Επιστημονικά Νέα

Ύπνος: Πώς η μηχανική μάθηση μπορεί να προβλέψει το ρολόι του σώματός μας;

Ύπνος: Πώς η μηχανική μάθηση μπορεί να προβλέψει το ρολόι του σώματός μας;
Ύπνος: Η νέα μέθοδος μηχανικής μάθησης θα μπορούσε να βοηθήσει τους ανθρώπους να κατανοήσουν καλύτερα τον κιρκάδιο ρυθμό τους.

Μια νέα μέθοδος μηχανικής μάθησης θα μπορούσε να βοηθήσει τους ανθρώπους να κατανοήσουν καλύτερα το εσωτερικό ρολόι του σώματός τους ή τον κιρκάδιο ρυθμό τους, οδηγώντας σε βελτιωμένες αποφάσεις για την υγεία, όπως πότε και πόσο καιρό πρέπει να κοιμούνται. Η έρευνα, που διεξήχθη από το Πανεπιστήμιο του Surrey και το Πανεπιστήμιο του Groningen, περιελάμβανε ένα πρόγραμμα μηχανικής μάθησης που ανέλυε μεταβολίτες στο αίμα για να προβλέψει τον κιρκάδιο χρόνο. Η μέθοδος αυτή προσφέρει έναν πιο βολικό και λιγότερο παρεμβατικό τρόπο πρόβλεψης του χρονισμού του κιρκάδιου συστήματος σε σχέση με προηγούμενες μεθόδους.

Κοιμηθείτε καλύτερα

Η συνήθης μέθοδος για τον προσδιορισμό του κιρκάδιου χρονισμού είναι η μέτρηση του χρονισμού του φυσικού ρυθμού μελατονίνης, γνωστού ως dim light melatonin onset (DLMO). Ωστόσο, η μέθοδος αυτή μπορεί να είναι παρεμβατική και άβολη. Η νέα μέθοδος περιλαμβάνει τη λήψη δύο δειγμάτων αίματος από τους συμμετέχοντες και την πρόβλεψη της DLMO τους με ακρίβεια συγκρίσιμη ή και καλύτερη από τις προηγούμενες μεθόδους.

Η ερευνητική ομάδα συνέλεξε δείγματα αίματος από 24 υγιή άτομα με κανονικό πρόγραμμα ύπνου. Χρησιμοποίησαν μια στοχευμένη προσέγγιση μεταβολωμικής για να μετρήσουν πάνω από 130 ρυθμούς μεταβολιτών, οι οποίοι στη συνέχεια χρησιμοποιήθηκαν στο πρόγραμμα μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη του κιρκάδιου χρονισμού. Αν και η προσέγγιση πρέπει να επικυρωθεί σε διαφορετικούς πληθυσμούς, έχει τη δυνατότητα να βελτιστοποιήσει τις θεραπείες για τις διαταραχές του ύπνου με κιρκάδιο ρυθμό και την αποκατάσταση τραυματισμών.

Η νέα μέθοδος θα μπορούσε να οδηγήσει σε πραγματικά εξατομικευμένα σχέδια ύπνου και γευμάτων με βάση την προσωπική βιολογία του ατόμου, συμβάλλοντας στη βελτιστοποίηση της υγείας και στη μείωση των κινδύνων σοβαρών ασθενειών που σχετίζονται με τον κακό ύπνο και τη λανθασμένη διατροφή. Οι έξυπνες συσκευές και τα wearables προσφέρουν καθοδήγηση σχετικά με τα μοτίβα ύπνου, αλλά αυτή η έρευνα ανοίγει το δρόμο για πιο εξατομικευμένα σχέδια υγείας.

Η συν-συγγραφέας της μελέτης, καθηγήτρια Debra Skene από το Πανεπιστήμιο του Surrey, δήλωσε ότι είναι ενθουσιασμένοι αλλά και επιφυλακτικοί με τη νέα προσέγγιση, καθώς απαιτεί λιγότερη δειγματοληψία και είναι πιο βολική από τις προηγούμενες μεθόδους. Αν και απαιτείται περαιτέρω έρευνα, η νέα μέθοδος θα μπορούσε να ανοίξει το δρόμο για τη βελτιστοποίηση του χρονισμού των συμπεριφορών, της διαγνωστικής δειγματοληψίας και της θεραπείας.

Ο συν-συγγραφέας της μελέτης, καθηγητής Roelof Hut από το Πανεπιστήμιο του Groningen, πρόσθεσε ότι τα αποτελέσματα θα μπορούσαν να βοηθήσουν στην ανάπτυξη ενός οικονομικά προσιτού τρόπου εκτίμησης των κιρκάδιων ρυθμών των ατόμων, οδηγώντας σε βελτιωμένα αποτελέσματα για την υγεία.

Συνολικά, η νέα μέθοδος μηχανικής μάθησης θα μπορούσε να βοηθήσει τους ανθρώπους να κατανοήσουν καλύτερα τον κιρκάδιο ρυθμό τους, οδηγώντας σε βελτιωμένες αποφάσεις για την υγεία και πιο εξατομικευμένα σχέδια υγείας. Αν και απαιτείται περαιτέρω έρευνα, η μέθοδος έχει τη δυνατότητα να βελτιστοποιήσει τις θεραπείες για τις διαταραχές του ύπνου με βάση τον κιρκάδιο ρυθμό και την αποκατάσταση τραυματισμών, οδηγώντας σε καλύτερα αποτελέσματα για την υγεία όλων.