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Muskelfasertypbestimmung mittels ultraschnellem Ultraschall

Ultrafast ultrasound to assess muscle fiber-type composition

Markus Tilp (ORCID: 0000-0002-6644-2712)
  • Grant-DOI 10.55776/PAT1030925
  • Förderprogramm Einzelprojekte
  • Status laufend
  • Projektbeginn 03.11.2025
  • Projektende 02.11.2028
  • Bewilligungssumme 300.070 €
  • Projekt-Website

Wissenschaftsdisziplinen

Gesundheitswissenschaften (100%)

Keywords

    Human, Muscle, Fiber Type Composition, Non-Invasive, Ultrasound, Stimulation

Abstract

Muskeln sind die Motoren unseres Körpers, die uns Bewegung, Leistung und Erfolg in verschiedenen körperlichen Aktivitäten ermöglichen. Sie bestehen aus unterschiedlichen Fasertypen, grundsätzlich Typ-I-Fasern (langsam zuckend) und Typ-II-Fasern (schnell zuckend). Diese Fasern unterscheiden sich in ihrer Geschwindigkeit, Ausdauer und Kraft. Zum Beispiel sind Typ-I-Fasern ideal für Ausdauersportarten wie Langstreckenlauf, während Typ- II-Fasern für explosive Aktivitäten wie Sprinten entscheidend sind. Das Wissen über die Zusammensetzung der Muskelfasern eines Menschen kann Sportlern helfen, ihr Training zu optimieren, Trainern bei der Talentidentifikation unterstützen und Ärzten bei der Diagnose und Behandlung von muskelbezogenen Erkrankungen helfen. Allerdings erfordern die derzeitigen Methoden zur Bestimmung der Muskelfaserzusammensetzung oft invasive Muskelbiopsien, die schmerzhaft und unpraktisch sein können. Das ULTRA-Fit-Projekt hat das Ziel, die Art und Weise, wie wir die Muskelfaserzusammensetzung bewerten, zu revolutionieren, indem eine nicht-invasive, präzise und kostengünstige Methode mit Hilfe von ultraschneller Ultraschalltechnologie entwickelt wird. Diese moderne Technik ermöglicht es Forschern, die Geschwindigkeit zu messen, mit der sich Muskelfasern bei Stimulation zusammenziehen ein entscheidendes Merkmal, das langsam zuckende von schnell zuckenden Fasern unterscheidet. Durch die Kombination dieser Daten mit fortschrittlichen maschinellen Lernmodellen soll die Zusammensetzung der Muskelfasern genau geschätzt werden, ohne dass invasive Verfahren erforderlich sind. Das Projekt wird von Experten für Bewegungswissenschaft, Ultraschalltechnologie und maschinelles Lernen der Universität Graz, der Medizinischen Universität Graz und der ETH Zürich durchgeführt. Die Forschung konzentriert sich auf zwei wichtige Muskeln: den Vastus lateralis (einen Oberschenkelmuskel) und den Soleus (einen Wadenmuskel). Die Teilnehmer werden sich nicht-invasiven Ultraschallmessungen und funktionellen Leistungstests unterziehen, deren Ergebnisse mit traditionellen Muskelbiopsiedaten verglichen werden, um die neue Methode zu validieren. Dieser innovative Ansatz hat das Potenzial, die Sportwissenschaft zu transformieren, indem er Sportlern und Trainern ermöglicht, personalisierte Trainingsprogramme basierend auf der individuellen Muskelzusammensetzung zu entwickeln. Über den Sport hinaus könnte die Methode bedeutende Anwendungen in der Medizin finden, wie z. B. die Überwachung neuromuskulärer Erkrankungen, die Untersuchung altersbedingter Muskelveränderungen und die Bewertung der Auswirkungen von Behandlungen oder Medikamenten auf die Muskelgesundheit. Auch die Fitnessbranche könnte profitieren, indem sie personalisierte Trainingspläne und Fortschrittskontrollen anbietet. Neben den praktischen Anwendungen legt das Projekt Wert auf Inklusivität, indem sowohl männliche als auch weibliche Teilnehmer separat untersucht werden, um mögliche geschlechtsspezifische Unterschiede in der Muskelzusammensetzung zu berücksichtigen. Letztendlich stellt das ULTRA-Fit-Projekt einen großen Fortschritt im Verständnis der menschlichen Muskelphysiologie dar. Durch den Ersatz invasiver Biopsien durch eine sichere, effiziente und zugängliche Methode verspricht es, sowohl Sportlern als auch Patienten und Forschern zugutekommen und den Weg für Fortschritte in Sport, Medizin und darüber hinaus ebnen.

Forschungsstätte(n)
  • Universität Graz - 100%
Nationale Projektbeteiligte
  • Martin Asslaber, Medizinische Universität Graz , nationale:r Kooperationspartner:in
  • Martin Svehlik, Medizinische Universität Graz , nationale:r Kooperationspartner:in
Internationale Projektbeteiligte
  • Christoph Leitner, ETH Zürich - Schweiz

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