Ученые ВШЭ выявили биомаркеры стрессоустойчивости с помощью умных часов и образцов слюны
Группа ученых при участии исследователей из НИУ ВШЭ предложила способ оценивать уровень стрессоустойчивости на основе физиологических показателей, получаемых с носимых устройств и из образца слюны. Оказалось, что высокая вариабельность сердечного ритма, более высокая концентрация цинка и низкая концентрация калия в слюне говорят о лучшей адаптации к стрессу. Результаты опубликованы в Journal of Molecular Neuroscience.
Стресс — естественная реакция организма на нагрузку. Однако при длительном воздействии он повышает риск развития сердечно-сосудистых заболеваний, тревожных и депрессивных расстройств, снижает когнитивную продуктивность и качество жизни.
Традиционно уровень стресса оценивается с помощью опросников и психологических тестов. Но такие методы субъективны и не всегда отражают реальные физиологические процессы. Команда исследователей из НИУ ВШЭ, Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, ФНКЦ РР и МГУ провела исследование, чтобы определить объективные биомаркеры стрессоустойчивости, то есть способности организма эффективно адаптироваться к нагрузкам.
В исследовании приняли участие 73 добровольца. Перед экспериментом ученые оценили их способность справляться со стрессом на основании клинических интервью, опросников и физиологических реакций и разделили участников на три группы: адаптивную, среднюю и дезадаптивную.
Испытуемые выполняли задания на память и внимание, сложность которых в ходе эксперимента постепенно возрастала. На одном из этапов участников обманывали: сообщали, что их ответ был неверным, даже если он был правильным. Таким образом авторы моделировали ситуацию стресса и пытались поколебать уверенность и самооценку испытуемых.
До и после выполнения заданий у участников брали образцы слюны, чтобы измерить ее антиоксидантную емкость (AOC) и состав микроэлементов — количество меди, железа, цинка, кальция и др. В стрессовой ситуации в организме повышается количество свободных радикалов — активных форм кислорода, которые могут повреждать клетки, что ведет к преждевременному старению и развитию хронических заболеваний. Такое состояние называется окислительным стрессом. За регуляцию количества свободных радикалов отвечают антиоксиданты. Чем их больше, тем лучше способность организма противостоять окислительному стрессу.
Ученые также регистрировали стресс-индекс по данным носимых устройств и слюны во время выполнения заданий.
Анализ в лабораторных условиях показал, что более высокая вариабельность сердечного ритма (низкий стресс-индекс) свидетельствует о лучшей переносимости стресса. Концентрация цинка в слюне была выше у участников, которые легче адаптировались к стрессу, а концентрация калия, наоборот, ниже.
Все участники имели схожие результаты в точности выполнения заданий, однако у участников адаптивной группы индекс стресса был ниже, а уровень антиоксидантной емкости слюны выше. У дезадаптивной группы по мере роста сложности заданий существенно снижалась самооценка вне зависимости от правильности ответов.
По словам исследователей, работа показывает, что данные носимых устройств и биомаркеры слюны можно рассматривать как связанную систему показателей, отражающих индивидуальные различия в том, как люди справляются со стрессом. Такой подход может стать основой для будущих, более объективных методов оценки стрессоустойчивости.
Евгения Альшанская
«Сильный стресс часто выступает триггером ряда заболеваний, но реакции на стресс у людей различаются. Поэтому важно научиться прогнозировать и отслеживать такие состояния. Выявление связей между физиологией, биохимией и психическим состоянием человека — важный шаг на пути к персонализированной профилактической диагностике», — отмечает Евгения Альшанская, автор исследования, научный сотрудник Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
В НИУ ВШЭ создали базу данных по производственным цепочкам мирового ВПК
Институт мировой военной экономики и стратегии (ИМВЭС) НИУ ВШЭ разработал новый аналитический инструмент для изучения оборонной промышленности зарубежных стран. База данных «Производственные цепочки мирового ВПК» показывает взаимосвязи между производителями на разных уровнях — от конечных систем до комплектующих.
Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар
Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
«Дни компьютерных наук год от года становятся масштабнее, и это отражает развитие ФКН»
Прошедший недавно в корпусе НИУ ВШЭ на Покровке фестиваль «Дни компьютерных наук» (ДКН) стал главной точкой притяжения для всех, кто интересуется технологиями. Событие, организованное факультетом компьютерных наук (ФКН) Вышки совместно с партнерами, собрало около трех тысяч участников: студентов, абитуриентов, выпускников, преподавателей и экспертов индустрии.
МИЭМ ВШЭ и АО «Нанотроника» запускают совместную мастерскую электронного машиностроения
Под руководством экспертов компании студенты будут решать задачи, связанные с улучшением характеристик устройств для электронного машиностроения. Среди них — моделирование физических и технологических процессов, расчет, конструирование и автоматизация систем, подсистем и элементов технологического и контрольно-измерительного оборудования, сбор данных, метрологические задачи.