Sen i czuwanie to dwa zupełnie różne stany, które definiują nasze codzienne aktywności. Wieloletnie badania wykazały, że sen można wykryć za pomocą aktywności neuronowej trwającej tylko milisekundy, co otwiera nowe możliwości badania fal mózgowych, które sterują świadomością.

Te wzorce aktywności zostały odkryte po raz pierwszy i umożliwiają lepsze zrozumienie podstawowych fal mózgowych. Ponadto, badacze odkryli, że małe regiony mózgu mogą natychmiast "migać" w stanie czuwania, podczas gdy reszta mózgu pozostaje uśpiona, i odwrotnie. Te odkrycia zostały opublikowane w czasopiśmie Nature Neuroscience, w wyniku współpracy laboratoriów Keitha Hengena z Uniwersytetu Waszyngtońskiego i Davida Hausslera z Uniwersytetu Kalifornijskiego. Badania zostały przeprowadzone przez doktorantów Davida Parksa i Aidana Schneidera.

Przez cztery lata Parks i Schneider szkolili sieć neuronową, aby badać wzorce fal mózgowych i odkryli wzorce wysokiej częstotliwości, które kwestionują długoletnie przekonania dotyczące neurologicznych podstaw snu i czuwania. Naukowcy odkryli, że modele mogą rozróżniać sen i czuwanie z zaledwie milisekund aktywności mózgowej, co było zaskakujące w świetle dotychczasowej wiedzy.

"Widzimy informacje na niespotykanym dotąd poziomie szczegółowości," powiedział Haussler. Te badania odkrywają nowe sposoby zrozumienia aktywności mózgowej podczas snu i czuwania, w tym lokalne wzorce aktywności, które nie mogą być wyjaśnione tradycyjnymi, wolnymi falami.

Wpływ na zrozumienie snu
Neurologowie badają mózg poprzez rejestrowanie sygnałów elektrycznych aktywności mózgowej, znanych jako dane elektrofizjologiczne. W laboratorium Hengena w St. Louis, swobodnie poruszające się zwierzęta były wyposażone w lekkie zestawy słuchawkowe, które przez miesiące rejestrowały aktywność mózgu z 10 różnych regionów, tworząc petabajty danych. David Parks wprowadzał te dane do sztucznej sieci neuronowej, która potrafi znaleźć złożone wzorce, różnicując dane dotyczące snu i czuwania oraz odkrywając wzorce, które mogą umknąć ludzkiej obserwacji.

Zgodnie z badaniami, modele mogą rozróżniać sen i czuwanie na podstawie milisekund danych, pokazując, że nie używały wolnych fal do nauki różnic między tymi stanami. Te odkrycia kwestionują tradycyjne przekonania i pokazują, że procesy mózgowe są o wiele bardziej złożone, niż wcześniej sądzono.

Nowe możliwości badawcze
Dalsze badania odkryły jeszcze jedno zaskakujące zjawisko - "migotanie" mózgu. Podczas badań naukowcy zauważyli, że przez ułamek sekundy jedna część mózgu może być w stanie czuwania, podczas gdy reszta jest uśpiona, i odwrotnie. Te migotania mogą mieć znaczące implikacje dla zrozumienia funkcji snu i jak wpływają na zachowanie podczas czuwania i snu.

Ponadto naukowcy odkryli, że niektóre części mózgu wzmacniają swoje wewnętrzne rytmy podczas przejścia od czuwania do snu, tworząc niskoczęstotliwościowe fale delta. Te odkrycia otwierają nowe perspektywy dla badań nad snem i jego rolą w zdrowiu i chorobie, oferując potencjalnie nowe metody leczenia zaburzeń snu i poprawy jakości snu. Integracja EEG z fMRI i skanami PET mogłaby dostarczyć bardziej kompleksowy wgląd w aktywność mózgu podczas snu, podczas gdy sztuczna inteligencja może pomóc w analizie dużych ilości danych i odkrywaniu wzorców, które są niewidoczne dla ludzkich badaczy.

Badanie przeprowadzone przez Uniwersytet Kalifornijski w San Francisco, które używało magnetoencefalografii (MEG) do monitorowania aktywności mózgowej podczas przejścia od czuwania do snu, wykazało, że dochodzi do zmiany w przepływie informacji wewnątrz mózgu. Aktywność przenosi się z tylnej części mózgu, odpowiedzialnej za przetwarzanie zewnętrznych informacji, do przedniej części, która przetwarza informacje wewnętrzne. Ta zmiana jest towarzyszy wzrostowi pobudzenia w korze w porównaniu z hamowaniem, co odzwierciedla tę zmianę w przepływie informacji.

Zastosowanie badań w praktyce klinicznej
Nowe odkrycia dotyczące lokalnych wzorców snu i czuwania mogą pomóc w opracowaniu nowych terapii dla chorób neurologicznych i zaburzeń snu. Integracja tych informacji z istniejącymi metodami może prowadzić do bardziej precyzyjnych i skuteczniejszych terapii, zmniejszając skutki uboczne i poprawiając jakość życia pacjentów. Dalsze badania będą nadal rzucać światło na złożoność funkcji mózgowych podczas snu, torując drogę do nowych innowacji w praktyce medycznej.

Postępy w zrozumieniu genetyki i molekularnych podstaw snu mogą również oferować nowe podejścia do spersonalizowanej medycyny snu. Identyfikacja specyficznych genów i szlaków molekularnych, które regulują zjawiska lokalnego snu, może prowadzić do indywidualnych planów optymalizacji snu. Przyszłe interwencje mogą obejmować spersonalizowane plany oparte na specyficznych wzorcach snu, składzie genetycznym i indywidualnych czynnikach życiowych, oferując dostosowane zalecenia dotyczące poprawy jakości snu.

Integracja EEG z fMRI i skanami PET mogłaby dostarczyć bardziej kompleksowy wgląd w aktywność mózgu podczas snu. Te zintegrowane podejścia umożliwiają bardziej szczegółową analizę i mapowanie regionów mózgu zaangażowanych w lokalny sen, co może prowadzić do lepszego zrozumienia interakcji między różnymi częściami mózgu podczas snu. Ponadto sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą odgrywać kluczową rolę w analizie dużych ilości danych dotyczących snu, umożliwiając identyfikację wzorców i korelacji, które są niewidoczne dla ludzkich badaczy.

Wnioski
Te badania dostarczają głębszego zrozumienia złożonej dynamiki sieci mózgowych, otwierając nowe możliwości poprawy snu i leczenia zaburzeń snu oraz poprawy ogólnego dobrostanu. Integracja zaawansowanych technologii, takich jak technologia noszona i inteligentne systemy domowe, może dostarczać natychmiastowe informacje zwrotne i interwencje w celu poprawy jakości snu. Rozwój nowych środków farmakologicznych, które celują w specyficzne aspekty snu, może również oferować skuteczniejsze leczenie zaburzeń snu z mniejszą ilością skutków ubocznych.

Źródło: UNIVERSITY OF CALIFORNIA