Роль окислительного стресса и воспаления при бессоннице и сердечно-сосудистых заболеваниях: растительные антиоксиданты и противовоспалительные средства в сочетании с выявлением бессонницы с помощью машинного обучения

Бессонница — это хорошо известное расстройство сна, которое из-за недостатка сна оказывает значительное влияние на жизнь человека. В период бодрствования в нейронах накапливаются активные формы кислорода (АФК), тогда как сон выполняет защитную функцию, предотвращая окислительное повреждение и способствуя выведению АФК из головного мозга. При бессоннице, напротив, возникает дисбаланс между образованием АФК и их удалением эндогенной антиоксидантной системой защиты. Взаимосвязь бессонницы с депрессией и тревожными расстройствами нарушает иммунные механизмы и функции сердечно-сосудистой системы. Традиционно для диагностики бессонницы применяют полисомнографию. Этот метод сложен и требует значительных временных затрат. В настоящей работе предложена новая автоматизированная система выявления бессонницы на основе машинного обучения с использованием интервалов R–R, полученных при регистрации одноканальной электрокардиограммы (ЭКГ). Кроме того, изучалась роль окислительного стресса и воспаления в нарушениях сна и сердечно-сосудистых заболеваниях, влияние антиоксидантов и психофармакологическое действие растительных препаратов. Исследование проводилось в несколько этапов: регистрация сигналов ЭКГ у лиц с нормальным сном и бессонницей, анализ сигналов и последующая автоматическая классификация. Для классификации использовали два класса испытуемых (с нормальным сном и бессонницей), две стадии сна — бодрствование и фазу быстрого сна — и три классификатора на основе машинного обучения. Всего у 18 испытуемых было получено 3000 фрагментов ЭКГ. Кроме того, с использованием тераностического подхода изучалась роль дисфункции митохондрий в развитии окислительного стресса и воспалительного ответа при бессоннице и сердечно-сосудистых заболеваниях. Были также собраны данные из различных баз данных о механизмах действия растительных препаратов, применяемых при бессоннице и сердечно-сосудистых заболеваниях и обладающих антиоксидантной и антидепрессивной активностью. Классификатор «случайный лес» продемонстрировал наиболее высокую точность по сравнению с деревом решений и методом опорных векторов: 87,10% при классификации испытуемых и 88,30% при классификации стадий сна. Результаты показали, что предложенный метод позволяет эффективно классифицировать испытуемых и стадии сна. Кроме того, классификатор на основе машинного обучения с использованием метода «случайного леса» может быть полезен для клинического выявления нарушений сна, включая бессонницу. Данные, полученные из баз данных, показали, что растительные препараты содержат многочисленные биологически активные фитохимические соединения и обладают мультимодальными клеточными механизмами действия, включая антиоксидантные, противовоспалительные, вазорелаксирующие, детоксицирующие, антидепрессивные, анксиолитические и клеточно-регенерирующие свойства. Другие растительные препараты обладают агонистическим действием на рецепторы ГАМК-A. Таким образом, тераностический подход имеет потенциал для дальнейшего изучения с целью улучшения качества жизни людей.