《Sports Medicine and Health Science》：Different volumes of physical activity are associated with changes in the autonomic nervous system control: Possible role of a composite autonomic index
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自主神经系统（Autonomic Nervous System, ANS）功能失调是多种慢性疾病（如心血管疾病、代谢性疾病）的重要病理机制，使其成为重要的治疗靶点，尤其是通过运动干预。评估自主神经控制具有一定的临床意义；然而，目前无创评估ANS的“金标准”技术
自主神经系统（Autonomic Nervous System, ANS）功能失调是多种慢性疾病（如心血管疾病、代谢性疾病）的重要病理机制，使其成为重要的治疗靶点，尤其是通过运动干预。评估自主神经控制具有一定的临床意义；然而，目前无创评估ANS的“金标准”技术——心率变异性（Heart Rate Variability, HRV）分析——存在诸多技术和解读上的缺陷。复合自主神经指数（Autonomic Nervous System Index, ANSI）的应用可能克服上述大多数方法学问题，包括分析衍生变量繁多、性别差异以及不同测量方案带来的偏倚。研究人员在一项纳入179名受试者并根据每周总体力活动量分为两组的人群中观察到，体力活动量更高者表现为更低的肥胖程度、改善的代谢谱、更高的心肺适能（Cardiorespiratory Fitness, CRF）以及部分HRV变量的显著改善，其中包括ANSI。在纳入协变量并进行错误发现率（False Discovery Rate, FDR）校正后，ANSI成为唯一仍具有统计学显著性的自主神经变量。采用一种简便、便捷且能克服部分方法学缺陷的手段观察到自主神经控制与体力活动变化之间的关联，可能具有重要的临床意义，尤其适用于基层医疗场景。
**论文解读：不同体力活动量与自主神经系统控制的关联——复合自主神经指数（ANSI）的潜在应用价值**
**一、研究背景与问题**
自主神经系统（Autonomic Nervous System, ANS）是人体重要的调控机制之一，与内分泌和免疫控制系统紧密交织，在运动执行等多项生理功能中发挥关键作用。ANS功能损害与心血管疾病、代谢性疾病乃至肿瘤的发生发展密切相关，且其功能失调可能先于可检测的临床疾病出现，例如超重状态或处于正常高值范围的动脉血压。现有科学证据表明，多种策略（包括药物干预如β受体阻滞剂，以及行为干预如有氧训练、压力管理和体脂优化）可通过调节ANS控制来预防或管理慢性疾病。然而，尽管ANS评估具有重要临床价值，其在实际患者评估中并未得到常规应用，尤其是在验证体力活动量改善效果时。常规的简单评估指标（如体重、动脉血压、血脂水平）往往处于正常范围，可能无法捕捉与体力活动量改善相关的生理变化。心率变异性（Heart Rate Variability, HRV）虽被广泛用于无创评估ANS控制，但该方法存在分析复杂度高、自主神经指标繁多难以解读、以及年龄和性别等不可修饰因素显著影响等问题，这些缺陷构成了ANS评估在临床常规应用中推广的障碍。为克服上述局限，研究人员此前已构建了一种整合性的复合自主神经指数（Autonomic Nervous System Index, ANSI），该指数是一个百分等级排序的自主神经平衡综合指标，数值越高代表自主神经控制越好，且设计上消除了年龄和性别的影响。
**二、研究目的与设计**
基于上述背景，本研究的主要目的是探讨每周总体力活动量（METsTOT）超过世界卫生组织（World Health Organization, WHO）推荐的1 200 MET·min/周阈值的受试者，其心脏自主神经调节（采用ANSI评估）是否与未达标者存在差异；次要目的包括比较两组在身体成分、心肺适能（CRF）、血流动力学指标及心理感知方面的差异，并分析这些差异与自主神经控制变化之间的关联。研究假设为：超过WHO推荐体力活动量阈值的受试者，在身体成分、心肺适能、血流动力学、心理感知和自主神经调节方面均表现出差异，且该差异独立于年龄和性别。
**三、主要技术方法**
这是一项观察性、横断面研究，最终纳入179名连续招募的成年人（平均年龄38.51±13.78岁，范围19-70岁，其中男性74名，女性105名），均无显性心血管代谢疾病。受试者来源为运动医学科门诊的健康检查和运动许可评估，其中部分受试者存在超重、正常高值血压等心血管风险因素。根据国际体力活动问卷（International Physical Activity Questionnaire, IPAQ）评分协议计算每周总体力活动量（MET·min/week），并以1 200 MET·min/周为界将受试者分为两组：超过最高推荐量组（ABOVE-1 200 METs，n=92）和未超过组（BELOW-1 200 METs，n=87）。研究测量包括：临床人体测量学指标、空腹静脉血生化指标（106名受试者亚组）、生物电阻抗分析（BodyStat Quadscan 4000）评估脂肪量和去脂体重、递增负荷自行车运动试验（约10±2分钟）以峰值代谢当量（Peak METs）估计心肺适能，以及通过自回归频谱分析心率变异性和收缩压变异性评估心脏自主神经调节。ANSI的计算步骤为：首先对RR间期、RR间期方差和ΔRR LF（nu）三个变量按年龄-性别分层进行百分等级（Percentile Rank, PR）转换；然后基于三个PR转换值绘制雷达图并计算三角形面积；最后对三角形面积再次进行百分等级转换，最终得到取值范围为[0, 100]的ANSI。统计分析采用Mann-Whitney U检验和以年龄、性别为协变量的广义线性模型（General Linear Model, GLM），多重比较采用Benjamini-Hochberg错误发现率（False Discovery Rate, FDR）校正，并构建以ANSI为因变量的多元线性回归模型。
