人体复杂的生物网络控制着包括睡眠周期在内的一系列功能。尽管科学家们掌握了越来越多有关这些复杂系统所产生影响的数据，但要用数学方法完全描述它们却很困难。

由于缺乏对这一问题的深入了解，有效干预慢性睡眠障碍的方法仍然难以实现，据美国国立卫生研究院统计，有5000-7000万美国人患有慢性睡眠障碍。最常见的睡眠障碍是失眠，影响着约三分之一的美国成年人。

圣路易斯华盛顿大学（Washington University in St. Louis ，简称WashU）凯威工程学院（McKelvey School of Engineering）Jr-Shin Li教授，获得了美国国立卫生研究院（NIH）下属的国立普通医学科学研究所为期三年、总金额为120万美元的研究基金。用于支持他利用先进数学更好地理解和控制生物系统，特别是人体内部时钟或昼夜节律。

Jr-Shin Li是WashU工程学院下电气与系统工程系（Electrical & Systems Engineering）的教授，主要研究领域是物理学、生物学和医学中复杂的大规模系统。他通过了解这些系统背后的基础数学，发现新的跨学科知识结合与应用。

在这项有关数学模型睡眠的新研究中，Jr-Shin Li教授开发一种新颖的数学工具——矩核机（MKM）。MKM创建精确而简单的模型来描述复杂系统（包括动态生物网络）如何运作。这一工具的开发，可用于解释数据驱动技术，从而控制大规模高维动态系统，并从中学习。

Jr-Shin Li教授表示，这是一个基本而又具有挑战性的问题。了解并能够控制复杂的生物网络，对于解决昼夜节律与环境线索脱节所带来的一系列问题，包括失眠等常见问题至关重要。通过利用变革性数学技术对复杂系统进行建模，设计出能够产生集体行为和结构的信号。

通过MKM，Jr-Shin Li教授计划对大脑中控制日常节律的一组神经元——丘脑上核（SCN）进行建模，解释包括人类在内的动物，如何适应环境变化的重要问题。通过了解SCN中的基因活动，可以设计出改善睡眠模式的光照时间表，解码昼夜节律的复杂性。

这项研究成果，可以更好地治疗失眠和时差等与睡眠有关的问题，以及季节性情感障碍和轮班工作障碍等基于时间的疾病。

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