大脑如何“暗示”疲劳：入睡过程中的 fMRI 动态

南加州大学 (USC) 教授 II Gaez 团队在iScience上发表的一项研究表明，新的客观神经影像标记可以在早期阶段（即在人完全入睡之前）检测到困倦的发生。

任务和相关性

微睡眠和短暂注意力不集中是造成数百起交通事故和工伤的原因。迄今为止，通过主观问卷或脑电图难以预测“入睡”的确切时间。在本研究中，研究人员探究了是否可以通过功能性磁共振成像（MRI）中BOLD信号的变化来检测睡眠起始期（SOP）的开始。

为什么这很重要？

• 疲劳的早期诊断。识别精确的神经图谱有助于开发监控驾驶员和操作员的方法，防止因微睡眠而发生事故。
• 睡眠研究。慢速BOLD振荡的动态变化可能成为SOP发作的客观生物标志物，补充心理和电生理测试。
• 神经调节：针对丘脑或注意力网络进行神经刺激可以在危急情况下延长清醒时间，无需药物治疗。

“我们首次证明，在进入困倦状态的过程中，BOLD 信号的缓慢波动会呈现出清晰且可重复的变化，”II Gaez 评论道。“这为基于神经影像学的疲劳客观监测开辟了道路。”

实验设计

1. 志愿者人数：20 名健康参与者（10 名男性/10 名女性，年龄 22-35 岁），无睡眠障碍。
2. 在 MRI 扫描仪中睡觉：受试者闭上眼睛躺下，在扫描仪播放背景噪音（80 dB）的情况下自由入睡。
   • 脑电图（扫描仪中的自身电极），
   • EOM（眼动幅度），
   • 眼睑监控摄像头。
3. SOP 的定义：通过半闭眼睑、减慢脑电图节律以及首次改变 BOLD 参数的组合。

BOLD信号的详细分析

• 低频波动（0.03–0.07 Hz）：在 SOP 的早期阶段，这些振荡的幅度在
  • 丘脑（觉醒协调），
  • 枕叶皮层（视觉处理），
  • 默认模式网络（DMN）的节点：内侧前额叶皮质和PCC。
• 功能连接：
  • 丘脑↔前额叶皮质：增加20%，表明睡眠信号向皮质的“翻译”增加。
  • 注意力网络（DAN）：顶叶和额叶之间的连接减少了 15%，反映了外部定向的减弱。

与疲劳的相关性

• 个体差异：24 小时睡眠时间较少（<6 小时）的参与者出现低频振荡的增加更早且更明显。
• 行为数据：微睡眠的最初迹象（MRI 中对简单视觉任务的反应延迟）与丘脑-DMN BOLD 轴的峰值幅度相吻合。

可能的应用

1. 驾驶员和操作员监控：将 fMRI 结果传输至便携式 fMRI 或 EEG 设备，以便提前预警疲劳。
2. 个性化工作安排：在安排轮班和休息时间时考虑到个人SOP“门槛”，减少事故发生。
3. 睡眠疗法：测试咖啡因、短暂小睡和神经调节（经颅磁刺激）对减缓 BOLD 转变的影响。

作者语录

“我们首次证明了丘脑和皮质中缓慢的BOLD振荡如何预测睡眠开始，”Gaez教授评论道。“这为开发用于监测警觉性的客观‘生理眼睛’开辟了道路。”

“我们的研究结果让我们重新思考疲劳管理：仅仅问‘你睡得怎么样？’已经不够了——我们需要能够‘看到’大脑，”合著者李静博士补充道。

作者强调了以下几个要点：

• 标记的神经生物学可靠性
  “丘脑和被动模式网络中 BOLD 信号的低频波动增加与困倦的客观迹象（眼睑闭合、脑电图减慢）明显相关，”II Gaez 指出。“这证明 SOP 不仅可以通过行为‘看到’，还可以直接通过大脑活动看到。”

• 个体差异
  “我们发现，长期睡眠不足的人出现BOLD转变更早、更明显，”李博士说。“这为制定个性化的抗疲劳策略提供了可能性：有些人可能需要更频繁的‘微睡眠’，而另一些人可能需要光疗或神经刺激。”

• 转化为实践
  “下一步是将这些标记应用于便携式技术（fNCD、干式脑电图帽），以实时监测驾驶员和操作员的警惕性，”马丁内斯教授补充道。

• 临床观点
  “发现的变化可能也有助于诊断睡眠障碍：失眠、呼吸暂停和发作性睡病对 SOP 的早期阶段有不同的影响，而 BOLD 标记将有助于区分这些情况，”Singh 博士总结道。

这项研究为基于实时和个体困倦开始标记的事故和伤害预防神经技术铺平了道路，并有望使道路和工业场所更加安全。