基于数据驱动的人类与啮齿动物快速眼动睡眠倾向性测量

《Frontiers in Neuroscience》：A data-driven measure of REM sleep propensity for human and rodent sleep

　　

引言：哺乳动物睡眠以快速眼动睡眠（REMS）与非快速眼动睡眠（NREMS）的交替为特征，这种交替被称为超昼夜（ultradian）循环。REM睡眠压力(REMS pressure)，即REM睡眠发作间逐渐积累的REM睡眠驱动力，被认为是调控这些超昼夜NREMS-REMS循环时机的关键。此前对小鼠NREMS-REMS循环的分析表明，NREMS时长是REM睡眠压力的主要贡献因素。研究人员此前提出了一种REM睡眠倾向性（REMS propensity）测量方法，定义为在额外累积一定量NREMS之前进入REM睡眠的概率。通过对小鼠睡眠数据的分析，研究人员发现REM睡眠发作时的REM睡眠倾向性与REM睡眠发作持续时间以及随后出现短间REM睡眠间隔的连续REM睡眠循环（sequential REMS cycle）的概率呈正相关。方法：本研究将NREMS-REMS循环的分析扩展至人类和大鼠的睡眠行为。研究人员比较了从人类、小鼠和大鼠睡眠记录中计算得出的REM睡眠倾向性测量指标。由于人类REM睡眠受昼夜节律（circadian rhythm）影响，研究人员还分析了人类睡眠过程中NREMS-REMS循环表达的昼夜节律调制。结果：研究发现，与小鼠类似，人类和大鼠的睡眠中均存在短的连续NREMS-REMS循环和较长的单一NREMS-REMS循环，但循环持续时间的时间尺度存在差异。尽管啮齿动物表现多相睡眠（polyphasic sleep），与人类集中的单相睡眠（monophasic sleep）不同，但三种物种计算得出的REM睡眠倾向性测量指标随NREMS时间变化的profile相似。重要的是，人类和大鼠数据中REM睡眠发作时的REM睡眠倾向性与REM睡眠发作持续时间的正相关性，与此前在小鼠数据中的发现一致，表明NREMS时长同样影响这些物种的REM睡眠持续时间。在人类数据中，研究人员发现了单一和连续NREMS-REM循环发生率的细微变化，表明随着睡眠进程推进，REM睡眠占比的增加并非仅仅源于REM睡眠发作时长的增加。结论：结果表明，尽管时间特征存在差异，夜行性多相啮齿动物睡眠与日行性单相人类睡眠在NREMS-REMS交替的调控方面存在相似性。

研究背景与问题：哺乳动物睡眠以快速眼动睡眠（REMS）与非快速眼动睡眠（NREMS）的交替为特征，这种超昼夜（ultradian）循环的时序调控机制目前尚不清楚。REM睡眠压力（REMS pressure）假说认为，REM睡眠发作间积累的内稳态驱动力调控着NREMS-REMS的交替，但其生物学基础未知。此前研究者在小鼠中提出了基于概率的REM睡眠倾向性（REMS propensity）测量方法P(t, Δ)，定义为在累积t秒NREMS后，在接下来的Δ秒内转入REM睡眠的概率，该指标能够预测REM睡眠发作持续时间。然而，这一测量方法是否适用于人类和大鼠，以及不同物种间NREMS-REMS循环调控是否存在保守性机制，仍需进一步验证。此外，人类睡眠受昼夜节律（circadian rhythm）调制，REM睡眠占比随睡眠进程增加，但这种增加是否仅由REM睡眠发作时长的延长所致，其背后的微观结构变化尚不明确。开展这项研究旨在通过统一的计算框架比较人类、大鼠和小鼠的NREMS-REMS循环特征，揭示跨物种的共性和差异，并深入解析人类睡眠中REM睡眠表达的时间组织规律。

