Новый метод машинного обучения предсказывает время биологических часов для улучшения сна и принятия решений о здоровье.
Новый метод машинного обучения может помочь нам измерить время наших внутренних биологических часов, помогая всем нам принимать более правильные решения о здоровье, в том числе, когда и как долго спать.
В исследовании, проведенном Университетом Суррея и Университетом Гронингена, использовалась программа машинного обучения для анализа метаболитов в крови, чтобы предсказать время нашей внутренней циркадной системы отсчета времени. Исследование опубликовано в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences .
На сегодняшний день стандартным методом определения времени работы циркадной системы является измерение времени нашего естественного мелатонинового ритма, особенно когда мы начинаем вырабатывать мелатонин, известный как начало мелатонина при тусклом свете (DLMO).
Профессор Дебра Скин, соавтор исследования из Университета Суррея, сказала: «После взятия двух образцов крови у наших участников наш метод смог предсказать DLMO людей с точностью, сравнимой или лучше, чем предыдущая, более навязчивая оценка ».
Исследовательская группа собрала временные ряды образцов крови у 24 человек — 12 мужчин и 12 женщин. Все участники были здоровы, не курили и регулярно спали за семь дней до посещения клинического исследовательского центра Университета. Затем исследовательская группа измерила более 130 метаболитных ритмов, используя целенаправленный подход к метаболомике. Затем эти данные о метаболитах использовались в программе машинного обучения для прогнозирования циркадного времени.
Профессор Скин заявил: «Мы взволнованы, но осторожно относимся к нашему новому подходу к прогнозированию DLMO, поскольку он более удобен и требует меньше выборки, чем доступные в настоящее время инструменты. Хотя наш подход необходимо проверить на разных популяциях, он может проложить путь оптимизировать лечение нарушений циркадного ритма сна и восстановления после травм.
«Умные устройства и носимые устройства предлагают полезные рекомендации по режимам сна , но наше исследование открывает путь к действительно персонализированным планам сна и питания, соответствующим нашей личной биологии, с потенциалом оптимизации здоровья и снижения рисков серьезных заболеваний, связанных с плохим сном и несвоевременный прием пищи».
Профессор Рулоф Хат, соавтор исследования из Университета Гронингена, сказал: «Наши результаты могут помочь разработать доступный способ оценки наших собственных циркадных ритмов, который позволит оптимизировать время поведения, диагностические пробы и лечение».
