筋肉増強メソッドを導き出す究極の科学解析

運動すると筋肉がつく、という事は皆が知っている事です。が、どの程度の負荷と回数でどれほどの筋肉がつくのかはわかっていません。研究者は、特定の運動量でどれくらい筋肉が成長するかを予測する事に成功しました。

Researchers have developed a mathematical model that can predict the optimum exercise regime for building muscle.

参照元：https://www.cam.ac.uk/research/news/mathematical-model-predicts-best-way-to-build-muscle
– ケンブリッジ大学 University of Cambridge. 23 Aug 2021 –

ケンブリッジ大学の研究者らは、筋肉増強のための最適な運動療法を予測できる数学的モデルを開発しました。

ケンブリッジ大学の研究者らは、理論生物物理学の手法を用いてこのモデルを構築しました。

特定の運動量でどれくらい筋肉が成長するか、またそれにどれくらいの時間がかかるかを知ることができます。

このモデルは、ソフトウェア製品の基礎となる可能性があり、ユーザーが個人の生理学に関するいくつかの詳細情報を入力することで、自分の運動療法を最適化することができます。

このモデルは、筋肉の成長に影響を与える化学信号の生成に、筋肉の構成要素である「タイチン」が関与していることを明らかにした、同チームの以前の研究に基づいています。

今回、Biophysical Journal誌に掲載された結果は、人によって、また筋肉の成長目標によって、レジスタンストレーニングを行うのに最適な体重があることを示唆しています。

筋肉が最大負荷に近い状態でいられるのはごく短時間であり、新しい筋タンパク質の合成につながる細胞シグナル伝達経路を活性化するのは、時間をかけて統合された負荷です。

しかし、ある値を下回ると、負荷が不十分で多くのシグナルを引き起こすことができず、それを補うためには運動時間を指数関数的に増加させる必要があります。

この限界負荷の値は、個人の生理機能によって異なると考えられます。

運動すると筋肉がつくことはよく知られています、しかし、そうではありません。

この論文の著者の一人であるケンブリッジ大学キャベンディッシュ研究所のEugene Terentjev教授は話します。

「意外にも、運動がなぜ、どのように筋肉をつけるのかについては、あまり知られていません。」

運動するときは、負荷が高いほど、反復回数が多いほど、頻度が高いほど、筋肉のサイズが大きくなると言われています。

しかし、筋肉全体を見ても、なぜ、どの程度そうなるのかはわかっていません。

この2つの質問に対する答えは、1つの筋肉やその個々の繊維に焦点を絞ると、さらに厄介なものになります。

筋肉は、長さが2マイクロメートル、幅が1マイクロメートル以下と、筋肉細胞よりも小さいフィラメントで構成されています。

共著者のNeil Ibata氏は話します。

「このため、筋肉の成長を説明するには、その一部を分子レベルで解明する必要があります。筋肉の主要構造分子間の相互作用は、50年ほど前にようやく解明されました。筋肉の主要構造分子間の相互作用が解明されたのは、50年ほど前のことです。」

これは、データの取得が非常に困難なためです。

人間は生理機能や行動様式が大きく異なるため、実際の人間の筋肉サイズの変化を制御した実験を行うことはほとんど不可能です。

Terentjev氏は話します。

「筋肉の細胞を取り出して個別に調べることはできますが、それでは運動中の酸素やグルコースのレベルなど、他の問題が無視されてしまいます。すべてを一緒に見ることは非常に難しいのです。」

Terentjev准教授らは、数年前からメカノセンシング（細胞が環境中の機械的な信号を感知する能力）のメカニズムの研究を始めました。

この研究に注目した英国スポーツ協会は、この研究が筋肉のリハビリテーションにおける観察と関連しているかどうかに興味を示しました。

彼らは共に、筋肉の過/萎縮がケンブリッジの研究と直接関連していることを発見しました。

2018年、ケンブリッジ大学の研究者たちは、筋フィラメントのタンパク質が力を受けてどのように変化するかについてのプロジェクトを開始しました。

彼らは、主要な筋肉構成要素であるアクチンとミオシンには、シグナル伝達分子の結合部位がないことを発見し、そのため、加えられた力の変化にシグナルを送る役割を果たすのは、3番目に多い筋肉構成要素であるタイチンでなければならないことを明らかにしました。

