AI赋能睡眠实验:推动脑科学领域的新发现

睡眠是生物体所必须的一个基本活动,其对于健康和生活质量有着不可忽视的影响,并且能帮助我们更深入的了解大脑的运作机制。
近十年来,基于Cell、Nature、Science 及其子刊的论文发表情况,我们发现有超过450篇论文使用了睡眠实验作为研究手段,并且数量还在持续增长,涉及领域广泛,这反映了睡眠实验在脑科学中的重要地位。
睡眠实验:统计范围包含但不限于监测实验动物(如大鼠、小鼠、家犬、非人灵长类等)在睡眠状态下的电生理信号(如EEG,EMG,EOG等),睡眠剥夺实验,通过药物与基因操作调节睡眠状态,行为与认知测试评估睡眠对其他功能的影响等实验。


接下来我们将说明高质量的自动化睡眠分期与统计分析是未来开展睡眠实验的必要手段,探讨睡眠实验对于脑科学研究的重要意义,并总结其在各个领域的应用。
如何做好动物睡眠实验
要做好动物睡眠实验,一方面要采集到高质量的数据,这要求我们有合理的实验设计、使用高质量的采集设备、准备稳定的实验环境、对动物进行稳定一致的手术;另一方面需要高准确度的睡眠分期,而这往往是实验中耗费时间最多、对结果影响最大的步骤。

什么是睡眠分期
在动物睡眠实验中,睡眠分期是指根据在睡眠实验中采集的数据(包括脑电信号与运动信号)将睡眠周期划分为不同的阶段或状态。这些睡眠阶段可以帮助研究人员更好地理解动物的睡眠模式,以及其在不同睡眠阶段的脑功能。
动物的睡眠分期通常包括以下几个阶段:
清醒状态:动物处于清醒并活动状态。
非快速眼动(non-rapid eye movement, NREM)睡眠:又被称为慢波睡眠,是身体恢复和记忆固化的重要阶段。
快速眼动(rapid eye momvement, REM)睡眠:又被称为梦境睡眠,在这个阶段,动物的大脑活动模式类似于清醒状态,但肌肉处于放松状态,只有眼球和呼吸肌在活动。这是一种与学习、记忆和情绪处理有关的重要睡眠阶段。
如何做好睡眠分期
为了做好动物的睡眠分期,有多家国外厂商研发了基于规则的睡眠分期软件,包括日本Kissei Comtec公司的SleepSign、美国Pinnacle公司的Sirenia Sleep Pro、美国DSI公司的NeuroScore。十年间将动物睡眠实验作为研究手段并成功发表论文(CNS及其子刊)的数量中,有超过360篇论文使用了睡眠分期软件,占比高达80%以上。
下图展示了使用睡眠分期软件的论文数量趋势,可以看到越来越多的研究工作使用了睡眠分期软件来帮助做好实验,但是,这些软件价格较高、被美日两国垄断、且依旧需要消耗巨大的精力来完成分期(一份24小时的实验数据一般需要花费4小时)。

Lunion Stage 自动睡眠分期系统 作为国内第一款基于AI算法的自动睡眠分期工具,围绕实验动物(包括大鼠、小鼠、家犬、非人灵长类等动物)的EEG脑电与运动数据(肌电或者加速度),可对动物的睡眠状态WAKE/NREM/REM进行自动判别,识别精度可达98%以上,一份24小时的睡眠数据的自动分期仅需1分钟,让脑科学工作站及研究人员从繁琐的人工数据处理中解放出来,大幅度提升科研效率,帮助科研团队从劳动密集模式转变为智力密集型模式,将宝贵的时间用于科研问题,提高科研产出。



睡眠实验在各个领域的应用
01 睡眠实验在认知研究领域的重要性
通过睡眠实验研究人员可以了解睡眠对认知功能的影响,包括感知觉、记忆、本能、学习、压力与情绪等方面,帮助研究人员了解睡眠对脑部结构和功能的影响,以及睡眠中脑电与神经信号的变化,这些研究有助于我们更好地理解大脑的功能及其机制。
快速眼动睡眠期间眼球运动与梦境的关系

美国加州大学旧金山分校的研究团队在 Science 上发表了论文 “A cognitive process occurring during sleep is revealed by rapid eye movements” 。研究小组确认了快速眼动睡眠(rapid eye movement sleep, REM sleep)中眼球运动与梦境中的头部方向有密切联系。研究团队记录了编码小鼠头方向信息的神经元活动,并实时解码小鼠头向。他们发现,在REM期间,眼球运动方向与实时解码的头运动方向一致。这表明梦境中的眼球运动不是随机的,而可能与对不同方向的图像探索相关。

睡眠微结构与记忆的关系

哥本哈根大学研究团队在Nature Neuroscience上发表的论文 "Memory-enhancing properties of sleep depend on the oscillatory amplitude of norepinephrine",论文中介绍睡眠拥有复杂的微观结构,包括微觉醒,睡眠纺锤波与睡眠阶段之间的过渡,睡眠碎片化会损害记忆巩固,而拥有丰富睡眠纺锤波与delta波的非快速眼动睡眠与快速眼动睡眠则可以促进记忆巩固。
团队研究唤醒介质去甲肾上腺素的释放如何塑造睡眠的微结构,揭示了去甲肾上腺素的振荡振幅或许是改善睡眠障碍的一个目标靶点。

02 神经系统疾病研究中的睡眠实验
许多神经系统疾病如帕金森综合征、阿尔茨海默症、癫痫等与睡眠障碍有关。通过分析睡眠与疾病进展的关系,研究人员揭示了这些疾病的发生、发展和预防的潜在途径。这些发现为改善患者生活质量和延缓疾病进展提供了依据。
睡眠对阿尔茨海默症中大脑损伤的影响

