
Connu à juste titre sous le nom de médecine: l’exercice de résistance est la mesure la plus importante contre l’atrophie musculaire. Crédits: Mladen Zivkovic / iStock
Les muscles jouent un rôle essentiel dans la vie. La masse musculaire squelettique représente à elle seule jusqu’à 40% de notre masse corporelle. Les muscles transforment l’énergie chimique en énergie mécanique et génèrent la puissance avec laquelle nous respirons et nous déplaçons. Les muscles servent également de réservoir de glucides, de protéines et d’acides gras et contribuent de manière significative à notre métabolisme et à notre équilibre énergétique.
Cependant, la masse musculaire diminue malheureusement de façon continue à partir de l’âge de 40 ans. Cette atrophie musculaire liée à l’âge – la sarcopénie – comprend environ 6 pour cent sur dix ans. À l’âge de 80 ans, une personne aura ainsi perdu environ un tiers de sa masse musculaire maximale. Les performances physiques diminuent considérablement et la qualité de vie diminue.
L’entraînement en résistance est la médecine
Il est généralement admis que l’activité physique peut stimuler la croissance musculaire. L’entraînement en résistance est donc la mesure clé pour contrer les effets négatifs de la sarcopénie. Cependant, ce qu’est exactement l’entraînement musculaire ciblé et comment il peut atteindre de manière optimale son objectif est largement inconnu.
« C’est parce que l’entraînement en résistance n’est pas cartographié avec suffisamment de précision dans la pratique, il est donc difficile de tirer des conclusions sur la croissance musculaire », explique Claudio Viecelli, Ph.D. étudiant à l’Institut de biologie des systèmes moléculaires de l’ETH sous la direction du professeur Ernst Hafen.
Viecelli vise à combler cet écart. Pour sa thèse, le biologiste moléculaire et musculaire a travaillé avec des collègues de l’Université des sciences appliquées de Zurich (ZHAW) et de Kieser Training AG pour développer une méthode incroyablement simple: il utilise des capteurs d’accélération dans des smartphones conventionnels pour enregistrer des variables d’entraînement en résistance sur des appareils à haute temporalité résolution. Les chercheurs ont discuté de leur méthode dans la revue spécialisée PLOS ONE.
Wanted: temps sous tension
Jusqu’à présent, l’activité réalisée avec un poids lors d’une séance d’exercices de résistance était généralement enregistrée en termes de séries et de répétitions. Cependant, ces données d’entraînement ne sont pas suffisamment comparables et donc sous-optimales lorsqu’il s’agit d’examiner les effets de l’entraînement sur la croissance musculaire. Les schémas temporels de l’entraînement en résistance sont pertinents pour la plasticité musculaire.
Les chiffres de description requis sont connus en théorie depuis longtemps. Il s’agit notamment de la «répétition unique», qui consiste à soulever et abaisser la charge; puis le «temps spécifique de la phase de contraction», qui indique le moment où le muscle est sous tension pendant la levée et la descente; et enfin le «temps total sous tension» – qui quantifie la durée pendant laquelle les muscles étaient sous tension pendant un exercice.
De l’accélération à la contraction
Jusqu’à présent, il n’y avait pas de méthode appropriée pour enregistrer ces valeurs de manière fiable dans le gymnase. «Cela nécessiterait plusieurs chronomètres ou même plusieurs assistants, mais ce n’est guère pratique. C’est pourquoi ces informations sont généralement absentes des journaux d’entraînement et des publications scientifiques», explique Viecelli, lui-même passionné de musculation. En cherchant une solution, il a eu l’idée d’utiliser un smartphone comme outil d’analyse numérique.
Afin de tester cette idée, Viecelli a examiné les exercices d’entraînement de 22 sujets d’essai sur neuf équipements de résistance à l’ASVZ Sport Center Irchel. Il a attaché le smartphone à la pile de poids afin d’enregistrer l’accélération pendant l’exercice. Une application spécifiquement programmée a ensuite enregistré les données du capteur. Viecelli a pu déterminer les temps de contraction à partir de ces profils d’accélération. Il a ensuite utilisé des enregistrements vidéo à titre de comparaison pour démontrer que la méthode est suffisamment précise et fonctionne de manière fiable.
Vers des installations de musculation numérisées
La nouvelle méthode d’analyse permet de cartographier les exercices de résistance avec beaucoup plus de précision et d’enregistrer les chiffres comparatifs pertinents de manière standardisée. Cela permet de quantifier l’exercice de résistance comme stimulus pour la construction musculaire et d’identifier les changements induits par l’entraînement dans la physiologie musculaire à l’aide d’études comparatives. Cela pourrait aider à lutter contre la sarcopénie liée à l’âge et ses séquelles.
La méthode est principalement destinée à des fins de recherche. Cependant, Viecelli pense que tout le monde pourra peut-être utiliser cet outil à l’avenir pour enregistrer des données de manière indépendante sur son smartphone. Cela leur permettrait, par exemple, de mieux adapter leurs programmes de formation à leurs besoins individuels.
Ces données d’utilisateur seront également intéressantes à des fins scientifiques. La vision de Viecelli est un laboratoire d’exercices de résistance digitalisé avec une large gamme de données d’entraînement qui peuvent être corrélées avec la composition corporelle des utilisateurs. «Notre objectif est de développer des stratégies d’entraînement personnalisées pour augmenter efficacement la masse musculaire et la force», explique le biologiste moléculaire et musculaire.
Les culturistes ne sont pas nécessairement les athlètes les plus forts
Claudio Viecelli et al. Utiliser les données de l’accéléromètre du smartphone pour obtenir des descripteurs scientifiques mécano-biologiques de l’entraînement en résistance, PLOS ONE (2020). DOI: 10.1371 / journal.pone.0235156
Citation: Entraînement en résistance basé sur les données contre l’atrophie musculaire (2020, 16 juillet) récupéré le 16 juillet 2020 sur https://medicalxpress.com/news/2020-07-data-driven-resistance-muscular-atrophy.html
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