Curr Biol | 预测 REM 睡眠的“倒计时”：心率如何编码超昼夜节律

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基本信息

Title:Heart rate and sleep history encode ultradian REM sleep timing

发表时间:2025-03-11

发表期刊:Current Biology

影响因子:7.5

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研究背景

快速眼动睡眠（Rapid eye movement，REM）是睡眠周期中一个独特的阶段，对于情绪调节、记忆巩固和认知修复至关重要。哺乳动物的睡眠在非快速眼动（non-REM, NREM）和快速眼动（rapid eye movement, REM）睡眠之间交替，形成超昼夜节律（ultradian rhythm）。尽管这是睡眠的核心特征，但大脑如何精确调控REM睡眠的发生时机仍是一个未解之谜。以往的认知神经科学与脑科学研究主要聚焦于中枢神经系统，发现某些脑电图（electroencephalogram, EEG）特征可以在REM睡眠发生前几十秒给出预测信号。然而，在更长的超昼夜节律时间尺度上，究竟哪些生理或行为信号能够可靠地预测REM睡眠的到来，仍缺乏深入了解。此外，传统的睡眠稳态模型认为，前一次REM睡眠的持续时间会影响下一次发作的间隔，但单靠这一指标的预测力十分有限。寻找能够稳定编码大脑REM睡眠倾向（propensity）的生理标志物，成为理解睡眠周期调控机制的关键知识缺口。

实验设计与方法逻辑

为了寻找预测REM睡眠时机的可靠线索，研究团队以小鼠为实验对象，采集了其自然睡眠状态下的EEG和肌电图（electromyogram, EMG）数据。在方法逻辑上，作者首先构建了一个双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory, BiLSTM），将连续的EEG和EMG信号嵌入到一个低维的潜在特征空间中，以此来捕捉睡眠-觉醒状态的缓慢超昼夜动态变化。随后，研究者提取了这些潜在特征，并结合小鼠的睡眠历史（sleep history, SH，即前一次REM睡眠的持续时间以及距今流逝的时间），输入到一个随机森林回归模型中，用于预测距离下一次REM睡眠发生还有多久。

为了明确主导预测的变量，作者系统性地剔除或保留不同的输入特征进行对比。结果显示，相比于大脑皮层的EEG信号，来自外周的EMG信号结合SH展现出了更强的预测能力。进一步的信号拆解表明，EMG信号中的高频成分实际上反映了小鼠的心跳（R波），即心率（heart rate, HR）才是关键预测因子。为了验证HR与REM睡眠倾向之间的生理联系，研究者还进行了两项干预实验：一是通过轻微震动限制小鼠的REM睡眠，以增加其REM睡眠稳态压力（homeostatic pressure）；二是通过腹腔注射甲基阿托品（methylatropine，一种外周副交感神经阻滞剂）在药理学上人为抬高HR，观察这些操作对后续REM睡眠发生节律的直接影响。

核心发现

潜在特征空间揭示了脑电/肌电信号的超昼夜节律动态

研究发现，由BiLSTM提取的潜在特征在两次REM睡眠之间的间隔期内呈现出缓慢、渐进的下降趋势。主成分PC2的活动轨迹在NREM睡眠期间呈现出严格的单调递减，并在即将过渡到REM睡眠前出现显著的最终下降，说明EEG/EMG的潜在特征确实编码了超昼夜节律尺度上的时间动态。

Fig. 2 中，作者展示了由模型提取的潜在特征在两次REM睡眠间隔期的变化轨迹；这张图说明主成分PC2在NREM睡眠期间呈现出渐进的单调递减，并在即将过渡到REM睡眠前出现显著下降

在对比不同信号的预测贡献时，作者发现包含心率信息的肌电特征远比脑电特征更具预测力。即使将复杂的肌电信号简化为仅保留心跳时机的二值化数据，模型依然能极其精准地预测下一次REM睡眠的发生时间，证明外周心率保留了关于REM睡眠时机的大部分预测信息。

Fig. 4 中，作者展示了基于心跳定时的不同信号处理方式对模型预测表现的影响；这张图说明即使将肌电信号简化为仅保留心跳时机的二值化数据，模型依然能极其精准地预测下一次REM睡眠的时间

当通过实验剥夺小鼠的REM睡眠以增加稳态压力时，小鼠在NREM睡眠期间的心率下降得更快、更低。相反，当使用药物人为升高小鼠心率后，小鼠在注射后的数小时内REM睡眠时间显著减少。这说明心率不仅是REM睡眠倾向的生理读数，心血管控制机制更与REM睡眠的发生存在紧密的生理耦合。

Fig. 6 中，作者展示了药理学干预心率对睡眠阶段分布的影响；这张图把注射药物人为升高心率后，小鼠REM睡眠时间显著减少的现象呈现出来，说明心血管控制与REM睡眠发生存在紧密耦合

省流总结

本研究证实，外周心率与睡眠历史的结合能精准预测小鼠超昼夜节律下REM睡眠的发生时机。心率不仅是反映REM睡眠稳态压力的生理标志物，心血管系统的自主神经调节更与睡眠周期深度耦合。需注意，该结论目前基于小鼠模型，尚未向人类睡眠管理场景延伸。

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分享人：天天

审核：PsyBrain 脑心前沿编辑部

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