Per comprendere il concetto tensegrità possiamo pensare a una struttura meccanica costituita da elementi discreti e distinti sottoposti a forze di compressione e da elementi continui sottoposti a sforzi di tensione. Lo sviluppo della teoria della tensegrità si è avuto inizialmente nell’architettura, in seguito nell’arte e poi nella biologia e nella fisiologia, quando si sono prodotte o si sono interpretate strutture che si autosostengono per effetto di uno stato di tensione presente nel sistema (da cui il nome di tensegrity, dalla fusione di tension e integrity).
Come descritto da Levin (1982), il corpo rappresenta un involucro in tensione, le cui porzioni contrapposte, sono mantenute tali dalla compressione degli elementi interni, immersi, fluttuanti, in una rete in continua tensione. Il sistema che si viene a creare è, considerando il corpo come un qualcosa di dinamico, un sistema modificabile in maniera molto evidente per quanto riguarda la sua parte elastica (elementi di tensione) e in maniera minima riguardo la componente in compressione (ossa).
L’articolo che qui vi propongo mira, tra l’altro, a realizzare un quadro completo del modello tensegrile umano, la cui complessità è analizzata attraverso software capaci di analizzare dettagliatamente i sistemi delle reti.

Della Posta, D.; Branca ,J.J.V.; Guarnieri, G.; Veltro, C.; Pacini, A.; Paternostro, F.

Modularity of the Human Musculoskeletal System: The Correlation between Functional Structures by Computer Tools
Analysis. Life 2022, 12, 1186.
https://doi.org/10.3390/   life12081186
https://www.mdpi.com/2075-1729/12/8/1186

Abstract: Introduction: For many years, anatomical studies have been conducted with a shattered view of the body. Although the study of the different apparatuses provides a systemic view of the human body, the reconstruction of the complex network of anatomical structures is crucial for the understanding of structural and functional integration. Aim: We used network analysis to investigate the connection between the whole-body osteo-myofascial structures of the human musculoskeletal system.

Materials and Methods: The musculoskeletal network was performed using the aNETomy® anatomical network with the implementation of the open-source software Cytoscape for data entry.

Results: The initial graph was applied with a network consisting of 2298 body parts (nodes) and 7294 links, representing the musculoskeletal system. Considering the same weighted and unweighted osteo-myofascial network, a different distribution was obtained, suggesting both a topological organization and functional behavior of the network structure.

Conclusions: Overall, we provide a deeply detailed anatomical network map of the whole-body musculoskeletal system that can be a useful tool for the comprehensive understanding of every single structure within the complex morphological organization, which could be of particular interest in the study of rehabilitation of movement dysfunctions.