近赤外分光ウェアラブルデバイスを使用して、運動中の中心と末梢の制限を特定する

このプロトコルは、近赤外分光法(NIRS)技術を統合して、心肺運動試験中に前頭前野、呼吸器(m.肋間)、および自発運動(m.Vastus Lateralis)筋肉の局所的な血液学的および酸素化の変化を評価し、運動パフォーマンスに影響を与える中枢および末梢の制限要因の特定を可能にします。

身体的に活動的な被験者やアスリートの有酸素能力を評価するためのゴールドスタンダードは、最大酸素消費量テスト(VO_2-max)であり、これは、漸進的な運動中にエルゴスピロメーターで呼気法によって得られた呼気ガスと心肺変数の分析を含むものです。しかし、この方法では筋肉レベルでの代謝変化を解明することはできません。近赤外分光法(NIRS)は、組織の微小血管系における酸素化(O 2-Hb)および脱酸素化(H-Hb)ヘモグロビンの濃度を定量化することにより、局所的な酸素レベル(Tissular Saturation Index、TSI)を評価するための貴重な技術として浮上しています。NIRSアプリケーションは、呼吸筋と自発運動筋にまで及び、呼吸コスト(COB)と末梢作業負荷に関連する代謝変化をそれぞれ評価します。さらに、NIRS技術を用いて、前頭前野などの大脳領域を調査することで、スポーツパフォーマンスに関連する運動課題の計画や構想に関連する認知要求に関連する生理学的変化を評価しています。したがって、O 2-Hb、H-Hb、およびTSIの運動誘発性変化(D)を分析することにより、特に持久力トレーニングが体力の主要な要素である場合(例えば、ランニング、サイクリング、トライアスロンなど)に、中枢および末梢の運動制限を特定することが可能です。これらの要因に対処することは、コーチや運動生理学者にとって、運動パフォーマンスを最適化するために最も重要であり、主要な運動制限要因に焦点を当てたトレーニング戦略を組み込んでいます。この研究では、NIRSテクノロジーを搭載したウェアラブルデバイスを利用して、TSI、O 2-Hb、およびH-Hbの運動変化と、VO_2-maxテスト中にアスリートに通常登録される心肺変数を分析するためのプロトコルを概説しています。このアプローチは、運動の進行を止め、スポーツパフォーマンスの向上に関与する主要なシステムを特定するための包括的な方法を提供します。

持久力のあるアスリートは、高強度の運動を維持し、運動パフォーマンスを向上させるために、酸素の供給と取り込みの効率的なバランスに依存しています^1,2。最大酸素摂取量テスト(VO_2-max)は、運動強度¹の増加中に呼気ガスと心肺変数を分析することにより、スポーツのパフォーマンスを決定する重要な生理学的評価です。この評価は、エルゴスパイロメトリーまたは心肺運動負荷試験(CPET)として知られており、心血管系、呼吸器系、および筋肉系の運動反応を反映しています³。これらの線に沿って、呼吸に関連するエネルギーコストの増加は、呼吸コスト(COB)と呼ばれ、周囲の組織における栄養素と酸素の需要を高めます。この現象は、活発な動きに関与する筋肉への血流を減少させる可能性があり、その結果、運動に対する耐性が低下し、代謝反射による運動の進行が早期に停止することが報告されています⁴。

VO_2–max テスト中に、好気性代謝から嫌気性代謝への移行をマークする特定の運動強度に対応する換気閾値 (VT) を特定することもできます (有酸素性閾値または換気閾値 1 [VT1]、および無酸素性閾値または呼吸補償点 [RCP] または 換気閾値 2 [VT2]⁾⁵。VTは、インクリメンタルエクササイズ⁶中の代謝変化を補う換気反応を反映しています。これらの閾値を特定することにより、CPETは、高強度の運動中に重要な関与を持つ複数の生物学的システムの応答を統合することにより、包括的な評価を提供します。

しかし、エルゴスピロメトリーはCPETを評価するためのゴールドスタンダードと広く考えられていますが、筋肉レベルで発生する代謝変化は捉えられません。これらの変化は、持久力のあるアスリートの高強度運動中の進行の欠如に関連する生理学的制限要因を理解するために重要です。これに関連して、NIRSテクノロジーは、微小血管^{筋レベルでの}血行動態変数の分析を支援する、運動科学の貴重なツールとして浮上しています7。

