Kan dolaşımındaki moleküler aktivite desenleri, birinin ne kadar fit olduğunu anlamanın yanı sıra, fiziksel performansı destekleyen biyolojik süreçlere dair ipuçları da sunabilir. MIT, GE HealthCare ve ABD Askeri Akademisi'nden araştırmacılar, bu moleküler sinyallerin binlercesini fitness seviyeleriyle ilişkilendiren bir hesaplama modeli geliştirdi ve bu yolların, gelecekteki çalışmaların fitness eğitimini geliştirmesi ve yaralanma veya hastalıktan iyileşmeyi hızlandırması için bilgi verebileceğini ortaya koydu.
Modeli geliştirmek için araştırmacılar, ABD Askeri Akademisi'nde askeri bir yarışmaya hazırlanan 86 kadette 50.000'den fazla biyomarker analiz etti. Bu verileri kullanarak, fiziksel fitness seviyelerini artırmaya katkıda bulunan moleküler yolları belirlemeyi başardılar.
“50.000 ölçümümüz vardı ve bunları, ölçtüğümüz belirteçlerin fiziksel fitness ile mekanik olarak bağlantılı olma olasılığı olan yaklaşık 100'e indirmek istedik. Yani, birçok istatistiksel korelasyonun olacağı gibi, sadece bir istatistiksel korelasyon değil, neden-sonuç ilişkisi olma olasılığı olan belirteçler,” diyor MIT Biyolojik Mühendislik Bölümü'nde Sağlık Bilimleri ve Teknolojisi Grover M. Hermann Profesörü olan Ernest Fraenkel.
Bu biyomarkerler, kan örneklerini analiz ederek ölçülebilir; bu, bir atlet veya belki de kronik hastalığı veya uzun süreli yaralanması olan birine, yaralanma riskini azaltmak, iyileşmeyi hızlandırmak veya performans seviyelerini geleneksel ölçümlerin gösterdiğinden daha fazla artırmak için çabalarını odaklayabilecekleri potansiyel alanlar hakkında ek bilgi sunabilir.
GE HealthCare'in Sağlık Teknolojisi ve İnovasyon Merkezi'nde baş bilim insanı olan Azar Alizadeh, çalışmanın baş yazarıdır. Fraenkel ve GE HealthCare'den kıdemli baş bilim insanı Luca Marinelli, dergide Communications Biology yayımlanan yeni çalışmanın kıdemli yazarlarıdır.
Fitness Haritalama
Boy gibi basit bir özelliğin genetik temelini bulmak için bilim insanları, binlerce kişinin genetik belirteçlerinin boy ile ilişkilendirilebildiği geniş ölçekli çalışmalara, yani genom çapında ilişkilendirme çalışmalarına (GWAS) başvurabilirler. Ancak, fiziksel fitness gibi birçok farklı genetik, fizyolojik ve çevresel faktörün etkileşimiyle belirlenen özellikler için durum çok daha karmaşık hale gelir.
Araştırmacılar, bu faktörlerden bazılarını tanımlamaya çalışmak için, Sandhurst Askeri Beceri Yarışması için eğitim gören ABD Askeri Akademisi'nde 86 gönüllü ile çalıştılar. Alizadeh, GE HealthCare, GE Research, West Point ve MIT bilim insanlarıyla işbirliği içinde deneysel çalışma tasarımını ve yürütülmesini yönetti. Üç aylık çalışma süresi boyunca gönüllüler, yoğun egzersiz öncesi ve sonrası kan örnekleri alınarak, beş seansa kadar katıldılar. Araştırmacılar ayrıca, ince kas kütlesi ve VO2 max (egzersiz sırasında maksimum oksijen tüketim hızı) gibi diğer özellikleri de ölçtüler.
Kan örneklerinden, araştırmacılar DNA metilasyon desenlerini analiz ederek, haberci RNA transkriptlerini dizileyerek ve örneklerde bulunan binlerce protein ve küçük molekülü analiz ederek 50.000'den fazla biyomarker ölçebildiler.
50.000 biyomarker setinden, araştırmacılar, performansın Askeri Savaş Fitness Testi (ACFT) ile ölçülen genel fiziksel fitness seviyesini tahmin edebilecek daha az sayıda belirteç tanımlamayı umuyorlardı. Bu test, 2 mil koşusu, maksimum deadlift (bir kişinin tek bir tekrar için kaldırabileceği en ağır ağırlık, 340 pound'a kadar) ve sprint-çekme-taşıma testini içerir.
Bunu yapmanın bir yolu, fitness ile biyomarkerler arasındaki korelasyonları tanımlamak için basitçe bir hesaplama modelini eğitmek olacaktır. Ancak, çalışmadaki yalnızca 86 denek ile bu yaklaşım, rastgele korelasyonlar elde etme olasılığını artırır ve bu korelasyonlar fiziksel fitness'a gerçekten katkıda bulunmaz, diyor Fraenkel.
Daha hedeflenmiş bir yaklaşım benimsemek için, araştırmacılar önce mevcut veritabanlarına dayalı olarak belirteçler arasındaki etkileşimleri temsil eden bir ağ modeli oluşturdu. Bu bağlantılar, bir sinyal yolunda birbirleriyle etkileşime giren proteinleri veya bir gen setini açan bir transkripsiyon faktörünü temsil edebilir.
“Bir şehir haritası gibi düşüneb
