海馬在睡眠相關的記憶加工中扮演關鍵的角色，但目前尚不清楚海馬決定哪些特定的睡眠特征。針對局灶性雙側海馬損傷和健忘癥患者睡眠生理機制的研究可為其提供重要證據(jù)，但這樣的研究卻很少。英國倫敦大學科研人員在Current Biology雜志發(fā)表文章研究該問題。實驗通過使用家庭多導睡眠儀研究選擇性/局灶性雙側海馬損傷的記憶障礙患者和匹配對照組在4個夜晚的睡眠，對其睡眠進行綜合定性和定量分析，以確定海馬對睡眠表型的作用。研究發(fā)現(xiàn)：患者的睡眠生理機制和質(zhì)量的一般特征是完整的。

但相對于對照組，患者在N2睡眠中表現(xiàn)出顯著減少的慢波睡眠（SWS，可能由于慢波密度的降低）和降低的慢波活動（SWA）；相反，對照組與患者的慢速和快速紡錘體無顯著差異。而且患者表現(xiàn)出慢波振蕩（SOs），并發(fā)現(xiàn)SO-快速紡錘體耦合。然而，我們注意到患者慢波振蕩周期的后期出現(xiàn)快速紡錘體，這可能表明與記憶鞏固有關的SO-spindle-ripple events在時間上的不匹配。選擇性雙側海馬損傷對皮層大尺度振蕩活動的影響表明，海馬完整性對于慢波睡眠調(diào)節(jié)和微調(diào)慢波振蕩-快速紡錘體耦合的時間序列是必要的，這反過來又說明海馬對于有效情景記憶是必需的。 

方法：

實驗方法中所使用的工具

 被試：4名選擇性/局灶性雙側海馬損傷的記憶障礙患者，10名與患者相匹配（人口學因素：年齡、性別、體重指標和非語言IQ）的健康被試作為對照組。根據(jù)患者選擇性病變和神經(jīng)心理特征選擇被試，從T2-weighted像中手動分割海馬體，結果顯示相對于健康對照組，4名患者具有很大的海馬體積損傷（FigureS1和TableS1）。并且神經(jīng)檢測證明患者海馬外無損傷，基于全腦體素的自動形態(tài)學顯示患者和對照組在大腦其他地方?jīng)]有體積差異。選擇患有LGI1 VGKC-complex antibody LE的罕見局灶性海馬病變患者，使研究者能夠確定海馬在睡眠生理機制中的直接作用，而不受與病因異質(zhì)性相關的潛在因素干擾?；颊邿o癲癇或使用癲癇藥物，也沒有接受低鈉血癥的治療，因此，與LGI1 VGKC-complex antibody LE初始表現(xiàn)相關的其他特征-如局灶性癲癇發(fā)作和下丘腦損傷相關的低鈉血癥-也不太可能解釋該研究效應。

圖S1：其中一個對照組被試和4個患者的MR圖像。

表S1：人口學特征和SWS(慢波睡眠)。

研究過程：      

1）使用一系列互補方法，對睡眠表型進行深入檢查。其中包括評估過去一個月習慣性睡眠習慣的標準化問卷（匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)，The Pittsburgh Sleep Quality Index）、白天嗜睡程度（愛普華斯睡眠量表，The Epworth Sleepiness Scale）、評估睡眠類型--被試是“早晨”還是“晚上”類型的人（晨曦問卷，The Morningness-Eveningness Questionnaire）、WatchPAT-200（一種利用外周動脈張力檢測阻塞性睡眠呼吸障礙的診斷裝置，采用zzzPAT軟件分析信號，識別呼吸事件和睡眠狀態(tài)。使用PAT呼吸暫?；虿蛔阒笜?span>[AHI]，提供夜間每小時呼吸暫停和呼吸不足的次數(shù)）、Actiwatch 2（患者連續(xù)7天7夜穿戴Actiwatch 2，無創(chuàng)監(jiān)測人類休息/活動周期。在30s的時間段中收集活動數(shù)據(jù)并采用Philips Actiware 6.0.2軟件進行分析，接著對數(shù)據(jù)進行區(qū)分）、多功能睡眠記錄儀（PSG；通過頭皮EEG和其他生理指標[眼動EOG、肌電EMG、心率ECG]測量睡眠階段的神經(jīng)信號）。并要求被試填寫睡眠日記。當睡眠日記與睡眠記錄儀的數(shù)據(jù)不匹配時，采用客觀指標衡量：活動計數(shù)、事件標記和亮度水平。感興趣的變量是：睡眠效率、整體睡眠時間、睡眠破碎指數(shù)（FI，心神不寧指標）、夜間到夜間的睡眠時間變異性、平均就寢時間和平均睡眠中點（睡覺時間和起床時間之間的一半時間）。     2）研究者使用Brain Products system在家中對患者進行PSG測試，收集患者4個晚上的PSG數(shù)據(jù)。使用24導電極帽記錄患者的PSG信號，并包括眼電（EOG）、肌電（EMG）和心電（ECG）。采用平均耳參考（M1和M2），采樣率為500Hz。第一晚，被試熟悉PSG設備和流程，并收集WatchPAT數(shù)據(jù)（該晚的PSG數(shù)據(jù)不用作后續(xù)分析）。我們對隨后3個夜晚的PSG進行分析，平均間隔18天±7，從而允許評估睡眠結構的一致性，并確保結果不是由單個夜晚影響。 

