Studie der Professur für Sportbiologie untersucht 40 Jahre altes Mader-Modell des Energiestoffwechsels

Was passiert im Muskel, wenn wir sprinten, Rad fahren oder einen Marathon laufen? Basierend auf einem 40 Jahre alten mathematischen Modell wurde eine neue Software entwickelt, die genutzt worden ist, um zentrale Prozesse des menschlichen Energiestoffwechsels während körperlicher Belastung zu simulieren. Ein internationales Forschungsteam um Prof. Dr. Henning Wackerhage, Leiter der Professur für Sportbiologie, hat das sogenannte Mader-Modell nun systematisch anhand experimentell beobachteter Stoffwechselphänomene untersucht. Gleichzeitig steht mit „MetaboliSim“ erstmals eine frei verfügbare Software zur Verfügung, mit der Forschende das Modell selbst testen und weiterentwickeln können. Die Studie „The Mader model of muscle energy metabolism simulates key metabolic exercise phenomena“ ist im Journal „Proceedings of the National Academy of Sciences“ (PNAS) erschienen. Die Fachzeitschrift ist eines der renommiertesten multidisziplinären Wissenschaftsjournale weltweit und hat einen Impact Faktor von 9,5.

Die Grundlagen des Modells reichen bis in die 1980er-Jahre zurück. Der Sportmediziner Alois Mader entwickelte ein System aus mehr als 30 mathematischen Gleichungen, das beschreibt, wie der Körper bei körperlicher Belastung Energie bereitstellt. Dabei werden unter anderem oxidative Phosphorylierung, Glykolyse und das Phosphokreatin-System miteinander verknüpft. Lange Zeit fand dieser Ansatz international kaum Beachtung. 

„Das Besondere am Mader-Modell ist, dass es den menschlichen Energiestoffwechsel während körperlicher Belastung mechanistisch und gleichzeitig quantitativ simuliert“, erklärt Prof. Wackerhage. Gemeinsam mit dem inzwischen emeritierten Bochumer Sportmediziner Prof. Dr. Hermann Heck initiierte er die aktuelle Studie. Das internationale Forschungsteam entwickelte dazu noch die Software „MetaboliSim“, die auf dem Mader-Modell basiert. Um ebenjenes zu testen, untersuchte das Team, ob das Modell zehn bekannte Phänomene des Energiestoffwechsels reproduzieren kann. Dafür bildeten die Forschenden bereits veröffentlichte Belastungsversuche nach, ohne die Gleichungen oder ihre Konstanten für die einzelnen Phänomene anzupassen.     

Zu den untersuchten Phänomenen gehört beispielsweise, dass die ATP-Konzentration im Muskel selbst bei Ermüdung weitgehend stabil bleibt, während die Phosphokreatin-Speicher abnehmen. Auch der charakteristische Verlauf der Fettoxidation bei steigender Belastungsintensität, unterschiedliche Laktatreaktionen und die schnellere Laktatelimination bei aktiver Erholung ließen sich simulieren. Insgesamt reproduzierte das Modell alle zehn untersuchten Phänomene qualitativ. Die absoluten Werte stimmen jedoch nicht in jedem Fall exakt mit den experimentellen Messungen überein und hängen von der individuellen Parametrisierung ab.     

Dabei kann das Modell auch Vorgänge abbilden, die während des Sports nicht ohne Weiteres fortlaufend gemessen werden können. „Es werden metabolische Größen berechnet, die sich beim Menschen während des Sports nur schwer oder gar nicht kontinuierlich messen lassen“, sagt Wackerhage. Dazu zählen beispielsweise Phosphokreatin, Glykogen oder AMP. Letzteres ist auch deshalb interessant, weil es über das Enzym AMPK wichtige Anpassungsprozesse an Ausdauertraining reguliert. Das Modell kann damit zunächst Vorhersagen darüber liefern, wie sich solche Stoffwechselgrößen bei unterschiedlichen Belastungsintensitäten verändern. Diese Hypothesen lassen sich anschließend gezielt experimentell überprüfen.

