【脑科学】动物睡眠病状中的REM Sleep
在哺乳动物中，我们通常定义快速眼动睡眠（REM Sleep, Rapid Eye Movement Sleep）的特征为快速/低压的脑电图，随机眼动和肌肉处在完全松弛的状态。
然而，当面对动物的睡眠病状以及动物在不同实验状态下时，REM并不能完全符合其典型特征，因此识别REM就变得具有挑战性。
法国里昂大学（University of Lyon）和里昂神经科学研究中心（Center for Research in Neuroscience of Lyon）的睡眠小组于2020年6月发表了一篇关于定义和测量动物睡眠障碍模型中快速眼动睡眠的论文 Defining and measuring paradoxical (REM) sleep in animal models of sleep disorders。
这篇文章回顾了用于定义REM Sleep的传统标准，并研究报告了在快速眼动睡眠行为障碍（RBD, Rapid Eye Movement Behavioral Disorder）和发作性嗜睡症 1 型（NT1, Narcolepsy Type 1）等睡眠障碍的动物模型中，为识别和测量REM Sleep而作出的调整。
在生理条件下测量REM Sleep
文章中提到了通过多导睡眠监测（PSG, Polysomnography），使用脑电图（EEG, Electroencephalogram）和局部场电位（LFP, Local Field Potential）来测量大脑皮层活动和海马节律活动（包括θ振荡），使用眼电图（EOG, Electro-oculogram）来捕捉眼球运动，使用颈部的肌电图（EMG, Electromyogram）来观察肌肉失张力。
01 REM期间的脑电图特征
文章中所采用的睡眠分期方法结合了EMG和视频记录，以区分清醒和睡眠状态；在基本情况下，REM的特点是以海马theta（θ）节律为主，同时伴随高频的皮层激活，也称为快速gamma (γ)活动。
■ 细致、准确的睡眠分期是进行实验分析的前提
Lunion Stage脑电分析平台，是适用于小鼠、大鼠和非人灵长类动物的高精度自动睡眠分期工具，可解析EEG脑电、EMG肌电、加速度等信息，并对WAKE/NREM/REM状态进行自动判别。
频带能量图（Bandpower）可全面展示delta（δ）、theta（θ）、alpha（α）、beta（β）等不同波段在每个Epoch中的具体数值。
02 进入REM的过渡期
文章中提出，定义REM的困难之一在于从NREM过渡到REM，且过渡期相当短暂。
■ 轻松区分NREM到REM的过渡期
Lunion Stage脑电分析平台，使睡眠状态变迁清晰呈现，轻松区分NREM过渡到REM的复杂睡眠阶段，降低分期难度。
测量睡眠障碍动物模型中的REM Sleep
01 大鼠和小鼠的快速眼动睡眠行为障碍（RBD）
在RBD中，REM的特点是肌肉张力逐渐恢复，并发生异常的、不受控制的运动，而EEG节律活动（主要是θ振荡）与自然的REM相比仍然没有改变，仅仅使用PSG难以进行区分。
■ 根据EMG和运动阈值线进行精准判定
在Lunion Stage脑电分析平台中，各个睡眠状态下对应的肌电图（EMG）和运动阈值线可以使用户清晰的分析出当前动物的实验状态。
02 发作性嗜睡症1型（NT1）动物模型
小鼠睡眠开始进入REM阶段时，易与小鼠发生猝倒（Cataplexy）时混淆。并且论文中提到了一个关于小鼠的猝倒定义：小鼠肌肉失去张力应持续至少10秒，在猝倒之前至少有40秒的W阶段，并以快速恢复到W阶段而结束。
■ 联系前后睡眠状态，不受局部信息限制
在Lunion Stage脑电分析平台中，可以清晰观察到在特定时间段里实验动物的睡眠阶段，联系前后的睡眠状态分析出该动物在这段时间内的实验状态。
Lunion Stage 脑电分析平台
· 将睡眠判读规则转变为算法模型，识别精度超过98%，摆脱规则依赖
· 置信度提示，大幅缩减核验时间，提高睡眠分期效率
· 睡眠状态变迁清晰呈现，轻松区分复杂睡眠阶段，降低分期难度
· 解决数据储存与管理难题，有序规范储存数据，形成良性管理，充分发挥数据价值
参考文献：
Peyron, Christelle, et al. “Defining and Measuring Paradoxical (REM) Sleep in Animal Models of Sleep Disorders.” Current Opinion in Physiology, Elsevier, 4 Apr. 2020.
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