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在多次测试随访中追踪单个运动单位（MUs）对于理解神经肌肉适应性变化和疾病进展至关重要。然而，现有方法未能可靠地处理运动单位动作电位（MUAPs）的时空变异，也缺乏针对纵向追踪的验证。在此，我们提出了一种用于连续运动单位追踪的稳健计算框架，该框架整合了电极阵列位移的自动估计以及对运动单位动作电位形态变化的补偿。我们的算法表现出更高的追踪准确性，分别捕获了胫骨前肌和腓肠肌内侧头中63%和75%的运动单位，显著优于当前最先进的方法。通过将该方法应用于以雌二醇驱动的神经肌肉可塑性为模型系统的研究，我们揭示了此前难以检测的募集阈值和放电率调节变化，建立了激素波动与运动单位行为之间的联系。除推动基础神经肌肉研究外，该方法还有望提高临床试验中生物标志物的敏感性，尤其适用于肌萎缩侧索硬化等疾病，因为在此类疾病中，可靠的运动单位追踪至关重要。这些发现确立了无创运动单位追踪的新标准，为纵向神经生理学评估和疗法疗效评价开辟了新的机遇。
跨多次测试随访追踪单个运动单位（MUs）对于理解神经肌肉适应性变化和疾病进展至关重要。然而，现有方法无法可靠地处理运动单位动作电位（MUAPs）的时空变化，且缺乏针对纵向追踪的验证。在此，我们提出了一种稳健的计算框架，用于连续运动单位追踪；该框架整合了电极阵列位移的自动估计以及对运动单位动作电位形状变化的补偿。我们的算法表现出更高的追踪准确性，分别捕获了胫骨前肌和腓肠肌内侧头中63%和75%的运动单位，显著优于当前最先进的方法。通过将该方法应用于以雌二醇驱动的神经肌肉可塑性作为模型系统的研究，我们揭示了此前难以检测的募集阈值和放电率调节，并将激素波动与运动单位行为联系起来。除推动基础神经肌肉研究外，该方法还有望提高临床试验中生物标志物的敏感性，尤其适用于肌萎缩侧索硬化症等疾病，因为在这些疾病中，可靠的运动单位追踪至关重要。这些发现确立了非侵入性运动单位追踪的新标准，为纵向神经生理学评估和疗法评价开辟了新的机遇。
作者声明存在以下利益冲突：S.D.H.S.、A.H.和Y.Y.D.是相关专利申请中列明的发明人，该专利申请涵盖本研究所述的运动单位追踪算法和流程。该申请由马里博尔大学（Univerza v Mariboru）和得克萨斯大学系统董事会（The Board of Regents of The University of Texas System）向欧洲专利局提交，申请号为EP26177059.8（状态：审查中）。
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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.25.754489v1?rss=1
🏷️ 运动单位追踪 神经生理学评估 肌电信号分析 神经肌肉可塑性 运动单位动作电位 纵向随访