高强度间歇训练强度如何量化？血液生物标志物与训练负荷及心肺适能的关联分析

《iScience》：How intense is high-intensity interval training? Biomarker responses and associations with training load and fitness

本研究针对高强度间歇训练(HIIT)缺乏精准监控指标的问题，通过7天HIIT冲击微循环干预，系统评估32种血液生物标志物的动态变化。研究发现肌酸激酶(CK)与训练负荷呈最高正相关(r=0.42)，红细胞计数(RBCs)呈负相关，而IL-6、IL-10等细胞因子与最大摄氧量(VO2max)显著相关。首次提出logCK-to-logRBC比值可作为训练负荷监测的复合指标，为运动员个性化训练监控提供了新型生物标志物体系。

　　

在追求卓越运动表现的时代，高强度间歇训练(HIIT)已成为提升运动员心肺适能和竞技水平的主流训练方式。然而，这种"双刃剑"式的训练方法在带来显著效益的同时，也伴随着过度训练、运动损伤和免疫抑制的风险。特别是在比赛季的强化训练阶段，运动员常常面临连续多日高强度训练的挑战，如何精准监控训练负荷、避免非功能性过度训练成为教练员和运动科学家亟待解决的关键问题。

传统的训练监控多依赖于主观感受和基础生理指标，缺乏能够全面反映机体应激状态的客观生物标志物。虽然肌酸激酶(CK)等常规指标已被广泛应用，但其特异性有限，难以全面评估训练引起的炎症反应、代谢适应和免疫调节等复杂生理过程。这就迫切需要建立一套能够多维度反映HIIT训练效应的生物标志物体系，为科学化训练提供有力支撑。

在此背景下，由萨尔茨堡大学运动科学系牵头的国际研究团队在《iScience》上发表了创新性研究成果。研究团队设计了一项为期4周的随机对照试验，通过系统分析32种血液生物标志物在7天HIIT冲击训练期间的动态变化，首次揭示了训练负荷与特定生物标志物之间的量化关系，为个性化训练监控开辟了新途径。

研究采用了多项关键技术方法：通过随机分组设计将30名耐力运动员分为HIIT冲击微循环组(HSM)、HIIT加低强度训练组(HSM+LIT)和对照组(CG)；采用指数加权训练冲量(expTRIMP)量化训练负荷；运用流式细胞术多重检测12种细胞因子浓度；通过自动化血液分析系统和酶联免疫吸附试验(ELISA)检测血液学参数和肌肉损伤标志物。

训练负荷与生物标志物的纵向变化

研究结果显示，7天指数加权训练冲量(expTRIMP)在干预期间显著增加，HSM+LIT组(116±33 AU)的训练负荷显著高于HSM组(87±20)和CG组(75±21)。混合效应模型分析发现，红细胞(RBCs)、血细胞比容(HCT)、平均红细胞体积(MCV)等血液参数以及CK、尿素在干预期间出现显著的时间×组别交互作用。值得注意的是，红细胞分布宽度变异系数(RDWCV)在干预期间平均增加0.7%，并在干预后持续保持较高水平。

HIIT对血液生物标志物的慢性影响

通过比较干预前(T0-T1)和干预后7-14天(T5-T6)的曲线下面积(AUC)，研究发现HSM+LIT组中HCT、RBCs、CK和血红蛋白(HGB)显著降低11%-18.2%，而HSM组中铁蛋白降低9%，IL-2、IL-9、肿瘤坏死因子α(TNF-α)、IL-17A和IL-17F降低22.2%-36.8%。在合并的HIIT组中，RDWCV显著增加15.4%，而对照组则下降23.6%，表明RDWCV可能作为HIIT训练适应的敏感指标。

训练负荷、肌肉酸痛和心肺适能的生物标志物

相关性分析显示，CK与训练负荷(r=0.42)和肌肉酸痛评分(r=0.43)呈最强正相关，而RBCs与训练负荷负相关(r=-0.18)。创新性地提出的logCK-to-logRBC比值进一步提高了与训练负荷的相关性(r=0.5)。在心肺适能方面，IL-22、IL-6、IL-17F、IL-5和IL-10与VO_2max呈现显著正相关(r=0.47-0.2)，这一发现为细胞因子作为代谢健康指标提供了新证据。

网络分析进一步揭示了生物标志物之间的复杂相互关系，形成了以训练负荷参数和细胞因子为核心的两个主要聚类群。特别是在HSM组中发现了TNF-α、IL-17F、IL-5、干扰素γ(IFN-γ)、IL-13和IL-6组成的强相关细胞因子簇(r=0.89-0.95)，这种特征性模式在对照组中并未出现。

讨论部分深入分析了生物标志物变化的生理学意义。红细胞相关参数的降低可能与血浆容量增加和运动性溶血有关，而RDWCV的增加反映了红细胞更新的加速过程。铁蛋白的降低提示运动员需要关注铁储备状况，避免出现运动性贫血。细胞因子谱的变化表明HIIT训练能够调节炎症反应和能量代谢，IL-6和IL-10等细胞因子在维持血糖稳态中的协同作用可能为理解运动适应的分子机制提供新视角。

研究的创新性在于首次系统评估了HIIT训练后7-14天的慢性生物标志物变化，并建立了训练负荷与特定生物标志物之间的量化关系。提出的logCK-to-logRBC复合指标克服了单一指标的局限性，为实践应用提供了更可靠的监控工具。细胞因子与VO_2max的正相关关系挑战了传统认知，为理解运动适应提供了新视角。

然而，研究也存在一些局限性，如样本量较小(n=10/组)、性别分布不均衡以及未能严格控制水合状态和营养摄入等因素。此外，霍桑效应可能影响对照组的训练行为。未来的研究需要在更大样本中验证这些生物标志物的可靠性，并开发更便捷的检测技术以促进实际应用。

该研究的实践意义在于为运动员和教练员提供了具体的生物标志物选择建议：CK和尿素适用于训练负荷监控，CK和单核细胞百分比(MO%)适用于肌肉酸痛评估，而IL-22、IL-6、IL-17F等细胞因子则能反映心肺适能状态。通过建立多维度生物标志物体系，有望实现训练负荷的个性化处方，最大限度提升运动表现的同时降低健康风险。

总之，这项研究通过创新性的实验设计和系统性的生物标志物分析，为HIIT训练的科学监控提供了重要理论依据和实践指导。建立的生物标志物体系不仅适用于竞技体育领域，也为康复医学和健康促进领域的运动处方个性化提供了新思路。随着检测技术的进步，这些发现有望转化为实用的训练监控工具，推动运动科学向精准化、个性化方向发展。