近年、スポーツの専門家や研究者は、NIRS技術を搭載した広範な商用ウェアラブルを使用して、運動中の非侵襲的な筋肉の変化を探索し、^{この技術で}VT1およびVT2を決定する能力を提供している8。したがって、NIRSとCPETからのデータの統合的分析により、運動に対する生理学的反応を包括的に理解できます。

NIRSテクノロジーは、修正されたランベルトベールの法則を利用して、エクササイズ⁷中のオキシヘモグロビン(O 2-Hb)とデオキシヘモグロビン(H-Hb)の濃度の変化(D)を定量化します。局所組織レベルでは、O 2-Hbの減少は局所代謝要求の増加を反映し、H-Hbの増加は酸素抽出の増加を反映しています。O 2-HbとH-Hbの合計である全ヘモグロビン(tHb)は、局所組織の血流の指標として使用されます。逆に、O 2-HbとH-Hbの差(Hb_diff)は、組織酸素抽出の指標を提供する⁹。O 2-HbとtHbの比として計算されるtissular saturation index(TSI)は、組織の酸素飽和度を反映し、局所的な酸素供給と取り込みのバランスを示しています^10,11。したがって、NIRSデータは、微小血管レベルでの生理学的状態に関する重要な洞察を提供し、CPETから得られる情報を補完する組織の酸素化と血行動態の詳細な理解を提供します。

NIRS技術によって提供されるこの詳細な理解は、多くの実用的なアプリケーションにまで及びます。最近の研究では、NIRSの多様性が強調されており、呼吸^12,13や自発運動筋⁷、さらには前頭前野(PFC)^14,15などの運動行為の観念に関与する脳領域のモニタリングにおけるその実用化が実証されています。この幅広い適用性は、NIRSがさまざまなタイプの筋肉収縮(同心円状または偏心性、または等尺性収縮)および運動に対する生理学的反応について包括的な洞察を提供する能力を強調しています。

NIRSは、筋肉レベルと脳レベルの両方で運動誘発性DTSIを分析することにより、運動の進行に影響を与える末梢制限因子と中枢制限因子の間の関連を特定するための貴重な可能性を提供します^16,17。例えば、中枢的な制限因子の中で、嫌気性代謝による水素濃度の上昇による代償性過換気による脳血管収縮による血流の減少と、高強度運動中の血中乳酸の増加は、前頭前野のTSIの低下に大きく寄与している^17,18.対照的に、末梢制限因子は、運動する筋肉組織¹⁹における酸素供給と酸素需要との間の不均衡によって特徴付けられる。局所的な酸素供給の減少と酸素消費量の増加は、TSI²⁰の減少によって証明されるように、組織の脱酸素化につながる可能性があります。この区別は、中枢と末梢の両方のメカニズムが重要な高強度運動中のパフォーマンス制限の多面的な性質を浮き彫りにしています。この理解は、運動中にこれらの制限要因の発症を遅らせることが、運動能力の向上に寄与する可能性があることを示唆しています。

NIRS技術の可能性を十分に活用してこれらの制限を特定するには、高品質のデータ収集と分析を確保するために標準化された手順が不可欠です。このドキュメントでは、NIRS技術を使用して最大持久力運動テストを実施し、持久力アスリートの高強度運動中の生理学的データを収集し、中枢制限因子と末梢制限因子の関係を解明する方法を概説します。提案されたプロトコルは、これらの制限要因の根底にある生理学的現象を評価する際の一貫性と精度を確保するための標準化されたアプローチを提供します。

この議定書は、チリ・カトリカ大学の治験審査委員会(プロジェクト番号210525001および220608010)によって承認され、研究はヘルシンキ宣言に従って実施されました。すべての参加者は、説明されているテストに参加する前に、書面によるインフォームドコンセントを提供しました。

