执行言语与空间工作记忆任务时睡眠障碍的不同行为与电生理相关物

《Physiology & Behavior》：Distinct behavioral and electrophysiological correlates of sleep disturbance during verbal and spatial working memory tasks

　　

•睡眠障碍与言语工作记忆准确率和敏感度（d′）降低有关。
•较高的 PSQI 评分与言语工作记忆准确率和 d′ 降低有关。
•总体而言，P3 波幅较低，且在言语工作记忆期间 Oz 处的峰值潜伏期较长。
•空间工作记忆的行为学和 ERP 测量指标未显示显著的组间效应。

引言
睡眠障碍已成为一个全球性的公共卫生问题 [1]。大学学生面临巨大的认知和学业需求，睡眠障碍患病率很高 [2]。这些障碍可能表现为入睡困难、维持睡眠困难或睡眠不恢复，并常伴有明显的日间功能损害 [3,4]。以前的研究表明，睡眠障碍与前额叶皮层功能改变 [5,6] 以及包括工作记忆（WM）在内的执行功能较差有关 [7]。WM 是负责信息临时存储和在线处理的认知系统，是学习、推理和决策的关键基础 [8]；其功能水平与学业成绩密切相关 [9]。
了解睡眠障碍与 WM 功能之间的关系在理论和实践上都具有重要意义。然而，关于这种关系的证据是不一致的，这取决于睡眠丧失的性质和持续时间、认知范式以及所检查的结果测量指标。在汇总层面，一项关于短期完全睡眠剥夺的荟萃分析发现，WM 任务中的反应速度和准确率（ACC）均存在显著损害，且这两个结果的效应量之间没有显著差异 [10]。中度延长清醒时间和 30–36 小时的完全睡眠剥夺与更慢且更容易出错的 WM 表现有关 [11,12]。然而，反应速度和 ACC 并不总是平行变化：在一晚或 36 小时完全睡眠剥夺后，曾报告 ACC 降低但平均反应时（RT）无统计学显著变化 [13,14]。另一项 36 小时完全睡眠剥夺研究发现，尽管单位时间内的正确反应数量和负载依赖的 P3 波幅发生了变化，但睡眠条件对 RT 或 ACC 没有显著主效应 [15]。在另一项研究中，36 小时完全睡眠剥夺与空间和工作记忆对象更新期间的准确率降低有关 [16]。在半夜睡眠限制后，一项研究报告称海马依赖性记忆受损，但 2-back 准确率或虚警数量无显著组间差异，尽管正确拒绝试验的反应较慢 [17]。这些急性实验暴露与用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）横断面测量的习惯性睡眠质量在概念上不同。然而，关于反复限制的实验室研究提供了相关背景：在 14 天内，卧床时间 6 小时或更少会产生累积的、剂量依赖性的神经行为缺陷 [18]。观察性研究也将习惯性睡眠问题与较差的 WM 表现联系起来 [[19], [20], [21], [22]]。关于失眠症患者的荟萃分析证据进一步表明，WM 的某些方面存在小到中等的损害 [23,24]。然而，关于睡眠对 WM 处理准确率和速度的影响，现有发现仍不一致。因此，需要进行区分 RT、ACC、虚警率（FAR）和辨别敏感度（d’）的多维评估，因为这些指标反映了任务表现的某些不同方面。
根据 Baddeley 的多组件模型，WM 包括用于维持言语和视空间信息的功能分化系统，通常描述为语音环路和视空间画板 [25]。后续证据表明，言语工作记忆（VWM）和空间工作记忆（SWM）依赖于部分不同的维持过程 [26]。睡眠丧失可能会影响支持 VWM 和 SWM 的过程，尽管其效应可能随睡眠暴露的性质和任务要求而变化。然而，现有的大量证据源于急性实验性睡眠丧失范式，使得习惯性睡眠障碍期间言语和空间工作记忆更新过程中的行为相关物及神经处理的时间动态特征特征不足。为了弥补这一空白，本研究采用了独立的言语和空间 2-back 任务，分别检查数字身份和空间位置的在线更新。选择 2-back 范式是因为它需要持续更新，并允许在同一任务中测量行为表现和 ERP 活动。由于这两种范式在目标概率、试验次数、定时和反应窗口方面有所不同，其结果被独立分析和解释。因此，本研究刻画了每种工作记忆任务内的睡眠相关差异，但并未检验这些差异在言语和空间领域之间是否存在显著变化。
神经影像学研究将睡眠不足和睡眠质量差与前额顶网络的活动和连接改变联系起来，该网络支持 WM 中信息的维持和操纵 [27]。睡眠不足还与任务相关区域招募减少以及默认模式网络（DMN）的任务相关抑制减弱有关。DMN 通常在外部导向的目标导向任务期间降低其活动，而额顶和其他任务正性网络则变得更强烈地参与。睡眠相关的这种协调网络活动破坏可能导致认知表现较差，尽管观察到的变化的方向和幅度因任务、睡眠丧失暴露和实验条件而异 [28,29]。功能磁共振成像可以表征这些网络水平改变的空间分布，但其有限的时间分辨率限制了快速展开的认知处理阶段的区分。相比之下，事件相关电位（ERPs）提供毫秒级时间分辨率，因此可以识别任务表现不同阶段产生的神经生理改变。N2 成分与刺激评估、冲突监测、认知控制以及任务相关信息的选择有关 [30]。一些研究报告睡眠丧失后 N2 波幅减弱（即负性减小），可能反映了认知控制或信息选择过程的参与减少 [31]。P3 成分反映涉及注意资源分配、刺激评估和工作记忆表征更新的后期过程 [32,33]。P3 波幅降低可能表明处理资源分配减少，而 P3 潜伏期延长可能反映刺激评估或 WM 更新延迟。在睡眠丧失后以及睡眠障碍个体中，这两种模式都有报告，尽管结果因任务要求和睡眠中断的严重程度和持续时间而异 [32,34,35]。
两个互补的理论解释与这些发现特别相关。一般觉醒度和状态不稳定性解释提出，增加的稳态睡眠压力会降低警觉性，并产生间歇性注意力松懈或微睡眠，从而中断连续的信息编码并增加认知表现的变异性 [[36], [37], [38]]。前额叶脆弱性假设强调由前额叶皮层及其相关网络支持的执行控制过程对睡眠丧失的易感性 [31]。这些机制并不互斥：觉醒度降低可能会削弱持续的任务参与，而额顶控制的中断可能会损害任务相关信息的选择、维持和更新。结合起来，这些解释为本研究检查 N2 和 P3 作为工作记忆处理的时间不同指标提供了理论基础。
除这些睡眠相关机制外，在解释睡眠障碍与认知功能之间的关联时还应考虑情绪症状。一项主要针对纵向研究的系统综述表明，睡眠障碍与抑郁和焦虑症状之间可能存在潜在的双向关系 [39]。情绪症状也与 WM 表现和神经生理测量指标有关。在大学学生中，抑郁症状与 VWM 反应时和额叶静息态 EEG 活动有关 [40]。数学焦虑与 WM 任务期间的皮质激活和功能连接差异有关 [41]，而实验诱导的急性应激已被证明会减少与工作记忆相关的额叶 theta 活动并损害高工作记忆负荷下的表现 [42]。总之，这些发现表明情绪症状的差异可能与睡眠状态和 WM 相关结果重叠，突出了在估计与睡眠障碍相关的行为和神经生理差异时考虑抑郁、焦虑和压力重要性。
基于上述背景，本研究结合多种行为指标与 ERP 测量，以表征睡眠障碍和正常睡眠大学学生的 WM 表现及其时间神经生理相关物。VWM 和 SWM 任务被独立分析，抑郁、焦虑和压力评分作为连续协变量同时输入。提出了三个假设。首先，在每种任务内，预期睡眠障碍组表现较差，表现为中位 RT 较长、ACC 较低、FAR 较高和 d′ 值较低。其次，预期睡眠障碍组 N2 和 P3 波幅减弱和/或峰值潜伏期延长。第三，预期较高的 PSQI 评分与 WM 任务中较差的行为表现有关。

