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Investigación

Investigación: algoritmo para el momento óptimo de ingesta de cafeína

| · 4 min de lectura

Un algoritmo recién desarrollado saca más partido a la cafeína de tu café. Al determinar el momento óptimo, aumenta al máximo el estado de alerta.

¿Atletas o cafés?

No hemos escrito tanto sobre cafeína sin motivo. No por nada es el estimulante más utilizado del mundo y, además, un fatburner natural. Sin embargo, también hemos escrito sobre la habituación a la cafeína, por la que parte de su efecto puede perderse. Si por ello no es posible beneficiarse siempre de las ventajas de la cafeína, el timing resulta importante. Se trata de usar la cafeína de forma inteligente para obtener el máximo resultado cuando hace falta. Entonces no hablamos de tus rondas habituales de café en la oficina y con el desayuno en casa.

Sí hablamos de cuando tienes que superar una semana de exámenes con falta de sueño o cuando tienes una competición importante. Momentos en los que tienes que rendir al máximo, pero no necesariamente dispones de la mayor energía. Gestionar la falta de sueño también es algo que se entrena en muchos cuerpos especiales del ejército. Por eso tampoco es tan extraño que el ejército estadounidense esté detrás del estudio que intenta maximizar el efecto de la cafeína sobre el estado de alerta [1].

Más boost de tu café

Los estadounidenses idearon un algoritmo que calcula el momento y la dosis óptimos de cafeína durante la falta de sueño. Con ello, el estado de alerta puede aumentar un 64% más con la misma cantidad de cafeína que si se temporiza con menos precisión. A la inversa, significa que con un timing inteligente puede alcanzarse el mismo estado de alerta con un 64% menos de cafeína. Así lo explica al menos Jaques Reifman, que trabaja, entre otros cargos, como investigador sénior y director del Biotechnology High Performance Computing Software Applications Institute del Ministerio de Defensa.

El estudio utilizó un modelo matemático probado anteriormente que mide los efectos de la pérdida de sueño y la cafeína sobre la capacidad de reacción (psychomotor vigilance task, PVT). Esto se combinó con un "computationally efficient optimization algorithm". Este algoritmo utiliza datos del usuario, como el ritmo día-noche y la cantidad máxima permitida de cafeína. Como resultado, el algoritmo muestra la estrategia ideal para la dosis y el timing de la cafeína.

El algoritmo se evaluó comparándolo con estrategias de dosificación de cuatro estudios publicados anteriormente. Para cada estudio se calcularon dos estrategias de dosificación. Una estrategia en la que debía aumentarse el efecto sobre el estado de alerta usando la misma dosis que en el estudio original. En la segunda estrategia se intentó alcanzar el mismo estado de alerta que en el estudio original, pero con una dosis menor. En ambos casos, el algoritmo resultó exitoso.

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Leer los posos del café

La pregunta es si el algoritmo estará disponible para civiles y cuándo. Por tanto, está por ver si esto tendrá utilidad práctica si, por ejemplo, quieres usar cafeína como pre workout.

Como se ha dicho, la habituación a la cafeína puede hacer que con el tiempo sus efectos ya no funcionen igual. Saber cuál es el mejor momento de ingesta hace que logres más con una dosis menor. Una dosis menor hace que la habituación tarde más en aparecer y que puedas beneficiarte durante más tiempo de los efectos sobre el estado de alerta.

Aunque esté por ver si alguna vez podrás utilizar tú mismo este tipo de cálculos, sí puedes empezar ya con una actitud algo más crítica respecto a tu ingesta de cafeína. ¿Quieres sacar el máximo partido a tu cafeína? Úsala solo cuando sea necesario. No cada mañana como parte fija del desayuno ni cada vez que pasas por delante de la máquina de café en el trabajo. Por último, también hay que subrayar que café y cafeína no son intercambiables cuando hablamos de sus efectos.

Referencias

  1. Vital-Lopez FG, Ramakrishnan S, Doty TJ, Balkin TJ, Reifman J. Caffeine dosing strategies to optimize alertness during sleep loss. J Sleep Res. 2018 May 28:e12711. doi: 10.1111/jsr.12711. [Epub ahead of print] PubMed PMID: 29808510.

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