Obezitate, diabet, boli cardiace, legătura dintre activitatea fizică și gene

Alexandra Mănăilă / 10 dec 2018 / 21:39
Sportul este necesar
Sportul este necesar

Inactivitatea fizică reprezintă o amenințare globală la adresa sănătății publice și este asociată cu o serie de afecțiuni comune, cum ar fi obezitatea, diabetul și bolile cardiace. Dar potrivit oamenilor de știință, timpul petrecut la ședințe, în somn și atunci când facem mișcare este determinat în parte de genele noastre.

Cercetătorii de la Universitatea Oxford au demarat un studiu pentru o mai bună înțelegere a somnului, a activității fizice și a consecințelor acestora asupra sănătății. Într-unul dintre cele mai detaliate proiecte de acest gen, s-a studiat activitatea a 91.105 de participanți UK care au purtat anterior un monitor de activitate pe încheietura mâinii timp de o săptămână.

Oamenii de știință au învățat mașinile să identifice comportamentul activ și sedentar din cantitățile enorme de date monitorizate apoi au combinat aceste date cu informațiile biologilor britanici. Analiza ulterioară a datelor genetice umane a arătat, pentru prima dată, că activitatea fizică crescută cauzează scăderea tensiunii arteriale, că schimbările în durata somnului sunt legate de bolile cardiace, metabolice și de tulburările psihiatrice.

Analiza genetică a arătat, de asemenea, suprapunerea cu bolile neurodegenerative, bunăstarea sănătății mintale și structura creierului, activitatea fizică și somnul având un rol important pentru sistemul nervos central.

,,Înțelegerea rolului genelor va contribui la îmbunătățirea înțelegerii cauzelor și consecințelor inactivității fizice. Numai prin faptul că putem studia cantități mari de date, cum ar fi cele oferite de Biobank UK, putem înțelege baza genetică complexă a unor funcții umane cele mai de bază cum ar fi mișcarea, odihna și somnul", a declarat dr. Aiden Doherty, specialista care a condus studiul, de la Universitatea din Oxford.

Cercetarea a fost realizată în colaborare cu o echipă multidisciplinară de oameni de știință dintr-un set divers de domenii de la genetică, statistică, până la inteligență artificială și epidemiologie.

,,Utilizarea procesului de învățare a mașinilor privind seturile mari de date din asistența medicală avansează rapid și are un efect profund asupra tipurilor de studii care pot fi efectuate. Am dezvoltat cu atenție modele de învățare automată pentru a vedea cum analizează funcțiile complexe cum ar fi activitatea fizică. Aceste modele oferă perspective noi și interesante în comportamentele de mișcare umană în studii de amploare, cum ar fi UK Biobank care a utilizat jumătate de milion de participanți", a spus dr. Karl Smith-Byrne, unul dintre analiștii studiului.

Pentru a ajuta la identificarea tipurilor de activitate înregistrate pe monitoarele de la încheietura mâinii, cercetătorii au apelat la 200 de voluntari care au purtat o cameră specială care a capturat activitatea la fiecare 20 de secunde timp de două zile. Imaginile au fost comparate cu datele captate de monitoarele purtate de încheietura mâinii, oferind un ghid pentru interpretarea datelor.

,,Această cercetare oferă oamenilor de știință o oportunitate minunată de a învăța mai multe despre modul în care genele și mediul interacționează în viața noastră de zi cu zi. De exemplu, ne-ar putea ajuta să determinăm dacă inactivitatea este o cauză sau o consecință a obezității", a precizat profesorul Michael Holmes, cercetător științific, potrivit Medicalxpress.com.

Studiul integral îl puteți citi aici.

Articole Recomandate
Comentarii
Get it on App Store Get it on Google Play

Citite săptămâna aceasta


Politica de confidențialitate | Politica Cookies | Copyright 2019 S.C. PRESS MEDIA ELECTRONIC S.R.L. - Toate drepturile rezervate.
sanatate.n-nxt.28