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蛋白质 数学家教你增肌最佳方案：阻力训练背后的科学

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科学家开发出一种数学模型 ， 可以预测出锻炼肌肉的最佳方案 。
来自剑桥大学的研究人员使用理论生物物理学方法来构建模型 ， 可以告诉人们特定的运动量会使肌肉增长多少以及需要多长时间 。 最后 ， 他们打算以模型为基础开发出一款运动指导APP……
剑桥的团队之前发现肌肉中有一种叫做titin的成分 ， 负责产生影响肌肉生长的化学信号 。
刊发在《生物物理学》上的论文指出 ， 对于每个人来说 ， 都存在一个阻力训练的最佳配重 。 肌肉只能在很短的时间内接近其最大负荷 ， 而正是随着时间推移整合的负荷激活了导致新肌肉蛋白合成的细胞信号通路 。 但如果低于某个值 ， 负荷就不足以引起很多信号传递 ， 运动时间就必须成倍增加来补偿 。 这个临界负荷的值可能取决于个人的特定生理结构 。
“我们都知道 ， 运动可以增强肌肉 。 或者说我们真的知道吗？\"论文作者之一、剑桥大学卡文迪什实验室的尤金·泰伦杰夫教授说 ， \"令人惊讶的是 ， 人们对运动为什么或如何锻炼肌肉了解不多：有很多传闻和个体经验 ， 但很少有确凿或经证实的数据 。 ”
锻炼时 ， 负荷越大 ， 重复次数越多或频率越高 ， 那么肌肉增长就越大 。 然而 ， 即使在观察整个肌肉时 ， 当我们把注意力转移到单块肌肉或其单个纤维时 ， 肌肉如何增长以及会增长多少 ， 这两个问题就变得更加棘手 。
肌肉是由单个细丝组成的 ， 它们只有2微米长 ， 直径不到1微米 ， 比肌肉细胞的大小还要小 。 \"正因为如此 ， 对肌肉生长的部分解释必须是在分子尺度上 。 \"共同作者尼尔·伊巴塔说 ， \"肌肉中主要结构分子之间的相互作用大约在50年前才被拼凑起来 。 如何把较小的、附属的蛋白质纳入其中 ， 现在仍不完全清楚 。 \"
这是因为数据非常难得：人们的生理和行为差异很大 ， 因此几乎不可能对真人的肌肉大小变化进行对照实验 。 特伦特耶夫说：\"你可以提取肌肉细胞并单独观察这些细胞 ， 但这就忽略了其他问题 ， 如运动期间的氧气和葡萄糖水平 。 要把它们整体看待 ， 是非常困难的 。 ”
特伦特耶夫和同事几年前开始研究机械感应的机制——细胞感知其环境中机械线索的能力 。 这项研究受到了英国体育学院的关注 ， 他们对这项研究可能在肌肉康复方面的影响很感兴趣 。
2018年 ， 剑桥大学的研究人员开始了关于肌肉细丝中的蛋白质在受力情况下如何变化的项目 。 他们发现 ， 主要的肌肉成分 ， 肌动蛋白和肌球蛋白 ， 缺乏信号分子的结合点 ， 所以必须是第三大丰富的肌肉成分--肌球蛋白--负责发出应用力变化的信号 。
每当一个分子的一部分处于足够长的紧张状态时 ， 它就会切换到一个不同的状态 ， 暴露出一个以前隐藏的区域 。 如果这个区域能够与参与细胞信号传递的小分子结合 ， 它就会激活该分子 ， 产生一个化学信号链 。 肌肽是一种巨大的蛋白质 ， 当肌肉被拉伸时 ， 它的一大部分被延长 ， 但在肌肉收缩时 ， 分子的一小部分也处于紧张状态 。 titin的这一部分包含所谓的titin激酶结构域 ， 它是产生影响肌肉生长的化学信号的 。
如果受到更多的力 ， 或在相同的力下保持更长时间 ， 该分子更有可能被打开 。 这两种情况都会增加激活信号分子的数量 。 然后这些分子会诱导合成更多的信使RNA ， 导致新的肌肉蛋白质的产生 ， 肌肉细胞的横截面也会增加 。
伊巴塔本人也是一名热衷于运动的运动员 。 他说：\"我很高兴能够更好地了解肌肉生长的原因和方式 。 避免低效率的运动方案可以节省大量的时间和资源 ， 并通过定期的高价值训练最大限度地发挥运动员的潜力 ， 给定运动员能够实现的特定量 。 ”
特伦特耶夫和伊巴塔着手构建一个能够对肌肉生长进行定量预测的数学模型 。 他们从一个简单的模型开始 ， 该模型记录了titin分子在力的作用下打开并启动信号级联的情况 。 他们使用显微镜数据来确定概率 ， 即一个肌肽激酶单元在力的作用下打开或关闭并激活一个信号分子的可能性 。
然后他们通过额外信息 ， 如代谢能量交换 ， 以及重复长度和恢复 ， 使该模型变得更加复杂 。 该模型与过去长期研究的数据吻合的良好 。
\"我们的模型为肌肉增长主要发生在最大负荷的70%时这一观点提供了生理基础 ， 这是阻力训练背后的科学 。 低于这个数值 ， 钛蛋白激酶的开启率会急剧下降 ， 并排除机械敏感信号的发生 。 超过这个数值 ， 快速耗竭就会阻止好结果 ， 我们的模型已经定量地预测了这一点 。 \"

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