关键技术与方法：研究人员采用统一的计算框架分析三种物种的睡眠分期数据。样本来源包括：三个公开数据库（Sleep-EDF Database Expanded、Mignot Nature Communications dataset、Bitbrain Open Access Sleep dataset）共515例人类多导睡眠图（polysomnography, PSG）记录；Pal实验室提供的5只Sprague Dawley大鼠48小时睡眠记录；Weber实验室提供的C57BL/6J小鼠睡眠记录。分析中应用长时间觉醒（long-wake, LW）过滤标准（≥2分钟）排除含长觉醒片段的REM睡眠循环。使用混合模型（mixture models, MMs）拟合各物种的NREMS累积时长（|N|）分布：啮齿类采用高斯混合模型（Gaussian mixture model, GMM）拟合log(|N|)分布，人类数据采用由点质量、归一化指数积分函数（E1）和截断正态分布组成的三部分混合模型。基于混合模型拟合的累积分布函数（CDF）计算REM睡眠倾向性函数P(t, Δ)（Δ固定为30秒）。采用对数-对数线性混合效应模型（log-log linear mixed-effects models）分析|REMpre|与后续|IREM|的关联，以及REM睡眠倾向性与后续REM睡眠发作持续时间的关联。对人类数据采用标准化睡眠时段分位数（deciles）分析，结合符号翻转置换检验（sign-flip permutation tests）和Welch t检验评估统计显著性。

研究结果：

2.1 跨物种NREMS-REMS交替的基本统计特征：人类、小鼠（光照期）和大鼠（光照期）平均每小时的REM睡眠循环数分别为5.04±5.44、5.04±1.74和5.77±1.71次。人类REM睡眠循环持续时间约为25-30分钟，啮齿类约为10-30分钟。人类数据中|IREM|和|N|的变异性尤为显著，标准差超过均值。经LW过滤后，人类515例记录、小鼠179例光照期和54例黑暗期记录、大鼠44例光照期和37例黑暗期记录纳入后续分析。

2.2 先前REM睡眠持续时间与随后间-REM睡眠间隔的关系：在所有三个物种中，先前REM睡眠发作持续时间（|REMpre|）与随后的间-REM睡眠间隔（|IREM|）存在显著正相关。人类（β=0.333，p=2.92×10^-35）、小鼠光照期（β=0.381，p=9.91×10^-171）和大鼠光照期（β=0.334，p=6.93×10^-42）的固定效应斜率均为正，表明更长的REM睡眠发作后跟随更长的间-REM睡眠间隔，支持REM睡眠压力以"沙漏样"（hourglass-like）动态调节的假说。

2.3 间-REM睡眠间隔分布的建模：人类|N|分布呈现明显的双峰特征，在30秒评分 epoch处有显著点质量，伴以重尾特性；啮齿类log(|N|)分布呈现双峰特征。通过混合模型拟合，各|REMpre|分箱中短时长和长时长成分分别对应连续REM睡眠循环和单一REM睡眠循环。拟合诊断显示混合模型能够忠实概括跨物种的间-REM睡眠NREMS累积分布（Kolmogorov-Smirnov检验p>0.05）。

2.4 跨物种REM睡眠倾向性P(t, Δ)：基于混合模型拟合的CDF计算所得P(t, Δ)函数在三种物种中呈现相似的定性profile：随NREMS累积增加而上升至峰值，随后下降。短|N|处的低谷反映了连续REM睡眠循环的普遍存在。人类P(t, Δ)的峰值对应最长|N|，小鼠次之，大鼠最短，表明P(t, Δ)编码了物种特异性的REM睡眠压力稳态时间尺度。在啮齿类中，随|REMpre|增加，峰值对应的|N|向更大值偏移，反映了更长REM睡眠发作后需要更长的NREMS累积。

2.5 REM睡眠倾向性预测效度的验证：在REM睡眠倾向性上升区间（低谷至峰值之间），REM睡眠发作时的P(t, Δ)值与后续REM睡眠发作持续时间（|REMpost|）在所有三个物种中均呈显著正相关：人类（β=9.195，p=3.06×10^-4）、小鼠光照期（β=3.530，p=1.71×10^-11）和大鼠光照期（β=3.537，p=0.0298）。Gamma-GLME模型稳健性检验确认了该正相关性的可靠性。分箱分析显示，随倾向性分箱值增加，|REMpost|的中位数系统性上升。

