序論：MScanFitは複合筋活動電位（CMAP）スキャンから運動単位数とサイズを推定するが、その精度は運動単位の喪失とリモデリングを形作る生理学的過程に依存する可能性がある。本研究では、当初のMScanFitシミュレーションで用いられた一般的な動的リモデリングの枠組みを再現し、生理学的に異質な条件下でMScanFitの頑健性を検証できるよう拡張した。方法：生成計算モデルを用い、生存運動単位数が160から5へ漸減する運動単位プールからCMAPスキャンをシミュレートした。12種類のリモデリング条件では、脱神経パターン（ランダムまたは選択的）、再神経支配法（ランダム、分配型、またはサイズ加重型）、および神経筋レジリエンス（20％または60％）を組み合わせた。さらに2種類の条件では、側副再神経支配を伴わない脱神経をモデル化した。MScanFitによる推定値を、各スキャンの生成に用いた既知の運動単位数および平均運動単位サイズと比較した。結果：MScanFitは当初のシミュレーションで報告された主要な挙動を再現し、異質なリモデリング条件全般にわたり、進行性の運動単位喪失を概して追跡した。しかし、運動単位数推定（MUNE）の誤差は、リモデリングの生理学的条件に応じて系統的に変化した。選択的脱神経および分配型再神経支配は、運動単位喪失の複数の中間段階で誤差を増大させた。一方、60％のレジリエンスでは、リモデリング開始後のすべての段階で20％のレジリエンスよりも誤差が大きかった。運動単位サイズの推定値も、基礎となる平均単位サイズの増加を追跡したが、その精度はリモデリングの影響をより強く受け、特に60％のレジリエンスおよび運動単位喪失が進行した場合に顕著であった。結論：MScanFitによる運動単位数の推定は、大幅な運動単位喪失および神経筋リモデリングに対して広く頑健であったが、生理学的条件に対して不変ではなかった。脱神経と側副再神経支配は推定誤差の大きさと方向に系統的な影響を及ぼしており、MScanFitの性能変動が基礎となる運動単位集団の差異から生じ得ることを示している。これらの知見は、異質な神経筋表現型における運動単位喪失の頑健な尺度としてMScanFitを支持するとともに、その推定値の変動の一部に生理学的根拠があることを示す。
https://doi.org/10.64898/2026.08.28.747933