Spavanje i budnost dva su potpuno različita stanja koja definiraju naše svakodnevne aktivnosti. Dugogodišnja istraživanja pokazala su da se spavanje može detektirati pomoću neuronskih aktivnosti koje traju samo milisekunde, što otvara nove mogućnosti za proučavanje moždanih valova koji upravljaju sviješću.

Ovi uzorci aktivnosti otkriveni su po prvi put i omogućuju bolje razumijevanje osnovnih moždanih valova. Također, istraživači su otkrili da male regije mozga mogu trenutačno "zatreperiti" budne dok ostatak mozga ostaje uspavan, i obrnuto. Ova otkrića objavljena su u časopisu Nature Neuroscience, kao rezultat suradnje laboratorija Keitha Hengena sa Sveučilišta Washington i Davida Hausslera sa Sveučilišta Kalifornija. Istraživanje su proveli doktorandi David Parks i Aidan Schneider.

Tijekom četiri godine, Parks i Schneider trenirali su neuronsku mrežu kako bi proučavali obrasce moždanih valova i otkrili uzorke visoke frekvencije koji izazivaju dugogodišnja uvjerenja o neurološkoj osnovi spavanja i budnosti. Znanstvenici su otkrili da modeli mogu razlikovati spavanje i budnost iz samo milisekundi moždane aktivnosti, što je bilo iznenađujuće s obzirom na dosadašnja saznanja.

"Vidimo informacije na razini detalja koja je bez presedana," rekao je Haussler. Ova istraživanja otkrivaju nove načine razumijevanja moždanih aktivnosti tijekom spavanja i budnosti, uključujući lokalne uzorke aktivnosti koji se ne mogu objasniti tradicionalnim, sporim valovima.

Utjecaj na razumijevanje spavanja
Neuroznanstvenici proučavaju mozak putem snimanja električnih signala moždane aktivnosti, poznatih kao elektrofiziološki podaci. U Hengenovom laboratoriju u St. Louisu, slobodno se ponašajuće životinje bile su opremljene laganim slušalicama koje su mjesecima snimale moždanu aktivnost iz 10 različitih regija mozga, stvarajući petabajte podataka. David Parks je te podatke unosio u umjetnu neuronsku mrežu koja može pronaći složene obrasce, diferencirajući podatke o spavanju i budnosti te otkrivajući obrasce koje ljudsko opažanje može promašiti.

Prema istraživanju, modeli mogu razlikovati spavanje i budnost iz milisekundi podataka, pokazujući da nisu koristili spore valove za učenje razlika između tih stanja. Ova otkrića izazivaju tradicionalna uvjerenja i pokazuju da postoji mnogo više složenosti u moždanim procesima nego što se prije mislilo.

Nove mogućnosti istraživanja
Daljnja istraživanja otkrila su još jedan iznenađujući fenomen - "treperenja" mozga. Tijekom istraživanja, znanstvenici su primijetili da za djelić sekunde jedan dio mozga može biti budan dok je ostatak uspavan, i obrnuto. Ova treperenja mogla bi imati značajne implikacije za razumijevanje funkcije spavanja i kako utječu na ponašanje tijekom budnosti i spavanja.

Nadalje, znanstvenici su otkrili da određeni dijelovi mozga pojačavaju svoje unutarnje ritmove tijekom prijelaza iz budnosti u spavanje, stvarajući niske frekvencije delta valova. Ova otkrića otvaraju nove perspektive za istraživanje spavanja i njegove uloge u zdravlju i bolesti, nudeći potencijalne nove metode za liječenje poremećaja spavanja i poboljšanje kvalitete spavanja. Integriranje EEG-a s fMRI i PET snimkama moglo bi pružiti sveobuhvatniji uvid u aktivnost mozga tijekom spavanja, dok umjetna inteligencija može pomoći u analizi velikih količina podataka i otkrivanju uzoraka koji su nevidljivi ljudskim istraživačima.

Studija sa Sveučilišta Kalifornija u San Franciscu, koja je koristila magnetoencefalografiju (MEG) za praćenje moždane aktivnosti tijekom prijelaza iz budnosti u spavanje, otkrila je da dolazi do promjene u protoku informacija unutar mozga. Aktivnost se premješta sa stražnjeg dijela mozga, koji je odgovoran za obradu vanjskih informacija, prema prednjem dijelu, koji obrađuje unutarnje informacije. Ova promjena popraćena je porastom ekscitacije u korteksu u usporedbi s inhibicijom, što odražava ovaj pomak u protoku informacija.

Primjena istraživanja u kliničkoj praksi
Nova otkrića o lokalnim uzorcima spavanja i budnosti mogu pomoći u razvoju novih terapija za neurološke bolesti i poremećaje spavanja. Integracija ovih saznanja s postojećim metodama može dovesti do preciznijih i učinkovitijih tretmana, smanjujući nuspojave i poboljšavajući kvalitetu života pacijenata. Daljnja istraživanja će nastaviti rasvjetljavati složenost moždanih funkcija tijekom spavanja, otvarajući put za nove inovacije u medicinskoj praksi.

Napredak u razumijevanju genetike i molekularnih osnova spavanja također može ponuditi nove pristupe personaliziranoj medicini spavanja. Identificiranje specifičnih gena i molekularnih putanja koji reguliraju fenomene lokalnog spavanja može dovesti do individualiziranih planova optimizacije spavanja. Buduće intervencije mogu uključivati personalizirane planove temeljene na specifičnim obrascima spavanja, genetskom sastavu i životnim faktorima pojedinca, pružajući prilagođene preporuke za poboljšanje kvalitete spavanja.

Integracija EEG-a s fMRI i PET snimkama mogla bi pružiti sveobuhvatniji uvid u aktivnost mozga tijekom spavanja. Ovi integrirani pristupi omogućuju detaljniju analizu i mapiranje regija mozga uključenih u lokalno spavanje, što može rezultirati boljim razumijevanjem interakcija između različitih dijelova mozga tijekom spavanja. Osim toga, umjetna inteligencija i strojno učenje mogu igrati ključnu ulogu u analizi velikih količina podataka o spavanju, omogućujući identifikaciju uzoraka i korelacija koje su nevidljive ljudskim istraživačima.

Zaključak
Ova istraživanja pružaju dublje razumijevanje složenih dinamika moždanih mreža, otvarajući nove mogućnosti za unapređenje spavanja i tretman poremećaja spavanja te poboljšanje općeg blagostanja. Integracija naprednih tehnologija, poput nosive tehnologije i pametnih kućnih sustava, može pružiti trenutne povratne informacije i intervencije za poboljšanje kvalitete spavanja. Razvoj novih farmakoloških agenasa koji ciljaju specifične aspekte spavanja također može ponuditi učinkovitije tretmane za poremećaje spavanja s manje nuspojava.

Izvor: UNIVERSITY OF CALIFORNIA