SLEEP：睡眠周期和年龄中的EEG连通性

研究目标：

在年轻人中，睡眠与非快速眼动(NREM)睡眠与第一个周期中大脑连通性的重要变化有关。本研究旨在评估睡眠中的EEG连通性在年轻人和老年人之间以及在整个睡眠周期中的差异。

方法:

我们使用虚部相干来评估30名年轻人(14名女性性;20-30岁)和29名老年人(18名女性;50 - 70岁)在非快速眼动(NREM)和快速眼动(REM)睡眠中的EEG连通性。我们还探讨了相干性和认知测量之间的关系。

结果:

与年轻人相比，老年人的EEG连通性在N2期较低，但在REM和N3期较高。N3在年龄上的差异是由第一个睡眠周期造成的。REM期的EEG连通性低于N3期，尤其是在年轻人中。在探索性分析中，控制年龄的影响，发现在N2期较高的EEG连通性与较高的处理速度相关，而在REM睡眠期间，delta和gamma波段较低的EEG连通性与较高的言语记忆表现和较高的智商相关。

结论:

我们的结果表明，年龄改变了睡眠中EEG的连通性，但这些影响的方向和幅度在睡眠阶段和周期之间有所不同。N3和REM的结果表明，与年轻人相比，老年人大脑断开（disconnect）连通性的能力较弱。我们的研究结果也支持了睡眠期间大脑功能连通性可能与认知功能相关的观点。本研究由加拿大du Sacré-Cœur de Montréal医院的Julie Carrier等人发表在sleep杂志。

研究亮点

清醒大脑的脑功能连接是认知和大脑完整性的基础。大多数关于人类睡眠期间功能连接的结论来自于对年轻人第一次非快速眼动(NREM)睡眠周期的研究。在这里，我们比较了年轻人和老年人在非快速眼动(NREM)和快速眼动(REM)睡眠期间的EEG连通性。老年人在浅睡眠时表现出较低的连通性，但在快速眼动和深度睡眠时表现出较高的连通性，尤其是在夜晚开始时，功能连通性与特定认知任务的表现相关。我们的研究表明，睡眠阶段和周期改变了与年龄相关的睡眠连通性变化的方向和幅度。未来的研究应该评估睡眠中的功能连通性是否能预测衰老中的大脑和认知完整性。

研究背景

睡眠是一个在不同时间尺度上动态演化的过程。在一种极端情况下，睡眠在人的一生中会被强烈地改变，而在一种更小的时间尺度上，它也会在夜晚的开始到夜晚的结束中改变。近年来，人们在从免疫学到精神病学的多个领域对睡眠进行了研究，包括大脑代谢清除、情绪紊乱、情绪处理以及清醒时的认知功能。

在20岁到60岁之间，较轻的NREM睡眠阶段增加，同时深度慢波睡眠(SWS)持续时间和在delta、theta和sigma频带上的NREM绝对频谱功率都显著降低。随着年龄的增长，特定的NREM脑电波也会发生相当大的变化，包括慢波和睡眠纺锤波的密度和振幅的下降。在REM睡眠中，频谱功率分析显示10HZ以下的EEG绝对功率随年龄增长而下降。神经元同步的特定睡眠标记，如睡眠纺锤波，与依赖睡眠的记忆巩固以及智力等更全面的认知功能相关。睡眠中大脑连接的变化可能与正常和病理性衰老的认知功能障碍有关。

我们的研究旨在评估年轻人和老年人在睡眠期间的功能连接有何不同。为此，我们比较了年轻人和老年人在两个不同的意识状态(非快速眼动睡眠和快速眼动睡眠)的整个睡眠周期的EEG连通性。EEG连通性用频谱虚部相干来量化，可以量化近距离和远距离头皮区域之间的连通性强度。虚部相干是唯一量化这些频谱模式之间的耦合以及电极之间的信号同步(通过稳定的延迟来评估)的连通性指标。

研究假设：

1）EEG连通性将会随着NREM睡眠的加深而降低，但与年轻人相比，老年人的SWS（深度慢波睡眠）减少较少；

2）REM睡眠连通性介于较轻和较深的NREM睡眠阶段之间；此外，我们还想探讨睡眠中的EEG连通性是否与认知有关。因此，我们评估了连通性结果与语言记忆、加工速度和智商（IQ）之间的联系，这些测量是在多导睡眠监测(PSG)后的第二天早晨进行的。

