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Data Driven Medical muscle Training

Beschreibung

Muskelabbau ist eine Begleiterscheinung diverser Erkrankungen (Kachexie) und des gewöhnlichen Alterungsprozesses (Sarkopenie). Diesen Abbau zu begrenzen und im Idealfall sogar umzukehren ist medizinisch und ökonomisch sinnvoll. In der Medizin wird die metabolische Funktion (neben der reinen Bewegung) der Muskeln zunehmend verstanden und in ihrer therapeutischen Relevanz erkannt; für chronische Krankheiten, wie z.B. HIV oder Krebs, konnte gezeigt werden, dass Patienten/-innen mit einer höheren Muskelmasse länger überleben. Sowohl aus Sicht der meisten älteren Menschen als auch aus ökonomischer Perspektive ist es erstrebenswert, ein möglichst langes Verbleiben im eigenen Wohnraum zu ermöglichen. Eine gut ausgebaute Muskulatur ist dafür eine notwendige Voraussetzung. Krafttraining ist eine etablierte Massnahme gegen Kachexie/Sarkopenie. Zur Zeit sind solche Trainings durch wenige, nicht – dynamische Parameter (Art der Übung, Anzahl Wiederholungen, aufzuwendende Kraft) charakterisiert. Neuere Erkenntnisse (aus Molekularphysiologie und Trainingswissenschaften) legen nahe, dass der Erfolg eines Krafttrainings nicht nur durch diese statischen Parameter, sondern auch durch die Art und Weise, wie Bewegungen ausgeführt werden, beeinflusst wird. Das Institut für Systembiologie (Prof. Dr. Ernst Hafen) und das Labor für Sportphysiologie (Prof. Dr. Christina Spengler) der ETH Zürich untersuchen Möglichkeiten, Trainings durch zusätzliche mechano-biologische Deskriptoren besser zu parametrisieren, deren Relevanz für den Muskelaufbau zu charakterisieren und in der Konsequenz die Trainings einer weiteren Personalisierung und Optimierung zugänglich zu machen. Konkret soll dabei nicht nur die Anzahl Repetitionen einer Bewegung, sondern auch die Details der Ausführung (insbesondere die Beschleunigungsprofile) analysiert werden. Fernziel ist es, Patienten dazu zu bringen, die Bewegungsführung während eines Trainingsablaufs in Bezug auf die Stimulation des Muskelaufbaus optimal zu gestalten.

Eckdaten

Stellv. Projektleitung

Projektpartner

Eidgenössische Technische Hochschule Zürich ETH / Exercise Physiology Lab

Projektstatus

abgeschlossen, 02/2019 - 11/2019

Institut/Zentrum

School of Engineering (SOE); Institute of Embedded Systems (InES); Institut für Informatik (InIT); Institut für Angewandte Mathematik und Physik (IAMP)

Drittmittelgeber

Interne Förderung