1. NIRSウェアラブルの配置とセットアップ

注:さまざまなNIRSウェアラブルとデータ収集ソフトウェアを利用できます。研究者は、適切なセットアップと使用を確保するために、製造元の指示とガイドラインを十分に参照する必要があります。本研究では、NIRS信号の連続波レジスタを使用するデバイスを使用します。これらの商用デバイスは使いやすいですが、基準位相またはベースライン位相に対する光減衰の変化のみを検出でき、NIRSの時間領域レジスタを使用する他のデバイスのように絶対濃度を検出することはできません。

1. NIRSウェアラブルの準備と一般的な配置ガイドライン
   1. デバイスを配置して測定を開始する前に、すべてのウェアラブルが完全に充電されていることを確認してください。
      注:この調査で使用したデバイスについて、メーカーは、フル充電のバッテリーが6〜8時間連続して登録できると報告しています。
   2. すべてのウェアラブルに両面粘着テープを貼って参加者の肌に固定し、テープが発光体と検出器を妨げないようにします。
   3. すべてのウェアラブルをラップフィルムの層で覆い、続いて防水粘着性ドレッシングの層でそれらを汗から保護します。
   4. デバイスを配置する前に、アルコールパッドでターゲット領域を清掃して、レジスターを妨げる可能性のある残留物(クリーム、化粧品など)を取り除きます。必要に応じて、髪の毛がNIRS信号に干渉する可能性があるため、ターゲット部位の周囲を剃ります。
      注:潜在的な汚染を防ぐために、参加者の皮膚にデバイスを配置する前に、徹底的な手洗いを行うことをお勧めします。手袋の着用は、汚染のリスクをさらに減らすことができるため、推奨されます。
   5. すべてのウェアラブルが参加者の皮膚に正しく配置されたら(セクション1.2を参照)、伸縮性のある治療テープの層でそれらを固定します。追加の固定が必要な場合は、暗い色の弾性包帯ラップを使用し、過度の圧縮によって測定値が変更されないようにします(従来の血圧計で測定された25mmHgの毛細血管閉塞圧未満)。
   6. 周囲の光が透過するのを防ぐために、すべてのウェアラブルに黒い布を置きます。その領域を布で覆うことが不可能な場合(約6 cm²)、黒い弾性治療テープを使用して周囲光を遮断します。
2. NIRSデバイスの配置
   注意: NIRSウェアラブルデバイスは、 ON / OFF ボタンと設定ボタンに簡単にアクセスできるように配置してください。
   1. 前頭前野: NIRS プローブを、参加者の上毛様体弓の約 10 mm 上の左または右の背外側前頭前皮質に配置します。これは、修正された国際 EEG 10-20 システム²¹ による Fp1 電極の配置と同様です。
   2. m.肋間線:NIRSプローブを右前腋窩線22,23,24の7番目の肋間腔の上に置きます。何らかの理由で右半胸の上に配置されていない場合は、左半胸の上に配置しますが、心拍数からの信号は左側でより顕著になる可能性があります。
      1. NIRSの浸透深さを確認するには、Bモード超音波を使用して、皮下組織から m.intercostalesの外側の境界までの距離を確認します。 m.Intercostalesでの測定では、皮膚と筋肉の間の距離が15mm未満であることを確認してください。
   3. m.外側広筋:NIRSプローブを想像線の中点から5cm横に置き、膝蓋骨の上端と大腿骨^24,25,26の大転子を接続します。
      1. 脂肪組織の厚さ(ATT)がNIRS信号のレジスタを変更しないようにするために、皮膚の折り畳みの厚さを測定してNIRS浸透深さ²⁷を確認する。 m.Vastus Lateralisでの測定では、ATTが20 mm未満であることを確認してください。
3. NIRSソフトウェアのセットアップ
   1. すべてのNIRSウェアラブルが正しく配置されたら(セクション1.2を参照)、測定を開始する前に電源を入れてください。
   2. メーカーが提供するデータ収集ソフトウェアを起動し、新しいファイルを作成し、NIRSウェアラブルをリンクします。
   3. すべてのNIRSウェアラブルが正常にリンクされたら、評価された組織のデータ取得とアナログ-デジタル変換のためにサンプリングレートを10Hzに設定します。前頭前野の測定については、各参加者の年齢依存性DPFに応じて、微分経路長因子(DPF)を調整する²⁸。筋肉測定の場合、研究^29,30の被験者としてアスリートを対象とした以前のプロトコルで使用されていたように、DPFを4に設定します。