方法

被试

59名被试：30名年轻人(16名男性，14名女性;平均年龄：23.49岁)和29名老年人(11名男性，18女，平均年龄：59.6岁)。

补充表1 青少年和老年人的人口统计学、神经心理学和多导睡眠学变量

程序

所有被试接受一晚的PSG记录，确定前三个睡眠周期。多导睡眠学变量见补充表1。为了避免不必要的睡眠剥夺或睡眠周期的改变，被试必须在实验方案实施前7天遵循一个常规的睡眠-觉醒周期，该周期基于他们个人的习惯性睡眠时间和觉醒时间（±30分钟）。通过睡眠日记和活动描记检查依从性。为了考虑受试者的唤醒-睡眠周期，根据睡眠日记中收集的信息调整实验室的就寝时间和习惯性唤醒。在记录前使用韦氏成人智力量表（WAIS-IV）测量智商。在PSG记录后的第二天早上，对每个被试进行神经心理学测试，包括TMT(TrailMaking Test)、康纳连续行为测试II(CPT-II)和听觉语言学习测试(AVLT)。实验设计和数据采集的示意图见补充图1。

补充图1 实验设计和数据采集

多导睡眠监测记录

在PSG记录夜间，使用20个电极(Fp1、Fp2、Fz、F3、F4、F7、F8、Cz、C3、C4、Pz、P3、P4、Oz、O1、O2、T3、T4、T5、T6)(10-20国际系统；带通滤波：0.3 -100Hz)，并记录肌电、眼电和心电。采样率：256hz。睡眠阶段（N1、N2、N3和REM）由电生理技术人员根据美国睡眠医学学会（AASM）的标准，在30秒的分段内进行视觉评分。

相干分析

其计算使用的是不含伪迹的分段的平均值，与电极的功率无关。相干可以分解为实部和虚部。为了评估EEG导联之间的功能连通性，我们使用了相干的虚部，它消除了可能与EEG导联之间的虚假传导。相干值计算的频率范围是低delta(0.3-2 Hz)、高delta(2-4 Hz)、theta(4-8Hz)、alpha(8-12Hz)、低sigma(12-14Hz)和高sigma(14-16Hz)。统计时对虚部相干进行Fisher-z变换。显著性阈值为p < 0.01。采用FDR矫正。

认知测试和统计分析

本研究进行了探索性分析，以评估大脑连通性模式是否与认知能力有关。认知测量的目的是反映大脑不同区域的各种神经心理功能。首先，使用CPT-II的hit反应时间和TMT-A的结果评估加工速度。再通过AVLT的三个具体指标来评估记忆功能，即总学习分数、即时回忆和延迟回忆。接下来，用TMT-B的结果来评估认知灵活性。最后，根据WAIS-IV的词汇和BlockDesigns子测试的分数估计智商。

要统计分析的区域包括：

前额-额叶(Fp-F)、前额-中央(Fp-C)、前额-顶叶(Fp-P)、前额-枕叶(Fp-O)、额叶-中央(F-C)、额叶-顶叶(F-P)、额叶-枕叶(F-O)、中央-顶叶(C-P)、中央-枕叶(C-O)、顶叶-枕叶(P-O)。用层次回归来评估大脑连通性模式是否可以预测认知测量。如果您对脑电数据处理感兴趣，欢迎参阅思影科技脑电课程及数据处理服务，可添加微信：siyingyxf详细了解：

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结果

Section 1: EEG 连通性的年龄差异

首先，比较处于不同睡眠阶段的年轻人和老年人大脑的整体和局部连通性。与年轻人相比，老年人在N2期表现出较低的整体连通性，这种差异在高delta、theta和低sigma频率时更为明显(图1上)。在N3和REM睡眠中观察到相反的年龄影响：在两个睡眠阶段中，在大多数低频(<8Hz)中，老年人的整体EEG连通性高于年轻人(图1中和下)。在快速眼动睡眠中，老年人比年轻人有更高的连通性，特别是在高delta频带中。在N3中，与年轻人相比，只有少数前额叶电极在老年人中显示出较低的alpha和sigma频率的连通性。

