- Исследования, изучающие связь между режимом сна и будущим риском деменции, показали неоднозначные результаты.
- В недавнем исследовании использовались паттерны мозговых волн, записанные с помощью электроэнцефалограммы (ЭЭГ) во время исследования сна, чтобы оценить возраст мозга более чем 7000 участников.
- Исследование показало, что возраст мозга, превышающий фактический хронологический возраст на 10 лет, связан с повышением риска развития деменции в будущем на 39%.
- Эти результаты позволяют предположить, что возраст мозга, определяемый на основе ЭЭГ сна, потенциально может быть использован для скрининга людей на наличие деменции в будущем.
Недавнее исследование, опубликованное в
Было обнаружено, что более быстрое старение мозга по сравнению с фактическим хронологическим возрастом связано с повышенным риском развития деменции.
Предыдущие исследования, изучавшие связь между более широкими моделями сна, такими как количество и качество сна, дали противоречивые результаты.
Напротив, в настоящем исследовании оценивались детальные различия в характере волн сна, которые более тесно связаны с функцией мозга и риском деменции.
Соавтор исследования Юэ Ленг, доктор философии, доцент кафедры психиатрии Калифорнийского университета в Сан-Франциско, рассказал Медицинские новости сегодня что:
«Это исследование показывает, что сон не только восстанавливает силы, он также обеспечивает мощное окно в состояние здоровья мозга. Анализируя активность мозга во время сна, мы можем оценить «возраст мозга» человека, что может показать, стареет ли мозг быстрее или медленнее, чем ожидалось».
«Это исследование выходит за рамки традиционных показателей сна, таких как стадии сна или эффективность сна, которые часто показывают слабую или противоречивую связь с риском деменции. Вместо этого оно использует более богатую микроструктуру ЭЭГ (электроэнцефалограммы) для создания единого интерпретируемого маркера», — добавил другой соавтор, Мэтью Пейс, доктор философии, профессор Университета Монаша в Мельбурне, Австралия.
Кристофер Аллен, доктор медицинских наук, специалист по сну, не принимавший участия в этом исследовании, рассказал МНТ что «это исследование подтверждает идею о том, что сон — это не просто симптом ухудшения здоровья мозга, но также может быть измеримым ранним маркером нейродегенеративного риска».
«В то же время, — предупредил Аллен, — его нельзя интерпретировать как отдельный диагностический инструмент. Следующим шагом будет проверка в более практических условиях и определение того, как этот тип биомаркера сна может дополнять другие маркеры риска деменции в реальной практике».
Режим сна и риск деменции
Недостаток сна и
Однако аналогичные исследования с использованием показателей сна на глобальном или макроуровне, таких как общая продолжительность сна, качество сна и время, проведенное в различных фазах цикла сна, не смогли показать устойчивую связь между характером сна и когнитивными функциями.
Один из компонентов полисомнографии, широко известный как исследование сна, включает в себя измерение мозговых волн с помощью электроэнцефалограммы.
Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) включает в себя электроды, прикрепленные к коже головы, которые измеряют одновременную активацию миллионов клеток мозга. Эта синхронная активность клеток мозга проявляется в виде волн или колебаний.
ЭЭГ может помочь оценить время, проведенное в каждом сне
Не-быстрый сон включает три фазы (N1, N2 и N3) различных уровней глубокого сна, тогда как быстрый сон предполагает более высокие уровни активности мозга.
Хотя ЭЭГ может различать эти фазы, более пристальный взгляд на данные ЭЭГ показывает значительно большее количество различных паттернов мозговых волн.
Эти модели сна на микроуровне дают более полную картину о работе мозга и здоровье. Более того, некоторые из этих паттернов мозговых волн на микроуровне связаны с риском когнитивных нарушений.
Учитывая проблемы, связанные с интерпретацией большого количества этих паттернов мозговых волн, автор настоящего исследования разработал модель машинного обучения для получения возрастного числа или возраста мозга на основе множественных микроуровневых паттернов ЭЭГ сна.
Биологический возраст против хронологического возраста и здоровья мозга
Модель машинного обучения была обучена на данных сна, собранных у большого количества людей в возрасте от 18 до 80 лет без психических или неврологических заболеваний.
Возраст мозга, полученный с помощью модели машинного обучения, позволяет понять, чем режим сна человека отличается от режима сна типичного здорового человека того же хронологического возраста.
Наше тело, а также лежащие в его основе биологические процессы и структуры изнашиваются с возрастом. В то время как хронологический возраст относится к фактическому возрасту человека, биологический возраст отражает изменения в биологических процессах и структурах организма.
Процесс биологического старения у людей происходит с разной скоростью, причем у некоторых темпы быстрее или медленнее, чем их фактический возраст. Биологическое старение считается лучшим показателем биологической функции и риска хронических заболеваний, чем хронологический возраст.
