Un nuevo modelo matemático incorpora detalles personalizados para simular los efectos metabólicos del ejercicio. Presentado en PLOS Biología Computacional por Maria Concetta Palumbo, del Consejo Nacional de Investigación de Italia, Roma, y sus colegas, el modelo se puede adaptar a diferentes características individuales, como la edad y el peso, así como a diferentes tipos e intensidades de ejercicio.
La actividad física puede ayudar a prevenir o tratar enfermedades metabólicas, y una mejor comprensión de los efectos moleculares del ejercicio podría ayudar a los esfuerzos clínicos para abordar la enfermedad. Los efectos del ejercicio a nivel del sistema son difíciles de controlar en las personas, por lo que los científicos han desarrollado modelos matemáticos para simularSin embargo, los modelos desarrollados previamente no tienen en cuenta los detalles clave, como el tipo de ejercicio y las características personales.
Para abordar este desafío, Palumbo y sus colegas extendieron un modelo existente para hacerlo más personalizado. El modelo existente utilizó propiedades conocidas de diferentes órganos y tejidos para simular los efectos del ejercicio sobre la dinámica metabólica de glucosa, hormonas y sustancias relacionadas en esosSin embargo, el modelo solo abordó un tipo de ejercicio ciclismo a un nivel de intensidad fijo para un tipo de persona un hombre de 70 kilogramos sin entrenamiento de ciclismo.
Sin cambiar la base biológica del modelo anterior, los investigadores lo ampliaron matemáticamente para incorporar una definición mejor y más personalizada de ejercicio físico. El nuevo modelo resultante explica el género, la edad, el peso corporal, el nivel de condición física, la duración del ejercicio de un sujeto.e intensidad de ejercicio medida en el contexto del nivel de condición física personal.
Los investigadores validaron su modelo al mostrar que simulaba con precisión los resultados de estudios anteriores del mundo real en los que se usaron muestras de sangre para controlar los efectos metabólicos en personas con diferentes características individuales que realizaron diferentes formas de ejercicio.
"Modelar la influencia del ejercicio físico en el control de la homeostasis de la glucosa es de primordial importancia en la comprensión de cómo la actividad física previene la enfermedad y mejora los resultados de salud y, en consecuencia, en el desarrollo de dispositivos de monitoreo de eHealth para la medicina personalizada", dice Palumbo.
A continuación, el equipo de investigación planea extender su modelo aún más para incorporar parámetros clave relacionados con el estilo de vida de un individuo, como la nutrición.
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Materiales proporcionados por PLOS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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