قام الباحثون، بقيادة عالمة الأوبئة العصبية أبيجيل دوف، بتقييم جودة النوم عبر خمسة أبعاد، بما في ذلك النمط الزمني (التبكير أو التأخير) ومدة النوم. تم تسجيل المشاركين، بمتوسط عمر 54.7 عامًا، في بنك UK Biobank، وهو معهد أبحاث يركز على الآثار طويلة المدى للوراثة ونمط الحياة على الأمراض. بعد حوالي تسع سنوات من تقييمات النوم الأولية، خضع المشاركون لفحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ.

لتحليل فحوصات الدماغ، استخدم الباحثون نماذج تعلم الآلة لتقدير العمر البيولوجي لدماغ كل مشارك. يتضمن تعلم الآلة، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات. في هذه الحالة، تم تدريب النماذج للتعرف على الميزات الموجودة في فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي والتي تدل على شيخوخة الدماغ. أوضحت دوف قائلة: "تقدم نتائجنا دليلًا على أن قلة النوم قد تساهم في تسريع شيخوخة الدماغ وتشير إلى الالتهاب كأحد الآليات الكامنة وراء ذلك."

تسلط الدراسة الضوء على الآثار المجتمعية المحتملة لقلة النوم. مع تقدم السكان في العمر، يصبح فهم العوامل التي تساهم في التدهور المعرفي ذا أهمية متزايدة. إذا كانت عادات النوم السيئة يمكن أن تسرع شيخوخة الدماغ، فإن التدخلات التي تهدف إلى تحسين جودة النوم يمكن أن يكون لها تأثير كبير على الصحة العامة.

يمثل استخدام تعلم الآلة في هذه الدراسة اتجاهًا متزايدًا في البحوث الطبية. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات البيانات المعقدة، مثل فحوصات الدماغ، بسرعة ودقة أكبر من الطرق التقليدية، مما قد يؤدي إلى رؤى جديدة حول العمليات المرضية. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن نماذج تعلم الآلة جيدة فقط بقدر جودة البيانات التي يتم تدريبها عليها. يمكن أن تؤدي التحيزات في البيانات إلى نتائج غير دقيقة أو مضللة.

في حين أن الدراسة تثبت وجود علاقة بين قلة النوم وشيخوخة الدماغ، إلا أنها لا تثبت السببية. لا يزال من غير الواضح ما إذا كانت قلة النوم تسبب بشكل مباشر شيخوخة الدماغ أو ما إذا كانت هناك عوامل أخرى متورطة. هناك حاجة إلى مزيد من البحث لفهم العلاقة بين النوم وصحة الدماغ بشكل كامل. يمكن للدراسات المستقبلية استكشاف الآليات المحددة التي قد تساهم بها قلة النوم في شيخوخة الدماغ، بالإضافة إلى التحقيق في فعالية التدخلات التي تهدف إلى تحسين جودة النوم.