Modelo matemático predice el entrenamiento óptimo para ganar músculo

Tanto el exceso como el defecto de ejercicio obstaculizan el crecimiento del músculo. Un modelo matemático predice el esfuerzo óptimo. ¿Cuál es?

Un equipo de investigadores de la Universidad de Cambridge ha construido un modelo basado en métodos de física teórica para predecir la cantidad de esfuerzo y tiempo necesarios para hacer que un músculo crezca y optimizar así los entrenamientos orientados a ganar masa muscular.

Los resultados sugieren que existe un peso óptimo para realizar el entrenamiento de resistencia para cada persona y cada objetivo de crecimiento muscular.

Y es que, aunque no lo parezca, apenas hay datos objetivos que nos ayuden a saber cuándo estamos haciendo ejercicio de menos… o de más.

“Sorprendentemente, no se sabe mucho sobre las vías a través de las cuales el ejercicio fortalece los músculos: hay mucho conocimiento anecdótico o adquirido a través de la experiencia, pero pocos datos sólidos y probados”, explica Eugene Terentjev, uno de los autores del trabajo.

Los músculos están formados por una serie de filamentos individuales de tan solo dos micrómetros de largo y menos de uno de ancho.

“Debido a esto, al menos parte de la explicación al crecimiento de los músculos debería encontrarse a escala molecular”, indica el coautor Neil Ibata.

“Hace tan solo 50 años de la descripción de las interacciones entre las principales moléculas estructurales en el músculo.

Aún no se sabe bien cuál es el papel de todas las proteínas que intervienen”.

En un trabajo anterior, los mismos investigadores ya habían observado que una de estas proteínas, la titina, genera ciertas señales químicas que están relacionadas con el crecimiento muscular.

Usando estos conocimientos sobre la vía de señalización que activa la proteína titina, los autores comenzaron desarrollando un modelo matemático muy simple que realizaba un seguimiento de las moléculas de titina que se activaban al ser sometidas a una fuerza y comenzaban la cascada de señalización celular.

Después, fueron añadiendo complejidad al modelo al añadir información adicional como el intercambio de energía metabólica, o la duración de la repetición y la recuperación.

El modelo fue validado utilizando estudios ​a largo plazo sobre hipertrofia muscular.

“Si bien hay datos experimentales que muestran un crecimiento muscular similar con valores tan pequeños como el 30% de la carga máxima, nuestro modelo sugiere que cargas del 70% son el método más eficiente para estimular el crecimiento”, explica Terentjev.

“Por debajo de ese valor, la tasa de apertura de la titina quinasa cae precipitadamente y evita que se produzca la señalización mecanosensible.

Por encima, el agotamiento rápido impide un buen resultado, que nuestro modelo ha predicho cuantitativamente”.

La idea de los investigadores es desarrollar una aplicación basada en su modelo que pueda proporcionar tablas de ejercicio óptimo individualizado para objetivos específicos.

Se trata, a fin de cuentas, de no hacer ejercicio de menos ni de más, pues ya hemos visto que la sobrecarga también impide el crecimiento del músculo.

Además, los investigadores esperan mejorar su modelo ampliando su análisis con datos detallados tanto para hombres como para mujeres, ya que muchos estudios de ejercicio están fuertemente sesgados hacia los atletas masculinos.

Fuente: Biophysical Journal