Wearables i HRV w R&D suplementów sportowych. Czy przyszłość badań będzie bardziej adaptacyjna?

Czy ten sam protokół badania suplementu daje pełny obraz, jeśli jednego dnia uczestnik jest dobrze zregenerowany, a kolejnego funkcjonuje po ciężkim treningu i niewystarczającym śnie? Rozwój urządzeń wearable sprawia, że takie różnice można dziś obserwować znacznie dokładniej niż jeszcze kilka lat temu. Jednym z wykorzystywanych parametrów jest HRV – heart rate variability, czyli zmienność odstępów pomiędzy kolejnymi uderzeniami serca. Badanie opublikowane 27 sierpnia 2026 r. analizuje wykorzystanie HRV do indywidualnego dostosowywania obciążeń treningowych. Dla producentów suplementów najciekawsze jest jednak szersze pytanie: czy podobne dane fizjologiczne mogą pomóc lepiej projektować i interpretować badania produktów sport nutrition?

Czym jest HRV-guided training?

Punktem wyjścia najnowszej publikacji jest HRV-guided training, czyli model treningu, w którym planowane obciążenie nie jest realizowane wyłącznie według sztywnego harmonogramu, lecz może być modyfikowane w zależności od bieżących zmian HRV zawodnika.

HRV – heart rate variability – opisuje zmienność czasu pomiędzy kolejnymi uderzeniami serca. Parametr ten jest związany z regulacją autonomicznego układu nerwowego i może dostarczać informacji o reakcji organizmu na obciążenie, regenerację i stres.

W klasycznym planie treningowym intensywna jednostka może być zaplanowana na konkretny dzień niezależnie od tego, w jakim stanie fizjologicznym znajduje się zawodnik.

W modelu HRV-guided training aktualny wynik HRV, zwykle interpretowany w odniesieniu do indywidualnego poziomu bazowego i trendu z kilku dni, może stanowić jeden z sygnałów wykorzystywanych do decyzji, czy danego dnia zastosować większe obciążenie, lżejszą jednostkę czy regenerację.

Nie oznacza to jednak, że pojedynczy wynik HRV daje prostą odpowiedź: „trenować” albo „odpoczywać”.

Autorzy publikacji podkreślają, że parametr ten jest wrażliwy na wiele czynników, a jego właściwa interpretacja wymaga kontekstu.

I właśnie ten aspekt może być szczególnie interesujący dla branży suplementów.

HRV nie jest wskaźnikiem jednego procesu

HRV może zmieniać się pod wpływem treningu, ale również jakości snu, choroby, nawodnienia, alkoholu, temperatury otoczenia, stresu psychicznego czy fazy cyklu menstruacyjnego.

Dlatego nie powinno być traktowane jako uniwersalny „miernik regeneracji”.

Nie pokazuje bezpośrednio np. odbudowy glikogenu mięśniowego ani regeneracji uszkodzonych włókien mięśniowych. Jest raczej jednym z elementów szerszego obrazu fizjologicznego.

Z tego powodu rozwijane są modele łączące HRV z innymi źródłami informacji – snem, obciążeniem treningowym, aktywnością czy subiektywną oceną zmęczenia.

Dla R&D suplementów jest to cenna lekcja metodologiczna.

W badaniu produktu łatwo skoncentrować się na średniej wartości efektu dla całej grupy. Znacznie trudniej odpowiedzieć na pytanie, w jakim stanie fizjologicznym znajdowali się poszczególni uczestnicy podczas interwencji.

Ten sam produkt, różne warunki fizjologiczne

W sport nutrition problem ten jest szczególnie widoczny.

Dwie osoby uczestniczące w tym samym badaniu mogą otrzymywać identyczną formulację i stosować taki sam schemat dawkowania, a jednocześnie:

• trenować z innym obciążeniem,

• spać różną liczbę godzin,

• mieć odmienny poziom stresu,

• różnie reagować na kolejne jednostki treningowe,

• a także rozpoczynać interwencję z innym poziomem regeneracji.

W klasycznej analizie część tych różnic zostaje ukryta w szerokiej kategorii zmienności osobniczej.

Wearables mogą pozwolić zobaczyć tę zmienność dokładniej.

Nie oznacza to, że smartwatch będzie w stanie powiedzieć, czy suplement „działa”. Może natomiast dostarczyć dodatkowego kontekstu pozwalającego lepiej interpretować wynik badania.

Od dwóch punktów pomiarowych do całej trajektorii

Jedną z największych zalet urządzeń wearable jest możliwość prowadzenia pomiarów przez dłuższy czas.

