Die Forschenden unter der Leitung der Neuroepidemiologin Abigail Dove bewerteten die Schlafqualität anhand von fünf Dimensionen, darunter Chronotyp (Morgentyp oder Abendtyp) und Schlafdauer. Die Teilnehmenden mit einem Durchschnittsalter von 54,7 Jahren wurden in der UK Biobank, einem Forschungsinstitut, das sich auf die langfristigen Auswirkungen von Genetik und Lebensstil auf Krankheiten konzentriert, aufgenommen. Etwa neun Jahre nach den ersten Schlafbeurteilungen unterzogen sich die Teilnehmenden MRT-Hirnscans.

Um die Hirnscans zu analysieren, setzten die Forschenden Modelle des maschinellen Lernens ein, um das biologische Alter des Gehirns jedes Teilnehmenden zu schätzen. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, beinhaltet das Trainieren von Algorithmen mit großen Datensätzen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. In diesem Fall wurden die Modelle darauf trainiert, Merkmale in den MRT-Scans zu erkennen, die auf eine Alterung des Gehirns hindeuten. Dove erklärte: "Unsere Ergebnisse liefern Beweise dafür, dass schlechter Schlaf zu einer beschleunigten Alterung des Gehirns beitragen kann, und deuten auf Entzündungen als einen der zugrunde liegenden Mechanismen hin."

Die Studie unterstreicht die potenziellen gesellschaftlichen Auswirkungen von schlechtem Schlaf. Angesichts der alternden Bevölkerung wird das Verständnis von Faktoren, die zu kognitivem Abbau beitragen, immer wichtiger. Wenn schlechte Schlafgewohnheiten die Alterung des Gehirns beschleunigen können, könnten Interventionen zur Verbesserung der Schlafqualität erhebliche Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit haben.

Der Einsatz von maschinellem Lernen in dieser Studie stellt einen wachsenden Trend in der medizinischen Forschung dar. KI-Algorithmen können komplexe Datensätze, wie z. B. Hirnscans, mit größerer Geschwindigkeit und Genauigkeit als herkömmliche Methoden analysieren, was potenziell zu neuen Erkenntnissen über Krankheitsprozesse führt. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Modelle des maschinellen Lernens nur so gut sind wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Verzerrungen in den Daten können zu ungenauen oder irreführenden Ergebnissen führen.

Obwohl die Studie eine Korrelation zwischen schlechtem Schlaf und Alterung des Gehirns feststellt, beweist sie keinen Kausalzusammenhang. Es bleibt unklar, ob schlechter Schlaf die Alterung des Gehirns direkt verursacht oder ob andere Faktoren beteiligt sind. Weitere Forschung ist erforderlich, um den Zusammenhang zwischen Schlaf und Hirngesundheit vollständig zu verstehen. Zukünftige Studien könnten die spezifischen Mechanismen untersuchen, durch die schlechter Schlaf zur Alterung des Gehirns beitragen kann, sowie die Wirksamkeit von Interventionen zur Verbesserung der Schlafqualität untersuchen.