PSG分數(shù)：

1）基于EOG, EMG和F3/M2, F4/M1, C3/M2, C4/M1, O1/M2, O2/M1，評估者對睡眠進行分期。SWS(慢波睡眠）：慢波至少占30s時間段的20%。為評估評估者內(nèi)部變異，間隔五個月后，要求評估者對相同數(shù)據(jù)中的20%數(shù)據(jù)進行重新評估。采用二維混合效應模型，兩次評估的一致性通過組內(nèi)相關系數(shù)（ICC）進行評估。結果發(fā)現(xiàn)中等-好的可靠性：整體睡眠時間（0.9）、REM（0.8）、N1（0.9）、N2（0.6）、N3（0.9）和睡眠后清醒（0.9）。

       2）研究者也采用SpiSOP工具包執(zhí)行功率譜分析（PSD）：NREM（N2, SWS）、N2慢速紡錘體、快速紡錘體、慢波振蕩（SO）以及SO-快速紡錘體耦合。使用SleepTrip（基于FieldTrip函數(shù)）創(chuàng)建睡眠拓撲圖和ERP。采用雙耳乳突參考，Fpz為接地電極。降低采樣率為250Hz。接下來進行濾波：EEG和EOG（0.3-35Hz）、EMG（10-100Hz）。用于分析的電極點：F3, F4, C3, C4, P3, 和P4。計算NREM睡眠期（N2和SWS）的PSD：計算平均快速傅里葉變換系數(shù)，使用窗長為5s的hanning窗，時間重疊為4s，并進行標準化。在所有分析中，自動排除具有EMG和EEG偽跡的時間段，并進行人工檢查。在整個頻帶（0.6-20Hz）檢驗EEG功率譜密度的組別差異。

3）按照先前文獻設置PSD、紡錘體、SO（慢波振蕩）以及SO-快速紡錘體耦合的參數(shù)。計算睡眠紡錘體到SO下降狀態(tài)的平均延遲及其標準差，以估計其共同出現(xiàn)的時間差量（延遲差量）。另外，計算了耦合SO和快速紡錘體的平均振幅和持續(xù)時間。在所有分析中，自動排除具有EMG和EEG偽跡的時間段。

4）在一個額外的分析中，我們通過自動檢測算法來檢測慢波（根據(jù)睡眠階段的視覺得分規(guī)則覺察慢波），以匹配AASM評分定義，即持續(xù)時間與0.5-2Hz一致，振幅為75-400mV，對F3/M2, F4/M1, C3/M2, C4/M1電極點的平均信號進行監(jiān)測。此外，我們還排除了每個通道中持續(xù)時間、頻率或振幅超過3個標準差的慢波。然后，合并在每個視覺評分N2和SWS時間段中覺察到的所有慢波的持續(xù)時間。如果一個時間段的總持續(xù)時間超過6s（即30s時間段的20%），那么這個時間段就被歸類為一個估計SWS的時間段。 

統(tǒng)計分析：

使用SPSS 25.0軟件進行統(tǒng)計分析。大多數(shù)組間分析采用非參Mann-Whitney U tests。PSD(功率譜）分析中的組別差異采用Bootstrap獨立樣本t檢驗。由于小樣本患者可能會掩蓋群體差異，因此我們除了提供統(tǒng)計檢驗的結果和p值，同時還提供置信區(qū)間和效應量（CI與Cohen’s d），并執(zhí)行額外的bootstrap分析和其他多種數(shù)據(jù)分析方法。 

