下肢肌肉骨骼模型中的多樣性：年齡和性別相關的生理橫截面積 (PCSA) 和肌肉質量差異

核心概念

目前的肌肉骨骼模型在反映不同年齡和性別群體，特別是女性，肌肉力量分佈方面存在不足，這突顯了需要更多樣化的數據集來提高模型準確性和對肌肉骨骼健康的理解。

摘要

下肢肌肉骨骼模型中的多樣性：年齡和性別相關的生理橫截面積 (PCSA) 和肌肉質量差異

肌肉骨骼 (MSK) 模型提供了一種非侵入性的方法來理解關節和肌腱上的生物力學負荷，而這些負荷很難直接測量。肌肉力量的變化，特別是肌肉之間的相對差異，會顯著影響模型結果。通常，縮放的通用 MSK 模型使用的最大等長力沒有針對不同的人口統計數據進行調整，這引發了人們對其準確性的擔憂。

本次回顧性研究旨在利用文獻了解下肢肌肉 PCSA 以及最大等長力應如何根據性別和年齡進行相對縮放。

從以下內容提煉的關鍵洞見

What the %PCSA? Addressing Diversity in Lower-Limb Musculoskeletal Models: Age- and Sex-related Differences in PCSA and Muscle Mass

by R. Maarlevel... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00071.pdf

深入探究

如何利用這些關於肌肉力量分佈的性別和年齡差異的見解來改進肌肉骨骼模型的設計和應用？

這些關於肌肉力量分佈的性別和年齡差異的見解，可以通過以下幾個方面來改進肌肉骨骼模型的設計和應用：

開發針對特定人群的模型: 目前的肌肉骨骼模型大多基於有限的男性屍體研究數據，無法準確反映女性、不同年齡段或特定人群（如運動員）的肌肉特徵。通過整合這些關於性別和年齡差異的數據，可以開發出針對特定人群的模型，例如女性專用模型、老年人模型或運動員模型，從而提高模型的準確性和適用性。
優化模型參數: 模型中的最大等長肌力、肌肉體積、最佳纖維長度和羽狀角等參數，都會受到性別和年齡的影響。可以利用這些數據來優化模型參數，例如根據性別和年齡調整肌肉的相對質量百分比（%Mm）和生理橫截面積（PCSA），從而更準確地模擬肌肉力量的產生和傳遞。
改進模型的驗證和評估: 在驗證和評估模型時，應考慮性別和年齡的影響，並使用來自不同人群的實驗數據進行比較。例如，可以比較模型預測的關節力矩與不同性別和年齡段人群的實際測量結果，以評估模型的準確性。
擴展模型的應用範圍: 更精確的肌肉骨骼模型可以應用於更廣泛的領域，例如：

個性化醫療: 可以根據患者的性別、年齡和其他特徵，建立個性化的肌肉骨骼模型，用於診斷、治療計劃制定和手術模擬，從而提高治療效果。
運動科學: 可以利用針對運動員的模型，分析和優化運動技術，預防運動損傷，並制定個性化的訓練計劃。
人機工程學: 可以利用考慮性別和年齡差異的模型，設計更符合人體工學的產品和工作環境，減少肌肉骨骼疾病的發生。

是否存在其他未被考慮的因素，例如種族或生活方式，這些因素可能會影響肌肉力量分佈並影響肌肉骨骼模型的準確性？

是的，除了性別和年齡之外，還有一些其他因素可能會影響肌肉力量分佈，進而影響肌肉骨骼模型的準確性，例如：

種族: 不同種族人群的肌肉結構和功能可能存在差異，例如肌肉纖維類型組成、肌肉附著點和肌肉力量等。
生活方式: 包括身體活動水平、職業、飲食習慣和身體組成等因素，都會影響肌肉的大小、力量和耐力。例如，長期從事體力勞動或規律運動的人，其肌肉力量和耐力通常優於久坐不動的人。
健康狀況: 一些疾病，例如肌肉疾病、神經系統疾病和內分泌疾病等，會影響肌肉的結構和功能，導致肌肉力量下降。
藥物使用: 某些藥物，例如皮質類固醇激素，會導致肌肉萎縮和力量下降。
目前，大多數肌肉骨骼模型尚未充分考慮這些因素的影響。未來需要開展更多研究，以了解這些因素對肌肉力量分佈的影響，並將這些信息整合到模型中，以提高模型的準確性和適用性。

隨著技術的進步，我們如何繼續完善肌肉骨骼模型，以更好地模擬人體運動的複雜性並改善醫療保健？

隨著技術的進步，我們可以通過以下幾個方面繼續完善肌肉骨骼模型：

更高精度的成像技術: 例如高分辨率磁共振成像（MRI）、擴散張量成像（DTI）和超聲成像等，可以更精確地測量肌肉的形態、結構和功能參數，為模型提供更準確的輸入數據。
更強大的計算能力: 隨著計算機技術的發展，我們可以使用更複雜的數學模型和算法來模擬肌肉的力學特性和運動控制機制，例如有限元分析（FEA）和機器學習等。
多學科交叉融合: 將生物力學、生理學、神經科學和計算機科學等多學科知識融合，可以開發出更 comprehensive 的模型，更全面地模擬人體運動的複雜性。
個性化模型開發: 利用基因測序、生物標記物和可穿戴設備等技術，可以獲取個體化的生物信息，用於建立個性化的肌肉骨骼模型，從而實現更精準的診斷、治療和預防。

通過不斷完善肌肉骨骼模型，我們可以更深入地了解人體運動的規律和機制，並將這些知識應用於以下幾個方面，以改善醫療保健：

更精準的診斷: 可以利用模型來分析患者的運動模式，識別潛在的肌肉骨骼問題，並提供更準確的診斷依據。
更有效的治療: 可以利用模型來評估不同治療方案的效果，優化治療方案，並監測治療進展。
更有效的康復: 可以利用模型來制定個性化的康復計劃，並監測康復進展，幫助患者更快更好地恢復運動功能。
更有效的預防: 可以利用模型來識別高危人群，並制定個性化的預防措施，降低肌肉骨骼疾病的發生率。