| Project/Area Number |
23K24733
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| Project/Area Number (Other) |
22H03476 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 59020:Sports sciences-related
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| Research Institution | Osaka Sangyo University |
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Principal Investigator |
宮本 忠吉 大阪産業大学, スポーツ健康学部, 教授 (40294136)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
仲田 秀臣 大阪産業大学, スポーツ健康学部, 教授 (20290249)
澤井 亨 大阪産業大学, スポーツ健康学部, 講師 (20529987)
大槻 伸吾 大阪産業大学, スポーツ健康学部, 教授 (90247875)
中原 英博 森ノ宮医療大学, 医療技術学部, 教授 (90514000)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,940,000 (Direct Cost: ¥13,800,000、Indirect Cost: ¥4,140,000)
Fiscal Year 2026: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2022: ¥12,350,000 (Direct Cost: ¥9,500,000、Indirect Cost: ¥2,850,000)
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| Keywords | 運動適応学習 / 時系列予測モデル / 呼吸循環系 / フィードバック制御 / フィードフォワード制御 / 運動学習 / 運動適応 / 呼吸循環反応 / 心拍数 / 時系列解析 / 高次脳 / 運動負荷 / セントラルコマンド / 学習 / 呼吸調節 / 循環調節 / 学習機構 / システム変容 / 呼吸循環調節 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、システム定量解析法を用いて呼吸循環調節系の運動適応・学習機構の解明と
生体システム変容の時系列予測モデルを開発することを目的とする。研究①②③の課題解決に取り組み、生体システム内の制御系における運動適応能や恒常性維持の生理学的機構の時間的理解を深め、幅広い年齢層、多様な人々のQOLの向上や将来的な疾病予防法、健康寿命の延伸のプランニングなど、身体運動適応性の原理理解に基づく安全で効果的な運動プログラムの開発に貢献することを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、システム定量解析法を用いて、呼吸循環調節系の運動適応・学習機構の解明と生体システム変容の時系列予測モデルの開発を目的とした。
初年度から2年間の研究構想（2022-2023年度）では、運動開始前の高位中枢からの神経性ドライブ（フィードフォワード制御）による予測的な心拍、血圧、換気亢進反応に着目し、その学習機構の解明に取り組んだ。具体的には、高強度運動を9回繰り返す実験を数日に分けて実施し、被検者の脳循環、心拍数、血圧、呼吸代謝、筋活動に関する時系列データを取得した。全試行で最大運動パフォーマンスを測定し、学習を介した予測制御による呼吸循環反応の変化と、それによる最大運動パフォーマンスの変化を調査した。
結果として、短期間での高強度運動の反復により、運動準備期の心拍数ベースラインが試行回数に依存して上昇することが確認された。また、運動準備期における分時換気量、酸素摂取量、心拍数、血圧は運動開始直前まで増加し続ける反応が観察された。さらに、運動直前における血中エピネフリンの増加も確認された。これらの変化は、高次脳機能を介する自律神経系における学習効果のメカニズムが関与している可能性を示唆している。これにより、呼吸循環調節系の運動適応・学習機構についての新たな知見を得ることができ、今後の研究において、生体システム変容の時系列予測モデルの精度向上に貢献することが期待された。
最終年度には、これらのデータを用いて、制御部システム変容の時系列予測モデルの開発を行い、呼吸循環調節系の運動学習・適応の動作原理の解明の基礎を築く予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は、システム定量解析法を用いて呼吸循環調節系の運動適応・学習機構の解明と生体システム変容の時系列予測モデルを開発することを目的とした。現在までに、研究課題①に関するデータ収集を完了し、学会発表および論文作成に取り組んでいる。
研究①（2022-2023年度）：一過性の反復運動に対する呼吸循環調節系（フィードフォワード制御）の運動適応・学習機構の解明とシステム変容の時間的理解。
研究②（2024-2025年度）：長期運動トレーニングによる呼吸循環調節系（フィードバック制御）の運動適応・学習機構の解明とシステム変容の時間的理解。
研究③（2026年度）：運動トレーニングによる生体の調節システム変容の時系列予測モデルの開発。
この2年間の研究で得られた知見は、運動時の呼吸循環反応のダイナミクスを決定する生体の調節システム（フィードフォワードおよびフィードバック制御）が運動経験（学習）の影響を受けてその機能を大きく変化させることを示している。また、その制御機能の変化が運動パフォーマンスの向上と密接に関連していることが明らかになった。これらの結果は、高次脳機能を介した自律神経系の学習効果のメカニズムを解明する上で重要な示唆を与えるものである。
さらに、これらの知見は、生体システムの統合的な調節機能の運動適応メカニズムに関する時間的理解を深め、生命現象の定量的理解を目指すシステムバイオロジー研究に新たな視点を提供するものと考えられる。本研究の進展により、呼吸循環調節系の運動適応・学習機構についての理解がさらに深化し、生体システム変容の予測モデルの精度向上に貢献することが期待される。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題の今後の推進方策としては、当初の計画通り、研究②（2024-2025年度）を進める予定である。この研究では、長期運動トレーニングによる呼吸循環調節系（フィードバック制御）の運動適応・学習機構の解明とシステム変容の時間的理解を目指す。
既に週1回の高強度インターバルトレーニングで、最大酸素摂取量の増加や、最大運動時の換気量、心拍数、血中乳酸値の有意な減少を確認している。本研究では、これらの反応が生体の調節システムの制御部と制御対象部のどちらによるものか、またその変容がいつどの段階で生じるかを調査する。
具体的には、トレーニング前後、トレーニング期間中（8回）、およびトレーニング終了後2か月目と4か月目に、全被検者の脳循環、呼吸代謝、筋活動、心形態機能データ、最大運動パフォーマンスタイムを記録し、データベース化する予定である。実験期間中、各年度6回、システム定量解析法を用いて、呼吸循環フィードバック制御系の制御部（PETCO2→VE関係、2024年度）と制御対象部（VE→PETCO2関係、2025年度）の機能特性を定量化し、運動適応・学習機構の解明とシステム変容の定量的・時間的理解を目指す。
最終年度には、これらのデータを用いて制御部システム変容の時系列予測モデルを開発し、そのシミュレーションモデルの妥当性を検証する。
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