結果：

      睡眠質(zhì)量（Table1）：患者和對照組在一般質(zhì)量和睡眠模式的問卷測量、白天嗜睡程度以及睡眠類型方面均無顯著差異。兩組在客觀衡量睡眠質(zhì)量方面也無顯著差異。同樣的結果包括：WatchPAT的呼吸障礙指標，以及整體睡眠時間、睡眠效率（在床上睡覺花費的時間百分比，兩組均大于80%）、睡眠片段化（由于持續(xù)的身體運動被認為是難以入睡的睡眠百分比）的Actiwatch測量。這些結果表明，睡眠質(zhì)量的一般特征不太可能由海馬調(diào)節(jié)。

表1：患者和健康對照組的睡眠特征

睡眠宏觀結構：

1）使用PSG數(shù)據(jù)進一步查詢睡眠整體時間、睡眠效率、睡眠潛伏期和睡眠開始后出現(xiàn)的清醒期。結果與Actiwatch數(shù)據(jù)一致，兩組沒有顯著差異。

2）睡眠階段分為非快速眼動期（NREM；包括N1, N2, N3階段，后者也被稱為慢波睡眠--SWS）和快速眼動期（REM）。接下來比較兩組的睡眠時間百分比、片段數(shù)量以及每個階段的時間。對3個晚上的睡眠測量數(shù)據(jù)進行平均，結果發(fā)現(xiàn)兩組被試在N1, N2以及REM階段的睡眠時間是類似的。然而，與健康對照組相比，患者在SWS階段花費顯著更少的時間（1.31 min vs. 18.02；Figure1A）。在分析PSG時，患者3個晚上均出現(xiàn)了顯著減少的SWS，并且時間上無顯著差異（Figure1B）。研究者進行Bootstrap分析以證明組別的差異，結果證明相對于健康對照組，患者的SWS（慢波睡眠）減少。使用自動慢波檢測算法檢驗N2和SWS數(shù)據(jù)的結果說明睡眠技術專家視覺分數(shù)與SWS算法之間的一致性。因此，選擇性雙側海馬損傷不會影響睡眠宏觀結構的廣泛特征；相反的，它的影響似乎局限于SWS。這一結果說明海馬可以促進SWS（睡眠過程中，記憶鞏固的神經(jīng)特征）。

圖1：患者和健康對照組之間的睡眠階段比較。

A) 為評估患者和健康對照組在睡眠結構上的潛在差異，我們平均3個夜間的數(shù)據(jù)。與對照組相比，患者在SWS中花費的顯著更少的時間。

B）在每個睡眠階段所花費時間的累積百分比，以及兩組被試在3個晚上之間的低變異性?；颊咭约敖】祵φ战M的SWS在3個晚上之間無顯著差異?；颊?span>SWS顯著減少。

睡眠穩(wěn)定性和片段化：通過分析睡眠穩(wěn)定性和片段化進一步揭示海馬損壞對SWS的特定影響（Table1）。雖然患者具有減少的SWS，但是包括整個睡眠時間中每小時覺醒次數(shù)、從一個狀態(tài)到另一狀態(tài)的轉換次數(shù)、功能不確定性時期的次數(shù)、從任何睡眠階段到覺醒的轉換次數(shù)以及NREM和REM睡眠的整體穩(wěn)定性在內(nèi)的測量結果說明患者和健康對照組的睡眠穩(wěn)定性和片段化均無顯著差異。      

功率譜分析：使用數(shù)據(jù)驅動Bootstrap方法分析N2睡眠和SWS的功率譜密度（Figure2）。結果顯示患者EEG delta頻帶功率譜顯著減少，這一頻帶是SWS的標志，在PSD(功率譜）中通常被稱為慢波活動（SWA）。這個SWA減少分布在雙側中央頂葉腦區(qū)（C3 [2-2.4 Hz; 2.8-3.2 Hz], C4 [1.8-4 Hz], P3 [2.8-3.6 Hz],P4 [2.2-3.2 Hz]）。當僅考慮N2睡眠時，發(fā)現(xiàn)了相似的結果（C3 [2.2 Hz; 3.0 Hz], C4 [2.0–2.4 Hz; 2.8–3.2 Hz; Figure 2], and P4 [2.4–3.2 Hz]）。當在整個頻帶上（0.6-20Hz）測量EEG PSD時，我們沒有發(fā)現(xiàn)任何組別差異。因此，這種PSG數(shù)據(jù)的替代方法與視覺睡眠分期一致，揭示了SWA（慢波活動）在局灶性雙側海馬損傷背景下的特定變化。

