腸内微生物のアルギニン代謝における変化が骨の機械的適応を決定する

腸内微生物変化がリジン代謝に及ぼす影響による骨力学適応 研究背景 骨粗鬆症は世界規模で深刻な公衆衛生問題として2億を超える人々に影響を与え、健康と生命に重大な脅威をもたらしています。研究によれば、骨の健康維持と骨粗鬆症の予防には機械的負荷が不可欠ですが、臨床証拠は異なる個体の運動負荷に対する骨の応答(骨力学適応)に顕著な差異が存在することを示しています。過去数十年にわたり、腸内微生物が宿主の健康に重要な役割を果たしていることが徐々に発見されてきました。腸内微生物と骨の恒常性の間には関連があることが示されています。したがって、腸内微生物が骨力学適応をどのように調節するかを理解し、可能な介入法を見つけることが急務の科学的問題となっています。 研究出典 この研究論文は《Gut microbial ...

獲得性脳損傷後の腕の動作異常の主観的評価を自動化するための機械学習

獲得性脳損傷後の腕の動作異常の主観的評価を自動化するための機械学習

画像抽出と分類システムによるABI患者の歩行異常運動の自動化された臨床評価 学術的背景 獲得性脳損傷(Acquired Brain Injury、ABI)後、歩行障害は一般的な身体障害です。ABIには通常、脳卒中と外傷性脳損傷が含まれ、これらの疾患の世界的な発生率は約150万例です。ABI患者の歩行障害は下肢だけでなく、体幹と上肢にも影響を及ぼし、日常生活への参加を制限し、生活の質を大幅に低下させます。機能障害に加えて、これらの明らかな運動異常は美的な問題を引き起こす可能性があり、患者のボディイメージ、自尊心、心理的健康、社会的統合に悪影響を及ぼす可能性があります。 研究動機 従来のABI患者の運動異常評価は、経験豊富な理学療法士による視覚的観察を通じた主観的評価に依存していました。しかし、...

外来ストロークリハビリテーションにおけるロボットヒップ外骨格の安全性と有効性

安全性与有效性:ロボット股関節外骨格が外来診療における脳卒中リハビリに与える影響 研究背景 脳卒中はアメリカ成人の主要な障害原因であり、脳卒中生存者の80%が歩行速度の低下、耐久力の低下、歩行の非対称性などの歩行障害を経験し、コミュニティ内での歩行能力が制限される。このような行動障害は、脳卒中後に生じる多種類の神経筋の変化の組み合わせ(皮質脊髄経路の伝導と制御の減少、筋萎縮と虚弱、バランスと姿勢制御の障害、異常な筋協調作用など)に起因する。脳卒中後リハビリの目標は、最大限の機能回復を促進し、就労や社会参加、コミュニティ参加を実現することである。歩行能力の回復は日常生活に戻るための重要な部分である。 近年、軽量でモジュール化されたロボット股関節外骨格が外来診療やコミュニティ環境においてシームレ...

外骨格リハビリテーションロボットによる亜急性期脳卒中患者のバランスと下肢機能の訓練:パイロットランダム化比較試験

外骨格リハビリテーションロボット訓練が亜急性期脳卒中患者のバランスと下肢機能に与える影響:予備的無作為化比較試験 研究背景と目的 脳卒中は世界的に死亡率と障害率の主要な原因です。脳卒中治療技術の急速な発展に伴い、脳卒中による死亡率は大幅に減少し、その結果、脳卒中生存者の数も増加しています。統計によると、70%以上の脳卒中生存者が様々な程度の運動、感覚、認知、および言語機能障害を残します。これは個人や家族に重い負担をかけるだけでなく、社会にも大きな影響を与えます。バランスはすべての人間の静的および動的活動の基礎であり、脳卒中後の患者の最大80%がバランス機能障害を示します。これらの障害は患者の移動能力と生活の質に影響を与える可能性があります。 この研究は、リハビリテーションロボット支援訓練が亜...

ボリュームマッチング条件下での高負荷および低負荷の血流制限運動後の手首力精度タスクにおける差動トレーニングの利点と運動ユニットのリモデリング

ボリュームマッチング条件下での高負荷および低負荷の血流制限運動後の手首力精度タスクにおける差動トレーニングの利点と運動ユニットのリモデリング

血流制限トレーニングが筋力増強と精密な力制御に与える差異的影響研究 研究背景 血流制限(Blood Flow Restriction, BFR)トレーニングは、近年注目されている新興の筋力強化方法であり、研究者や臨床医学の関心を集めています。低負荷抵抗運動を用いたBFRトレーニングでは、四肢の近位部の動脈血流と静脈還流を制限することで、筋力と持久力を向上させます。従来の抵抗トレーニングと比較して、BFRトレーニングは細胞膨張と代謝ストレス(乳酸や活性酸素種の生成を含む)を通じて機械的張力を増強し、このメカニズムは筋肉肥大とタンパク質合成の促進に寄与します。しかし、血流制限強度トレーニングにおいて高負荷と低負荷のプロトコルの違いは明確ではありません。本研究は、異なる負荷を用いた血流制限強度トレ...

