Les wearables intelligents et les implants apportent la surveillance musculaire en temps réel dans la vie quotidienne

Skeletal, cardiac, and smooth muscles generate a rich repertoire of biosignals reflecting neural innervation, mechanical contraction, and metabolic state. Tracking these signals continuously, outside the clinic and during ordinary life, has become a central goal of bioelectronics research. This comprehensive review — authored by engineers at Delft University of Technology and published in Advanced Science — critically surveys the materials, device architectures, and sensing principles that are reshaping muscle monitoring.

Les muscles squelettiques, cardiaques et lisses génèrent un riche répertoire de biosignaux reflétant l'innervation neurale, la contraction mécanique et l'état métabolique. Le suivi continu de ces signaux, en dehors du cadre clinique et dans le cours de la vie ordinaire, est devenu un objectif central de la recherche en bioélectronique. Cette revue exhaustive — rédigée par des ingénieurs de l'Université de technologie de Delft et publiée dans Advanced Science — passe en revue de manière critique les matériaux, les architectures de dispositifs et les principes de détection qui redéfinissent la surveillance musculaire.

Le fondement biologique est traité en profondeur. Le muscle squelettique est organisé en fascicules, myofibres et sarcomères, où le glissement actine–myosine entraîne la contraction déclenchée par des potentiels d'action se propageant à travers les unités motrices (recrutées du plus petit au plus grand selon le principe de taille d'Henneman). Le muscle cardiaque s'appuie sur le nœud sinusal et le système de conduction pour assurer un pompage synchronisé, tandis que le muscle lisse, tapissant les organes creux, se contracte lentement et durablement sous contrôle autonome. Les trois types dépendent d'un apport adéquat en oxygène ; en cas de recours au métabolisme anaérobie, la production de lactate et l'acidose s'installent, marqueurs caractéristiques de la fatigue.

La surveillance électrophysiologique occupe une place centrale dans la revue. L'ECG capture les potentiels d'action cardiaques à des amplitudes de 10 µV à 4 mV et a évolué des systèmes cliniques à 12 dérivations vers des patchs souples épousant la peau et des enregistreurs en boucle implantables. L'EMG enregistre l'activité musculaire squelettique et se transforme grâce à des réseaux d'électrodes sèches et extensibles ainsi qu'à des variantes implantables sans aiguille. La magnétomyographie (MMG), qui détecte les champs magnétiques générés par les courants musculaires, offre une immunité aux artefacts de mouvement et progresse grâce aux magnétomètres quantiques et à pompage optique.

La détection biomécanique englobe la myographie par force (FMG), la myographie par impédance électrique (EIM), la myographie acoustique (AMG) et la sono-myographie (SMG). Ces modalités détectent les variations volumétriques, les modifications d'impédance et les signatures acoustiques lors de la contraction, et sont mises en œuvre dans des formats souples épousant le corps, adaptés au contrôle prothétique et à la rééducation fonctionnelle. La surveillance de l'oxygénation tissulaire repose sur la photopléthysmographie, les biocapteurs électrochimiques et la détection de l'oxygène par luminescence — chacune offrant des compromis distincts entre invasivité, sensibilité et complexité d'intégration.

Un thème central est la transition du matériel clinique rigide et filaire vers des systèmes flexibles, sans fil, intégrés à la peau ou sous-cutanés, rendue possible par les avancées en polymères conducteurs, hydrogels, substrats extensibles et électronique basse consommation. Parmi les applications mises en avant figurent le diagnostic précoce des arythmies et des maladies neuromusculaires, la rééducation post-chirurgicale, le contrôle des membres prothétiques, les interfaces homme-machine pour la réalité augmentée, et la surveillance continue des performances sportives. Les auteurs signalent également des défis ouverts critiques : maintenir la qualité du signal en cours de mouvement, garantir la biocompatibilité à long terme des implants, gérer les budgets énergétiques pour un fonctionnement sans fil continu, et développer des pipelines de données compatibles avec l'IA afin de traduire les biosignaux bruts en métriques cliniquement exploitables.