A Systems Perspective on Motor Control, Part One
Dynamic systems theory (DST) wint aan invloed in de wereld van bewegingsrevalidatie en -prestatie als manier om uit te leggen hoe motorisch leren wordt geoptimaliseerd. Het uitgangspunt is dat bewegingsgedrag het resultaat is van complexe interacties tussen vele verschillende subsystemen in het lichaam, de uit te voeren taak en de omgeving. Gezien deze complexiteit is de systeemtheorie een geschikt instrument om te analyseren hoe bewegingsgedrag verandert en hoe leren plaatsvindt.
In dit bericht en een vervolg daarop, zal ik enkele basisconcepten van DST bespreken, en hoe je ze kunt gebruiken met cliënten. Na het lezen zou je kunnen concluderen dat DST helpt bij het verklaren van sommige praktijken en intuïties van een aantal geweldige bewegingscoaches.
(Overigens, als je meer achtergrond wilt over sommige concepten in deze post, en hoe ze van toepassing zijn in de context van pijn, ben je misschien geïnteresseerd in deze post over Een systeemperspectief op chronische pijn.)
Kijk eens naar het intelligente gedrag van een kolonie insecten, zoals een bijenkorf. Er is niet één bij die weet hoe alle belangrijke dingen moeten worden gedaan: een bijenkorf bouwen, honing maken, baby’s grootbrengen, roofdieren afweren, enzovoort. In plaats daarvan worden deze taken uitgevoerd als gevolg van de complexe interacties tussen duizenden verschillende bijen, die allemaal gedachteloos eenvoudige algoritmen voor gedrag volgen. Op dezelfde manier ontstaat de intelligentie die onze beweging controleert uit complexe interacties tussen miljoenen verschillende lichaamsdelen en de omgeving.
Maar hoe zit het met het centrale zenuwstelsel? Is dat niet de centrale besturing van het lichaam? In zekere zin wel – het CZS geeft alle commando’s die de spieren laten vuren in zinvolle patronen. Maar het CZS is zelf een complex systeem dat uit vele delen bestaat. En zijn gedrag hangt af van zijn interactie met vele andere systemen in het lichaam, zoals het immuunsysteem, het endocriene systeem, het bewegingsapparaat, en de omgeving.
Dit is de reden waarom DST de rol van “top-down” determinanten van beweging zoals het CZS, of “motorische programma’s”, en richt meer aandacht op “bottom-up” factoren zoals de structuur van het lichaam, de omgeving, en de aard van de taak bij de hand.
Voor een voorbeeld van hoe belangrijk deze factoren zijn voor gecoördineerde beweging, kijk eens naar deze video van een robot die loopt zonder computers of zelfs motoren aan boord. De intelligentie die de robot bestuurt is ingebouwd in zijn structuur. Wanneer die structuur in de juiste context wordt geplaatst, doet hij gewoon zijn ding:
Complexe systemen, zelf-organisatie en top-down controle
De belangrijkste vooronderstelling van DST is dat het lichaam een complex systeem is dat bestaat uit miljoenen op elkaar inwerkende delen. De intelligentie die het lichaam coördineert is niet gelokaliseerd in een bepaald onderdeel, maar komt voort uit de complexe interacties van alle verschillende onderdelen. Dus, in tegenstelling tot een eenvoudige machine zoals een thermostaat, vertonen complexe systemen gedrag dat wordt gecontroleerd zonder een centrale regelaar.
Om deze schijnbare paradox te beschrijven, gebruikt DST termen als zelf-organisatie, emergentie, en multi-causaliteit. Deze termen klinken nogal exotisch, maar er is geen magie mee gemoeid. Zelf-organisatie impliceert niet een soort van vitale levensenergie die de wetten van de fysica tart. Maar hoe kun je controle hebben zonder een controleur?