Für Hermann Heck schließt die Veröffentlichung zugleich einen Kreis, der vor mehreren Jahrzehnten begann. Gemeinsam mit Mader setzte er die Gleichungen bereits in den 1980er-Jahren in Computersimulationen ein. „Als ich mein erstes Programm schrieb, waren die Computer noch sehr langsam. Da drückte man abends auf den Knopf und sah am nächsten Morgen die berechneten Kurven“, erinnert sich Heck. Heute können solche Berechnungen mit „MetaboliSim“ wesentlich einfacher durchgeführt und von anderen Forschungsgruppen nachvollzogen werden.

Perspektivisch könnte das Modell auch Daten von Sportuhren und anderen Wearables ergänzen. Diese erfassen etwa Leistung, Geschwindigkeit oder Herzfrequenz, können aber viele Vorgänge im Muskel nicht direkt messen. „Wenn man das individuelle Stoffwechselprofil einer Person mit dem Belastungsverlauf kombiniert, kann das Modell metabolische Größen simulieren, die ein Wearable selbst nicht messen kann“, erklärt Wackerhage. Ein mögliches Beispiel wäre das Intervalltraining: Das Modell simuliert sowohl den Abfall von Phosphokreatin während der Belastung als auch dessen Wiederaufbau in der Pause. Perspektivisch könnten solche Informationen dabei helfen, die Länge von Belastungs- und Erholungsphasen individuell zu planen. Die Studie nennt zudem die Simulation der Fett- und Kohlenhydratoxidation als mögliche Anwendung in Verbindung mit Wearable-Daten.     

Auch bei längeren Ausdauerbelastungen ergeben sich mögliche Anwendungen. „MetaboliSim“ kann simulieren, wie sich die Nutzung von Fett und Kohlenhydraten unter verschiedenen Belastungen verändert. Künftig könnte zusätzlich berücksichtigt werden, wie viele Kohlenhydrate während eines Rennens aufgenommen werden. „Ich sehe das Modell weniger als fertiges Produkt, sondern als ein Fundament für zukünftige Forschungs- und Trainingsanwendungen“, sagt Wackerhage.

Bis zu präzisen individuellen Vorhersagen ist allerdings weitere Forschung notwendig. Unter anderem müssen Parameter wie aktive Muskelmasse und glykolytische Kapazität zuverlässig bestimmt werden. Das Modell berücksichtigt bislang zudem beispielsweise weder die hormonelle Regulation noch die unterschiedliche Rekrutierung verschiedener Muskelfasertypen. Die Studie betont daher, dass eine individuelle Kalibrierung notwendig ist, wenn quantitative Vorhersagen getroffen werden sollen.     

Eine konkrete Anwendung hat „MetaboliSim“ bereits gefunden: Wackerhage setzt die Software in seiner Masterlehre ein. Studierende können Parameter verändern und unmittelbar beobachten, welche Folgen dies für Laktat, Phosphokreatin und andere Stoffwechselgrößen während einer Belastung hat. „Stoffwechsel wird häufig anhand einzelner Metabolite, Enzyme und Reaktionen gelehrt. Viel schwieriger ist es, Studierenden zu vermitteln, wie diese Prozesse als dynamisches System zusammenwirken. Das Mader-Modell hilft den Studentinnen und Studenten zu verstehen, wie der menschliche Energiestoffwechsel bei körperlicher Belastung funktioniert“, erklärt Prof. Wackerhage. 

Zur Studie: "The Mader model of muscle energy metabolism simulates key metabolic exercise phenomena”
Zur Homepage der Professur für Sportbiologie

Kontakt

Prof. Dr. Henning Wackerhage
Professur für Sportbiologie 
Am Olympiacampus 11
80809 München 

Tel.: 089 289 24480
E-Mail: Henning.Wackerhage(at)tum.de 

Text: Bastian Daneyko
Fotos: Privat