Scoprire la scienza dietro le zone di allenamento efficaci

Per raggiungere le massime prestazioni nello sport non basta solo duro lavoro, dedizione e tecnica efficiente, ma anche padroneggiare i sistemi energetici e i percorsi metabolici del corpo. Grazie alla comprensione di questi processi complessi, atleti e allenatori possono ottimizzare i regimi di allenamento e migliorare significativamente le prestazioni. In questo articolo, smitizziamo questi concetti essenziali e spieghiamo come influenzano la pianificazione dell'allenamento e la progettazione delle zone.

Nel nostro precedente articolo, "Zone di allenamento per il nuoto: avanzare nella prescrizione dell'intensità: la necessità di strumenti migliori", abbiamo evidenziato l'importanza della prescrizione personalizzata dell'intensità. Sebbene le nuove tecnologie come l'intelligenza artificiale offrano un grande potenziale, non possono risolvere da sole tutti i problemi dell'allenamento sportivo. Non è sufficiente alimentare semplicemente l'intelligenza artificiale con documenti e dati scientifici. L'intelligenza artificiale non è ancora in grado di valutare e integrare efficacemente tutte le teorie sportive più sfumate. Pertanto, è fondamentale prima perfezionare i nostri modelli concettuali, come le zone di allenamento, per fornire una solida base su cui l'intelligenza artificiale possa costruire strategie di allenamento più precise ed efficaci.

La necessità di rivedere le zone di allenamento

Le zone di allenamento sono intervalli specifici di intensità di esercizio progettati per guidare e ottimizzare l'allenamento atletico. Definite da marcatori fisiologici come frequenza cardiaca (FC), concentrazione di lattato, sforzo percepito e percentuali di VO2 max, ogni zona mira a specifici adattamenti fisiologici e corrisponde a diversi livelli di sforzo. Queste zone si basano sulla ricerca sulla fisiologia dell'esercizio, evidenziando come il corpo risponde a diverse intensità di esercizio. Nel tempo, il concetto di zone di allenamento si è evoluto, influenzato dalla scienza dello sport, dalla medicina e dal coaching. Marcatori fisiologici chiave come soglia del lattato, VO2 max e variabilità della frequenza cardiaca sono stati determinanti nella definizione di queste zone, poiché suscitano risposte fisiologiche e adattamenti distinti a diverse intensità di esercizio.

Mentre le zone di allenamento sono fondamentali per strutturare e valutare programmi di allenamento efficaci, molti sistemi esistenti non affrontano le esigenze uniche dei nuotatori. Le zone di allenamento generiche, in particolare quelle con cinque o meno zone o quelle basate esclusivamente sui dati della frequenza cardiaca, spesso non hanno la precisione richiesta per un miglioramento ottimale delle prestazioni. Le zone di allenamento sono fondamentali per diversi motivi:

• Specificità: consentono agli atleti di concentrarsi su specifici sistemi energetici e fibre muscolari, portando ad adattamenti di allenamento più efficaci.

• Ottimizzazione: l'allenamento all'intensità appropriata aiuta gli atleti a ottimizzare le prestazioni ed evitare sovrallenamento o sottoallenamento.

• Monitoraggio: le zone di allenamento forniscono un quadro per monitorare e regolare l'intensità di allenamento, assicurando che gli atleti si allenino al giusto livello per raggiungere i propri obiettivi.

• Recupero: aiutano a pianificare sessioni di recupero, fondamentali per prevenire infortuni e promuovere lo sviluppo atletico a lungo termine.

• Individualizzazione: le zone di allenamento possono essere personalizzate per i singoli atleti in base alle loro risposte fisiologiche uniche, rendendo l'allenamento più personalizzato ed efficace.

I sistemi completi di zone di allenamento possono migliorare significativamente lo sviluppo e l'implementazione di strumenti di intelligenza artificiale per l'allenamento sportivo nei seguenti modi:

• Approfondimenti basati sui dati: gli strumenti di intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati dalle sessioni di allenamento, fornendo approfondimenti su come gli atleti rispondono a diverse zone di allenamento. Ciò aiuta a perfezionare i programmi di allenamento per prestazioni ottimali.

• Personalizzazione: l'intelligenza artificiale può utilizzare i dati provenienti da sistemi completi di zone di allenamento per creare piani di allenamento personalizzati che soddisfano le risposte fisiologiche uniche dei singoli atleti.

• Monitoraggio e feedback: gli strumenti di intelligenza artificiale possono monitorare costantemente l'intensità e il volume dell'allenamento, fornendo feedback in tempo reale ad atleti e allenatori. Ciò garantisce che gli atleti si allenino alla giusta intensità e apportino le modifiche necessarie.