Klasyczne badanie może opierać się na pomiarze wykonanym przed rozpoczęciem interwencji oraz po kilku tygodniach suplementacji.

Monitoring cyfrowy pozwala natomiast obserwować trajektorię zmian pomiędzy tymi punktami.

Można analizować, kiedy pojawia się określona odpowiedź, czy jest stabilna, jak zmienia się wraz ze wzrostem obciążenia treningowego i czy zanika w okresach gorszej regeneracji.

Z punktu widzenia evidence generation może to być znacznie bardziej wartościowe niż pojedyncza wartość końcowa.

Dla producentów szczególnie interesujące może być sprawdzenie, czy efekt formulacji: pojawia się szybko czy dopiero po dłuższej interwencji, utrzymuje się przez cały okres suplementacji, jest podobny u wszystkich uczestników czy też występuje głównie u określonego profilu użytkowników.

Responder i non-responder pod większą lupą

To prowadzi do kolejnego ważnego kierunku – analizy osób odpowiadających i nieodpowiadających na interwencję.

W badaniach suplementów średnia dla grupy może ukrywać bardzo różne odpowiedzi indywidualne.

Część uczestników może reagować wyraźnie, część słabo, a u części efekt może być niewidoczny.

Dane z urządzeń wearable nie rozwiązują automatycznie problemu respondentów i non-respondentów, ale mogą pomóc sprawdzić, czy różnice w odpowiedzi są związane z kontekstem fizjologicznym.

Może się bowiem okazać, że określony efekt pojawia się głównie przy wysokim obciążeniu treningowym, w okresie niedostatecznej regeneracji albo u uczestników charakteryzujących się określonym profilem wyjściowym.

To zupełnie inna jakość informacji niż stwierdzenie, że „średnia wartość parametru wzrosła o X proc.”.

Badanie produktu może stać się bardziej adaptacyjne

Publikacja z 27 sierpnia opisuje rozwój modeli treningowych, w których obciążenie może być modyfikowane na podstawie zmian indywidualnego HRV.

Nie oznacza to, że analogicznie należy modyfikować dawkowanie suplementów.

Badanie nie dotyczy suplementacji sterowanej HRV.

Dla sektora suplementów inspirująca jest sama idea wykorzystania danych fizjologicznych do dokładniejszego opisywania kontekstu interwencji.

W przyszłości projekt badawczy może więc obejmować nie tylko informację, że uczestnik przyjmował produkt przez osiem tygodni, ale również dane dotyczące jego rzeczywistego obciążenia, snu, aktywności i zmian HRV w tym okresie.

Pozwala to znacznie lepiej odpowiedzieć na pytanie: w jakich warunkach obserwowano efekt produktu?

Wearable nie może być „czarną skrzynką”

Rosnąca popularność smartwatchy i pierścieni nie oznacza jednak, że każde urządzenie konsumenckie automatycznie nadaje się do profesjonalnego programu R&D.

Wiele platform generuje własne wskaźniki określane jako:

readiness score, recovery score czy strain score.

Problem polega na tym, że algorytmy odpowiedzialne za ich obliczanie często są własnością producenta urządzenia.

Badacz może otrzymać wynik „82/100”, ale nie zawsze ma pełną informację, w jaki sposób powstała ta wartość i jaką wagę otrzymały HRV, sen, aktywność czy inne parametry.

Z punktu widzenia evidence generation jest to zasadniczy problem.

Jeżeli wskaźnik ma być wykorzystany jako endpoint albo istotna zmienna w badaniu suplementu, metodę jego wyliczania trzeba rozumieć i kontrolować.

Aktualizacja algorytmu może zmienić dane

To kolejny aspekt, który w klasycznych badaniach laboratoryjnych występuje rzadziej.

Producent urządzenia wearable może aktualizować oprogramowanie i algorytmy.

W praktyce dwie identyczne wartości surowych danych mogą po zmianie sposobu ich interpretowania wygenerować inny wynik końcowy.

Dla badań trwających kilka miesięcy może to mieć znaczenie.

Dlatego profesjonalne wykorzystanie wearables powinno obejmować m.in.: kontrolę wersji urządzenia i oprogramowania, informację o stosowanych algorytmach, standaryzację warunków pomiaru, ocenę brakujących danych oraz określenie jakości pomiaru potrzebnej dla konkretnego endpointu.

PPG i ECG nie są tym samym pomiarem

Istotny jest również sposób pozyskiwania danych.

