физическая активность
                Кредит: CC0 Public Domain

Время, проведенное за сидением, сном и движением, частично определяется нашими генами, показали исследователи из Оксфордского университета. В одном из самых подробных проектов такого рода ученые изучили активность 91 105 участников британского биобанка, которые ранее носили монитор активности на своем запястье в течение недели. Ученые научили машины распознавать активное и малоподвижное поведение на основе огромного количества данных мониторинга активности.
                                                                                       

Затем они объединили эти данные с генетической информацией британского биобанка, чтобы выявить 14 генетических регионов, связанных с деятельностью, семь из которых являются новыми для науки, о которых они сегодня сообщили в Nature Communications. Работа прокладывает путь к лучшему пониманию сна, физической активности и их последствий для здоровья. Дальнейший анализ генетических данных человека впервые показал, что увеличение физической активности причинно снижает артериальное давление.

Недостаточная физическая активность представляет собой глобальную угрозу для общественного здравоохранения и связана с целым рядом распространенных заболеваний, включая ожирение, диабет и болезни сердца. Изменения продолжительности сна связаны с сердечными и метаболическими заболеваниями и психическими расстройствами. Генетический анализ также показал совпадение с нейродегенеративными заболеваниями, психическим здоровьем и структурой мозга, что свидетельствует о важной роли центральной нервной системы в отношении физической активности и сна.

р. Эйден Доэрти, который руководил работой и базируется в Институте больших данных Оксфордского университета, сказал: «Как и почему мы движемся не только о генах, но понимание роли, которую играют гены, поможет улучшить наше понимание причин и последствия отсутствия физической активности.

«Только благодаря тому, что мы можем изучать большие объемы данных, например, предоставленные британским Биобанком, мы можем понять сложную генетическую основу даже некоторых основных человеческих функций, таких как перемещение, отдых и сон. . «

Исследование финансировалось Оксфордским центром биомедицинских исследований Национального института исследований в области здравоохранения (NIHR) и Центром научных исследований Британского кардиологического фонда в Оксфорде. Исследование было совместным и проводилось междисциплинарной группой ученых из различных областей, включая машинное обучение, генетику, статистику и эпидемиологию.

Использование машинного обучения в больших наборах данных здравоохранения быстро развивается и оказывает глубокое влияние на те виды исследований, которые могут быть проведены, сказал доктор Карл Смит-Бирн, один из ведущих аналитиков исследования.

«Мы тщательно разработали модели машинного обучения, чтобы научить машины анализировать сложные функции, такие как деятельность», — сказал он. «Эти модели дают новое захватывающее представление о поведении человека в крупных исследованиях, таких как британский биобанк с его полмиллионом участников».

Профессор Майкл Холмс, научный сотрудник BHF Intermediate, сказал: «Это дает ученым прекрасную возможность узнать гораздо больше о том, как гены и окружающая среда взаимодействуют в нашей повседневной жизни, заставляя нас двигаться, как мы, и, возможно, мы подвержены повышенному риску заболевания. Например, это может помочь нам определить, является ли отсутствие активности причиной или следствием ожирения. «

Чтобы помочь определить типы активности, записанные на мониторах запястья, исследователи обратились к 200 добровольцам, которые носили специальную камеру, которая фиксировала их активность каждые 20 секунд в течение двух дней. Изображения сравнивались с данными активности, снятыми мониторами на запястьях, что дает руководство по интерпретации данных.




Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *