基于分子马达的骨骼肌新型生物力学模型与变频调控原理

The research on the biomechanical model of skeletal muscle is one of the most challenging subject in life science, while the unification of the microscopic and macroscopic scales of the models and the strongly dynamic non-linear features of the physical quantities involved in the contraction process have always been the key difficulties to be resolved. We firstly attempt to describe the mechanical characteristics of muscle based on the physiological origin of its viscoelasticity, and focus on the influence of the nonuniform length distribution of the sarcomeres on the contraction dynamics of muscle fibers based on the collective working mechanism of molecular motors, so that the unified physical characterization of the biomechanical model from microscopic to macroscopic scales can be achieved. Aiming at the quasi-static deficiency of existent models, we will establish the dynamic transfer relation between firing rate and sarcoplasmic [Ca] from the perspective of cybernetics, then analyze the frequency-varying feedback mechanism of muscular receptors to motoneurons, and design a bionic regulator imitating this process based on artificial neural networks. By introducing the frequency-varying regulation mechanism, we plan to explore the dynamically coupled relations among the firing rate, msucle force, length/speed and mechanical parameters, in order to establish a new biomechanical model for skeletal muscle that can be applied in real-time control. Finally, a platform of micro-/nano-accuracy for the in vitro mechanical experiments on muscle fibers will be built, and frequency-varying driving experiments combined with the bionic regulator in the form of parallel multi-fibers will be conducted for the purpose of the modification and verification of the theoretical model obtained.

骨骼肌收缩的生物力学模型研究是生命科学领域最具挑战性的课题之一，而模型的微/宏观尺度统一问题与肌肉收缩过程中各物理量的强动态非线性耦合特征一直是亟待克服的关键难点。拟先基于骨骼肌粘弹性特征的生理学源头，对其机械特性进行统一描述；同时基于分子马达的集体运行机制，重点考虑肌小节长度的不均匀分布特性对肌纤维收缩动力学的影响，从肌小节的串并联结构入手，完成生物力学模型从微观到宏观的统一物理表征。为突破现有模型的准静态缺陷，拟从控制学出发，建立动作电位频率到肌浆[Ca]的动态传递关系；解析肌肉感受器对运动神经元的变频反馈机制，并基于人工神经网络构建模拟反馈机制的仿生调节器。通过引入变频调控原理，分析动作电位频率、肌肉力、长度/速度与机械特性参量间的动态耦合关系，建立可用于实时控制的新型骨骼肌生物力学模型。最后搭建离体肌纤维的微纳力学实验平台，结合仿生调节器开展多根肌纤维并联的变频驱动实验以验证模型。

骨骼肌的生物力学模型与肌肉收缩机理的研究密不可分，其核心意义在于解释骨骼肌的动态收缩特性与现象，涉及到描述肌肉的刺激强度、负载与其收缩力、收缩速度与长度之间的输入输出关系，以及预测肌肉力与相应的收缩状态，因此生物力学模型广泛用于人体运动的生物力学建模，并对肌肉生物医学工程（诊断、康复等）具有重要应用价值。项目从理论建模、实验验证与工程应用等方面开展了深入研究，取得了以下重要成果：.从骨骼肌肌纤维的生理结构出发,建立了由动作电位到Ca2+释放以及[Ca2+]扩散过程的完整生物电化学模型, 并讨论了骨骼肌的控制信号调控驱动信号的方式及特性, 从而间接地给出了动作电位控制肌肉收缩力的描述。.提出了半唯象模型，其正确复现肌肉收缩的以下几方面：1）激活动力学；2）等负载收缩瞬态响应以及力-速度（F-v）关系；3）肌肉收缩/拉伸对于分子马达力产生动力学的动态影响，以及长度控制模式下的动态响应。此模型结合了传统生物物理学模型的精度与经验模型的实用性，并且具有精简的结构、高效性、以及综合描述能力。.能量核方法将EMG信号当作一种抽象运动来处理，并且从常规信号所转变成的相图上抽取共性特征。这样，既避免了从EMG的生理学源头进行建模，又赋予了信号合理的物理含义。通过对相图的分析，将EMG信号假设为一种简谐振子，并建立了其能量与肌肉力/冲量或功率之间的关系。.肌纤维实时变频调控微纳驱动平台解决了肌纤维的实时变频调控的技术问题，其针对骨骼肌介观力学与控制学原理的实验研究所设计，为通用的二维肌纤维实验研究平台，能够满足实时高精度的力位并环控制要求，并且实现刺激脉冲的动态变频发放，使其能够用于肌纤维的控制学原理研究与复杂运动控制。