关联性强于年轻人（Δτ = 0.324, BF10 = 3.456）。 讨论： 这些发现与神经肌肉网络随年龄增长而维度丢失的观点一致（但并非直接证明），即在年轻人中独立变化的运动输出在老年人中出现了共变。通过将跖屈肌力矩复杂性识别为与老年人步态复杂性相关的潜在可改变因素，这些结果激励了纵向研究的开展，以检验针对力矩控制的干预措施（如抗阻训练）是否能引发步态的相应改善，从而降低跌倒风险。

研究背景与目的

衰老伴随着生理复杂性的普遍下降，这在运动控制领域尤为明显。从非线性动力学的角度看，复杂性体现在时间序列的结构中。健康的年轻个体通常表现出既非过于不可预测也非过于可预测的复杂模式，使系统能够灵活适应生理应激。然而，随着年龄增长，运动输出（如步态和力输出）的时间结构变得更为规律和可预测（即样本熵SampEn降低），这反映了系统适应能力的减弱，并与跌倒风险增加密切相关。尽管已有研究分别证实了衰老对步态和力输出复杂性的影响，但这些变化是否反映了神经肌肉系统更广泛的整体重组尚不清楚。网络生理学框架提出，健康功能依赖于生理系统间灵活、适当加权的相互作用，而衰老则会导致网络向更强、更刚性的耦合和更低维度压缩。基于此，研究人员假设，如果神经肌肉网络随年龄增长失去维度，那么在不同任务中的运动输出复杂性将不再独立变化，而是在个体间产生共变。本研究旨在通过评估年轻人和老年人跖屈肌力矩复杂性与步态复杂性之间的个体间关联来检验这一假设。

研究方法概述

本研究招募了38名健康老年人（60-87岁）和46名健康年轻人（18-34岁）。实验在一个单次实验室访问中完成。首先确定受试者在 treadmill 上的偏好步行速度。随后，按随机顺序进行力输出和步态评估。跖屈肌力矩通过等速测力计在坐姿下测量，包括最大自主等长收缩和40%最大自主等长收缩水平的次最大等长收缩（持续30秒），从中提取力矩复杂性。步态评估则在仪器化 treadmill 上以偏好步行速度连续行走12分钟，通过足底垂直地面反作用力计算跨步间隔时间序列，进而提取步态复杂性。两种信号的复杂性均通过样本熵（SampEn）量化，其中力矩数据的参数设置为模式长度m=2、容差r=0.2×标准差、数据长度N=749点；步态数据的参数设置为m=2、r=0.3×标准差、N=550点。统计分析采用贝叶斯肯德尔tau-b相关系数，以评估两组内力矩与步态SampEn的关联，并比较组间关联强度的差异。

研究结果

3.1 人口统计学特征

结果显示，老年组与年轻组在年龄、身高、身体质量指数（BMI）、最大自主等长收缩（MVIC）和偏好步行速度（PWS）方面存在强到极强证据支持的组间差异（BF₁₀ > 100或≥16）。而在性别和体重方面，证据倾向于支持无差异（BF₁₀分别为0.33和0.37）。具体而言，老年人平均年龄70.4岁，显著高于年轻人的26.0岁；老年人MVIC均值（52.9 N·m）远低于年轻人（127.2 N·m）；老年人PWS（3.7 km/h）也显著慢于年轻人（4.4 km/h）。

3.2 相关性分析

在老年组中，贝叶斯肯德尔tau相关分析提供了中等证据支持步态SampEn与力矩SampEn之间存在正相关（τ = 0.245, BF₁₀ = 3.985, 95% CI [0.042, 0.435]，单尾检验）。在年轻组中，分析提供了中等证据支持步态SampEn与力矩SampEn之间不存在相关性（τ = -0.079, BF₁₀ = 0.257, 95% CI [-0.267, 0.114]）。进一步的两组相关性贝叶斯比较显示，老年人中步态与力矩SampEn的关联强度大于年轻人，且具有中等证据支持（Δτ = 0.324, BF₁₀ = 3.456, 95% CI [0.074, 0.624]，单尾检验）。

讨论与结论

本研究发现支持了研究假设：在老年人中，跖屈肌力矩复杂性与步态复杂性呈正相关，而在年轻人中则无此关联。这一结果与网络生理学关于衰老导致神经肌肉网络维度降低的预测一致——即原本在年轻人中独立变化的运动输出，在老年人群体中开始呈现共变模式。值得注意的是，虽然贝叶斯因子（BF₁₀ = 3.985）支持关联的存在，但其效应量（τ = 0.245）相对适中，且95%可信区间较宽（[0.042, 0.435]），表明关联的真实强度仍存在不确定性。这可能与研究纳入的老年人平均年龄较低（70.4岁）、健康状况良好有关，其神经肌肉系统的衰退程度可能尚未达到更显著的水平。此外，本研究的横断面设计无法确立因果关系，力矩复杂性究竟是步态复杂性的因果影响因素，还是两者共同反映上游神经肌肉因素的改变，仍需通过纵向干预研究来阐明。研究结论指出，通过识别跖屈肌力矩复杂性作为与老年人步态复杂性相关的潜在可改变因素，这些发现为评估旨在恢复运动输出复杂性的干预措施（如抗阻训练）提供了动机，以期改善步态并降低老年人的跌倒风险。