Muskel-Ko-Kontraktion: Sich an Unsicherheit anpassen
Wie die Muskelko-Contraktion uns hilft, mit unvorhersehbaren Bewegungen umzugehen.
― 5 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
Im Alltag müssen unsere Körper auf Veränderungen um uns herum reagieren, wie zum Beispiel beim Gehen auf unebenem Boden oder beim Umgang mit Werkzeugen. Dafür nutzen wir manchmal eine Technik namens Muskelko-Kontraktion. Das bedeutet, dass verschiedene Muskeln um ein Gelenk gleichzeitig anspannen, um zusätzliche Stabilität und Kontrolle zu bieten. Auch wenn das mehr Energie kostet, machen wir es oft in Situationen, in denen das Gleichgewicht gefährdet ist oder wenn wir unsicher sind, was als Nächstes passiert.
Zum Beispiel, wenn wir über einen steinigen Untergrund gehen, arbeiten unsere Muskeln härter im Vergleich zum Gehen auf glattem Boden. Bei Aufgaben, die es erfordern, sich an ungeschickte Bewegungen anzupassen, wie beim Umgang mit einem neuen Werkzeug, tendieren wir ebenfalls dazu, unsere Muskeln zu ko-kontrahieren. Das hilft uns, unerwartete Veränderungen zu bewältigen und kontrollierte Bewegungen aufrechtzuerhalten. Allerdings gibt es bisher nicht viele klare Modelle, die erklären, warum und wie die Muskelko-Kontraktion passiert.
Was ist Muskelko-Kontraktion?
Muskelko-Kontraktion tritt auf, wenn Muskeln, die gegensätzliche Aktionen ausführen (wie Beugen und Strecken), zusammen aktiviert werden. Zum Beispiel, wenn du gegen eine Wand drückst, könnten sowohl deine Bizeps als auch Trizeps aktiv sein, um deinen Ellenbogen stabil zu halten. Diese Ko-Aktivierung kann helfen, Gelenke zu stabilisieren, wodurch Bewegungen geschmeidiger und vorhersehbarer werden.
Wenn wir mit unsicheren Bedingungen konfrontiert werden, wie einem plötzlichen Wandel in der Umgebung, könnte unser Körper automatisch die Ko-Kontraktion erhöhen, um sich anzupassen. Diese Anpassung kann stattfinden, wenn wir potenzielle Störungen oder Herausforderungen erwarten, um uns vor Verletzungen oder dem Verlust des Gleichgewichts zu schützen.
Unsicherheit und Kontrolle
In der Motorsteuerung kommt Unsicherheit aus zwei Hauptquellen: intern (wie das eigene Rauschen unseres Nervensystems) und extern (die unvorhersehbaren Veränderungen in der Umgebung). Beide Typen können zu Veränderungen in unseren Bewegungen führen. Wenn wir beispielsweise Aufgaben ausführen, bei denen das Ergebnis unsicher ist, wie das Greifen nach einem Objekt, nutzen wir möglicherweise Ko-Kontraktion als Strategie, um Genauigkeit zu gewährleisten.
Forscher haben gezeigt, dass, wenn eine externe Kraft zufällig während der Bewegungen angewendet wird, Menschen dazu neigen, ihre Muskeln zu ko-kontrahieren, um gegen diese unvorhergesehenen Veränderungen anzugehen. Das deutet darauf hin, dass es eine Beziehung zwischen der Unsicherheit einer Aufgabe und der Aktivierung unserer Muskeln für Stabilität gibt.
Unsere Studie
In dieser Studie wollten wir genauer untersuchen, wie wir diese Unsicherheit mit Muskelko-Kontraktion während Bewegungen managen. Wir haben ein Modell erstellt, das sowohl interne als auch externe Unsicherheiten in unserem Nervensystem berücksichtigt. Dieses Modell hilft uns, über die Beziehung zwischen Aufgabensicherheit und Muskelkontrolle nachzudenken.
Wir haben uns auf ein paar verschiedene Aufgaben konzentriert, um besser zu verstehen, wie Muskelko-Kontraktion in realen Situationen funktioniert. Wir führten Experimente mit Stabilisationsaufgaben, Greifaufgaben und zusätzlichen Unterstützungsmechanismen durch, um zu sehen, wie die Teilnehmer auf zufällige Störungen reagierten.
Stabilisationsaufgaben
Um die Muskelko-Kontraktion in Stabilisationsaufgaben besser zu verstehen, verwendeten Forscher einfache Modelle, um den Effekt externer Störungen, wie unerwarteter Schubser, zu simulieren. In diesen Übungen mussten die Teilnehmer eine bestimmte Position halten, während sie mit zufälligen externen Kräften umgingen.
Als sie mit Unsicherheit bezüglich dieser Kräfte konfrontiert waren, sagte das Modell voraus, dass die Teilnehmer ihre Muskeln mehr aktivieren würden, um Steifigkeit um die Gelenke zu erzeugen. Das zeigt, dass Muskelko-Kontraktion als schützende Strategie dient, um Stabilität während herausfordernder Aufgaben zu gewährleisten.
