【脑科学】下丘脑外侧视前区的NMDA受体对于维持NREM和REM睡眠至关重要

2022年7月,英国帝国理工生命科学学院 (Department of Life Sciences, Imperial College London) Nicholas P. Franks 和William Wisden团队在《The Journal of Neuroscience》(2023 IF: 21.2)上发表了题为“NMDA Receptors in the Lateral Preoptic Hypothalamus Are Essential for Sustaining NREM and REM Sleep”的文章。
失眠患者普遍感觉睡眠不足,事实上他们的睡眠时长通常是充足的,但睡眠质量往往呈现出碎片化,这导致他们在醒来后感到精力不足。目前对于睡眠开始后如何维持的机制尚未明了,研究团队发现NMDA型谷氨酸受体可以调控下丘脑的兴奋性,且在NREM睡眠维持和REM睡眠的产生中有着关键作用。当研究团队从抑制性视前神经元选择性地减少NMDA受体后,小鼠总睡眠时长保持正常但整体睡眠出现高度碎片化。这项研究为难治性失眠提供了一个新的研究模型。
研究团队发现在剔除LPO神经元的NMDA受体GluN1亚基后,小鼠的NREM和REM睡眠的时长分别下降了15-20%和50%,整体呈现碎片化的睡眠状态。ΔGluN1-LPO小鼠与GFP-LPO小鼠在Wake和NREM睡眠时的功率近似,但是在REM睡眠期间,ΔGluN1-LPO小鼠的θ波显著减弱。


Lunion Stage® 睡眠实验自动分析系统处理每24小时记录数据的时间小于50秒,可对实验动物的WAKE/NREM/REM睡眠状态进行自动判别,分期结果包含睡眠时相图,脑电频谱图,运动信号的RMS曲线图等,帮助研究人员高效处理睡眠数据,快速获得可视化分析结果。


为了进一步研究 ΔGluN1-LPO小鼠的碎片化睡眠是否在高睡眠压力下持续存在,并验证NMDA受体是否影响睡眠稳态,研究团队在两组小鼠睡眠驱力最高的时候进行了6个小时的睡眠剥夺(Sleep Deprivation,SD)。实验结果显示,ΔGluN1-LPO小鼠在SD过程中尝试睡眠的次数更多,且在SD结束时睡眠潜伏期更短。


使用Lunion Stage® 睡眠实验自动分析系统一键执行批量分析,可基于分组数据自动统计多种睡眠指标并绘制统计图,统计指标包含睡眠状态的持续时长、转换次数、持续睡眠时间段、脑电功率谱占比等。

为了分析诱导NREM睡眠的药物能否改善/减少睡眠的高度碎片化,研究团队分别在两组ΔGluN1-LPO小鼠中使用了地塞米松(Dexmedetomidine;Dex)与唑吡坦(Zolpidem;Ambien)并进行睡眠监测。实验结果表明药物可以在短时间内改善睡眠状态,两组小鼠的总睡眠时长均有所增加,清醒时间减少,但睡眠高度碎片化现象在药效过去后又再次出现。


Lunion Stage® 睡眠实验自动分析系统基于批量分期结果,可自动绘制不同睡眠指标的折线图,清晰展示Wake/NREM/REM睡眠状态在不同统计时段内的持续时长与占比变化。

总的来说,此项研究发现通过选择性减少小鼠LPO中的NMDA受体会导致其失眠,具体表现为清醒期与NREM睡眠的高度碎片化和REM睡眠中的θ波减弱。同时在去除NMDA受体的情况下,小鼠的睡眠内稳态并没有受到影响。这些研究结果揭示了NMDA受体在睡眠调节中的重要作用,强调了睡眠维持与睡眠驱力之间的差异,有助于人们更深入地理解睡眠调控机制。
参考文献:
Miracca, G., Franks, P.N.,Wisden,W. et al. NMDA Receptors in the Lateral Preoptic Hypothalamus Are Essential for Sustaining NREM and REM Sleep. J. Neurosci. 42, 5389–5409 (2022).
https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0350-21.2022

【免费试用】在线体验 Lunion Stage® 睡眠实验自动分析系统
麓联数据为新用户提供40分期小时的免费试用额度,注册账号后联系客服顾问即可进行使用,注册使用网址:
stage.luniondata.com

Luniondata_shanghai
客服顾问

Lunion Stage® 睡眠实验自动分析系统

Lunion Stage® 睡眠实验自动分析系统 采用深度学习和迁移学习算法,对实验动物的睡眠状态进行自动判别,并基于睡眠分期结果进行分组统计与绘图。
· 可用于睡眠、免疫、疼痛、痒觉、焦虑、抑郁、情绪等研究方向
· 适用于大鼠、小鼠、家犬、非人灵长类等动物
· 睡眠实验数据需至少包含一道EEG脑电信号与一道运动信号(如肌电、加速度)
· 可判别的睡眠状态包含:清醒(Wake),非快速眼动睡眠(Non-REM),快速眼动睡眠(REM)
· 支持基于分组的批量统计分析,直接输出CNS论文标准的统计图表:
- 分组的折线图、柱状图、功率谱密度图
- 每份数据的频谱图、时相图,波形图,RMS曲线图等
使用 Lunion Stage® 睡眠实验自动分析系统的研究团队来自(持续更新中)

关于麓联数据
上海麓联智能科技有限公司(简称“麓联数据”)于2017年成立,总部位于上海陆家嘴软件园,是一家致力为脑科学研究提供数据处理软件工具与服务的高新技术企业。麓联数据团队依托于自研的脑电Al技术,打造了 Lunion Stage® 睡眠实验自动分析系统以及 Lunion Sorter 自动峰电位分类工具,实现了海量脑电数据处理的自动化与标准化,帮助“认识脑”、“保护脑”和“利用脑”。
官网:luniondata.com
电话:+86-21-64036100
邮箱:info@luniondata.com