用肌肉骨骼系统网络模型预测代偿性损伤

虽然在达芬奇的时代就有详细的肌肉骨骼系统解剖学研究，但宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院的丹妮尔巴塞特(Danielle Bassett)领导的新研究首次将全身的骨骼和肌肉网络转化为一个综合的数学模型。这个网络的研究将发表在1月18日的公共科学图书馆生物学上，这是一个开放获取的期刊。

该网络科学地考察了系统各部分的行为如何影响整个系统的行为。一些经常被研究的网络包括计算机芯片组件和社交媒体用户，但宾夕法尼亚大学的工程师们现在正在将网络科学应用于一个更古老的系统：人体。

虽然作者的网络模型通过将骨骼视为“球”，将肌肉视为“弹簧”来简化问题，但它可以更清楚地理解身体一个部位的受伤如何导致另一个部位的压力增加。

作者表示，随着该模型变得更加现实和适合个人，它可以帮助临床医生和物理治疗师预测补偿性损伤，并提出避免损伤的方法。

“研究生物力学的人倾向于关注身体的一个部位——肩膀、手腕或膝盖，”巴塞特说。“因为这些知识是如此本地化，他们无法将其与身体的其他部位联系起来，或者考虑远处的补偿性损伤。

“我们实际上不得不回到‘实习医生格蕾’式的文本。要找出哪些骨头与哪些肌肉相连，并将数据组织成一个完整的网络，这是一个漫长而艰巨的努力。”

即使以高度抽象的形式，该网络也提供了力量如何在肌肉骨骼系统中传播的图像。

“我们可以说，‘如果这是你受伤的肌肉，这是我们应该最担心的另一块肌肉，’”巴西特说。

研究人员还将他们的网络与“运动小脑”进行了比较，运动小脑是一种将特定大脑区域映射到他们控制的身体部位的方法。

“我们看到肌肉对身体其他部位的影响越大，我们大脑中控制它的空间就越大，”巴塞特说。“我们认为这是我们保持肌肉强壮的一种方式——如果肌肉对身体的其他部位有很大影响，你不希望在控制它时出现任何错误。”

未来的工作将改进网络，增加更真实的个体骨骼质量和个体肌肉的延展性。具有更复杂屈曲行为的肌腱和肌肉的建模也将得到改进。

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