Die Ergebnisse zeigten eine klare Beziehung: Je grösser die Unsicherheit, desto mehr Steifigkeit und Ko-Kontraktion. Die Teilnehmer passten ihre Muskelaktivität basierend auf dem wahrgenommenen Risiko von Störungen an.
Greifaufgaben
In einem anderen Teil der Studie untersuchten die Forscher Greifaufgaben, bei denen das Ziel darin bestand, nach einem Ziel zu greifen und potenzielle Störungen zu managen. Die Teilnehmer waren oft Kräften ausgesetzt, die sie aus der Bahn werfen würden. Genau wie bei den Stabilisationsaufgaben schlug das Modell vor, dass, als die Wahrscheinlichkeit einer Störung stieg, die Teilnehmer ihre Muskeln ko-kontrahieren würden, um die Kontrolle zu behalten.
In den Experimenten setzten die Teilnehmer verschiedene Muskelgruppen ein, um zusätzliche Herausforderungen zu bewältigen. Wenn sie auf unvorhersehbare Kräfte stiessen, stiegen ihre Werte der Muskelko-Aktivierung, was eine instinktive Anpassung widerspiegelt, um beim Erreichen des Ziels erfolgreich zu sein.
Einmal mehr stellte die Studie fest, dass, selbst wenn sie unterschiedlichen Kraftbedingungen ausgesetzt waren, die Teilnehmer lernten, sich anzupassen und ihre Leistung durch erhöhte Muskelko-Kontraktion aufrechtzuerhalten.
Anwendung in der realen Welt
Die Ergebnisse dieser Studien haben Auswirkungen auf verschiedene Bereiche, einschliesslich Rehabilitation und Robotik. Zu verstehen, wie wir unsere Muskelkontrolle in unsicheren Situationen natürlich anpassen, kann Trainingsprogramme für Menschen, die sich von Verletzungen erholen, informieren. Therapien, die darauf abzielen, die Muskelko-Kontraktion zu verbessern, könnten Menschen helfen, Kraft und Stabilität zurückzugewinnen.
In der Robotik können Ingenieure Erkenntnisse über Muskelko-Kontraktion nutzen, um das Design von Robotern zu verbessern, die mit Menschen zusammenarbeiten. Ideal wäre es, biologische Reaktionen auf Unsicherheit nachzuahmen, damit Roboter besser assistieren und ihre Aktionen flüssiger anpassen können.
Fazit
Insgesamt beleuchtet die Studie die komplexe Beziehung zwischen Unsicherheit und Muskelkontrolle. Durch die Nutzung von Muskelko-Kontraktion können sich unsere Körper effektiv an Veränderungen in der Umgebung anpassen. Das Verständnis dieser Mechanismen eröffnet Möglichkeiten zur Verbesserung der Motorsteuerungsstrategien sowohl in der Rehabilitationspraxis als auch in robotischen Systemen. Während wir weiterhin diesen faszinierenden Aspekt der Motorsteuerung erkunden, werden wir noch mehr Wege entdecken, um diese Prinzipien im Alltag und in der Technologie anzuwenden.
Titel: Co-Contraction Embodies Uncertainty: An Optimal Feedforward Strategy for Robust Motor Control
Zusammenfassung: Despite our environment is often uncertain, we generally manage to generate stable motor behaviors. While reactive control plays a major role in this achievement, proactive control is critical to cope with the substantial noise and delays that affect neuromusculoskeletal systems. In particular, muscle co-contraction is exploited to robustify feedforward motor commands against internal sensorimotor noise as was revealed by stochastic optimal open-loop control modeling. Here, we extend this framework to neuromusculoskeletal systems subjected to random disturbances originating from the environment. The analytical derivation and numerical simulations predict a singular relationship between the degree of uncertainty in the task at hand and the optimal level of anticipatory co-contraction. This prediction is confirmed through a single-joint pointing task experiment where an external torque is applied to the wrist near the end of the reaching movement with varying probabilities across blocks of trials. We conclude that uncertainty calls for impedance control via proactive muscle co-contraction to stabilize behaviors when reactive control is insufficient for task success. Author summaryThis work presents a computational framework for predicting how humans modulate muscle co-contraction to cope with uncertainties of different origins. In our neuromusculoskeletal system, uncertainties have both internal (sensorimotor noise) and external (environmental randomness) origins. The present study focuses on the latter type of uncertainty, which had not been dealt with systematically previously despite its importance in everyday life. Therefore, we thoroughly investigated how random disturbances occurring with some probability in a motor task shape the feedforward control of mechanical impedance through muscle co-contraction. Here we provide theoretical, numerical and experimental evidence that the optimal level of co-contraction steeply increases with the uncertainty of our environment. These findings show that muscle co-contraction embodies uncertainty and optimally mitigates its consequences on task execution when feedback control is insufficient due to sensory noise and delays.
Autoren: Bastien Berret, D. Verdel, E. Burdet, F. Jean
Letzte Aktualisierung: 2024-06-17 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.17.599269
Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.17.599269.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an biorxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.