分子の一部に十分な長さの張力がかかると、それまで隠れていた領域が露出し、異なる状態に切り替わります。

この領域が、細胞のシグナル伝達に関わる小分子と結合すると、その小分子を活性化し、化学的なシグナルチェーンを生成します。

タイチンは巨大なタンパク質であり、その大部分は筋肉が伸ばされたときに伸長しますが、筋肉が収縮したときには分子のごく一部が張力を受けます。

タイチンのこの部分には、いわゆるタイチンキナーゼドメインが含まれており、筋肉の成長に影響を与える化学シグナルを生成するものです。

より多くの力をかけたとき、あるいは同じ力をより長くかけたとき、分子はより開きやすくなります。

どちらの条件でも、活性化されたシグナル分子の数が増えます。

そして、これらの分子は、より多くのメッセンジャーRNAの合成を誘導し、新しい筋肉タンパク質の生成につながり、筋肉細胞の断面積が増加します。

このことに気付いたIbata氏は、自らもアスリートであり、今回の研究を始めました。

Ibata氏は話します。

「筋肉の成長がなぜ起こるのか、どのように起こるのか、その両方をより深く理解したいと思いました。生産性の低いエクササイズを避け、アスリートが達成可能な特定の量の、より価値の高いセッションを定期的に行うことで、アスリートの可能性を最大限に引き出すことができれば、多くの時間と資源を節約することができます。」

Terentjev氏とIbata氏は、筋肉の成長を定量的に予測できる数学モデルの構築に着手しました。

彼らはまず、力を受けてタイチン分子が開き、シグナル伝達のカスケードが始まる様子を記録するシンプルなモデルを作成した。

顕微鏡データを用いて、力によってタイチンキナーゼユニットが開閉し、シグナル分子を活性化する力依存性の確率を求めた。

さらに、代謝エネルギーの交換、繰り返しの長さや回復などの追加情報を加えて、モデルをより複雑にしました。

このモデルは、過去に行われた筋肥大に関する長期的な研究によって検証されました。

Terentjev氏は話します。

「今回のモデルは、レジスタンストレーニングの考え方である、最大負荷の70％で主に筋肥大が起こるという考えの生理学的根拠となるものです。70%以下では、タイチンキナーゼの開口率が急激に低下し、機械的感受性の高いシグナル伝達が行われなくなります。それ以上になると、急激な疲労で良い結果が得られなくなりますが、私たちのモデルはこれを定量的に予測しました。」

English Institute of Sportのシニアストレングス＆コンディショニングコーチであるFionn MacPartlin氏は話します。

「エリートアスリートの準備における課題の1つは、エネルギーコストなどの関連するトレードオフのバランスを取りながら適応を最大化するという共通の要件です。この研究は、筋肉がどのように負荷を感知して反応するかの潜在的なメカニズムについて、より深い洞察を与えてくれます。これは、これらの目標を達成するための介入をより具体的に設計するのに役立ちます。」

また、このモデルは、長期間のベッドレストや宇宙飛行士の微小重力環境で発生する筋肉の萎縮の問題にも対応しており、筋肉がどのくらいの期間活動しないと衰え始めるのか、最適な回復方法は何かを示しています。

最終的には、ユーザーフレンドリーなソフトウェアベースのアプリケーションを作成し、特定の目標に対して個別の運動療法を提供できるようにしたいと考えています。

また、多くの運動研究は男性アスリートに偏っているため、研究者たちは、男女両方の詳細なデータを用いて分析を行い、このモデルを改善したいと考えています。