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任务态fMRI研究:在低强度和高强度运动下皮层和皮层下脑区的调节作用

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用户1279583
发布2019-10-24 11:27:42
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发布2019-10-24 11:27:42
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在开始读之前,还是一个以前谈过的观点。不要因为路径依赖而受到局限,还记得上次商业顶刊那篇关于创业者演讲激情对投资者投资兴趣的文章吗?今天带来的文章更加有趣,在看文章前,你可以先点开视频看一看,可能就知道为何这么有趣了。核磁采集的很多局限可能并不是个大问题。

中央调控模型是当代一个运动生理学模型,它认为大脑在调节运动表现中起着关键作用。该模型假设传入反馈在大脑中被整合和解释,从而产生一个对运动的预期,以维持体内平衡和防止接下来的运动失败。中央调控器模型的神经基础表明,无意识(比如膝跳反应这样的下意识反应)和有意识(由注意分配调控的)的大脑区域之间存在持续的相互作用,以促进自主控制(例如,心血管系统),而感知运动的评级(RPE,运动强度,作者采用了Borg对运动强度进行评级,这是一个常量量表,共6-20级)和感知疲劳是运动过程中主要的对行为输出进行调节的因子。

在最近的相关工作中,研究人员详细阐述了一种可能的神经通路,包括皮层下和皮层结构的激活,表明前额叶皮层(PFC)在认知上调节运动耐力和运动表现。同时,还有研究提出皮下结构(主要是认知调节的脑区)同样在这个过程中起到一定的调节的作用。但是以往的研究要么是使用EEG采集被试在运动中的大脑数据,要么使用fMRI采集被试在被动运动时(例如通过观看视频等模拟运动场景的方法),并没有真正观察到人体在经历高强度运动和低强度运动的循环调节时的大脑活动状态,因此无法具体描述高低强度运动在转换过程中的神经基础。

为了对这一问题进行探究,来自巴西北联邦大学的研究者采用特殊的核磁设计及设备对22名被试在自行车运动过程中大脑的运动调节进行了观察。文章发表《British Journal of Sports Medicine》杂志上。

引言

大脑在运动的感知调节中起着关键的作用,然而以往使用神经成像技术研究的成果局限在运动过程中表层脑区的反应(近红外等方法),而不同强度的运动转换时,深层脑区的调节作用我们知之甚少。

方法

采用特殊设计的fMRI对骑行运动中的被试进行测量,以测定运动强度变化时,不同强度的运动(低和高强度)对皮层和皮层下脑区的调节状况。

结果

除了经典运动控制区(运动、体感、前运动、辅助运动皮层和小脑)激活外,运动过程中与自主神经调节(如,脑岛)相关的脑区也出现了激活。此外,也发现了认知相关脑区(前额叶皮层)的激活减少,这种效应在更高感知强度的运动中会明显增加(RPE 13-17 on Borg Scale)。运动皮层在任何运动强度中始终保持激活,而小脑仅在低强度(RPE 6-12),而不在高强度(RPE13-17)时激活。

方法部分

被试:

22名男性,M(age)=24.4±7.1岁;体重75.6±8.4kg;身高 175±5.3 cm;运动次数每周5.4±1.5次。其中有11人是骑行爱好者(每周3-5次骑行),有11人是多体育项目爱好者(同样每周骑行3-5次,作为微胖界的我,表示有点羡慕)。为保证合格,每个被试都提供了参加高强度身体运动的医学证明。

实验程序:

被试先在与fMRI连接的自行车测力计上完成3-6个骑行block以熟悉设备和程序。当被试报告可以自信的进行接下来的实验任务中进行骑行而同时又能避免头动时(这一点至关重要啊),开始正式实验。

如Fig 1,所有测试以60转/分钟的节奏进行,每分钟后在15点(6-20)评分的Borg量表上测评当前RPE(运动强度)。骑行、休息的时间和RPE结果通过一个显示器连接到MRI扫描仪上。使用统计参数成像spm8软件对fMRI数据进行了全面分析。

在开始活动之前,再次向被试讲明研究的目标、程序以及相关的风险和益处。然后,根据每个被试手臂、腿和脖子的长度,调整设备的手柄、头盔和踏板,将其正确地放置在测力仪上。为减少运动过程中头部和躯干的晃动,将充气软垫和紧固的背带放置在被试身体周围(下了很多功夫)。为了提高RPE(运动强度)测量的质量,所有被试也在测试前熟悉了Borg量表。标尺末端的锚点被标明为:“7表示极轻的骑自行车,如在下坡时只用最小的力即可”和“19表示竭尽全力,例如在爬山时骑自行车”。

测试前被试先进行3min的无负载运动,正式实验时负载以50W(功率单位)开始,每分钟里有30s的休息和30s的运动,重复四次之后负载增加25W;同样重复四次后,负载再增加25W,直到被试的RPE(运动强度)到达17时,运动停止。

