Senza muscoli non c’è vita. Accumulano energia e generano la forza con cui ci muoviamo. Con la sarcopenia, l'atrofia muscolare dovuta all'età, invecchiando perdiamo gran parte della nostra massa muscolare. Il Politecnico di Zurigo dichiara guerra a questo problema e usa lo smartphone come arma.
L'attività fisica aumenta la nostra massa muscolare. L'allenamento pesi è dunque la chiave per contrastare gli effetti negativi dell'atrofia muscolare che si manifesta dai 40 anni in su ed è nota anche come sarcopenia. Ma cos’è esattamente un allenamento muscolare mirato e come lo si pratica in maniera efficace? Sono domande a cui non possiamo ancora dare risposta, per ora.
Negli ultimi due anni hai lavorato allo studio che di recente è stato pubblicato. Di cosa si tratta?
L’obiettivo è quello di descrivere l'allenamento muscolare nel modo più oggettivo e significativo possibile.
Non è già così?
No, anzi. Ci sono molti studi sull’argomento, ma non ce ne sono di veramente specifici e spesso si confonde Roma per Toma. Trarre delle conclusioni sulla formazione muscolare risulta difficilmente possibile basandoci su questo tipo i studi.
I muscoli accumulano carboidrati, proteine e acidi grassi. Inoltre, influenzano significativamente il nostro metabolismo e il nostro bilancio energetico, convertendo l'energia chimica in energia meccanica. I muscoli scheletrici formano fino al 40% del nostro peso corporeo.
Tuttavia, secondo Viecelli, la massa muscolare inizia a ridursi a partire dai quarant’anni circa. Anno dopo anno i muscoli si rimpiccioliscono ininterrottamente. L’atrofia muscolare dovuta all’età è pari al sei per cento in dieci anni. Significa che a ottant’anni una persona perde circa un quarto o un terzo della sua massa muscolare. Di conseguenza, si riducono anche le prestazioni e la qualità di vita.
La tua visione del futuro è una palestra con attrezzi fitness digitalizzati?
In futuro, ti basterà appoggiare il tuo smartphone sul blocco pesi, completare la tua sessione di allenamento e avrai a portata di mano tutti i dati che ti interessano. Da questi dati, potrai creare piani di allenamento precisi e personalizzati.
Come la vedi tu? Ti sembra un passo sensato per un allenamento pesi personalizzato o è un altro modo per accedere ai nostri dati?
Da giornalista radiofonico a tester di prodotti e storyteller. Da corridore appassionato a novellino di gravel bike e cultore del fitness con bilancieri e manubri. Chissà dove mi porterà il prossimo viaggio.
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Visualizza tuttiLa situazione è destinata a cambiare: i ricercatori dell'Istituto di biologia dei sistemi molecolari dell’ETH di Zurigo vogliono colmare questa lacuna. Il biologo molecolare e muscolare Claudio Viecelli, in collaborazione con la Scuola universitaria professionale ZHAW di Zurigo, ha sviluppato un metodo semplice per la sua tesi di dottorato. Il metodo sfrutta i sensori di accelerazione degli smartphone convenzionali per memorizzare le variazioni di resistenza durante le sessioni di allenamento. Recentemente, lo studio è stato pubblicato sulla rivista PLOS ONE.
Che argomenti tratta fondamentalmente la biologia dei sistemi molecolari?
Claudio Viecelli: La funzione dei sistemi biologici, solitamente, viene studiata a livello dei singoli meccanismi biochimici. La biologia dei sistemi, invece, esamina le interazioni tra un numero elevato di singoli elementi biologici, come i geni, le proteine e i metaboliti. Ne derivano reti di elementi interagenti che noi sfruttiamo per capire e prevedere, ad esempio, come funzionano il metabolismo, la divisione cellulare o i processi di sviluppo e come si sviluppano le malattie.
Qual è il problema? Cosa manca in questi studi?
Finora, sono stati registrati e protocollati solo allenamenti basati su uno specifico peso e un determinato numero di ripetizioni. I dati di questo tipo di allenamento non sono sufficientemente comparabili e non possono dunque essere utilizzati per studiare i possibili effetti dell’allenamento pesi sulla formazione muscolare. Per determinare la fisiologia muscolare dobbiamo basarci su un modello temporale di esercizi.
E l'ETH sta ora colmando questa lacuna con il suo ultimo studio?
Proprio così. Le variabili di descrizione necessarie a questo scopo si conoscono già da tempo a livello teorico, come la «ripetizione del singolo movimento», cioè il sollevamento e l'abbassamento del peso. O i «tempi di contrazione specifici», che indicano la rispettiva durata di tensione muscolare per il sollevamento e l’abbassamento del peso. E infine, la «durata di tensione totale» che indica quanto a lungo i muscoli rimangono contratti durante un esercizio.