2. エルゴスピロメーターの校正とセットアップ

1. ボリュームキャリブレーション
   1. メーカーが提供するエルゴスピロメーターのソフトウェアを開いて、キャリブレーションプロセスを開始します。
   2. 流量計をシリンジアダプターで28mmタービンに取り付けます。一方のコルゲートチューブをシリンジアダプターに接続し、もう一方のチューブを3Lキャリブレーションシリンジに接続します。
   3. 6回の引き出し/注入操作を行い、一定の流量を維持します。完了すると、ソフトウェアはキャリブレーションテストに合格したかどうかを自動的に確認します。
2. ガスキャリブレーション
   注意: ガス校正を開始する前に、流量校正が完了していることを確認してください。
   1. エアキャリブレーション
      1. ガス分析器からのサンプルラインが校正ポートから切り離され、自由にぶら下がっていることを確認します。次に、キャリブレーションプロセスを初期化します。
      2. キャリブレーション中、酸素(O₂)と二酸化炭素(CO₂)の濃度が大きく変化しない(5%未満)ため、安定した平坦な線が観察されます。空気の校正が正常に完了したら、代謝ガスの校正に進みます。
   2. 代謝ガス校正
      1. ガスバルブを開き、圧力計をチェックして、システムに適切な圧力が供給されることを確認します(具体的な手順については、製造元に問い合わせてください)。
      2. sを接続しますampキャリブレーションポートにサンプルラインを初期化し、キャリブレーションプロセスを初期化します。メーカーのアドバイスに従って、キャリブレーションを開始する前に3分間予熱を実行してください。
      3. 正しく行われた場合、3分間の予熱期間の後、2つの平らな線が観察されるはずです:1つは室内空気(約21.00%O₂ と0.04%CO₂)の間で変動し、もう1つは校正ガス(16.00%O₂ と5.00%CO₂)の間で変動します。
      4. 最後に、サンプルラインをキャリブレーションポートから外し、次のテストに使用するマウスピースに取り付けます。

3. ECG電極の配置(12リード)

1. クリームで角質除去したり、必要に応じて電極配置部位の毛を剃ったりして、肌を準備します。アルコールパッドでその部分を清掃し、表面の組織の残留物を取り除きます。
2. ECG電極を次のように配置します³¹。
   1. バイポーラリード(リムリード電極)を次のように配置します:左腕(LA):鎖骨下窩の左側。右腕(RA):鎖骨下窩の右側。左脚(LL):左大腿骨頭の前方突出。右脚(RL):右大腿骨頭の前方突起。
   2. 胸骨前部リード電極を次のように配置します:V1:胸骨の右側に4^番目の 肋間腔。V2:胸骨の左側にある4^番目の 肋間腔(V1に沿って)。V3: V2 と V4 の中間。V4:鎖骨中部線の5^番目の 肋間腔。V5:V4と同じレベルの前腋窩線。V6:V4およびV5と同じレベルの中腋窩線。

4. インクリメンタル最大運動負荷試験(心肺運動負荷試験、CPET)

