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睡眠障碍与慢性疼痛相互影响，形成恶性循环，但现有治疗手段难以有效应对二者的相互作用。研究人员借助可穿戴多导睡眠监测（PSG）设备与机器学习算法，探究睡眠与疼痛动态关系。发现该技术可助力揭示二者机制，推动个性化治疗发展，意义重大。
在日常生活中，很多人都有过这样的体验：晚上没睡好，第二天浑身酸痛，精神也不佳；而长期遭受慢性疼痛折磨的人，往往也被睡眠问题困扰。睡眠和疼痛之间似乎存在着某种神秘的联系，它们相互影响，形成了一个恶性循环。这一现象不仅严重影响着人们的生活质量，也给医学研究带来了挑战。据统计，睡眠障碍影响着超过三分之一的普通人群，在慢性疼痛患者中，这一比例更是高达 67 - 88%。然而，当前的治疗方法却难以有效打破这个恶性循环。传统的睡眠测量方法，如多导睡眠监测（PSG），虽然是评估睡眠和诊断睡眠障碍的金标准，但它成本高昂、操作不便，不适合大规模或长期研究慢性疼痛人群的睡眠情况。而且，传统方法在分析睡眠和疼痛之间复杂的非线性关系时也存在困难，导致我们对这两者之间潜在机制的理解还很不全面。
为了解开睡眠与疼痛之间的谜团，来自斯坦福大学（Stanford University）的研究人员开展了一项具有重要意义的研究。他们将目光投向了新兴的可穿戴 PSG 设备和机器学习算法，希望借助这些技术，深入探究睡眠与疼痛之间的双向关系，为开发更有效的治疗方法提供依据。该研究成果发表在《Communications Medicine》上，为睡眠和疼痛医学领域带来了新的曙光。
研究人员在这项研究中主要运用了两种关键技术方法。一是可穿戴 PSG 设备，这类设备包含多种传感器，如用于监测脑电波的脑电图（EEG）传感器、监测运动的加速度计、监测方向的陀螺仪以及心率监测器等，能够在自然环境下收集客观的睡眠数据。二是机器学习算法，它擅长在大规模复杂数据集中识别模式和相关性，通过对可穿戴 PSG 设备收集到的数据进行分析，挖掘睡眠与疼痛之间隐藏的关系。
睡眠与疼痛的双向关系
睡眠由非快速眼动（NREM）和快速眼动（REM）睡眠两个不同阶段组成，NREM 又进一步分为从浅到深的三个阶段（N1、N2、N3）。研究发现，慢性疼痛会严重干扰睡眠。许多慢性疼痛患者入睡困难，常常因为找不到舒适的姿势而难以进入梦乡；睡眠过程中也容易因疼痛刺激频繁醒来，且再次入睡困难。例如，患有纤维肌痛相关慢性疼痛的患者，与正常数据相比，觉醒次数增多，N1 和 N2 浅睡眠阶段时间增加，N3 深睡眠阶段受到干扰，这可能导致他们第二天感到疲劳、精神不振。同样，类风湿关节炎患者在 NREM 睡眠阶段，大脑的 α 波活动增加，θ 波或 δ 波活动减少，意味着 NREM 睡眠变浅。
反过来，睡眠障碍也会加剧疼痛。睡眠剥夺会改变人的疼痛感知，使人对疼痛更加敏感，还会阻碍疼痛调节。实验表明，延迟入睡导致的睡眠缺失会使人第二天对热和压力疼痛更敏感，频繁觉醒导致的睡眠缺失则会使人对冷疼痛更敏感。而且，累积的睡眠缺失会影响免疫功能、记忆和学习能力，还会干扰代谢废物的清除，进一步加重身体负担。
机器学习与传统客观睡眠测量方法的局限性
传统的客观睡眠测量方法，如 PSG，虽然能提供全面的睡眠数据，但因其对实验室环境和专业技术人员的依赖，成本高、操作不便，限制了大规模或纵向研究的开展，样本量往往较小，记录时间也较短。便携式 PSG 系统虽然有所改进，但仍需专业人员操作，且设备体积较大，影响患者的依从性和行动便利性。
而机器学习算法在医学领域应用广泛，它能够处理大规模、复杂的数据，在研究睡眠与疼痛关系方面具有独特优势。可穿戴 PSG 设备与机器学习算法的结合，为研究提供了新的契机。可穿戴 PSG 设备能够收集丰富的睡眠数据，机器学习算法则能从这些数据中挖掘出有价值的信息，帮助我们更好地理解睡眠与疼痛之间的复杂关系。
使用可穿戴 PSG 设备
近年来，多种可穿戴 PSG 设备进入市场，如 SleepProfiler、Zmachine、Dreem、MUSE 等。这些设备能测量与实验室 PSG 相似的生理信号，在评估睡眠连续性、睡眠阶段和 EEG 信号功率谱等方面，与实验室 PSG 的准确率相似（>80%），且在确定睡眠中觉醒的发生和持续时间方面也很准确。可穿戴 PSG 设备价格相对亲民，在家就能方便使用，有助于收集大量多晚的睡眠数据。
不过，可穿戴 PSG 设备也并非完美无缺。它的通道或导联数量比实验室 PSG 少，可能会影响对病理性睡眠测量的准确性；家庭使用时缺乏实时技术人员监测，容易出现信号伪影，佩戴不当、睡眠中移动或不适导致设备移除等情况，也会影响数据质量。但总体而言，其优点仍然使其成为研究睡眠与疼痛关系的有力工具。
研究结论与讨论
这项研究表明，可穿戴 PSG 设备和机器学习算法的结合，为深入理解睡眠与疼痛之间的双向关系提供了强大的工具。通过收集纵向客观睡眠数据，运用机器学习算法进行分析，能够揭示两者之间复杂的关联机制，为开发个性化、数据驱动的治疗方案奠定基础。
这种结合还具有重要的临床意义。借助数字健康解决方案，可以根据个体的睡眠和疼痛特征制定个性化治疗方案。例如，通过机器学习算法分析发现患者存在夜间高觉醒状态，就可以选择生物反馈、正念或放松练习等最适合的治疗方法；如果疼痛灾难化思维影响睡眠，认知重构、情绪调节练习和放松技巧则可作为优先选择；对于因久坐行为导致疼痛和睡眠恶化的患者，个性化的体育活动或节奏策略有助于缓解症状；若发现患者睡眠效率低是由于入睡延迟，机器学习算法可根据多晚睡眠反馈调整睡眠限制疗法或刺激控制疗法。
从更广泛的角度来看，这种数字化干预措施有望克服传统治疗的后勤和财务障碍，提高治疗的可及性，让更多人受益，尤其是社会经济地位较低或生活在农村地区的患者。总之，可穿戴技术和机器学习的融合，为睡眠和疼痛研究开辟了新的前沿领域，有望改善全球数百万人的生活质量，推动睡眠和疼痛医学的重大进步。
