La postura bípeda es inherentemente estable, por lo que la mantención del balance es fundamental para todas las actividades posturales, requiriendo una respuesta coordinada por el Sistema Nervioso Central (SNC) a la información obtenida a través de los sistemas de feedback somatosensorial, visual y vestibular (Horak, 2006). Estos tres sistemas sensoriales operan en diferentes frecuencias de control para regular la postura bípeda. Se ha descrito que en situaciones normales el peso de la actividad somatosensorial es de un 70%, el del sistema vestibular es un 20% y el sistema visual un 10% (Peterka 2004).
Toda la información sensorial sobre la postura bípeda es integrada a nivel cortical para producir una respuesta eferente vía sistema neuromuscular, de tal manera que nuestra postura es mantenida por sinergias musculares las cuales producen torques correctivos en la dirección contraria al movimiento, manteniendo nuestro cuerpo dentro de sus límites de estabilidad (Winter, 2005, 2009). Todo este proceso para mantener el balance postural y evitar una caída es conocido como organización sensoriomotora, el cual se define como “una compleja respuesta motora que involucra la integración de variada información sensorial, planificación y ejecución de patrones de movimiento destinada a mantener una postura normal” (Horak, 2006).
La mantención de la postura bípeda ha recibido considerable atención. Diversos estudios se han registrado los patrones de activación muscular, han modelado la postura como un péndulo invertido (Winter, 2009, Peterka, 2004) y han delimitado las estrategias del balance, dentro de las cuales las más estudiadas son las estrategias de tobillo, la cual en respuesta a perturbaciones externas de baja amplitud controla la postura a través de la flexo-extensión del tobillo; y la de cadera, la cual en respuesta a perturbaciones externas de mayor amplitud controla la postura a través de flexo-extensiones de cadera (Kervin, 2000).
Pero ¿qué ocurre con la organización sensoriomotora cuando practicamos una tarea postural no habitual? Hoy en día los jóvenes están optando por desempeñarse en actividades físicas, no tan sólo a nivel competitivo (como los deportes tradicionales; futbol, básquetbol, atletismo, entre otros.), sino que profundizando en múltiples disciplinas del cuerpo, tales como yoga, crossfit, parkour, breakdance, trapecio, tela (Girginov, 2008). Cabe mencionar que hay un elemento transversal entre todas ellas, del cual su desarrollo será próspero para un mayor control postural: es la posición handstand o invertida que desarrolla la musculatura corporal en toda su amplitud.
El handstand es inherentemente una postura más inestable que el bípedo, debido a que posee una base más pequeña de apoyo, y una menor capacidad de generar torques alrededor de la articulación de la muñeca que alrededor del tobillo (Kervin, 2000). Esta postura conlleva un cambio general en los procesos sensorio motores (Gautier, 2007): los sistemas sensoriales deben asignar un nuevo peso a la información visual, vestibular y somatosensorial; el sistema músculo esquelético se debe adaptar para regular torques a nivel de las muñecas y generar nuevas sinergias musculares y estrategias posturales para controlar esta dicha postura. Además se han observado que existen por lo menos cuatro formas distintas de mantener esta postura lo que ha dificultado su estudio (Girginov, 2008)
En nuestro estudio, buscamos determinar la sinergia del patrón muscular en cuatro posturas del handstand mediante análisis de similitud en el tiempo de señales electromiográficas de extremidad superior en sujetos circenses entre 18 a 35 años. Para esto utilizamos el análisis de semblanza basado en wavelet la cual permite estudiar las relaciones de fase local entre dos conjuntos de datos de actividad muscular en función tanto de la escala (o longitud de onda) como del tiempo (Cooper and Cowan 2008).

Con respecto a la mantención de cada postura pudimos corroborar que existen sinergias independientes para cada una de estas, las cuales se organizan en respuesta de las características cinemáticas de las EEII. Nuestros resultados sugieren que mientras mas asimétrica es el posicionamiento de las EEII mayor será la cantidad de sinergias que emergen para mantener dicha postura, siendo P3 la que presenta mayor número de correlaciones positivas en altas frecuencias, entendiendo que es esta la que posee mayor sinergia.
Finalmente, se ha descrito que la musculatura de muñeca es la que juega el mayor rol del control de la postura invertida, seguida de la musculatura del hombro y la cadera (Yeadon and Trewartha 2003; Kerwin and Trewartha 2001). Nuestros resultados refuerzan estos hallazgos, siendo la musculatura de muñeca fundamental en la formación de sinergias para la mantención de cada postura, adquiriendo mayor relevancia en P3, la cual como ya mencionamos es en la que se requiere mayor cantidad de reactividad muscular para la mantención de esta.
Bibliografía:
HORAK, F. (2006) Postural orientation and equilibrium: what do we need to know about neural control of balance to prevent falls? Age and Ageing, 35, Ii7–Ii11
Peterka RJ, Loughlin PJ. (2004) Dynamic regulation of sensorimotor integration in human postural control. J Neurophysiology. Jan; 91(1):410-23. Epub 2003 Sep 17.
WINTER, D, (2005). Research methods in biomechanics. New Jersey, Wiley.
WINTER A. Biomechanics and motor control of human movement. 4 ª ed. Canada. Editorial WILEY. 2009; 127-130.
KERWIN D. and TREWARTHA G. (2000). Strategies for maintaining a handstand in the anterior-posterior direction. Medicine & Science in Sports & Exercise, 33, 1182-88
Girginov, V. (2008). Management of sports development. Oxford: Butterworth-Heinemann.
Gautier, G., Thouvarecq, T., & Chollet, D. (2007). Visual and postural control of an arbitrary posture: The handstand. Journal of Sports Science, 25, 1271–1278.
Lee DD, Seung HS. (1999) Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. Nature 401: 788–791
Lee DD, Seung HS. (2001) Algorithms for non-negative matrix factorization. In: Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 13, edited by Leen TK, Dietterich TG, Tresp V. Cambridge, MA: MIT, p. 556–562.
Calderón-Díaz, M., Ulloa-Jiménez, R., Saavedra, C., & Salas, R. (2020). Wavelet-based semblance analysis to determine muscle synergy for different handstand postures of Chilean circus athletes. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, 1-11.