在一个测试中发现被试不可能在RPE到达17时还能够保持头部不动。而且运动到达这个强度后也会对fMRI数据产生额外的噪音。因此,有四个被试重复了测试,以获得有质量的数据。

Figure1 . 被试进行MRI扫描时的骑行测试流程图

每个block包含30s的休息和30s的运动,每个运动block后报告RPE(ratingsof perceived exertion);每四个block后载荷增加25W。直至被试的RPE在6-20Borg scale上到达17时运动停止。

fMRI

在巴西圣保罗坎皮纳斯大学神经成像实验室中使用Philips Achieva 3.0 T采集所有的fMRI数据。采集参数中比较特殊的是作者沿海马体方向采集T1结构像,同时还采集了轴向位的T2加权结构像,其他采集参数正常。包括采集了快速自旋回波的EPI像(即功能像)和冠状位的T1结构像。

为了验证运动强度对大脑活动的影响,将运动强度分为两种:RPE(运动强度)范围为6~12的运动为低强度,RPE为13~17的运动为高强度。12 RPE点为低强度和高强度之间的过渡,因为它可以预测耗氧阈值(即有氧运动和无氧运动对氧气消耗的定义阈值),这是运动强度操作中广泛使用的代谢指标。

对被试的头动检查过后(其中有三个被试因为头动大于3mm而重新完成了实验),对成像数据进行标准化(MNI-152模板)。对于所有被试,将头部运动参数(三个旋转和三个平移)在第一统计水平(一阶分析)进行回归,对所有成像数据进行运动校正。

这是为了避免与头部运动具有特殊相关的激活或失活。在个体统计水平上,为了比较激活程度,BOLD反应与低或高强度运动之间的正相关被认为是相对于非骑行block的激活增加(即运动条件减去控制条件得到的正激活脑区,作者的控制条件是休息状态,作者还得到了负激活的比较,即运动条件减去控制条件得到的负激活脑区)。

同样使用SPM8软件进行组分析,包括所有参与者的数据。为了确定与参与者中低和高RPE运动时的激活或负激活的共同区域,作者先分别进行了单样本t检验。为了比较低强度和高强度,进行配对t检验。统计阈值建立为voxel层面的FEW矫正,p<0.05

统计分析与结果

作者采集了被试在自行车骑行运动中的输出功率,对所有被试的输出功率的平均值和标准差进行比较发现(配对样本T检验),被试在低强度运动和高强度运动下的输出功率差异显著:输出功率具体如下:低强度运动 67.1±9.7W vs高强度运动 120.3±29.9W,p<0.0001;RPE,9.4±0.9vs 15.1±0.4,p<0.0001。

Figure 2呈现了整个实验中正激活和负激活的脑区,具体细节分别见table 1和table 2。结果显示,初级运动区(M1)、前运动区、辅助运动区、小脑、脑岛和后扣带回在运动时相对于休息时显著激活。而dLPFC、前侧 PFC、内侧角回、海马、颞极、前扣带回、尾状核、楔前叶、体感联合区、视觉联合区、眶部、缘上回、顶上回、颞上回及眶额叶皮层在运动时相对于休息时出现显著的负激活。

Figure 2 骑行运动增强时正激活和负激活的脑区

暖色和冷色调分别代表激活和失活。FWE <0.05;extent threshold:10 voxels (n=22)。DLPFC,背外侧前额叶皮质;HPC,海马体;IC,脑岛;M1,基础运动区;PM,辅助运动区。

表一正激活脑区

表二负激活脑区

将高强度和低强度运动条件对比(figure3与table 3):

低强度时,初级运动区和小脑被激活,而dLPFC、前侧PFC为负激活;

高强度运动时,初级运动区、初级体感皮层、前运动区和辅助运动区被激活,而dLPFC、颞回、颞极、海马、杏仁核和背侧内嗅皮层则表现出负激活。

Figure 3 在低和高强度的骑行运动中不同脑区的正激活和负激活

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结论

本研究首次描述了骑行运动中,人类在不同强度运动时的皮层和皮层下脑区的神经活动。研究结果表明,除了经典的运动控制区被激活外,与自主调节相关的脑区(如脑岛)也同样出现了激活。而在该运动中与认知相关的脑区(PFC)出现负活,且在高强度的运动中这种负激活会增加。小脑则在低运动强度下激活,在高强度运动下未出现激活。运动皮层在任何运动强度中都保持激活。

该研究的价值表现在,证明了特定的大脑区域可以通过神经调节方法来提高运动表现。同时,运动可能可以作为提升部分脑区的认知调控的医学治疗方法,研究结果可能支持了运动作为治疗精神障碍的辅助工具这一观点。

原文:

Fontes, E. B.,Bortolotti, H., da Costa, K. G., de Campos, B. M., Castanho, G. K., Hohl, R.,... & Min, L. L. (2019). Modulation of cortical and subcortical brain areasat low and high exercise intensities. British journal of sports medicine,bjsports-2018.

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原始发表:2019-10-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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