Investigadores de la Universidad de Surrey y la Universidad de Groningen han desarrollado un innovador método basado en machine learning capaz de calibrar la hora del reloj biológico interno, lo que podría ayudar a las personas a tomar decisiones más saludables en cuanto al sueño y la alimentación.
Utilizando algoritmos avanzados de machine learning, el programa analiza los metabolitos en la sangre para predecir la hora del sistema circadiano interno, y se espera que pueda mejorar la salud y reducir los riesgos de enfermedades graves asociadas al sueño deficiente y a la alimentación inoportuna. ESTUDIO.
El machine learning es un subcampo de la inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. En este caso, los algoritmos de machine learning se entrenaron para identificar patrones en los datos de metabolitos y predecir con precisión el ritmo circadiano de los individuos.
Hasta ahora, el método estándar para determinar el ritmo circadiano era medir la producción de melatonina, también conocido como el inicio de la melatonina con luz tenue (DLMO). Sin embargo, este nuevo enfoque basado en machine learning resulta ser más cómodo y menos intrusivo, ya que solo requiere dos muestras de sangre para predecir el DLMO con una precisión comparable o mejor que los métodos anteriores.
El estudio incluyó a 24 participantes sanos que proporcionaron muestras de sangre, las cuales fueron analizadas mediante un enfoque de metabolómica dirigida para medir más de 130 ritmos de metabolitos. Estos datos se utilizaron en un programa de machine learning para predecir el ritmo circadiano.
Aunque este nuevo enfoque basado en machine learning requiere validación en diferentes poblaciones, los investigadores se muestran entusiasmados con su potencial para optimizar los tratamientos de los trastornos del ritmo circadiano del sueño y la recuperación de lesiones. Además, podría allanar el camino para la creación de planes de sueño y alimentación verdaderamente personalizados, alineados con la biología personal de cada individuo.
Conclusión
Este nuevo método de machine learning podría ofrecer una forma accesible y efectiva de estimar los ritmos circadianos, optimizando así el comportamiento, el diagnóstico y el tratamiento médico en función de las necesidades biológicas individuales. Con el avance constante de la tecnología de machine learning, es probable que veamos aún más aplicaciones de esta tecnología en el campo de la salud y la medicina personalizada en el futuro.
Dormir adecuadamente es esencial para mejorar el rendimiento al correr, ya que un sueño de calidad permite la recuperación y reparación de los músculos, fortalece el sistema inmunológico, mejora la función cognitiva y equilibra las hormonas relacionadas con el apetito y el estrés. Al garantizar un descanso óptimo, los corredores pueden incrementar su resistencia, velocidad y concentración, lo que conduce a un mejor rendimiento y resultados en sus entrenamientos y competencias.