• Prevenzione degli infortuni: analizzando i dati sul carico di allenamento e sul recupero, gli strumenti di intelligenza artificiale possono identificare modelli che possono portare a sovrallenamento e infortuni, consentendo modifiche proattive ai programmi di allenamento.

• Ottimizzazione delle prestazioni: l'intelligenza artificiale può utilizzare i dati provenienti da sistemi completi di zone di allenamento per identificare le strategie di allenamento più efficaci per migliorare le prestazioni, inclusa l'ottimizzazione dell'equilibrio tra diverse zone di allenamento per raggiungere obiettivi specifici.

• Adattabilità: gli strumenti di intelligenza artificiale possono adattarsi rapidamente ai cambiamenti nelle condizioni o nelle prestazioni di un atleta, fornendo modifiche dinamiche ai programmi di allenamento per garantire che l'allenamento rimanga efficace e pertinente.

Rivedendo ed espandendo i sistemi di zone di allenamento, possiamo sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale per creare programmi di allenamento più precisi, personalizzati ed efficaci che migliorino le prestazioni atletiche e promuovano lo sviluppo a lungo termine.

Fondamenti delle zone di allenamento

Comprendere l'interazione dei sistemi energetici è fondamentale per sviluppare programmi di allenamento sportivo e fitness efficaci. Tradizionalmente, la risintesi dell'ATP, la principale valuta energetica nei muscoli, è stata attribuita a tre sistemi integrati: il sistema ATP-PCr, la glicolisi anaerobica e il sistema aerobico. Tuttavia, recenti ricerche evidenziano la complessità e la sovrapposizione di questi sistemi durante l'esercizio, sfidando questa visione semplificata.

Il sistema ATP-PCr fornisce energia immediata per sforzi brevi e ad alta intensità, ma si esaurisce rapidamente. Man mano che l'esercizio continua, la glicolisi anaerobica diventa la fonte dominante di ATP, portando all'accumulo di lattato. Contrariamente alla nozione obsoleta secondo cui il sistema aerobico diventa rilevante solo durante l'esercizio prolungato, inizia a contribuire alla produzione di energia molto prima e in modo significativo di quanto si pensasse in precedenza. Questo coinvolgimento precoce del sistema aerobico aiuta a sostenere sforzi ad alta intensità e ritarda l'affaticamento.

La ricerca di Swanwick e Matthews (2018) e Gastin (2001) sottolinea che tutte le attività fisiche attivano ogni sistema energetico in misura variabile in base all'intensità e alla durata dell'esercizio. Questa interazione garantisce un apporto continuo di ATP e sottolinea l'importanza di allenare tutti i sistemi energetici per ottimizzare le prestazioni. Ad esempio, durante un esercizio ad alta intensità della durata di 60-120 secondi, vi è un coinvolgimento sostanziale sia dei percorsi anaerobici che aerobici, dimostrando che il picco di assorbimento di ossigeno (VO2max) può essere raggiunto anche in attività tradizionalmente anaerobiche.

Riconoscendo l'interazione dinamica dei sistemi energetici, allenatori e atleti possono progettare programmi di allenamento che mirano a percorsi metabolici specifici, portando ad adattamenti più efficaci e prestazioni migliorate. Questa comprensione completa sottolinea i limiti del tradizionale modello di frequenza cardiaca a 5 zone, che semplifica eccessivamente i contributi energetici e non ha la specificità necessaria per l'allenamento competitivo. Adottare un approccio più sfumato, come un sistema multi-zona dettagliato, può soddisfare meglio le esigenze energetiche uniche di diversi sport e ottimizzare lo sviluppo atletico.

Contributo percentuale di ciascun sistema energetico all'apporto energetico totale durante l'esercizio a tutto campo, in base ai dati di Swanwick & Matthews (2018).

Perché non utilizzare le zone di allenamento esistenti?

Gli attuali sistemi di zone di allenamento spesso non hanno la specificità e l'adattabilità richieste per un allenamento completo. La maggior parte di essi è progettata pensando alla forma fisica generale e non tiene conto delle distinte esigenze fisiologiche di un allenamento sportivo specifico. Le zone generiche possono portare a stimoli di allenamento inadeguati, sforzi sprecati e un aumento del rischio di infortuni e non sono adatte a supportare lo sviluppo e l'implementazione di strumenti di intelligenza artificiale per l'allenamento sportivo personalizzato.

