《Discover Neuroscience》：Age-related effects on muscle synergies during a standardized exoskeleton-assisted reaching task
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背景：肌肉协同分析是一种在不同情境下（包括康复设备的使用）表征运动控制的相关方法。对健康个体的初步研究能够推导出基线参考协同，以定制干预措施并评估其在患者群体中的效果，但经常报告存在具有挑战性的个体间变异性水平。
方法：研究人员从40名健康受试者的10块上肢
背景：肌肉协同分析是一种在不同情境下（包括康复设备的使用）表征运动控制的相关方法。对健康个体的初步研究能够推导出基线参考协同，以定制干预措施并评估其在患者群体中的效果，但经常报告存在具有挑战性的个体间变异性水平。
方法：研究人员从40名健康受试者的10块上肢肌肉获取表面肌电图（surface EMG），受试者在有和无Float外骨骼辅助的情况下执行标准化伸手范式。研究人员计算了“自由”（无辅助）、“低”（低辅助）、“高”（高辅助）和“整体”（无辅助+辅助）协同，以表征实验范式的模块化。根据余弦相似度（cosine similarity）对单个受试者的协同进行分组并平均，以获得参考集。研究人员基于排除的单个受试者模块数量、余弦相似度和变异系数（coefficient of variation）评估其一致性（即可靠代表单个受试者模块的能力）。研究人员还探讨了年龄作为可能影响运动控制模块化并导致研究中个体间变异性的因素。按年龄对受试者进行分层，从年龄同质组中推导参考协同，并评估其一致性以及年龄相关效应对任务模块化的存在。
结果：从整个研究人群获得的参考协同显示出与文献一致的一致性水平。Float的辅助似乎并未破坏标准化伸手的协同结构，而是通过减少前三角肌（anterior deltoid）的努力和增加斜方肌（trapezius）的参与来调节它。从年龄组获得的参考协同凸显了对外骨骼辅助的一些年龄特异性反应，并显示出小而显著的一致性改善。统计分析表明，老年受试者对外骨骼辅助的反应似乎更具变异性。
讨论：本案例研究的结果表明，依赖年龄匹配的参考协同可以提高康复应用中基于协同评估的稳健性。该研究还指出了在开发可靠的健康参考方面存在的相关挑战，这些挑战应在未来工作中进一步探索。总体而言，本研究支持肌肉协同分析在评估康复设备中的实用性。
近年来，多种机器人设备被引入用于支持上肢运动功能康复，但理解这些设备如何影响运动控制组织对于优化设计和临床应用至关重要。肌肉协同（muscle synergies）分析作为一种表征运动控制模块化的方法，被广泛用于评估康复设备的效果，然而健康个体间存在显著的变异性，这限制了参考协同的可靠性。为解决这一问题，研究人员在《Discover Neuroscience》上发表了这项研究，旨在通过标准化伸手任务建立健康人群的参考协同，并探索年龄作为变异性来源的影响，从而为未来与患者群体的比较提供更稳健的基线。
该研究从意大利利古里亚地区招募了40名健康右利手受试者，采集其在有和无Float外骨骼辅助下执行标准化伸手任务时的10块上肢肌肉表面肌电图（surface EMG）。主要技术方法包括：使用非负矩阵分解（NNMF）算法提取肌肉协同，基于余弦相似度对单受试者协同进行聚类并计算群体参考协同，以及通过排除百分比、变异系数和相似度评估参考协同的一致性。此外，研究人员按年龄将受试者分为两组（25-50岁和50-80岁）及四个亚组（25-30、30-50、50-60、60-80岁），以探究年龄对协同结构的影响。
### 3.1 参考协同的评估
通过计算整个健康人群的自由、低、高和整体协同，研究人员发现参考协同在结构上与已有文献一致，但个体间变异性显著，表现为部分单受试者协同被排除，且变异系数较高。
### 3.1.1 参考协同的一致性
通过评估排除百分比、变异系数和余弦相似度，结果显示自由协同中约13.45%的单受试者模块被排除，低和高辅助协同中被排除比例较低（3.21%和6.41%），而整体协同中被排除比例达到21.03%。这表明辅助条件促进更刻板的运动模式，而混合条件增加变异性。
### 3.1.2 机器人辅助对肌肉协同结构的影响
低和高辅助协同均由三个模块组成，与自由协同的四个模块相比，前三角肌的作用显著降低，而斜方肌（特别是中下束）的参与增加。Float辅助并未破坏协同结构，而是通过减少前三角肌负担、增加肩胛胸廓稳定需求来调节运动控制。
### 3.2 年龄相关的肌肉协同调节
通过按年龄分组计算参考协同，发现自由协同在年龄组间高度相似，而整体协同表现出更明显的年龄特异性差异，例如50岁以下受试者出现以三角肌为主的模块，50岁以上受试者出现以肱三头肌为主的模块。
### 3.2.1 年龄组参考协同的一致性
与整体人群参考相比，年龄分层后参考协同的排除百分比降低（特别是整体协同），变异系数略有下降，单受试者与参考协同的相似度增加，其中整体协同在多个亚组中达到统计学显著改善。
### 3.2.2 个体与参考协同跨年龄组的相似性
尽管单受试者协同与其自身年龄亚组的相似度最高，但线性混合效应模型显示，年龄对整体协同的相似度有显著负相关（β=-0.0027/年，p=0.004），即老年受试者与参考协同的匹配度更低，表明其运动控制策略更个性化。
讨论部分总结指出，参考协同的可靠性受个体间变异性影响，年龄分层可小幅但显著提高一致性，尤其是在包含外骨骼辅助的整体协同中。老年受试者对外骨骼的反应更易变，这增加了构建稳健年龄匹配参考模型的挑战。研究还强调了方法学选择（如VAF阈值、聚类方法）对结果的影响，并建议未来工作探讨性别、训练水平等因素。研究结论翻译如下：本研究调查了健康受试者在有和无Float外骨骼辅助下执行标准化伸手任务时的肌肉协同结构和个体间变异性。结果表明，Float辅助通过减少前三角肌贡献并简化运动控制来重塑模块化组织，同时保留关键肩部相关模块并增加中下斜方肌的募集，整体上未破坏任务的基本协同结构，支持其在康复应用中的潜力。研究人员还计算了涵盖整个实验范式的协同集，并为未来与现实康复场景的比较奠定基础，同时探索了年龄对模块结构的影响。探索性分析显示，按年龄分层可识别年龄特异性适应并提高参考协同的一致性，表明依赖年龄匹配的参考协同可改善基于协同评估的稳健性。此外，老年个体变异性增加，可能源于与上肢外骨骼交互时更个性化的适应策略，这为构建年龄匹配的健康参考模型提出重要挑战。总体而言，本研究支持肌肉协同分析在表征运动控制中的效用，并为机器人辅助和年龄如何影响上肢伸手协调模式提供了见解，这些发现可用于指导和优化个性化辅助技术及康复方案的设计。