Non basta dare in mano un cronometro a qualcuno e fargli misurare il tempo?
Non è così semplice. Facciamo un esempio: sollevi il peso durante la fase concentrica, lo mantieni, dopodiché lo abbassi di nuovo nella fase eccentrica. Fai 12 ripetizioni in 90 secondi. Se vuoi determinare la durata effettiva delle singole fasi e la durata di tensione totale per tutte le ripetizioni, necessiti più di un cronometro e più persone per azionarli. In pratica, questo non è realizzabile. Fino ad ora non esisteva alcun metodo per registrare questi dati e riprodurli su un macchinario di pesistica in maniera semplice, obiettiva, valida e affidabile. Inoltre, il ritardo occhio-mano in media è di 180 millisecondi. Con i suoi 80 millisecondi, il ritardo dello smartphone è decisamente più basso e la misurazione risulta più precisa.
Per questo si usa lo smartphone
Lo appoggiamo sul blocco di pesi dell’attrezzo fitness, come puoi vedere nel video qui sopra. I sensori del telefono misurano le accelerazioni durante il sollevamento e l'abbassamento dei pesi. L'accelerometro non è altro che un costrutto tridimensionale che misura l'accelerazione dello smartphone in tutte e tre le dimensioni. Dai dati del telefono possiamo dedurre le durate di tensione nella fase concentrica ed eccentrica. Ad esempio, possiamo dire che una contrazione concentrica è durata tre secondi e la successiva contrazione eccentrica è durata cinque secondi. Questo ci permette anche di rilevare l'intera durata dell’esercizio e il numero di ripetizioni effettivamente eseguite. Abbiamo testato questo metodo su 22 persone.
Quindi l'allenamento pesi non serve solo a pomparsi i muscoli, ma è una misura di prevenzione sanitaria?
Proprio così. Sfruttando l'app programmata appositamente, possiamo ricavare una grande quantità di dati dal profilo di velocità che ne risulta. Avere una soluzione così altamente scalabile è un potenziale immenso per la scienza. Se tutti utilizzassero un'applicazione di questo tipo e mettessero i dati registrati a disposizione della scienza, in forma anonima, saremmo in grado di trovare soluzioni migliori ai problemi muscoloscheletrici, cioè a combattere le malattie infiammatorie e degenerative del sistema muscoloscheletrico. Tutto questo gioverebbe significativamente al nostro sistema sanitario.
I dati così raccolti sarebbero molto importanti per te come scienziato, non è vero?
Ovviamente. Possiamo sfruttare questi dispositivi per raccogliere dati per la scienza e per l’utente stesso. L'obiettivo generale è quello di creare una matrice decisionale quanto più efficiente ed efficace, basata sui dati registrati durante l’allenamento pesi. Grazie a questi calcoli scientifici, l'istruttore fitness o personal trainer ottiene ancora più dati su cui basarsi per creare un piano di allenamento personalizzato ancor più efficace. E non si tratta di sostituire le persone, bensì di dare loro gli strumenti necessari per migliorare ulteriormente il loro lavoro.
Che ruolo ha la genetica? Perché non partire da questi dati per ottenere un allenamento pesi personalizzato?
In ambito scientifico, la genetica rappresenta circa il 40% dell'adattamento. Ma se non siamo neanche in grado di valutare con precisione l'allenamento pesi, come possiamo trarre conclusioni genetiche? Solo l'analisi del tuo microbioma, cioè i tuoi batteri intestinali, avrebbe già un effetto sulla tua dieta e sul tuo tipo di allenamento. Non siamo ancora arrivati a questo punto.
Sei già in una seconda fase di studio a cui mi è stato permesso di partecipare come tester. Di cosa si tratta?
Nel primo studio, abbiamo chiesto alle persone di allenarsi alla loro velocità abituale. E siamo stati in grado di dimostrare che apparentemente il nostro algoritmo funziona molto bene in un ambiente dinamico senza prescrizioni. Ora vogliamo scoprire come si comporta il nostro algoritmo in situazioni estreme. Ad esempio, se qualcuno si allena lentamente o molto rapidamente con carichi pesanti o leggeri. Attualmente ci troviamo nel bel mezzo dell'analisi dei dati.
Resta da chiedersi quando la palestra digitalizzata diventerà realtà. Secondo Claudio Viecelli, tutto dipende dal modello di business che si avrà a disposizione. Sarà il produttore stesso a dotare gli attrezzi fitness di sensori specifici o i dati verranno misurati come nello studio attuale, cioè sfruttando gli smartphone dei singoli utenti? Claudio spiega che ci vorranno investimenti a sette cifre e suppone che entro due o cinque anni la palestra digitalizzata sarà realtà.
Cosa ne pensi dell'allenamento pesi basato sui dati?
Il concorso è terminato.
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