В соответствии с этим было показано, что возраст мозга, определенный с помощью томографического сканирования, связан с риском деменции. Таким образом, возраст мозга, определенный по паттернам ЭЭГ во сне, потенциально может служить более доступным маркером будущего риска деменции.
Чтобы измерить связь между паттернами ЭЭГ сна и риском деменции, авторы сначала рассчитали индекс возраста мозга, который представляет собой хронологический возраст, вычтенный из возраста мозга, полученного по данным ЭЭГ сна.
В их
Старение мозга и риск деменции в будущем
В настоящем исследовании ученые изучили, может ли индекс старения мозга служить ранним индикатором риска деменции в разнообразной выборке на уровне сообщества, за пределами стандартизированных условий клиники.
В исследование были включены данные 7105 участников, первоначально включенных в пять других независимых исследований, изучающих долгосрочный риск сердечно-сосудистых заболеваний или остеопороза.
Эти исследования включали домашнюю полисомнографию (тест сна) с использованием стандартизированного протокола. В анализ были включены только участники, которые были когнитивно здоровы на момент исследования сна.
Когнитивный статус участников определялся при регулярном наблюдении на основании нейропсихологических тестов, диагноза врача, а также использования лекарств или госпитализации по поводу деменции.
Исследователи использовали свою проверенную модель машинного обучения, чтобы оценить индекс возраста мозга каждого участника на основе данных ЭЭГ сна.
10-летнее увеличение индекса возраста мозга было связано с повышением риска развития деменции на 39% в течение периода наблюдения. Эта связь осталась неизменной после учета таких переменных, как образование, уровень физической активности, возраст и пол.
Кроме того, индекс возраста мозга был связан с будущим риском деменции после корректировки статистического анализа с учетом таких факторов, как исходный когнитивный статус, генетическая предрасположенность к болезни Альцгеймера из-за АПОЕ e4 вариант гена и сопутствующие заболевания, такие как инсульт, сердечно-сосудистые заболевания и тяжесть апноэ во сне, которые оценивались во время исследования сна.
Дэвид Джонс, доктор медицинских наук, невролог из клиники Мэйо, не принимавший участия в текущем исследовании, поговорил с МНТ о выводах.
Джонс отметил, что предыдущее исследование, в котором анализировались традиционные показатели сна, такие как продолжительность сна и время на разных стадиях сна, с использованием данных тех же пяти исследований, не смогло обнаружить связи между показателями сна и риском деменции.
По его словам:
«Тот факт, что микроструктурный подход преуспевает там, где макроструктурный терпит неудачу, говорит нам о чем-то важном: уязвимость мозга к нейродегенерации записана в детальной структуре сна, а не только в его общих чертах».
Применимы ли эти результаты ко всем формам деменции?
К сильным сторонам исследования относится большая и разнообразная выборка, состоящая из более чем 7000 участников из местных сообществ. Кроме того, в ходе исследования были получены легко интерпретируемые данные о старении мозга на основе сложных данных ЭЭГ сна с использованием машинного обучения.
«Ключевая сила исследования заключается в стратегическом применении алгоритмов машинного обучения к крупномасштабным популяционным данным, что позволяет клинически значимо интерпретировать результаты ЭЭГ сна», — объяснил Арман Фешараки-Заде, доктор медицинских наук, доцент кафедры психиатрии и неврологии в Йельском университете.
«Эта неинвазивная методология имеет большие перспективы для практической клинической реализации. Учитывая высокую распространенность нарушений сна и большой объем исследований сна, проводимых ежегодно в США, этот подход по своей сути масштабируем», — предположил Фешараки-Заде, который не участвовал в текущем исследовании.
«Полисомнография уже широко используется при нарушениях сна, а записи на дому становятся все более распространенными», — также сказал Джонс.
«Если эту меру можно будет проверить на портативных устройствах ЭЭГ, она может стать действительно масштабируемым, неинвазивным инструментом для ранней стратификации риска деменции, дополняя новые биомаркеры на основе крови и визуализации», — добавил он, — «хотя лучшее механистическое и биологическое понимание ускорит эти усилия».
Однако исследование имело несколько ограничений. Например, методы, используемые для диагностики деменции среди участников, и продолжительность последующих посещений не были одинаковыми в пяти первоначальных исследованиях.
Джонс предупредил, что «исследование объединяет деменцию всех причин, поэтому мы не знаем, является ли этот маркер одинаково прогностическим при болезни Альцгеймера, деменции с тельцами Леви, сосудистой деменции и других подтипах, и это различие имеет большое значение для принятия клинических решений».
Он также подчеркнул, что исследование носило наблюдательный характер и не установило, что характер сна, связанный с увеличением возраста мозга, вызывает деменцию.