doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108545
Credibilidade: 989
#Dormir
O método melhora a compreensão e o monitoramento dos padrões de sono
Bhavin R. Sheth, professor associado de engenharia elétrica e de computação na Universidade de Houston, juntamente com o ex-aluno Adam Jones, desenvolveu um método revolucionário para classificação de estágios do sono. Essa abordagem inovadora tem o potencial de substituir o padrão ouro atual, a polissonografia, que geralmente é incômoda devido à sua extensa fiação e à necessidade de ambientes clínicos. Seu novo procedimento, utilizando uma rede neural de deep learning baseada em eletrocardiografia de derivação única, pode ser convenientemente realizado por usuários em casa.
Se você já teve problemas para dormir e acabou em um laboratório do sono, sabe que o teste de polissonografia é tudo, menos repousante. Com uma infinidade de derivações – sensores e fios – penduradas em todas as partes do seu corpo, você é solicitado a dormir, o que é um estado difícil de alcançar sem tal estorvo, quase impossível com ele.
Mas e se o número desses eletrodos – presos do seu couro cabeludo ao seu coração – fosse reduzido para apenas dois”
Benefícios do novo método
Demonstramos com sucesso que nosso método atinge concordância de nível de especialista com a polissonografia padrão-ouro sem a necessidade de equipamentos caros e incômodos e de um clínico para pontuar o teste, – relata Sheth em Computadores em Biologia e Medicina. Este avanço desafia a dependência tradicional da eletroencefalografia (ou EEG) para estadiamento confiável do sono e abre caminho para estudos do sono mais acessíveis e econômicos. –
Ainda mais, ao permitir o acesso à análise do sono de alta qualidade fora dos ambientes clínicos, a pesquisa de Adam e Bhavin tem o potencial de expandir significativamente o alcance da medicina do sono.
A classificação confiável dos estágios do sono é crucial na medicina do sono e na pesquisa em neurociência para fornecer insights valiosos, diagnósticos e compreensão dos estados cerebrais. Embora dispositivos comerciais como o Apple Watch, Fitbit e Oura Ring monitorem o sono, seu desempenho está bem abaixo do da polissonografia.
O modelo baseado em eletrocardiografia foi treinado em 4.000 gravações de indivíduos de 5 a 90 anos. Eles mostraram que o modelo é robusto e tem um desempenho tão bom quanto uma polissonografia de pontuação clínica.
Nosso método supera significativamente a pesquisa atual e os dispositivos comerciais que não usam EEG e atingem níveis de concordância padrão-ouro usando apenas uma única derivação de dados de eletrocardiografia, – disse Sheth, que também é membro do UH Center for NeuroEngineering and Cognitive Systems.
Ele torna estudos mais baratos e de maior qualidade acessíveis a uma comunidade mais ampla, permitindo uma pesquisa aprimorada do sono e intervenções de saúde relacionadas ao sono mais personalizadas e acessíveis. –
Para esse fim, Jones disponibilizou o código-fonte completo gratuitamente para pesquisadores, clínicos e qualquer outra pessoa interessada em https://cardiosomnography.com
Problemas com controle genético podem levar a doenças como câncer, diabetes e distúrbios neurológicos. Ao fornecer um mapa detalhado de 3’UTRs e seus elementos regulatórios, a pesquisa oferece novos insights que podem levar a melhores tratamentos e terapias.
O novo conjunto de dados produzido no estudo será um recurso essencial para cientistas que estudam genética e saúde humana. A equipe da ASU planeja continuar sua pesquisa para explorar melhor como esses elementos reguladores funcionam e sua influência crítica no controle genético.
Publicado em 15/08/2024 11h44
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