Abstract:

Versione in italiano:

Una diminuzione della mobilità e un aumento delle cadute contribuiscono alla perdita dell’indipendenza fisica, un fenomeno comune in età avanzata. La debolezza muscolare è un fattore cruciale in questo processo. La perdita di massa muscolare e il rimodellamento dell’architettura muscolare contribuiscono a tale debolezza, ma si ritiene che adattamenti a livello del sistema nervoso possano verificarsi anche prima di qualsiasi cambiamento nella dimensione o nella struttura muscolare.

Rilevare questi cambiamenti che coinvolgono il sistema nervoso prima che si manifesti l’atrofia muscolare rappresenta un passo cruciale per la prevenzione della sarcopenia e della riduzione della mobilità. La struttura responsabile della trasmissione del segnale elettrico dal cervello al muscolo è l’unità motoria. Studi precedenti hanno evidenziato diverse limitazioni, che hanno ostacolato la comprensione di come l’invecchiamento influenzi il muscolo, specialmente durante contrazioni rapide e intense.

Un metodo innovativo e non invasivo per misurare con precisione l’attività delle unità motorie è l’elettromiografia di superficie ad alta densità (high-density surface electromyography, HDsEMG), che consente di registrare un ampio campione di unità motorie in una varietà di contrazioni muscolari. Inoltre, l’influenza delle alterazioni legate all’età nella componente neurale può essere esplorata analizzando lo stato e la salute del motoneurone e della giunzione neuromuscolare. Infatti, evidenze recenti dimostrano che ciò è possibile utilizzando biomarcatori ematici relativamente semplici.

Oltre alla diagnosi precoce della sarcopenia, una gestione adeguata della debolezza muscolare diventa essenziale in una popolazione anziana. L’esercizio fisico svolge un ruolo fondamentale nel contrastare il declino muscolare legato all’età. Tuttavia, gli anziani spesso mostrano una scarsa adesione all’esercizio, a causa della ridotta indipendenza o di altri fattori limitanti. La stimolazione elettrica neuromuscolare a corpo intero (whole-body neuromuscular electrical stimulation, WB-NMES) rappresenta un metodo di trattamento che ha guadagnato popolarità negli ultimi anni grazie al suo potenziale documentato di limitare o invertire gli effetti negativi della sarcopenia. Per questo motivo, i programmi di WB-NMES sono stati proposti come un’alternativa efficace ai metodi di allenamento tradizionali.

In questo progetto, due unità di ricerca collaboreranno strettamente adottando un approccio multifattoriale, utilizzando HDsEMG e biomarcatori plasmatici, per indagare in modo unico il comportamento delle unità motorie e la salute degli assoni motori e delle giunzioni neuromuscolari in adulti di età compresa tra 66 e 90 anni, in diversi stadi di salute muscolare. Inoltre, sarà proposta un’intervento domiciliare basato su WB-NMES, con l’obiettivo di valutarne l’impatto sulla forza e sulla potenza muscolare e di comprendere le adattamenti neurofisiologici che si verificano in seguito a tale intervento negli anziani.

I dati raccolti saranno utilizzati per progettare e validare un modello di classificazione basato sull’apprendimento automatico (machine learning), al fine di prevedere la gravità della sarcopenia negli individui anziani.

I risultati di questo progetto espanderanno in modo significativo le conoscenze attuali sui meccanismi neurofisiologici associati all’invecchiamento e chiariranno il ruolo dei fattori neurali e periferici nella debolezza muscolare e nella sarcopenia negli adulti più anziani.

English version:

A decrease in mobility and an increase in falls contributes to loss of physical independence, which is common in older age. Muscle weakness is pivotal to this process. The loss of muscle mass and the remodelling of muscle architecture contributes to such weakness, but it has been argued that neural adaptations might occur even earlier than any changes in muscle size or structure.
Detecting these changes involving the nervous system before muscle wasting occurs represents a crucial step towards prevention of sarcopenia and decrease in mobility. The structure responsible for transducing the electrical signal from the brain to the muscle is the motor unit. Previous studies exhibited several limitations, which have curbed the current understanding of how ageing affects muscle, especially during fast and forceful contractions.
A novel and non-invasive method to accurately measure motor units activity is the high-density surface electromyography (HDsEMG), which allows the recording of a large sample of motor units under a range of different muscle contractions. Furthermore, the influence of age-related alterations of the neural component can also be explored by investigating the status and the health at the level of motor neuron and neuromuscular junction. Indeed, recent evidence shows that this is possible by using relatively simple blood-borne biomarkers.<br>
Besides early detection of sarcopenia, proper management of muscle weakness becomes key in an ageing population. Physical exercise plays a fundamental role in contrasting age-related muscle decay. However, older people often experience low adherence to exercise, due to reduced independence or other limiting factors. Whole-body neuromuscular electrical stimulation (WB-NMES) represents a treatment method that has gained popularity in the recent years given its documented potential to limit or reverse the adverse outcomes of sarcopenia. For this reason, WB-NMES programs have been proposed as an effective alternative to traditional training methods.
In this project, two research units will closely collaborate together applying a multi-factorial approach, using HDsEMG and plasma biomarkers, to uniquely investigate the behaviour of motor units and the health of motor axons and neuromuscular junction in adults aged from 66 to 90 years at different stages of muscle health. In addition, a home-based WB-NMES intervention will be proposed, with the aim of assessing its impact on muscle strength and power and understanding the neurophysiological adaptations occurring after such intervention in older people. The collected data will be used to design and validate a classification model, based on machine learning, to predict the severity of sarcopenia in elderly individuals.
The results of this project would considerably expand the current knowledge on neurophysiological mechanisms associated with ageing and unravel the role of neural and peripheral factors in muscle weakness and sarcopenia in older adults.

Contatti: giuseppe.devito@unipd.it