スウェーデンの身体活動とフィットネスに関する縦断的研究 (SPAF)

研究材料：研究者らは、ヒト縦断コホート研究SPAF-1958の2021年から2022年に63歳で実施された最新のデータ収集を完了した。 1974 年のベースラインでは、スウェーデンの 6 つの地理的エリアが体系的に選択されました。 各地域で 1 つの高等学校が無作為に選択され、その中から最下位学年の生徒 429 人 (男子 224 人、女子 205 人) が研究の対象として無作為に選ばれました。 コホート全体が16歳、34歳、52歳、63歳の時点でアンケートと検査に招待された。 データ収集: アンケート: アンケートには、身体活動、食習慣、喫煙、アルコール摂取などのライフスタイル要因に関する質問が含まれていました。

アンケートには、健康、病気、投薬、個人的特徴に関する質問も含まれていました。 身体パフォーマンスのテスト: 16 歳から 63 歳までのすべてのデータ収集で、有酸素能力、筋肉の静的および動的強度などの身体パフォーマンスのテストがいくつか使用されました。 筋力低下に関連して筋機能を評価する特定の検査が63歳の検査に追加されました。 標準的な健康変数の分析と、内分泌プロファイルおよび炎症細胞プロファイルの拡張研究のために静脈血が採取されました。 脚の 2 つの選択された筋肉の筋肉サイズを超音波によって推定しました。 60 人の被験者の体組成と筋肉の大きさを全身の MR イメージングによって測定しました。 神経学的状態の検査: 運動神経伝導検査 (NCS) を右側の正中神経と尺骨神経で、両側の脛骨神経と腓骨神経で実施しました。 感覚NCSは、右側の正中神経、尺骨神経、浅橈骨神経に対して行われ、両側の腓腹神経と浅腓骨神経に対して行われました。 運動伝導速度と感覚伝導速度、近位および遠位複合筋活動電位 (CMAP)、および感覚神経活動電位 (SNAP) を記録しました。 モーターユニット数推定（MUNE）用 m.前脛骨筋（TA）およびm。短外転筋政策（ABP）は、それぞれ正中神経と腓骨神経の電気刺激によってテストされました。 MUNE は、最大 CMAP のサイズを平均表面記録単一運動単位電位 (S-MUP) のサイズで割ることによって得られました。 MUNE=最大 CMAP (面積) / 平均 SMUP (面積)。 小線維神経障害を定義するために、小線維表皮神経支配の密度を測定するために皮膚生検が収集されました。 骨格筋サンプルは、m. の Bergstrom 生検針を使用して取得しました。外側広筋と液体窒素で冷却したイソペンタン中で急速冷凍し、-80℃で保存しました。 筋生検に多数の神経筋伝達接合部 (終板) を含める可能性を最大化するために、電気神経刺激に対する最大の単収縮反応の位置によって最適な生検部位を決定しました。 さらに、皮膚を貫通した後、針の方向を変えて、筋線維を可能な限り縦方向に切断した。 このアプローチは、NMJ の分析条件を最適化するために選択されました。

骨格筋の分析: 63 歳時のデータ収集は、120 の筋生検の形態学的および免疫/酵素組織化学的分析で完了します。 軸索および運動単位の完全性の破壊は、加齢に伴う骨格筋の消耗および機能障害を引き起こし、促進する可能性があります。 筋力低下に対する神経因性の影響に関する我々の仮説を検証するために、研究者らは、同じ個人の27歳と63歳の骨格筋の生検を調べて比較する予定である。 分析のこの部分では、線維タイプの遷移 (ミオシン サブタイプ)、線維サイズの変化、および加齢に伴う線維タイプのクラスター化 (神経支配解除とその後の再神経支配の兆候) に焦点を当てます。 63 歳の生検では、凍結切片作成後、酵素組織化学、組織学的染色、および免疫組織化学を使用して筋肉切片を染色し、続いて共焦点顕微鏡イメージングを行います。 63 歳の筋肉の特徴と比較するために、コホートのサブグループから 27 歳以降の筋肉組織を切片化し、染色したものを入手できます。 これらのサンプルは、ファイバークラスターの分析前に、当社の顕微鏡および画像分析施設でデジタル化する必要があります。 また、63歳で採取された筋生検は、アセチルコリン（シナプス前）、CHARN（シナプス後受容体）、終末シュワン細胞、および並行自律神経支配（ノルエピネフリン）を染色することにより、NMJについて分析されます。 研究者らは、再神経支配への軸索および終末シュワン細胞の関与のマーカーを含む抗体のパネルを使用する予定である。 凍結切片作成と標識プロトコールの改良/検証は、BU、TG、および MW と協力して HR によって実行されます。 人事部門はグループ内でフルタイムのポジションを占めており、これらの手法を専門としています。 さらに、研究者らは筋線維組成をデジタル化して分析するための研究助手に27歳から1か月分の資金提供を申請している。 磁気共鳴画像の分析 被験者は、ハッディンゲのカロリンスカ大学病院で 1.5 テスラ シーメンス カメラでスキャンされました。 研究者らは、6 分間で全身をスキャンする修正 2 点ディクソン脂肪水シーケンスを使用しました。 自動画像分析は、AMRA™ セグメンテーション ソフトウェア (Advanced MR Analytics AB、リンシェーピング、スウェーデン) を使用して実行されます。 提供されるデータには、全身 (首から膝まで) の脂肪と筋肉組織、大腿前後の筋肉の筋肉量と筋脂肪浸潤、腹部の皮下脂肪組織と肝臓の脂肪含量が含まれます。 MRI 技術の結果の利点は、再現性が非常に高いだけでなく、体積と脂肪浸潤に関する筋肉固有の Z スコアを使用して体のサイズに合わせて調整できるという事実でもあります。 本質的に小柄な人はサルコペニアとして分類されやすいのに対し、過体重/肥満の人は筋肉量が少なすぎると分類されることはほとんどなかったため、これは過去の大きな問題でした。 標準化された Z スコアは、英国バイオバンクでスキャンされた 10,000 人を超える人々に基づいて、さまざまな年齢グループに対して計算されました。 筋肉量の値と筋肉の脂肪浸潤の両方が身体機能と関連しており、低い筋肉量と高い脂肪浸潤、つまり筋肉組成の悪さが組み合わされた場合に最も強い予測値が得られました。