1. 参加者に自転車に座ってもらい、シートとハンドルバーが最適な快適さと位置になるように高さに調整されていることを確認します。
   注:膝がフルエクステンション³²でわずかに曲がるようにシートの高さを設定することをお勧めします。ハンドルバーは、肘がわずかに屈曲できるように配置する必要があります。
2. パルスオキシメータを参加者の耳たぶに取り付け、アルコールパッドで拭いて部位がきれいであることを確認します。
3. プロトコルを説明し、テスト前、テスト中、テスト後にマスクを通して呼吸するように参加者に指示します。
   注:参加者は、マスクを着用している間は、エルゴスピロメーター^{の測定値33}に影響を与える可能性があるため、話したり口笛を吹いたりすることを避ける必要があります。
4. 参加者の位置を決めて準備ができたら、参加者に右足を伸ばしてもらい、開始指示(最初の休憩段階)を2分間待ちます。参加者に 80–100 rpm のケイデンスで 6 分間ペダルを漕ぎ、女性/男性でそれぞれ 0.6 W·^kg-1 と 0.8 W·^kg-1 を行います (ウォームアップ フェーズ)。次に、参加者が疲労に達するまで、女性の場合は 20 W·min^-¹、男性の場合は 25 W·min^-¹ の速度でワークロードを増やします (運動フェーズ)。
5. 運動フェーズが完了したら、参加者に静止したままでマスクに3分間息を吸い続けるように指示します(クールダウンまたは回復フェーズ)。
6. 運動プロトコルが終了したら、パルスオキシメータを耳たぶ、マスク、3つのNIRSウェアラブルすべて、およびECG電極から慎重に取り外します。
   注:実験室の周囲条件(気温~20~2°C±、相対湿度~40%±5%)を維持するためには、重要な基準です。一部の参加者は高い発汗率を示すことがあり、皮膚へのデバイスの固定を妨げ、NIRSデータ記録に影響を与えます。人工呼吸器を使用すると、発汗による高温の体温調節を減らすのに役立ちます。

CPET の完了中に、呼吸困難、脚の疲労、および知覚運動速度 (RPE) の症状がすべての被験者で報告されました。NIRSデバイスを補完的に使用しても、被験者の感覚評価に不快感は追加されませんでした。また、過度の生理学的ストレスに関連するリスクイベントによってCPET評価を停止しませんでした。

私たちは、全国のサイクリングクラブから採用された2人の競争力のある男性サイクリストを調査しました。この研究の選択基準は、身体活動的な参加者(週あたり≥150分の中程度の運動または≥75分の激しい身体活動)で、ボディマス指数が正常(20〜25kg・^m-2)でした。この研究の除外基準は、呼吸器疾患、心血管疾患、代謝性疾患、筋骨格系疾患、または腫瘍性疾患の病歴、または研究評価の少なくとも 2 週間前の感染性または炎症性のプロセスでした。

CPETの完了は、NIRS技術を搭載したデバイスを使用して、運動強度の増加によって誘発される代謝変化に起因する血行動態および組織酸素化の変化の非侵襲的記録を伴い、脳領域の変化に関連する中枢制限因子と、運動強度の増加に対する呼吸または筋骨格系の反応に関連する末梢制限因子の特定を可能にします。テストプロトコルには、参加者の準備、運動テストの実行、関連する生理学的データの収集など、一連のステップが含まれます。

CPET-NIRSプロトコルの正常な実行は、いくつかのパラメータにわたる明確で一貫性のあるデータによって実証されています。最初の休息段階では、心拍数(HR)、脈拍酸素飽和度(SpO₂)、NIRSの読み取り値などの測定値が記録され、ベースラインが確立されます。ウォーミングアップフェーズは、負荷の少ないペダリングを特徴とするもので、参加者は、負荷が徐々に増加するインクリメンタルエクササイズフェーズに備えます( 図1を参照)。

図1:運動プロトコルスキームの実験デザイン。 研究で使用された運動プロトコルの段階の概略図で、休息(R)、ウォームアップ(W)、運動(E)、ファイナライズ(F)、ストップ(S)などの主要なイベントを強調しており、これらは心肺運動試験プロトコルの流れに対応しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

制御された実験室の周囲条件(気温~20 ± 2 °C、相対湿度~40%±5%)で評価された2人の男性アスリートからのCPET(図2)およびNIRS(図3および図4)データの代表的な結果が示されています:(i)参加者1(図2Aおよび図3)(年齢:33歳、体重:80 kg、身長:178 cm、最大ワークロード:300 W、 VO_2-max:46 mL・^kg-1・^min-1、VE:177 L・^min-1、HR-max(%予測、220年):100%、PetCO₂:27 mmHg);(ii) 参加者 2 (図 2B および図 4) (年齢: 26 歳、体重: 67 kg、身長: 178 cm、最大作業負荷: 300 W、VO_2-max: 51 mL·^kg-1·^min-1、VE: 131 L·^min-1、HR-max (% 予測、220 歳): 93%、PetCO₂: 33 mmHg)。

