最新研究显示,睡眠时的大脑中仍有小部分区域保持清醒,反之亦然

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  撰文丨 nagashi

  编辑丨王多鱼

  题图丨 Pixabay

  睡眠与清醒,是完全不同的生理状态,定义了日常生活的界限。其中,睡眠约占人一生中三分之一的时间,对人体健康有着至关重要的作用。长期以来,科学家们通过观察脑电波来监测睡眠和清醒之间的差异。此前的观点认为,睡眠的特点是缓慢而持久的脑电波,以十分之一秒的速度传遍整个大脑,并且根据波形差异还可以划分为非快速眼动(NREM)睡眠和快速眼动(REM)睡眠。

  然而,最近一项发表在 Nature Neuroscience 期刊上的研究首次发现,睡眠可以通过几毫秒时长的神经元活动模式来监测,该论文还提出了一种研究和理解控制意识的基本脑电波模式的新方法。

  该研究还表明,当大脑的其他部分保持睡眠状态时,大脑的一小部分区域可以闪烁性清醒。与之相反,清醒状态下,大脑的一小部分区域也可以闪烁性睡眠。

  这项研究由圣路易斯华盛顿大学 Keith Hengen 助理教授和加州大学圣克鲁斯分校 David Haussler 教授领导完成,论文题为:A nonoscillatory, millisecond-scale embedding of brain state provides insight into behavior。

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  认知睡眠

  长久以来,神经科学家通过记录大脑活动的电信号(即电生理学数据)来研究大脑活动,例如观察电压波以不同的速度达到波峰或波谷。在这些脑电波中,还混合着单个神经元的脉冲模式。

  在这项研究中,研究团队通过小鼠模型来研究睡眠,这些小鼠可以自由行动,但被配备了一个非常轻的头戴式耳机,可以连续几个月记录 10 个不同大脑区域的大脑活动,并以微秒级的精度跟踪来自一小群神经元的电压。如此多的输入产生了 PB 级(是 GB 的 100 万倍)的数据。

  在长达四年的工作中,论文第一作者 David Parks 博士训练了一个神经网络模型来研究大量脑电波数据中的模式,该网络可以找到高度复杂的模式,以区分睡眠和清醒,并找到人类观察可能遗漏的模式。

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  神经网络模型预测大脑的睡眠或清醒状态

  研究团队将 PB 级的脑电波数据输入到神经网络中,这些数据的规模与谷歌或 Facebook 等大公司可能使用的规模相当,以此探究以前从未被描述过的极高频率的模式,并对长期以来关于睡眠和清醒的神经学基础的基本概念发起挑战。

  在传统观点中,睡眠是由缓慢移动的脑电波定义的。于是,David Parks 博士等开始将越来越小的数据块输入神经网络,并要求它预测大脑是睡着还是醒着。他们惊讶地发现,该模型可以从几毫秒的大脑活动数据中区分睡眠和清醒。

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  大脑状态可以在毫秒级的时间尺度下被监测

  这就像是只听千分之一秒的旋律并准确告知你具体是哪一首曲子。因此,研究团队推测,神经网络模型并不是通过常规的慢波波形来学习睡眠和清醒之间的区别,而是存在其他的、以前被忽视的脑电波。

  论文共同通讯作者 David Haussler 教授表示,这项研究打破了传统的观念,如果你忽略传统的测量方法,只观察毫秒内高频测量的细节,就足以判断大脑是否处于睡眠状态。换而言之,睡眠与清醒可能是以非常快的速度发生,甚至是在千分之一秒的尺度下。

  睡眠的本质

  然而,神经网络模型本质上就像是一个黑匣子,你输入大量的训练数据使其输出正确的结果,但你不清楚中间到底发生了什么。因此,研究团队开始剥离时间和空间信息层,试图了解神经网络模型从哪些脑电波模式中学习到睡眠和清醒之间的区别。

  基于此,研究团队开始研究大脑数据块,这些数据只有一毫秒长,而且脑电压波动频率最高。通过查看这些数据,他们能够确定几个神经元之间的超快速活动模式是该模型检测到的睡眠的基本要素。

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  大脑的超快速活动模式为 1-10 毫秒的高频神经元动力学

  更重要的是,这种模式不能用传统的、缓慢的和广泛的脑电波来解释。研究人员推测,传统定义的慢波可能是这些超快速活动模式式的协调整合,因此这些超快速活动模式更接近睡眠的真正本质。

  打个形象的比喻,如果将传统上用来定义睡眠的慢波比作合唱,那么这些快速活动模式就是少数几个人的和声。这些和声的存在对于整个雄浑宏大的合唱是必不可少的,是组成后者的基本元素。

  睡眠“闪烁”

  在进一步研究超快速活动模式时,研究团队开始注意到另一个令人惊讶的现象:当研究人员观察预测睡眠或清醒的神经网络模型时,他们注意到一开始看起来像错误的地方,即在一瞬间,该模型会在大脑的一个区域检测到清醒,而大脑的其他区域仍处于睡眠状态。与此同时,在清醒状态下也看到了同样的情况——在一瞬间,某个大脑区域会进入睡眠状态,而其他区域则处于清醒状态。

  简而言之,通过观察这些神经元放电的单个时间点,研究人员发现神经元正在过渡到不同的状态,由于时间十分短暂,这看起来就像是“闪烁”。在某些情况下,这些闪烁可能仅限于单个大脑区域,甚至可能更小。

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  单个区域会独立于大脑的其他部分而短暂地切换状态

  这些发现迫使研究团队急切地探索闪烁对睡眠功能的影响,以及它们如何影响睡眠和清醒时的行为。通过观察小鼠的行为,他们发现:在清醒状态下,当大脑的一个区域闪烁着进入睡眠状态,而大脑的其他区域保持清醒时,小鼠会暂停一秒钟,就像是走神一样;在睡眠状态下,则会反映为在睡眠中抽搐。

  这十分令人惊讶,因为闪烁不遵循既定的规则,即大脑在清醒到非快速眼动睡眠再到快速眼动睡眠之间的严格循环。研究团队观察到从清醒到快速眼动睡眠的闪烁,以及从快速眼动到非快速眼动的闪烁。

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  单个神经元的峰值显示了神经网络模型检测到“闪烁”的证据

  研究团队观察到了所有这些可能的组合,这些新的发现打破了长达百年时间构建的睡眠规则,揭示了宏观状态(整个动物的睡眠和清醒状态)与大脑中基本状态单位(超快速活动模式)之间的分离与整合过程。

  结语

  总的来说,这项发表于 Nature Neuroscience 的研究提出了一种假设——大脑状态的基本单位可能在毫秒和微米的尺度上。通过分析在 24 小时内记录的 10 个小鼠大脑区域的高分辨率神经活动,研究团队发现大脑状态可以被可靠地识别,并且睡眠和清醒状态可以从 100 微米脑组织、1-10 毫秒的空间和时间尺度下进行分类。

  更深入地了解发生在清醒和睡眠之间的闪烁模式,可以帮助研究人员更好地研究神经发育和神经退行性疾病,这两种疾病都与睡眠失调有关。目前,研究团队计划进一步在大脑类器官模型中研究这些现象。此外,这项工作还有助于推进我们对大脑的多层复杂性的理解,以及揭示大脑决定行为和情感的基础机制。

  论文链接

  https://www.nature.com/articles/s41593-024-01715-2