图1 年轻人和老年人之间连通性差异显著的拓扑图

Section 2: NREM的连通性差异

为了研究夜间NREM的EEG连通性的动态变化，我们分别评估了前两个周期和每个年龄组的N2和N3之间的差异。这些分析仅限于前两个睡眠周期，因为N3在第三个睡眠周期中几乎不存在。对于年轻组，在第一个睡眠周期中，N2显示出比N3更高的整体连通性（图2）。在第二个睡眠周期中观察到剧烈的变化，因为在年轻的被试中，EEG连通性的模式发生了大量反转：NREM 3在所有频率和大多数电极之间显示出比N2更高的连通性（图2；第二个面板）。在老年人中没有观察到这种改变。事实上，N3在第一个睡眠周期和第二个睡眠周期中显示出比N2更高的连通性。这种差异在第二个周期更为显著。这些结果显示N3的EEG连通性低于N2，后者在第二个周期或老年个体中不存在。在老年人中，在第一和第二个周期中，与N3相比，N2的EEG连通性往往较低。

图2 年轻人和年老年人N2和N3连通性差异显著的拓扑图

高delta是差异最大的频带；

因此，进一步对年轻人和老年人的N2和N3的每个睡眠周期的全局连通性进行对比（图3）。在这两个年龄组中，N2的EEG连通性在三个NREM周期中都是恒定的。尽管两个年龄组的N3睡眠在第一个睡眠周期与第二个睡眠周期相比表现出较低的连通性，但老年人表现出这种差异的较小。事实上，老年人的睡眠周期之间更相似，而年轻人的连通性变化更加剧烈。

图3 年轻人和年老人的N2和N3在睡眠周期中的全局连通性对比

采用2年龄组（年轻人和老年人）×2周期（周期1和周期2）两因素重复测量的混合方差分析，对前两个睡眠周期中N2和N3之间的全局连通性变化进行统计评估。结果显示：年龄组与睡眠周期之间存在显著的交互作用（p=.001），表明睡眠周期之间N2和N3之间的EEG连通性存在年龄相关差异。

Section 3: REM和NREM的连通性差异

为比较NREM和REM状态下的EEG连通性的差异。首先，在高delta频率中比较年轻人和老年人的快速眼动睡眠与N2和N3的第一和第二个周期（图4）。年轻人的N2在REM睡眠时电极之间的EEG连通性降低，而老年人在REM睡眠时的EEG连通性比N2高。在这两个年龄组中，REM和N2在周期1和周期2的EEG连通性方面的差异是相似的。两个年龄组REM睡眠的EEG连通性均低于N3，但与N3的第二周期相比，这一差异更大。

图4 在N2和REM，以及N3和REM之间，年轻人和老年人之间连通性存在显著差异的拓扑图

Section 4: 探索性分析：估计脑EEG连通性与认知能力之间的关系

为研究EEG连通性与认知功能的关系，探讨脑区之间的脑电连通性是否与认知功能有关。采用分层回归方法评估EEG连通性对处理速度、记忆、认知灵活性和平均智商的预测效果。虚部相干值是每个大脑区域的平均值。为了减少统计测试的次数，我们将分析目标放在第一个周期中的2-4Hz和12-14Hz频段，因为它们显示了最显著的年龄相关的连通性差异。在N2中，每两对大脑区域之间2–4Hz频段的虚部相干显著预测了TMT-A的得分。在N3中，两个频带均未发现显著相关性。最后，我们观察到快速眼动睡眠中的虚部相干与认知能力之间有许多显著的关系。事实上，当校正年龄的影响时，2-4Hz频段的虚部相干显著地预测了AVLT的延迟回忆结果，在AVLT中，前额叶区域和额叶/中央区域之间较高的连通性与较低的分数相关（p<0.05）。对智商的预测也发现了同样的效应，在2-4Hz频段，前额叶区域和额叶/中央区域之间的高连通性与控制年龄影响后的较低的智商相关（p<0.05）。在12–14Hz频段，快速眼动期间虚部相干的增加与AVLT的即时回忆（p<0.05）和AVLT的延迟回忆的表现，以及校正年龄后较低的智商显著相关。

总结

老年人在浅睡眠时表现出较低的连通性，但在REM和深睡眠时表现出较高的连通性，特别是在夜间开始时。连通性测量与特定认知任务的表现相关，未来的研究应该评估睡眠中的大脑连通性是否可以预测衰老时的认知完整性。本研究对睡眠期间的大脑连通性有了新的认识，并表明EEG连通性可能是更好地理解意识动力学的一个有希望的工具。

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