Svantaggi dei sistemi di allenamento a 5 o meno zone:

• Uso predominante dell'intensità: la maggior parte dei sistemi di zone di allenamento, in particolare quelli che fanno riferimento solo alla frequenza cardiaca, non considerano altre variabili cruciali come durata, riposo, metodi di allenamento e densità. Queste variabili sono essenziali per prescrivere l'esercizio in modo efficace. Variazioni o omissioni di una qualsiasi di queste variabili lasciano sconosciuti gli effetti del carico di allenamento. I sistemi completi integrano queste variabili per fornire un regime di allenamento più completo ed efficace.

• Specificità limitata negli adattamenti dell'allenamento: i sistemi semplificati potrebbero non fornire la specificità necessaria per mirare efficacemente a diversi tipi di fibre muscolari e percorsi metabolici. Sistemi completi come il modello a 9 zone consentono adattamenti di allenamento più precisi prendendo di mira sistemi energetici e fibre muscolari specifici.

• Sviluppo inadeguato delle capacità aerobiche e anaerobiche: un sistema semplificato potrebbe non sviluppare adeguatamente sia le capacità aerobiche che quelle anaerobiche. I sistemi completi possono soddisfare meglio le esigenze specifiche degli atleti fornendo un allenamento mirato per entrambi i sistemi energetici aerobici e anaerobici.

• Ridotta capacità di ottimizzare le prestazioni: i sistemi completi consentono un controllo più preciso sull'intensità e sul volume dell'allenamento, portando a una migliore ottimizzazione delle prestazioni. Un sistema semplificato potrebbe non avere la granularità necessaria per mettere a punto l'allenamento per prestazioni di picco.

• Potenziale di sovrallenamento o sottoallenamento: senza la struttura dettagliata di un sistema completo, gli atleti potrebbero essere a maggior rischio di sovrallenamento o sottoallenamento. I sistemi dettagliati forniscono linee guida chiare per il recupero e l'intensità, riducendo il rischio di errori di allenamento.

• Mancanza di monitoraggio e feedback dettagliati: i sistemi semplificati potrebbero non fornire il monitoraggio e il feedback dettagliati necessari per monitorare i progressi e apportare le modifiche necessarie. I sistemi completi offrono parametri più precisi per valutare l'efficacia dell'allenamento.

• Impossibilità di affrontare le differenze individuali: gli atleti hanno risposte fisiologiche uniche all'allenamento. Un sistema completo può adattarsi meglio alle differenze individuali fornendo una gamma più ampia di intensità di allenamento e protocolli di recupero.

• Opportunità mancate per adattamenti specifici: i sistemi completi possono mirare ad adattamenti specifici come il miglioramento della soglia del lattato, l'aumento del VO2max e lo sviluppo della potenza anaerobica. I sistemi semplificati potrebbero non cogliere questi adattamenti specifici a causa di una categorizzazione più ampia.

• Ridotta flessibilità nella progettazione dell'allenamento: i sistemi semplificati potrebbero limitare la flessibilità nella progettazione di programmi di allenamento che affrontino le diverse esigenze di diversi eventi di nuoto e le esigenze individuali degli atleti. I sistemi completi offrono maggiore flessibilità nella personalizzazione dei programmi di allenamento.

Per affrontare questi problemi, Wise Racer ha sviluppato un sistema completo di zone di allenamento che integra una comprensione più approfondita dei sistemi energetici e dei percorsi metabolici. Rivedendo le zone di allenamento tradizionali, miriamo a fornire un supporto di allenamento più preciso e personalizzato ad allenatori, atleti e appassionati di fitness. Rimani sintonizzato per il prossimo articolo, in cui approfondiremo i principali percorsi metabolici che guidano le prestazioni nel nuoto e come possono essere ottimizzati tramite un allenamento mirato.

Riepilogo

Comprendere e padroneggiare i sistemi energetici e i percorsi metabolici del corpo è fondamentale per ottimizzare le prestazioni atletiche. Le zone di allenamento tradizionali, sebbene fondamentali, spesso non hanno la specificità richiesta per l'allenamento sportivo. Rivedere queste zone per includere marcatori più precisi consente un allenamento più mirato ed efficace. L'integrazione dell'intelligenza artificiale nell'allenamento offre vantaggi significativi, tra cui piani personalizzati e feedback in tempo reale, ma si basa su modelli di allenamento ben definiti. Riconoscere la complessità dei sistemi energetici evidenzia la necessità di approcci di allenamento completi. I sistemi semplificati possono portare a risultati non ottimali, sottolineando i vantaggi di un sistema di zone di allenamento più sfumato e dettagliato, come quello sviluppato da Wise Racer, che mira a migliorare le prestazioni individuali e ridurre i rischi correlati all'allenamento.

