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Demostraron científicamente que la actividad física está en los genes

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Un equipo científico perteneciente al Instituto Big Data de la Universidad de Oxford acaba de publicar en la revista Nature los resultados de un hallazgo, que explicaría por qué algunas personas son más propensas a la actividad física que otras.

Tras una exhaustiva evaluación, descubrieron que la genética podría generar una predisposición a la actividad física. Los expertos programaron y diseñaron una “máquina de aprendizaje automático”, para diferenciar vidas sedentarias y activas en 200 voluntarios; los cuales llevaron durante dos días una cámara y una pulsera, que registró su actividad cada 20 segundos.

Posteriormente, compararon la información con la de 91.105 individuos registrados en la base de datos Biobank UK; estos llevaron ese mismo tipo de pulsera durante una semana en períodos anteriores.

Cómo y por qué nos movemos no depende solo de los genes. Pero, comprender el papel que desempeñan nos ayudará a mejorar nuestros conocimientos sobre las causas y consecuencias de la actividad física“, explicó en un comunicado el director de este proyecto, Aiden Doherty.

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Otros hallazgos ligados a la actividad física

Los científicos observaron, a través de los macrodatos, que “el aumento de la actividad física reduce espontáneamente la presión arterial”.

Asimismo, el análisis genético develó la existencia de una “superposición” entre enfermedades neurodegenerativas, la salud mental y la estructura cerebral. Por tal motivo, resaltaron el importante papel que tiene el sistema nervioso central en la actividad física y el sueño.

Según los expertos, la inactividad física es una amenaza para la salud pública global, con un amplio espectro de enfermedades asociadas al sedentarismo; tal es el caso de la obesidad, la diabetes o los problemas cardiovasculares.

Por otra parte, los investigadores destacaron que el uso de la “máquina de aprendizaje automático”, para analizar grandes cantidades de datos de salud, está avanzando rápidamente; advirtieron que condiciona el tipo de estudios que pueden desarrollar.

“Diseñamos modelos de aprendizaje automático para enseñar a las máquinas cómo analizar funciones complejas, como la actividad”; así lo explicó Karl Smith-Byrne, uno de los participantes en este trabajo.

Entretanto, Michael Holmes, de la Fundación Británica del Corazón de la Universidad de Oxford, refirió que  las máquinas “podrían ayudarnos, por ejemplo, a determinar si la inactividad es una causa o una consecuencia de la obesidad”.




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