Urządzenia konsumenckie często wykorzystują PPG – fotopletyzmografię, czyli optyczną rejestrację zmian objętości krwi w naczyniach.

Pozwala to m.in. szacować odstępy pomiędzy kolejnymi pulsacjami.

Nie jest to jednak dokładnie ten sam pomiar co HRV uzyskiwany z elektrokardiogramu.

ECG pozostaje metodą referencyjną dla precyzyjnej oceny odstępów pomiędzy kolejnymi uderzeniami serca.

PPG może być wartościowym narzędziem do monitorowania podłużnego, ale dokładność zależy m.in. od urządzenia, ruchu użytkownika, miejsca pomiaru i sposobu analizy danych.

Dla R&D oznacza to konieczność dopasowania technologii do pytania badawczego, a nie odwrotnie.

Personalizacja może dotyczyć kontekstu, nie tylko składu

Personalizacja suplementacji jest dziś kojarzona przede wszystkim z mikrobiomem, genetyką, stylem życia lub doborem indywidualnej receptury.

Wearables pokazują inny kierunek.

Być może nie trzeba od razu produkować innego suplementu dla każdej osoby.

Pierwszym krokiem może być lepsze rozpoznanie warunków, w których produkt jest stosowany.

Ta sama osoba jednego dnia może być świetnie zregenerowana, a dwa dni później znajdować się po serii wymagających treningów i krótkim śnie.

Jeżeli badanie potrafi ten kontekst uchwycić, analiza odpowiedzi na produkt staje się znacznie bardziej precyzyjna.

To szczególnie interesujące w segmencie:

• sport nutrition,

• regeneracji,

• sleep support,

• stress management,

• energy,

• produktów kierowanych do osób intensywnie aktywnych.

Więcej danych nie zawsze oznacza lepszy dowód

Rozwój sensorów daje ogromne możliwości, ale tworzy również ryzyko nadmiaru danych.

Można dziś jednocześnie zbierać HRV, sen, tętno, aktywność, temperaturę skóry, saturację, obciążenie treningowe i dziesiątki innych parametrów.

Nie oznacza to, że wszystkie powinny znaleźć się w jednym badaniu.

Dla producenta suplementu znacznie ważniejsze jest wcześniejsze określenie: który parametr rzeczywiście odpowiada na pytanie dotyczące produktu?

Jeżeli nie ma biologicznego uzasadnienia dla związku określonego biomarkera z badaną formulacją, większa liczba pomiarów może zwiększyć szum zamiast poprawić jakość dowodu.

To samo dotyczy AI.

Machine learning może pomóc analizować wielowymiarowe dane z wearables, ale nie zastępuje dobrej hipotezy badawczej i właściwie zdefiniowanych endpointów.

Kolejny poziom evidence generation w sport nutrition

Dla producentów sport nutrition może to być szczególnie ważne.

W dojrzałych segmentach rynku wiele produktów wykorzystuje podobne składniki i podobne dawki.

Coraz trudniej więc budować rzeczywistą przewagę wyłącznie na recepturze.

Jednym z kierunków może stać się jakość danych potwierdzających produkt.

Firma, która prowadzi dobrze zaprojektowane badanie z monitoringiem podłużnym, może wiedzieć nie tylko:

czy wystąpił efekt, ale również: kiedy się pojawił, jak długo się utrzymywał, w jakich warunkach był największy oraz u jakiego profilu uczestników obserwowano najbardziej spójną odpowiedź.

To znacznie bardziej wartościowa wiedza dla R&D niż pojedyncza średnia dla całej grupy.

Produkt + człowiek + kontekst

Publikacja z 27 sierpnia 2026 r. nie pokazuje, że suplementację należy sterować na podstawie HRV.

Pokazuje coś bardziej fundamentalnego. A mianowicie, że współczesne technologie pozwalają obserwować zmieniający się stan fizjologiczny człowieka niemal dzień po dniu.

Dla przemysłu suplementów oznacza to możliwość przejścia od badań opartych wyłącznie na produkcie i końcowym endpointcie do projektów uwzględniających także realny kontekst stosowania.

Być może przyszłe pytanie w R&D sport nutrition będzie więc brzmiało nie tylko:

„czy produkt działa?”, ale: „u kogo, w jakich warunkach i przy jakim poziomie obciążenia pojawia się najbardziej powtarzalna odpowiedź?”

To właśnie może być jeden z najciekawszych kierunków rozwoju evidence-based supplementation.