部分片段
参与者
通过在线和线下广告从当地一所大学招募了 65 名青年成人。使用 G*Power 3.1 进行了先验功效分析以确定所需样本量。根据以前的文献，假设效应量（ηp2）为 0.12，显著性水平为 0.05，统计功效为 80%，需要至少 52 名参与者。为了考虑潜在的流失和 EEG 数据丢失，目标样本量预先定义为 65。
参与者符合以下要求
人口学数据
在最初招募的 65 名参与者中，4 名因流失或未能完成整个实验方案而被排除，最终行为学分析样本为 61 人。在 EEG 数据预处理期间，由于伪迹过多，又排除了额外参与者，留下 58 名参与者进行 VWM 任务，59 名进行 SWM 任务。
人口学特征见表 1。睡眠障碍组的 PSQI 评分显著较高

讨论
本研究检查了大学学生在言语工作记忆（VWM）和空间工作记忆（SWM）表现中睡眠障碍的行为学和电生理相关物。在调整抑郁、焦虑和压力后，睡眠障碍组 VWM ACC 和 d′ 较低，伴有 Oz 处 P3 波幅较低和 P3 潜伏期较长。该组的 VWM FAR 也较高，尽管绝对组间差异较小。在整个人群中，较高的 PSQI 评分与 VWM ACC 和 d′ 降低有关

结论
总之，在调整抑郁、焦虑和压力后，大学学生的主观睡眠障碍与言语工作记忆准确率和辨别度降低有关，伴有 Oz 处 P3 波幅较低和 P3 潜伏期延长。这种行为模式在连续 PSQI 分析中也明显存在，ERP 发现提供了关于后期任务相关处理的互补信息。未来使用匹配的言语和空间任务的纵向研究和干预研究可以阐明

伦理批准与参与同意
研究方案获上海交通大学机构审查委员会批准（批准号：H20240473I），并符合《赫尔辛基宣言》进行。所有参与者在参与前均提供了书面知情同意。

发表同意
不适用。

生成式人工智能和人工智能辅助技术在写作过程中的声明
在准备本作品期间，作者使用了 DeepL Write 和 GPT-5 以提高语言清晰度并协助翻译成英语。使用这些工具后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对出版物的内容承担全部责任。

资金
本研究未获得特定资金。

CRediT 作者贡献声明
Peisi Wang：写作 – 审查与编辑，写作 – 原稿，可视化，软件，方法论，调查，数据整理，概念化。Chun Xie：调查，数据整理，概念化。Yanxia Chen：写作 – 审查与编辑，可视化，软件，调查，形式分析。Kun Wang：监督，资源，项目管理，方法论，概念化。

利益冲突声明
作者声明没有已知的竞争性经济利益或个人关系可能会影响本文中报告的工作。

致谢
作者感谢所有参与者对本研究的贡献。

Peisi Wang|Chun Xie|Yanxia Chen|Kun Wang