どちらの参加者でも、VO₂ (酸素消費量)、VCO₂ (二酸化炭素の生成)、RQ (呼吸商、VCO₂·VO ^2-1)、HR、VE(肺換気)、およびRR(呼吸数)は、運動強度が増加するにつれて、VO₂の最大値に達するまで継続的に上昇します(図2を参照)。

図2:CPET中に評価された生理学的変数の変化。酸素消費量(VO2)、分時換気(VE)、呼気終末CO2圧力(PetCO2)、電力出力(ワット)など、心肺運動試験中に測定された生理学的変数の進行が示されています。換気閾値 1 と 2 (VT1 と VT2) の間の移行は、運動段階内で示されます。(A)参加者1および(B)参加者2。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

NIRSデータは、CPET中の局所的な代謝需要に関する洞察を提供しました。標的組織(筋肉と脳)で観察される運動誘発性の変化は、分析された運動の特定の組織と強度によって異なります。したがって、運動誘発性NIRSデータを解釈するための有用な生理学的枠組みは、SkinnerとMcLellan³⁴によって提案された運動強度の三相モデルである。このモデルでは、著者たちは、VTによって定義される3つのゾーン、すなわち、第I相(好気性)、(ii)第II相(好気性-動脈移行)、(ii)第III相(代謝不安定性)を描写している。

VT2未満の運動強度(フェーズIおよびII)では、局所血流のパラメーターとしてT-Hbに大きな変動がない場合、筋肉レベルでO_2-Hbの減少とH-Hbの増加が発生します。私たちの CPET-NIRS プロトコルは、筋肉の収縮/弛緩を繰り返す周期的なエクササイズで構成されているため、T-Hb の変動は最小限に抑えられると予想されます。ただし、運動による変化は、評価対象の筋肉組織によって異なります。自発運動筋では、m.Vastus Lateralisとして、運動強度の漸進的な増加は、ワークロードに伴ってNIRSデータの変化を誘発します(図3Aを参照)。対照的に、m.Intercostalesなどの副呼吸器筋では、変化はワークロードではなく換気の変化と同時に行われます(図3Bを参照)。PFCでは、血流が運動によって誘発される局所的な要求を超えるため、O 2-Hb、H-Hb、およびT-Hbの増加が観察されます。また、TSIのわずかな減少が見られました(図3Cを参照)。評価したすべての組織で、運動強度が増加するにつれてTSIパラメータが減少し、m.Vastus Lateralisの変化はm.IntercostalesおよびPFCよりも悪名高いものになります(図3Dを参照)。

図3:中心的な制限の例(参加者1)。CPET プロトコル中の NIRS データ (イベント: W = ウォームアップ、E = エクササイズ、VT1 = 換気閾値 1 または有酸素換気閾値、VT2 = 換気閾値 2 または嫌気性換気閾値、F = 確定運動または VO_2-max)。(A)m.Vastus Lateralis、(B)m.Intercostales、および(C)前頭前野(PFC)。  この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

運動による代謝負荷が増加するにつれて、特にVT2を超える強度(フェーズIIIまたは「代謝不安定性」)では、筋肉(自発運動筋と呼吸筋)とPFCレベルの両方で興味深い生理学的反応が起こります。これらは、O 2-HbとtHbの顕著な減少とH-Hbの顕著な増加から成り立っており、TSIの顕著な低下を裏付けています。

高強度の運動中に換気要求が高い被験者では、VEおよびRRの指数関数的な上昇は、「代謝起源」の_CO2の増加により過換気の増加を引き起こします。この過換気は、顕著な脳血管収縮を誘発し、それによって、この代表的な被験者に見られるように、中枢制限によってパフォーマンスを制限する可能性があります。理論的には、NIRSデータで観察された変化は、CPETに登録されたCO₂(PetCO₂)の呼気終末圧の急激な減少から推測される低炭酸ガス血症によって誘発された脳の血管収縮に起因します(図2を参照)。これらの生理学的変化は、運動によって誘発される呼吸困難の増加と高い関係があることが示されており、修正ボルグスケール^35,36を使用して登録されています。

