菁英運動員的腦網絡基因影像圖譜：敘述性綜論

Mapping multimodal brain imaging genetics of sports training and performances in elite athletes: a narrative review

本敘述性綜論縱覽近年人類運動科學相關領域研究，概述跨領域結合基因與神經影像研究的新興發展趨勢及應用，就運動訓練與競技表現的潛在前瞻應用進行敘述回顧，試圖突顯結合基因數據與腦影像及運動表現的綜合分析方法，用以鑑別運動員表現及專項技術的可能方向、增進選才、識才的預測準確性以及增進競技運動訓練效率的重要性，並呼籲繪製運動員之多模態腦影像基因圖譜的急迫性及必要性。具體而言，透過腦影像基因組技術分析運動員的基因表徵和腦部活化模式，以預測其在疲勞恢復、耐力、爆發力、敏捷及動作技能學習等方面的潛力。本文討論了影響運動表現的主要決定因素、基因數據在預測實際表現中的局限性，以及人體特徵、生心理變項、專項運動技能和運動訓練中的功能性腦網絡連接指標對於動態競技表現的關聯性。藉由描繪競技運動員之多模態腦影像基因組體學圖譜，倡導使用人工智慧模型和機器學習演算法分析大規模、長期追蹤的複雜神經/生物運動資訊數據，提高運動員選拔的科學性，延長運動員的職業生涯並維持其競技水平。盼能將運動科學的前瞻科學應用於運動員培養和全民健康促進，從而精進整體競技運動表現。

Introduction: This narrative review examined recent advancements in sports science, focusing on the integration of genetics and neuroimaging to enhance sports training and performance. It highlighted the critical role of multimodal neuro/bioinformatics in athlete profiling, talent identification, and training optimization. Methods: The review discussed key factors influencing athletic performance, the limitations of genetic data for real-world predictions, and the importance of anthropometric variables, psychophysiological factors, and functional brain network connectivity in dynamic sports contexts. Results and Conclusion: It advocated for the development of multimodal brain imaging genomic maps and the use of AI and machine learning to analyze large-scale, long-term data, aiming to improve athlete selection, extend careers, and maintain competitive performance.