Учёные показали, что режим сна и активность в молодости могут предсказывать продолжительность жизни

Учёные выяснили, что режим сна и уровень активности в молодом возрасте могут служить индикаторами будущей продолжительности жизни. К таким выводам пришли исследователи, чья работа была опубликована в журнале Science. На исследование обратило внимание издание Вокруг света.

Эксперимент показал, что более активные молодые особи и те, кто предпочитает спать ночью, живут дольше. В частности, рыбы, проявлявшие высокую активность в часы бодрствования, имели более долгую продолжительность жизни по сравнению с менее подвижными сородичами. Кроме того, особи, которые отдыхали преимущественно ночью, доживали до более зрелого возраста, тогда как склонные к дневному сну чаще умирали раньше.

Исследование проводилось на небольших аквариумных рыбках — Nothobranchius furzeri, известных как африканская бирюзовая карпозубочка. Этот вид особенно удобен для изучения старения, поскольку живёт всего от четырёх до восьми месяцев, что позволяет наблюдать весь жизненный цикл в относительно короткий срок.

Учёные наблюдали за 81 рыбой с момента рождения до смерти. Камеры фиксировали их поведение круглосуточно, а затем данные анализировала система машинного обучения, которая изучала скорость движения, активность и периоды отдыха.

К возрасту примерно 100 дней, что для этих рыб можно сравнить с предпенсионным периодом, будущие долгожители уже отличались более высокой энергией и подвижностью. Особи, прожившие более 200 дней, чаще отдыхали ночью, тогда как рыбы с короткой жизнью нередко спали днём.

Исследователи также обнаружили, что изменения поведения происходят не постепенно, а скачкообразно. В определённые моменты жизни у рыб резко меняются привычки — например, сокращается ночной сон — после чего наступают периоды относительной стабильности.

Дополнительный анализ показал, что важную роль в различиях между долгоживущими и быстро стареющими особями играет печень. Именно в этом органе обнаружены наибольшие различия в активности генов, связанных с синтезом белков и поддержанием жизнедеятельности клеток.

Учёные считают, что подобные закономерности могут существовать и у людей. Хотя наблюдать за человеком на протяжении всей жизни гораздо сложнее, современные технологии — например, фитнес-браслеты и датчики в смартфонах — уже позволяют собирать данные о режиме сна и уровне активности, которые в будущем могут помочь прогнозировать темпы старения организма.