一方、自発運動要求は高いが呼吸要求は高くない被験者は、低炭酸ガス血症による脳血管収縮を示さない。その結果、NIRSデータは、中程度の運動強度で観察されたような変化を引き続き反映する可能性があります。これらの被験者では、運動パフォーマンスは、中枢的な制限要因ではなく、末梢的な制限要因によって制限されます( 図4を参照)。これらの生理学的変化は、運動によって引き起こされる脚の疲労の増加と高い関係があることが示されています。

図4: 周辺制限の例(参加者2)CPET プロトコル中の NIRS データ (イベント: W = ウォームアップ、E = エクササイズ、VT1 = 換気閾値 1 または有酸素換気閾値、VT2 = 換気閾値 2 または嫌気性換気閾値、F = 確定運動または VO_2–max)。(A)m.Vastus Lateralis、(B)m.Intercostales、および(C)前頭前野(PFC)。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

NIRS技術が脳領域と筋肉領域37,38の両方で微小血管血行動態を評価することの有効性と信頼性が証明されていることを考えると、運動パフォーマンスを評価し、有酸素運動または持久力アスリートの中枢および末梢運動を制限する要因を特定するためのCPETの補完ツールとしてNIRSウェアラブルを使用することには大きな可能性があります^37,38.ただし、このテクノロジの利点を最大限に引き出すには、正確な測定を確実にするためにいくつかの考慮事項に対処する必要があります。

NIRSウェアラブルデバイスの配置に関する一般的なガイドラインには、運動中の動きがNIRS信号(^{アーティファクト)7}に影響を与える可能性があるため、ターゲット組織への位置決めを適応させ、参加者の皮膚への安全な接着を確保することが含まれます。これを実現するには、デバイスを皮膚と完全に接触させ、両面粘着テープを使用して貼り付け、発光体と検出器が遮られないようにする必要があります。安定性を高めるために、弾性治療用テープをデバイスに貼り付けることができます。運動中に活発に噛み合う手足にデバイスを置く場合、m.Vastus Lateralis、弾性包帯ラップを使用して、サイクリング中の安定性を高めることができます。ただし、NIRSオプトードの周りの過度の圧縮は、局所的な血流を変化させ、NIRS測定の精度に影響を与える可能性があるため、非常に重要です(圧力は毛細血管灌流圧、~25 mm Hgより高くない)⁷。NIRSデバイス上で使用されるテープまたは包帯は、周囲光^39,40からの干渉を防ぐために黒にすることをお勧めします。さらに、テスト環境で照明を暗くすることで、NIRS信号の精度に支障をきたす可能性を最小限に抑えることができます。

デバイスの適切な配置と固定は不可欠ですが、NIRS測定に影響を与える可能性のある個々の解剖学的特性を考慮することも同様に重要です。1つの大きな制限は、NIRS測定の精度が脂肪組織の厚さ(ATT)^41,42などの要因によって影響を受ける可能性があることです。NIRSの最大透過深度は、光源と検出器⁴³との間の距離の約半分である。ATTが増加するにつれて、基礎となる骨格筋から発生するNIRS信号の割合は減少する¹¹。このシグナル寄与の減少は、他の発色団の中でもO 2-HbおよびH-Hbのレベルの低下をもたらす⁴²。したがって、筋肉への適切な光の浸透を確保するために、ATTを測定することをお勧めします。キャリパーまたは超音波は、どちらの方法もアスリートの体組成を正確に評価するため、この目的に使用できます。しかし、後者は優れた精度を提供し、好ましい⁴⁴。

