Цифровые биомаркеры для здоровья мозга: пассивная и непрерывная оценка с помощью носимых датчиков

Почему ваши часы могут помочь защитить разум

Многие из нас уже носят устройства, которые считают шаги, отслеживают сон и измеряют пульс. В этом исследовании поставлен простой, но важный вопрос: могут ли эти тихие потоки данных также показывать, как у нас обстоят дела с памятью, вниманием и настроением в повседневной жизни? Если да, здоровье мозга можно было бы отслеживать непрерывно и пассивно в фоновом режиме, задолго до появления серьёзных проблем.

Наблюдение за мозгом без тестов

Вместо того чтобы приглашать людей в лабораторию на длительные и утомительные обследования, исследователи наблюдали за 82 взрослыми среднего и пожилого возраста в Швейцарии и Франции в их повседневной жизни в течение десяти месяцев. Все участники носили потребительские смарт‑часы и использовали приложение на смартфоне. Устройства автоматически записывали движение, ритм сердца, шаблоны сна, погоду и качество воздуха вокруг каждого человека. Каждые три месяца участники также выполняли онлайн‑задания, оценивающие разные виды мышления — например, память, скорость и гибкость — и заполняли анкеты о таких переживаниях, как стресс, тревога и настроение. В сумме команда пыталась предсказать 21 показатель, связанный с работой мозга, используя лишь пассивно собранные данные.

Преобразование ежедневных сигналов в подсказки о мозге

Чтобы связать состояние тела и окружающей среды с умственными показателями, команда сначала очистила данные, чтобы убедиться, что устройства носились регулярно — в среднем валидная информация была доступна более чем 96% каждого дня. Затем сырые показания с датчиков свели к простым суточным показателям, таким как средний пульс за 24 часа, время глубокого сна, количество шагов и типичные уровни температуры или загрязнения воздуха. С использованием нескольких типов моделей машинного обучения разработали программы, которые научились связывать комбинации этих сигналов с результатами когнитивных тестов и самооценками участников. Модели проверяли двумя непростыми способами: предсказывая различия между людьми и предсказывая, как у одного и того же человека изменялись показатели от одной трёхмесячной волны к следующей.

Насколько хорошо работали невидимые тесты?

Модели могли предсказывать все 21 показатель мышления и настроения с умеренной точностью, обычно с ошибкой примерно от 3% до 25% диапазона каждой меры. Повседневные переживания — такие как стресс, тревога, положительное и отрицательное настроение — в целом прогнозировались легче, чем результаты временных когнитивных задач. Например, предположения компьютера о депрессии или тревоге в среднем ошибались всего на однозначные проценты, тогда как более сложные навыки, такие как вербальная беглость, было труднее уловить. По сравнению с очень простой стратегией, которая всегда предсказывала средний балл для всех, более сложные модели явно превосходили эту базу для некоторых детализированных когнитивных способностей, таких как внимание и когнитивная гибкость, и, как правило, были не хуже для большинства других показателей. Это указывает на то, что пассивные данные действительно содержат достоверную информацию о здоровье мозга, хотя текущие наборы данных пока слишком малы, чтобы показать значительный выигрыш для каждой меры.

Что имеет наибольшее значение: воздух, погода, сон и сердечный ритм

Ключевой вопрос заключается не только в том, возможен ли прогноз, но и какие сигналы несут наиболее полезные подсказки. Анализ показал, что часто на первое место выходят воздействия окружающей среды и показатели, связанные с сердцем. Погодные условия и загрязнители воздуха — такие как температура, озон и мелкие частицы — оказались особенно важны для объяснения того, почему у одних людей результаты в тестах были постоянно выше или ниже, чем у других. Суточные паттерны пульса, качество сна и физическая активность помогали объяснить, как у конкретного человека менялись мышление и настроение со временем. В частности для показателей настроения движение и факторы окружающей среды действовали совместно: активные дни при чище и мягче воздухе чаще сопровождались лучшим эмоциональным состоянием. Эта картина согласуется с предыдущими исследованиями, показывающими, что загрязнённая и неблагоприятная среда долгосрочно нагружает мозг, тогда как нарушенный сон и стресс‑связанные сердечные ритмы связаны с повседневными падениями настроения и концентрации.

От реактивной помощи к ранним предупреждениям

Исследование имеет ограничения: участники в основном были хорошо образованы, из узкого географического региона и не имели диагностируемых психических заболеваний, поэтому результаты пока могут не распространяться на более разнообразные или группы с повышенным риском. Модели также использовали дневные сводки вместо покомнатной детализации и отслеживали естественные колебания, а не явные заболевания. Тем не менее результаты показывают, что простые и широко доступные устройства могут незаметно отражать значимые изменения в том, как мы думаем и чувствуем. Со временем такие «цифровые биомаркеры» могли бы помочь установить персональную базовую линию здоровья мозга и сигнализировать о тонких отклонениях от неё — побуждая к более тщательной оценке задолго до того, как разовьётся серьёзная потеря памяти или расстройство настроения. Вместо того чтобы заменять врачей, эти инструменты могли бы служить малозатратными системами раннего оповещения, поддерживая более превентивный и персонализированный уход за здоровьем мозга в течение жизни.

Цитирование: Matias, I., Haas, M., Daza, E.J. et al. Digital biomarkers for brain health: passive and continuous assessment from wearable sensors. npj Digit. Med. 9, 197 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02340-y

Ключевые слова: цифровые биомаркеры, носимые датчики, здоровье мозга, познание и настроение, пассивный мониторинг