2.6 人类睡眠过程中REM睡眠表达的时间组织：

2.6.1 REM睡眠占比随夜间增加：人类睡眠过程中REM睡眠百分比随睡眠进程增加，粗分三箱分析和十分位数分析均证实此趋势（p<5×10^-5）。尤为显著的是，最后十分位数的REM睡眠占比高达约70%，而第一十分位数与中位睡眠时段相近。

2.6.2 睡眠过程中REM睡眠发作的次数和持续时间：约15%的夜间REM睡眠发作始于第一十分位数，而约41%始于最后十分位数（p<5×10^-5）。REM睡眠发作持续时间呈非单调模式：在最早和最晚十分位数较短，在中后段达到最长，再在睡眠末期下降（p<5×10^-5）。

2.6.3 单一和连续REM睡眠循环的时间分布特征：第一十分位数中绝大多数REM睡眠循环为连续循环，提示早期REM睡眠表达以片段化、集群化为特征。中位睡眠时段单一循环占主导，反映更长的间-REM睡眠NREMS累积。睡眠末期连续循环再次出现增加。单一循环中的REM睡眠发作持续时间显著长于连续循环（自第二十分位数起p_FDR<0.05）。单一循环的REM睡眠发作持续时间从睡眠早期到中段明显增加，而连续循环则保持相对平稳。

讨论与结论：本研究通过统一的计算框架分析人类、大鼠和小鼠的超昼夜NREMS-REMS循环数据，发现三种物种在超昼夜循环结构上存在诸多相似性，尽管时间尺度和昼夜行为模式存在差异。所有物种中，REM睡眠发作持续时间与后续间-REM睡眠间隔时长正相关，支持"沙漏样"稳态过程驱动REM睡眠的假说，即更长的REM睡眠发作释放更多积累的压力，从而延迟下一次REM睡眠的发作；该结果也与REM睡眠后抑制期（post-REMS refractory period）假说相容。

跨物种的|N|分布均呈现右偏特性，人类数据的双峰profile通过三部分混合模型拟合良好，啮齿类log(|N|)的双峰分布则通过高斯混合模型拟合良好。基于这些模型拟合计算的REM睡眠倾向性函数P(t, Δ)在各物种中呈现相似的定性profile：低谷对应短|N|的连续循环，上升至峰值后下降，表明NREMS依赖性驱动仅在有限时间范围内增加REM睡眠转换概率，超出此范围后其他因素（如昼夜相位、觉醒侵入等）发挥更重要作用。重要的是，REM睡眠倾向性在REM睡眠发作时的值能够预测后续REM睡眠发作持续时间，这一预测效度在小鼠、大鼠和人类中均得到验证，凸显P(t, Δ)作为基于NREMS累积量化REM睡眠压力的代表性指标的价值。

人类睡眠中REM睡眠表达的时间组织分析揭示了精细的微观结构变化：REM睡眠占比随睡眠进程增加并非仅源于REM睡眠发作时长的延长，而是伴随REM睡眠发作频率的增加和循环类型的转换。睡眠早期以连续循环为主，反映强NREMS压力下的不稳定REM睡眠表达；中位睡眠时段单一循环主导，伴随最长的REM睡眠发作；睡眠末期连续循环再次增多，尽管REM睡眠发作持续时间缩短。这种模式提示NREMS稳态与昼夜节律调控的动态交互：早期强NREMS压力限制REM睡眠巩固，后期NREMS压力消散伴随昼夜节律REM睡眠驱动力上升，促进频繁的REM睡眠启动但形成更为片段化的组织。

研究结论指出：尽管存在时间差异，夜行性多相啮齿动物睡眠与日行性单相人类睡眠在NREMS-REMS交替的调控方面存在相似性。标准人类睡眠评分实践中合并连续REM睡眠发作的做法可能掩盖了跨物种睡眠时间结构架构的相似性。未来需要采用允许状态片段化的标准化评分实践，以深入理解年龄、性别或疾病对单一和连续REM睡眠循环及超昼夜循环的影响。随着啮齿动物模型中超昼夜NREMS-REMS交替的神经区域和过程研究不断深入，考虑这些过程如何影响单一和连续REM睡眠循环至关重要；同时，推断相同神经过程是否调控人类超昼夜循环时，理解人类单一和连续REM睡眠循环的时间架构亦不可或缺。本研究鉴定了人类与啮齿动物超昼夜循环和REM睡眠调控的明确相似性，同时形式化了一些潜在差异，为未来跨物种研究奠定了基础。