DDX5は、選択的スプライシングとG-四重鎖の展開を介して変形性関節症における硝子軟骨線維症および分解を抑制します

DDX5抑制骨関節炎における透明軟骨の線維化と分解の新たなメカニズム 研究背景 骨関節炎(Osteoarthritis、OA)は、関節軟骨の退化、変性および骨質増生を主な特徴とする慢性退行性疾患です。透明軟骨の線維化は、OAの終末病変段階と見なされ、細胞外マトリックス(Extracellular Matrix、ECM)の変化を引き起こします。しかし、透明軟骨の線維化のメカニズムは現時点では完全には解明されていません。最近の単一細胞シーケンシング研究は、線維軟骨様軟骨細胞がOAの病程において重要な役割を果たすことを示しています。既存の研究は、RNAヘリカーゼDEAD-box RNA helicase 5(DDX5)の欠失が軟骨の退化と線維様表現型の悪化を引き起こすことを示しています。しかし、具...

物理的知識を取り入れた深層学習による筋骨格モデル化:表面EMGから筋力と関節運動学の予測

肌骨モデルは、生体力学解析に広く利用されており、直接計測が困難な運動変数(例:筋力や関節モーメント)を推定することができます。従来の物理駆動の計算肌骨モデルは、神経駆動から筋肉、筋肉の動力学、および身体と関節の運動学と動力学の間の動的相互作用を説明することができます。しかし、これらのモデルはその複雑さのため、動作速度が遅く、リアルタイムアプリケーションの実現が難しいです。近年、データ駆動方式はその実現速度の速さと操作の簡単さから有望な代替手段となっていますが、基礎的な神経機械プロセスを反映することができません。 本研究では、物理学の知識を融合した深層学習フレームワークを提案し、筋骨モデリングを実現します。このフレームワークでは、物理分野の知識をデータ駆動モデルに導入し、ソフト制約として罰則/...

中国の骨関節炎および健康な集団における膝の冠状面アライメント分布の分類:後ろ向き横断観察研究

中国における骨関節症と健常人集団の膝関節冠状面アライメントの分類分布に関する後ろ向き横断研究 研究背景 膝関節の中立的機械的冠状面アライメント(MA)は、成功かつ永続的全膝関節置換術(Total Knee Arthroplasty、TKA)の基盤と考えられています。しかし、「先天性内反膝」の存在は、これらの場合には中立アライメントを回復することが実際には非生理的で望ましくない可能性があり、通常は何らかの内側軟部組織解放が必要であることを示しています。したがって、TKAにおいて生理的アライメントではなく中立アライメントを回復することに膝外科医の関心が高まっています。運動学的アライメント(Kinematic Alignment、KA)は、大腿骨および脛骨コンポーネントの関節面を膝関節の正常または...

運動時間がマウスの骨成長に異なる影響を与える

運動時間が骨格の成長に与える影響の違い 序文 骨格の成長は、成人の身長と骨の健康にとって非常に重要です。研究によると、運動は骨密度を効果的に高めることができますが、最適な運動時間はまだ明確になっていません。本研究では、異なる時間帯での運動が骨格の成長に与える影響を比較し、最適な運動時間を探ります。 本研究は、華中科技大学同済医学院口腔医学院およびその他の研究機関によって行われ、『Nature Metabolism』に掲載されました。 背景と目的 既存の研究では、運動が骨の質量と強度を増加させることが証明されていますが、異なる時間帯での運動が骨格の成長に与える影響の違いはまだ明らかになっていません。本研究の目的は、1日のうちの異なる時間帯での運動が骨格の成長におよぼす影響を調べ、その背後にある...

人間の肩関節の硬さの3D腕姿勢とその性差における特性評価

人間の肩関節の硬さの3D腕姿勢とその性差における特性評価

人間の肩関節剛性の三次元姿勢特性と性別差異の研究 研究背景 肩関節は人間の構造の中で最も複雑な関節の一つであり、肩関節の安定性は肘や手首などの遠位関節の自然なコントロールと日常活動における手の細かい機能のために重要です。肩関節の安定性は、骨、靭帯、腱、筋肉の複雑な相互作用によって実現され、その中で剛性は外部の干渉に対して抵抗力を提供する特性です。近年の研究では、職業やスポーツにおいて女性の肩の傷害発生率が高いことが示されています。これにより、肩関節の剛性には性別差がある可能性が示唆されています。しかし、多次元空間、特に三次元(3D)空間での肩関節剛性およびその性別差異の研究は、まだ十分に行われていません。 論文出典 この研究はSeunghoon Hwang、Dongjune Chang、Ad...