STUDIU | Genele influențează gradul de activitate fizică
-
10 Decembrie 2018 19:05
Cercetători din Marea Britanie au identificat 14 arii genetice, dintre care șapte până acum necunoscute, care determină în parte predispoziția spre activitatea fizică, potrivit unui studiu publicat luni în revista Nature și citat de EFE, potrivit Agerpres.
Studiul, dezvoltat de Institutul Big Data al Univeristății Oxford corelează de exemplu timpul pe care îl petrecem așezați, dormind sau făcând mișcare cu genele noastre. Experții au programat "o mașină de învățare automată" pentru a diferenția viețile sedentare și cele active (și unele intermediare) asupra a 200 de voluntari care au purtat timp de două zile o cameră și o brățară care le-a monitorizat activitatea la fiecare 20 de secunde.
Apoi au comparat această informație cu cea a 91.105 de indivizi înregistrați în baza de date a Biobank UK care au purtat același tip de brățară timp de o săptămână în perioade anterioare. "Cum și de ce ne mișcăm nu depinde doar de gene, dar înțelegerea rolului pe care acestea îl joacă ne va ajuta să ne ameliorăm cunoștințele privind cauzele și consecințele activității fizice", a explicat într-un comunicat directorul proiectului, Aiden Doherty.
În afară de a detecta 14 arii genetice corelate, dintre care 7 noi, cercetătorii au observat pentru prima dată, grație macrodatelor că sporirea activității fizice reduce spontan presiunea arterială.
De asemenea, analiza genetică a dezvăluit "o suprapunere" între bolile neurodegenerative, sănătatea mentală și structura cerebrală, fapt ce demonstrează rolul important pe care îl are sistemul nervos central în activitatea fizică și a somnului.
Lipsa de activitate fizică, potrivit experților, este o amenințare pentru sănătatea publică globală, cu un amplu spectru de boli asociate sedentarismului, precum obezitatea, diabetul sau problemele cardiovasculare. Și alterarea somnului este asociată bolilor cardiace și metabolice cu tulburări psihice.
Experții care au realizat studiul au subliniat că utilizarea mașinii de învățare automată pentru a analiza marile cantități de date privind sănătatea avansează rapid. "Am dezvoltat modele de învățare automată pentru a învăța mașinile cum să analizeze funcții complexe precum activitatea", a explicat Karl Smith-Byrne, participant la studiu.
"Ar putea să ne ajute, de exemplu, să determinăm dacă lipsa de activitate este o cauză sau o consecință a obezității", a precizat și Michael Holmes, de la Oxford British Heart Foundation.