신경역학자 애비게일 도브(Abigail Dove)가 이끄는 연구진은 시간 유형(아침형 또는 저녁형) 및 수면 시간을 포함한 5가지 차원에서 수면의 질을 평가했습니다. 평균 연령 54.7세의 참가자들은 유전과 생활 방식이 질병에 미치는 장기적인 영향에 초점을 맞춘 연구 기관인 UK 바이오뱅크에 등록되었습니다. 초기 수면 평가 후 약 9년 후, 참가자들은 MRI 뇌 스캔을 받았습니다.

뇌 스캔을 분석하기 위해 연구진은 기계 학습 모델을 사용하여 각 참가자의 뇌의 생물학적 나이를 추정했습니다. 인공 지능의 하위 집합인 기계 학습은 패턴을 식별하고 예측하기 위해 대규모 데이터 세트에 대한 알고리즘 훈련을 포함합니다. 이 경우 모델은 뇌 노화를 나타내는 MRI 스캔의 특징을 인식하도록 훈련되었습니다. 도브는 "우리의 연구 결과는 수면 부족이 뇌 노화 가속화에 기여할 수 있으며 염증을 근본적인 메커니즘 중 하나로 지적한다는 증거를 제공합니다."라고 설명했습니다.

이 연구는 수면 부족의 잠재적인 사회적 영향을 강조합니다. 인구가 고령화됨에 따라 인지 기능 저하에 기여하는 요인을 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 수면 습관이 좋지 않으면 뇌 노화가 가속화될 수 있으므로 수면의 질을 개선하기 위한 개입이 공중 보건에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

이 연구에서 기계 학습을 사용한 것은 의료 연구에서 증가하는 추세를 나타냅니다. AI 알고리즘은 뇌 스캔과 같은 복잡한 데이터 세트를 기존 방법보다 더 빠른 속도와 정확도로 분석하여 질병 과정에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 기계 학습 모델은 훈련된 데이터만큼만 좋다는 점에 유의해야 합니다. 데이터의 편향은 부정확하거나 오해의 소지가 있는 결과를 초래할 수 있습니다.

이 연구는 수면 부족과 뇌 노화 사이의 상관 관계를 확립하지만 인과 관계를 증명하지는 않습니다. 수면 부족이 직접적으로 뇌 노화를 유발하는지 아니면 다른 요인이 관련되어 있는지는 불분명합니다. 수면과 뇌 건강 사이의 관계를 완전히 이해하려면 추가 연구가 필요합니다. 향후 연구에서는 수면 부족이 뇌 노화에 기여할 수 있는 특정 메커니즘을 탐구하고 수면의 질을 개선하기 위한 개입의 효과를 조사할 수 있습니다.