Vogliamo sentire la tua opinione!

Ci piacerebbe sentire cosa pensi dei concetti discussi in questo articolo. Come integri la comprensione dei sistemi energetici nelle tue pratiche di allenamento o di coaching? Hai sperimentato diversi sistemi di zone di allenamento e quali risultati hai visto?

Riferimenti

• Alghannam, A. F., Ghaith, M. M., & Alhussain, M. H. (2021). Regulation of Energy Substrate Metabolism in Endurance Exercise. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(9), 4963. https://doi.org/10.3390/ijerph18094963. Retrieved from NCBI.
• Baker, J., (McCormick) G. M. C., & Robergs, R. (2010). Interaction among Skeletal Muscle Metabolic Energy Systems During Intense Exercise. Journal of Nutrition and Metabolism, 2010, 905612. https://doi.org/10.1155/2010/905612. Retrieved from ResearchGate.
• Barclay, C. J. (2017). Energy demand and supply in human skeletal muscle. Journal of Muscle Research and Cell Motility, 38(2), 143-155. https://doi.org/10.1007/s10974-017-9467-7. Retrieved from PubMed.
• Brooks, G. A. (2018). The Science and Translation of Lactate Shuttle Theory. Cell Metabolism, 27(4), 757-785. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2018.03.008. Retrieved from PubMed.
• Garmin. (n.d.). Forerunner 245/245 Music - Heart Rate Features. Retrieved from Garmin.
• Gastin, P. B. (2001). Energy system interaction and relative contribution during maximal exercise. Sports Medicine, 31(10), 725-741. https://doi.org/10.2165/00007256-200131100-00003. Retrieved from PubMed.
• Ghosh, A. K. (2004). Anaerobic threshold: its concept and role in endurance sport. The Malaysian Journal of Medical Sciences: MJMS, 11(1), 24-36. Retrieved from NCBI.
• Hargreaves, M., & Spriet, L. L. (2020). Skeletal muscle energy metabolism during exercise. Nature Metabolism, 2(9), 817-828. https://doi.org/10.1038/s42255-020-0251-4. Retrieved from PubMed.
• Hearris, M. A., Hammond, K. M., Fell, J. M., & Morton, J. P. (2018). Regulation of Muscle Glycogen Metabolism during Exercise: Implications for Endurance Performance and Training Adaptations. Nutrients, 10(3), 298. https://doi.org/10.3390/nu10030298. Retrieved from PubMed.
• Maglischo, E. W. (1997). Swim Training Theory. Kinesiology, Volume 2, No. 1, pp. 4-8, 1997. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J. (2011). Lactate Production and Metabolism in Swimming. World Book of Swimming: From Science to Performance, 255-275. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J., & Mader, A. (2005). Individualisation of training based on metabolic measures. Retrieved from ResearchGate.
• Parolin, M. L., Chesley, A., Matsos, M. P., Spriet, L. L., Jones, N. L., & Heigenhauser, G. J. (1999). Regulation of skeletal muscle glycogen phosphorylase and PDH during maximal intermittent exercise. American Journal of Physiology, 277(5), E890-900. https://doi.org/10.1152/ajpendo.1999.277.5.E890. Retrieved from PubMed.
• Polar. (n.d.). Running Heart Rate Zones: Basics. Retrieved from Polar.
• Seifert, L., Chollet, D., & Mujika, I. (Eds.). (2011). World Book of Swimming: From Science to Performance. Rodriguez, M. Energy Systems in Swimming. Retrieved from ResearchGate.
• Swanwick, E., & Matthews, M. (2018). Energy Systems: A New Look at Aerobic Metabolism in Stressful Exercise. MOJ Sports Medicine, 2. https://doi.org/10.15406/mojsm.2017.02.00039. Retrieved from ResearchGate.
• Tanner, R., & Bourdon, P. (2006). Standardisation of Physiology Nomenclature. Retrieved from ResearchGate.
• van der Zwaard, S., Brocherie, F., & Jaspers, R. T. (2021). Under the Hood: Skeletal Muscle Determinants of Endurance Performance. Frontiers in Sports and Active Living, 3, 719434. https://doi.org/10.3389/fspor.2021.719434. Retrieved from NCBI.
• Vorontsov, A. (1997). Development of Basic and Special Endurance in Age-Group Swimmers: A Russian Perspective. Swimming Science Bulletin. Retrieved from ResearchGate.