장면을 그려보세요. 이른 아침 시간입니다. 당신은 친구들과 파티를 하러 나갔다가 왠지 시간이 훌쩍 지나가 버렸습니다. 제한 속도를 준수하고 차선을 유지하면서 최선을 다해 집으로 운전하려고 노력하지만 반사 신경은 그래야 할 수준이 아닙니다. 시야가 흐려지고 반응이 느려집니다. 갑자기 백미러에 경찰차의 불빛이 비춰집니다. 당신은 길가에 차를 세우고 창문을 내립니다. 경찰이 걸어온다. “실례합니다.”라고 그들은 말합니다. “제대로 잤어요?”
좋아요, 아마도 이 시나리오에서 그들이 가질 수 있는 첫 번째 질문은 아닐 것입니다. 그러나 아마도 그래야 할 것입니다. 음주운전은 분명 큰 문제이지만, 수면 부족의 영향 사람의 경우 알코올 섭취로 인한 인지 장애와 비슷할 수 있습니다. 다행히도, 음주 측정기가 개인의 혈중 알코올 농도를 확인하는 비주관적인 방법을 제공하는 것과 마찬가지로, 수면 부족을 쉽고 객관적으로 측정할 수 있는 방법이 곧 나올 수도 있습니다.
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영국 서리대학교 수면연구센터 연구진은 혈액 검사 개발을 돕는 기계 학습 알고리즘, 수면 부족의 징후를 드러낼 수 있습니다. 결과적으로 얻은 유전자 바이오마커 혈액 검사는 잘 쉬는 사람에게서 채취한 것인지, 아니면 잠이 부족한 사람에게서 채취한 샘플인지를 92%의 정확도로 보여줄 수 있는 것으로 알려졌습니다.
"이 테스트는 기계 학습 알고리즘 접근 방식을 사용하여 단일 혈액 샘플에서 측정된 수천 개의 유전자 중 68개 유전자의 하위 집합에서 유전자 발현 수준의 시그니처를 식별합니다." 사이먼 아처, 서리 대학교 수면 분자생물학 교수는 Digital Trends에 말했습니다. “이것은 자동화된 테스트 개발을 위한 토대를 제공하기 때문에 매우 흥미롭습니다. 누군가가 졸려서 중요한 업무 관련 작업을 수행하거나 업무를 담당하기에 부적합한지 확인합니다. 차량."
기계 학습 도구는 휴식을 취한 연구 참가자와 하룻밤 수면을 건너뛴 참가자 모두에게서 채취한 혈액 샘플을 분석했습니다. 이는 아직 연구의 초기 단계이지만 미래를 위한 유망한 탐구의 길을 열어줍니다.
"우리의 결과는 졸음에 대한 길가 테스트를 개발하는 것과는 거리가 멀습니다."라고 Archer는 계속 말했습니다. “우리가 하는 일은 실험실에서 혈액 샘플의 유전자 발현 수준을 측정하는 데 며칠이 걸립니다. 그러나 이론적으로 우리가 확인한 수면 부족 상태를 예측하는 시그니처 유전자는 자동화된 테스트의 일부를 구성할 수 있습니다. 이를 지원하려면 기술 개발이 필요합니다.”
작업을 설명하는 논문은 다음과 같습니다. 최근 수면 저널에 게재됨.
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