ATTに加えて、NIRS測定の精度は、修正されたランベルトビールの法則⁴⁵を通じてO 2-HbおよびH-Hbの濃度を計算するために使用される微分経路長係数(DPF)の影響も受けます。ほとんどの商用NIRSデバイスは、一定の強度で光を放出し、一定の^DPF11を想定する連続波システムを利用しています。ただし、DPFは固定値ではなく、頭蓋骨や^ATT41,46などの個々の解剖学的違いによって変化します。さらに、個人間のDPFのばらつきや、骨、筋肉量、脂肪組織分布のばらつきなど、男女間の解剖学的特性の違いも、測定の精度に影響を与える可能性があります²⁸。一定のDPFを仮定しているため、これらのデバイスは、絶対値¹¹を提供するのではなく、ベースラインからO_2-HbおよびH-Hbの相対的な変化のみを測定できます。したがって、NIRS技術は組織の酸素化の傾向を監視するために価値がありますが、これらの測定値を解釈する際には注意が必要です。さらなる研究は、脳および筋肉組織のDPFを正確に推定する方法の開発に焦点を当てるべきです。当面は、結果の再現性を向上させるために、研究で使用されたDPF値を文書化することをお勧めします。

NIRS測定に影響を与える可能性のある別の解剖学的特徴は、皮膚のメラニン濃度です。メラニンは、ヘモグロビンとともに、皮膚の主要な発色団である⁴⁷。皮膚の色素沈着が濃い人は、メラノソームが大きく、濃縮されているため、光吸収の増加により信号の減衰が大きくなる可能性があります⁷。検出された信号の強度は、発色団によって吸収される光、組織光散乱特性、および光源と検出器⁴⁷との間の距離に依存する。その結果、メラニン濃度が高いとNIRS信号の品質が妨げられ、主に筋肉レベルでの酸素組織飽和度の読み取りが減衰する可能性があります^48,49。これらの変動を考慮し、多様な集団にわたるNIRSデータの解釈可能性を高めるために、皮膚の色素沈着はフィッツパトリック皮膚タイプ分類スケール⁷を使用して報告することをお勧めします。

運動処方におけるこのプロトコルの適用性に関して、NIRS技術は主に持久力運動中の筋肉代謝を評価するために使用されてきました、特に基質酸化がATP再合成の主なエネルギー源として機能するプロトコルで。レジスタンストレーニングへの適用に関するエビデンスは限られていますが、文献レビューでは、筋力トレーニングがTSIに及ぼす急性効果は筋繊維の組成に依存することが示唆されています。具体的には、 外側m.Vastus Lateralis など、I型繊維の割合が高い筋肉は、同じ強度でトレーニングされた他の筋肉群と比較して、より高いΔTSIを示します。それにもかかわらず、研究方法論のかなりの異質性は、報告された知見の一般化を引き続き制限しています。この研究の予備的な結果は、標準化されたプロトコルの将来の出版物とともに、さまざまな状況で運動強度を処方するためのこの技術のより広範な応用をサポートします⁵⁰。

結論として、NIRSウェアラブルデバイスは、運動中の微小血管レベルでの血行動態反応の非侵襲的モニタリングにおける大幅な進歩を表しており、CPETによって評価された心肺変数を補完します。侵襲的な方法とは異なり、NIRSは、アスリートの自然な動きを妨げることなく、酸素供給と消費のバランスに関するリアルタイムのデータを提供します。この技術は、さまざまな組織や運動強度にわたるO_2-Hb、H-Hb、TSIの変化を検出することにより、中枢および末梢の運動制限因子を効果的に特定します。代謝要求と生理学的反応の変動に関する詳細な洞察は、NIRSがトレーニングプログラムを最適化し、運動パフォーマンスを向上させる可能性を浮き彫りにしています。さらに、脳および筋肉の微小血管血行動態を評価するNIRSの能力は、さまざまな運動モダリティと強度に対する生理学的反応を探求する新たな機会を提供します。全体として、NIRSテクノロジーは、人間の生理学の理解を深め、運動科学の研究に貢献し、運動パフォーマンスを向上させ、トレーニング戦略を洗練するための貴重なツールを提供する上で、大きな期待を寄せています。

著者は、利益相反を宣言しません。

この研究のすべての参加者と技術研究所のスタッフには、運動生理学研究室での測定に協力してくださったことに感謝します。著者のFC-BとME-Rは、School Health Sciences(Pontificia Universidad Católica de Chile)のIII、IV、およびV Research & Innovation Competitionsによって部分的に支援されました。著者のRC-Cは、2023年、コードLPR23-17、Universidad Tecnológica Metropolitanaの研究レギュラープロジェクトコンペティションによって支援されたプロジェクトによって資金提供されました。