美国华盛顿大学圣路易斯医学院的研究人员发表了论文 “The sleep-wake cycle regulates brain interstitial fluid tau in mice and CSF tau in humans”,通过对小鼠与人类研究,发现睡眠剥夺增加了阿尔茨海默症关键蛋白tau的水平,tau蛋白在某些条件下会聚集成破坏附近组织和预示认知下降的缠结物,这是产生大脑损伤的前兆,也是产生痴呆症状的关键步骤,该项研究表明睡眠不足会促进这种症状的发生,良好的睡眠习惯有助于保持大脑健康。

发作间期癫痫样放电可能会通过在睡眠期间干扰海马和皮层之间的相互作用来影响记忆

纽约大学医学院神经科学系的研究人员对颞叶癫痫大鼠模型与癫痫受试者进行了研究,并发表了论文 “Interictal epileptiform discharges induce hippocampal–cortical coupling in temporal lobe epilepsy” ,发现自发性海马发作间期癫痫样放电(Interictal epileptiform discharges, IEDs)与前额叶皮层中的睡眠纺锤波(Sleep spindle)同步,导致记忆巩固受损,并且会在清醒和快速眼动睡眠期间诱导睡眠纺锤波。研究结果提示发作间期癫痫样放电可能对睡眠纺锤波的形成有直接影响,同时也为治疗癫痫患者的记忆障碍提供了一个潜在的治疗靶点。

03 睡眠实验在精神类疾病研究中的重要性
睡眠与精神类疾病之间的关联已经被广泛研究。通过睡眠实验,研究人员已经揭示了睡眠对于抑郁症、精神分裂症、焦虑和自闭症等精神疾病的影响。这些研究不仅帮助我们更好地了解这些疾病的病理机制,还为患者提供了更有效的治疗方法。

青少年期睡眠对成年后社交行为的影响
很多患有神经发育障碍,例如如自闭症谱系障碍 (ASD) 和精神分裂症的年轻患者都存在睡眠问题,包括入睡延迟、睡眠持续时间缩短和睡眠碎片化,并且这些疾病的共同症状都与社交互动缺陷有关。

美国斯坦福大学研究人员在Nature Neuroscience 上发表了一项题为 “Adolescent sleep shapes social novelty preference in mice” 的研究,研究表明小鼠青少年期的睡眠中断会导致社会新奇偏好的长期损害,然而在小鼠成年睡眠中断实验中却没有造成损害。研究人员使用独孤症小鼠模型,探索了通过增加青少年期睡眠来改善成年后社交行为障碍的可能性,发现通过药理学,光遗传,化学遗传学手段增加小鼠青少年期睡眠等方式均可以大幅度改善小鼠的社交障碍,在成年之后的社交行为测试中表现出相对正常的社会新奇偏好。

04 睡眠实验在代谢类疾病研究中的作用
睡眠实验在代谢疾病研究中扮演着重要角色,能够提供有关睡眠与代谢调节之间复杂关联的深入了解。睡眠实验能够帮助研究人员探究睡眠时间、睡眠质量、睡眠周期和睡眠呼吸障碍等睡眠特征与代谢指标(例如血糖、胰岛素、甘油三酯、胆固醇等)之间的关系,评估不同睡眠干预措施(如光照、行为治疗等)对代谢疾病风险的影响,有助于制定个性化的预防和治疗策略。
睡眠期间产生的海马体尖波涟漪(Sharp wave ripples, SPW-Rs)可能调节血糖水平

美国纽约大学的研究人员发表了论文 “A metabolic function of the hippocampal sharp wave-ripple” ,在对大鼠的研究中发现海马体脑区中的尖波涟漪在数分钟内可能导致大鼠体内的血糖水平下降。尖波涟漪通常出现在非快速眼动睡眠期间,因此睡眠障碍对尖波涟漪的影响可能为2型糖尿病患者的睡眠障碍与高血糖水平之间提供机制上的联系。

睡眠碎片化与肥胖风险
睡眠碎片化会促进脂肪组织炎症,导致胰岛素抵抗从而增加肥胖风险。

05 睡眠实验在药物开发研究中的作用示例
治疗失眠药物的神经机制及其功能损害差异的研究。

06 睡眠实验在心血管疾病研究中的作用示例
易发动脉粥样硬化小鼠模型在缺乏睡眠的情况可能增加炎症细胞,从而加速动脉粥样硬化。

07 睡眠实验在麻醉研究中的作用示例
宾夕法尼亚医学院的麻醉与重症监护部门团队发现激活POA Tac1神经元可以有效促进小鼠从麻醉无意识状态转变为清醒状态。

通过对睡眠在各个领域的研究,我们不仅能够更好地了解大脑功能和机制,还能为许多疾病的预防和治疗提供重要参考。未来随着技术的不断进步与研究方法的创新,我们有理由相信,睡眠实验将在脑科学研究中发挥更大的作用。
参考文献
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Lunion Stage 自动睡眠分期系统围绕实验动物(包括大鼠、小鼠、家犬、非人灵长类等动物)的EEG脑电和运动数据(肌电或者加速度),采用深度学习和迁移学习的算法, 可对动物的睡眠状态WAKE/NREM/REM进行自动判别,识别精度可达98%以上。
系统支持在线使用与本地部署,针对24小时记录数据的处理时间小于50秒,支持批量处理数据功能,多用户可同时执行睡眠分期。
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