**四、研究结果**
**4.1 全人群及按性别分层的基线特征**
表1显示了全人群及按性别分层的基线特征。男性和女性在人体测量学参数（体重、身高、腰围、脂肪量）方面存在显著差异（p<0.05）。男性收缩压（Systolic Arterial Pressure, SAP）高于女性（仍在正常范围内），舒张压无性别差异。生化指标方面，总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇和空腹血糖存在显著性别差异。运动试验变量中，男性Peak METs、峰值负荷和峰值心率均显著高于女性。部分自主神经频域指标（RR LFnu、RR HFnu及其比值RR LF/HF）存在性别差异，但α指数（压力反射敏感性指标）和ANSI在男女性别间无显著差异，符合ANSI年龄-性别调整的设计目的。
**4.2 年龄与研究变量的关联**
年龄与多项HRV指标呈显著相关，包括RR间期总功率（RR VAR，r=-0.395，p<0.005）、低频和高频成分绝对值（r=-0.327和r=-0.360，p<0.005）、ΔRR LFnu（r=-0.352，p<0.005）和α指数（r=-0.374，p<0.005），并与Peak METs（r=-0.587，p<0.005）和METsTOT（r=-0.172，p<0.05）等多项指标相关。ANSI与Peak METs（r=0.307，p<0.005）、METsTOT（r=0.311，p<0.005）和脂肪量百分比（r=-0.245，p<0.005）均显著相关，但ANSI本身不受年龄显著影响，与其年龄校正设计一致。
**4.3 BELOW-1 200 METs组与ABOVE-1 200 METs组的组间差异**
两组在性别分布和吸烟率上无显著差异。ABOVE-1 200 METs组在体重、BMI、腰围、脂肪量（kg和%）上均显著低于BELOW-1 200 METs组，去脂体重两组间相似。ABOVE组甘油三酯和空腹血糖水平更低，静息心率和舒张压更低，而收缩压两组间无显著差异。在心理感知方面，ABOVE组的压力感知、疲劳感知和4SQ躯体症状问卷得分均显著更低。ABOVE组Peak METs和最大负荷显著更高（Peak METs：9.82±2.37 vs 7.81±2.30，p<0.001）。在自主神经指标方面，RR间期、RR VAR、RR LF绝对功率在ABOVE组显著更高，但归一化频域指标和α指数两组间无显著差异。关键的是，ANSI在ABOVE组显著更高（65.10±25.33 vs 51.97±30.60，p=0.004），且在年龄和性别调整后仍保持显著（partial η2=0.052，p=0.002）。在经过FDR校正后，ANSI是唯一仍具有统计学显著性的自主神经变量（p=0.020）。
**4.4 多元线性回归分析**
以ANSI为因变量，METsTOT、年龄和性别为自变量的多元线性回归分析显示，METsTOT与ANSI独立相关（β=0.316，p<0.001），而年龄和性别均与ANSI无显著关联。模型整体显著（校正后R2=0.114，p<0.001）。具体而言，每周体力活动量每增加1 000 MET·min/周，ANSI增加约7个百分点（B=0.007，95%置信区间：0.004-0.010）。
**五、讨论与结论**
本研究发现，超过WHO最高体力活动量推荐阈值的受试者在多个维度呈现差异，包括更好的身体成分、更高估计心肺适能、更优的血流动力学参数（较低的静息心率和舒张压）、更好的压力感知和心理健康状态，以及更优的自主神经调节。尽管多个HRV指标在两组间存在差异，但在年龄和性别调整以及FDR多重比较校正后，ANSI成为唯一保持统计学显著性的自主神经指标。这表明，ANSI这一复合指数能够有效综合多个自主神经变量的信息，简化了传统HRV分析中众多指标带来的解读复杂性，并在体力活动量差异相关的自主神经适应评估中表现出稳健性。多元回归分析进一步支持了体力活动量与自主神经功能之间的独立关联，且提示可通过增加体力活动量（约1 000 MET·min/周）获得ANSI约7个百分点的提升，这对初级保健和生活方式干预的监测具有潜在实用价值。此外，更活跃组别受试者较低的腹部肥胖程度，可能通过减少内脏脂肪相关的交感神经过度激活和炎症活动，从而对自主神经控制产生有益影响。
值得注意的是，本研究存在一定局限性：样本量虽满足主要分析需求但不足以支持进一步分层分析；体力活动量基于自我报告问卷，可能存在一定程度的分类偏倚；心肺适能通过间接方法（峰值负荷估计METs）而非直接气体交换测量（如最大摄氧量）评估；血液生化指标仅来自106名受试者亚组；作为观察性横断面研究，无法推断因果关系，且缺乏纵向自主神经测量。
研究结论认为，ABOVE-1 200 METs组在多个领域，特别是心脏自主神经调节方面表现出差异。在HRV衍生指标中，ANSI作为稳健的自主神经综合指数，可能成为监测与体力活动量变化相关的自主神经调节的简便、经济且具有临床实用价值的整合标志物，尤其适用于需要连续监测但重复心肺运动试验不可行的情况。未来需通过纵向和干预性研究验证ANSI作为生活方式干预后自主神经变化监测工具的临床价值。