圖2：患者和健康對照組在N2睡眠階段的功率譜。

A) 患者和健康對照組在N2睡眠階段0.6-20Hz的EEG功率譜。呈現(xiàn)的圖是C4電極點的信息。我們使用數(shù)據(jù)驅動的bootstrap方法評估組別在EEG功率譜密度上的差異。Bootstrap檢驗的結果顯示相對于健康對照組，患者具有減少的N2 delta功率譜活動（2-3.2Hz）。

B) 患者和健康對照組之間在慢波活動上（SWA, 2-3.2Hz）的EEG功率譜差異地形圖（C4）。

NREM宏觀結構：

1）檢驗N2睡眠階段的其他特征是否會預示著患者SWS/SWA的減少。集中分析慢波振蕩（SOs，0.5-1Hz）、慢速（9-12Hz）和快速（12-15Hz）紡錘體、以及SOs-快波紡錘體耦合，后兩者是記憶鞏固的標志。檢驗SO屬性（密度、波幅、持續(xù)時間和斜率）和紡錘體活動（密度、波幅、持續(xù)時間和核心頻率）。結果發(fā)現(xiàn)在額葉、中部、頂葉電極上，患者和健康對照組的這些指標均無顯著差異（Figure3）。研究者另外執(zhí)行了Bootstrap分析。在之前分析中表明的“患者的SO（慢波振蕩）密度減小的趨勢”在Bootstrap分析中達到顯著性水平，這可能說明慢波沒有達到試次的20%（SWS視覺分期的要求）。與這一發(fā)現(xiàn)有關，正如自動慢波檢測算法測量，SWS的視覺分數(shù)與NREM階段的慢波密度具有強相關，但慢波振幅并非如此。整體上來說，這些發(fā)現(xiàn)證明患者產(chǎn)生的慢波較少，這可能解釋了患者的視覺評分SWS顯著減少。

2）患者和健康對照組的SO-快速紡錘體耦合的次數(shù)相當。然而，盡管耦合數(shù)量類似，但與健康對照組相比，患者的快速紡錘體發(fā)生在較晚的SO周期中，患者需要更長的時間延遲到SO下降狀態(tài)（電極點：F3, P3, P4）。與健康對照組相比，患者的SO伴隨著更長的持續(xù)時間以便把延遲的紡錘體嵌套起來（電極點：F3）。在Bootstrap分析中也發(fā)現(xiàn)了SO-快速紡錘體耦合效應。

圖3：患者和健康對照組在N2睡眠階段的睡眠相關振蕩的例子。結果表明，這些睡眠標記的特征（形狀和振幅）在兩組之間是相似的。

總結：

該研究對4例具有明顯情景記憶缺陷和選擇性雙側海馬損傷的罕見患者的睡眠表型進行綜合分析。結果發(fā)現(xiàn)：

1）與健康對照組相比，通過視覺睡眠分期測量和PSD分析，患者具有顯著減少的SWS/SWA。

2）基于自動慢波檢測算法，我們也發(fā)現(xiàn)患者減少的SWS可能是由于慢波的密度減少，而非波幅。

3）患者與健康對照組的慢速和快速紡錘體無顯著差異。

4）在患者中發(fā)現(xiàn)SOs以及SO-快速紡錘體，但這些睡眠特征不足以支持正常的記憶功能。然而，患者的SO密度降低，伴隨著嵌套紡錘體的SOs具有較長的持續(xù)時間，并且在SO周期內(nèi)紡錘體的時間延遲，表明在SO-spindle-ripple events（記憶鞏固的關鍵）之間的時間失匹配。我們測試的睡眠表型其他特征兩組相似。

該研究結果證明局灶性雙側海馬損傷與睡眠結構斷裂有關，表現(xiàn)為SWS和SWA的減少，以及在SO周期結束時快速紡錘體的明顯時間誤差。這表明，海馬體在睡眠生理機制中起重要作用，并且海馬體是情景記憶正常運作所必需的。

原文：Sleeping with Hippocampal Damage

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