修正本体感觉反馈对肌内协同作用的影响：基于肌肉振动的探索

我们借助肌肉振动探讨了来自 Ia 传入纤维的本体感觉反馈在稳定肌肉力量的肌内协同中的作用；已知肌肉振动能够增强这些传入纤维至 α-运动神经元的突触前抑制。健康年轻成年人使用优势手（右手）的食指、中指和无名指进行按压，完成精确的三指力量产生任务。实验分别在无振动条件下，以及对手指的外在屈肌、外在伸肌、屈肌与伸肌、手掌或肱二头肌施加振动的条件下进行。采用高密度肌电图记录并识别手指屈肌和伸肌中的运动单位。将运动单位的栅格图转换为放电频率函数，随后进行主成分分析，以提取稳定的运动单位群（运动单位模式，MU-modes）。采用非控制流形（UCM）分析量化影响力量和不影响力量的方差成分，以及运动单位模式空间中的协同指数。与我们的预期相反，在任何振动条件下协同指数均未下降；而在同时对屈肌和伸肌施加振动时，协同指数反而有所增加。这主要与影响力量大小的方差成分降低有关。研究结果不支持单突触 Ia 传入投射至 α-运动神经元在形成肌内协同中发挥重要作用的观点。结果表明，肌肉振动可能通过随机共振效应充当一种噪声信号，降低影响任务表现的方差。

我们借助肌肉振动探讨了来自Ia传入纤维的本体感觉反馈在稳定肌肉力量的肌内协同中的作用；众所周知，肌肉振动会增强这些传入纤维对α运动神经元的突触前抑制。健康年轻成年人通过优势侧（右侧）手的食指、中指和无名指进行按压，完成了一项精确的三指力量产生任务。实验分别在无振动条件下，以及对手指屈肌、手指伸肌、屈肌和伸肌、手掌或肱二头肌施加振动的条件下进行。采用高密度肌电图记录并识别手指屈肌和伸肌中的运动单位。将运动单位的栅格图转换为放电频率函数，随后进行主成分分析，以提取稳定的运动单位群（MU-模式）。采用不受控流形（UCM）分析量化影响力量和不影响力量的方差成分，以及MU-模式空间中的协同指数。与我们的预期相反，在任何振动条件下协同指数均未下降；而在同时对屈肌和伸肌施加振动时，协同指数反而有所增加。这主要与影响力量大小的方差成分降低有关。研究结果不支持单突触Ia传入投射至α运动神经元在肌内协同形成中发挥重要作用的观点。结果提示，肌肉振动可能作为一种噪声信号，通过随机共振效应降低影响任务表现的方差。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.24.754249v1?rss=1

🏷️ 本体感觉反馈 肌内协同 肌肉振动 运动单位 高密度肌电图 非控制流形分析