脊髓损伤后功能瘫痪肌肉运动单位的放电特性研究
脊髓损伤后运动神经元的功能研究
背景介绍
脊髓损伤（Spinal Cord Injury, SCI）是一种严重的神经系统疾病，常导致患者运动功能的丧失。尽管脊髓损伤后，患者可能无法自主控制肢体运动，但研究表明，损伤水平以下的运动神经元仍然可能保留一定的功能。然而，关于这些运动神经元在损伤后的具体行为及其功能恢复机制，目前仍有许多未解之谜。为了更好地理解脊髓损伤后运动神经元的变化，研究人员通过高密度表面肌电图（High-Density Surface Electromyography, HDsEMG）和超声成像技术，分析了脊髓损伤患者和健康对照组在尝试手部运动时运动单位的放电特性。
这项研究旨在揭示脊髓损伤后运动神经元的神经和空间特性，探讨这些神经元在损伤后如何适应，并分析其功能恢复的潜在机制。通过对比脊髓损伤患者和健康对照组的运动单位活动，研究人员希望能够为未来的神经接口技术和康复治疗提供新的见解。
论文来源
这篇论文由Daniela Souza de Oliveira、Marco Carbonaro、Brent James Raiteri、Alberto Botter、Matthias Ponfick和Alessandro Del Vecchio共同撰写。研究团队来自多个机构，包括德国埃尔朗根-纽伦堡大学的人工智能与生物医学工程系、意大利都灵理工大学的神经肌肉系统工程实验室、德国波鸿鲁尔大学的运动科学系以及德国Rummelsberg医院的脊髓损伤中心。论文于2024年12月20日首次发表在《Journal of Neurophysiology》上，DOI为10.1152/jn.00389.2024。
研究流程
研究对象与实验设计
研究共招募了8名慢性完全性脊髓损伤患者（SCI组）和12名健康对照者（对照组）。SCI组患者的损伤水平位于C4至C6之间，且至少一年以上无手部自主运动能力。对照组为年龄在27.1±3.4岁的健康成年人。所有参与者均签署了知情同意书，实验获得了伦理委员会的批准。
实验过程中，研究人员在参与者的前臂肌肉上放置了高密度表面肌电图电极网格，记录他们在尝试手部运动时的肌肉活动。参与者通过观看虚拟手的运动视频，尝试进行手指的屈伸运动。实验任务包括五个手指的单独屈伸运动、手指的开合运动以及两指和三指的捏合运动，频率为0.5 Hz，持续时间为42秒。
数据采集与分析
研究人员使用HDsEMG记录了参与者的肌肉活动，并通过盲源分离算法对信号进行分解，提取出单个运动单位的放电模式。为了进一步分析运动单位的空间特性，研究人员还结合了超声成像技术，观察肌肉组织的位移情况。
数据分析部分，研究人员采用了非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NNMF）方法来提取运动单位的共同输入模式。通过计算运动单位放电模式与虚拟手运动学之间的相位差，研究人员将运动单位分为任务调制型（task-modulated）和非调制型（nonmodulated），并分析了它们的放电特性。
实验结果
研究发现，无论是SCI组还是对照组，运动单位的放电模式都可以分为两种主要模式，分别对应于手指的屈曲和伸展运动。尽管SCI组患者的运动单位放电模式与虚拟手运动学的相关性较低，但两组之间的时间延迟相似，表明脊髓损伤后运动神经元的共同输入仍然保留。
此外，SCI组中非调制型运动单位的比例显著高于对照组，表明脊髓损伤后部分运动单位的放电模式变得不规则或呈强直性放电。研究人员还发现，SCI组运动单位的活动区域更大，这可能与损伤后的神经重塑和肌肉纤维的重新支配有关。
通过结合HDsEMG和超声成像技术，研究人员观察到脊髓损伤患者的瘫痪肌肉在尝试运动时仍能产生局部位移，表明这些肌肉中仍存在功能性的运动单位。
结论与意义
这项研究揭示了脊髓损伤后运动神经元的放电特性和空间分布的变化，表明尽管患者无法自主控制肢体运动，但其运动神经元仍保留了一定的功能。研究结果为开发基于运动神经元活动的高性能脑机接口系统提供了重要依据，尤其是在解码瘫痪肌肉的运动意图方面具有潜在的应用价值。
此外，研究还强调了脊髓损伤后运动单位行为的多样性，提示未来的康复治疗应考虑个体差异，针对不同的运动单位特性制定个性化的治疗方案。
研究亮点
- 新颖的实验方法：研究结合了高密度表面肌电图和超声成像技术，首次在脊髓损伤患者中同时记录了运动单位的神经活动和肌肉组织的位移。
- 重要的发现：研究发现脊髓损伤后运动神经元的共同输入仍然保留，且部分运动单位仍能对运动意图做出反应，这为未来的神经接口技术提供了新的可能性。
- 临床应用潜力：研究结果提示，通过解码瘫痪肌肉的运动单位活动，可以实现对运动意图的实时解码，为脊髓损伤患者的康复治疗和辅助设备开发提供了新的思路。
其他有价值的信息
研究团队还计划在未来进一步探索脊髓损伤后运动单位的长期变化，并尝试通过闭环训练和实时反馈来优化运动单位的控制。此外，研究数据的公开将为其他研究人员提供宝贵的研究资源，推动脊髓损伤领域的进一步发展。