11月6日，心理學部雷旭教授團隊以《睡眠健康維度與大腦內(nèi)在功能連接之間的協(xié)變模式》（英文標題“Covariance patterns between sleep health domains and distributed intrinsic functional connectivity”）為題，在《Nature》雜志子刊 《Nature Communications》上發(fā)表論文（見圖1）。該團隊基于中國人的人格—行為—腦研究項目和多家醫(yī)院的共享數(shù)據(jù)，通過多變量機器學習方法，找到刻畫睡眠健康的腦網(wǎng)絡(luò)連接模式。該工作將個體內(nèi)在的腦功能連接和行為特征相結(jié)合，識別出睡眠健康的腦網(wǎng)絡(luò)標志物。相關(guān)分析方法在多個共享數(shù)據(jù)中進行了驗證，表現(xiàn)出良好的穩(wěn)健性和廣泛的臨床應(yīng)用價值。

圖1. 論文標題頁

睡眠不足、睡眠質(zhì)量下降以及睡眠相關(guān)疾病的激增已成為一項全球性的健康挑戰(zhàn)。在這樣的背景下，對睡眠健康及其相關(guān)因素的深入探索顯得尤為重要。早在2013年，英國《Nature》雜志專題介紹了“人類睡眠計劃”。該計劃的目標是通過跨學科合作，探索創(chuàng)新的睡眠干預措施，以改善睡眠健康并提高生活質(zhì)量。我國于2019年發(fā)布了《健康中國行動（2019-2030年）》，強調(diào)了成人每日平均睡眠時間應(yīng)達到7-8小時。保持良好的睡眠不僅有利于提高國民健康水平和社會生產(chǎn)力，對經(jīng)濟和社會的可持續(xù)發(fā)展也起到重要推動作用。因此，睡眠健康的維護和提升成為腦科學領(lǐng)域的前沿問題，也是關(guān)系全民健康的重大問題。課題組一直以來強調(diào)睡眠健康的多維度視角，即在理論模型和實踐應(yīng)用中，將睡眠健康視為一個包含多個維度的綜合概念。正是在這樣的背景下，本工作結(jié)合先進的人工智能和神經(jīng)影像技術(shù)，將睡眠健康從傳統(tǒng)的基于類別的研究，轉(zhuǎn)向基于維度的研究。

研究團隊首先基于中國人的人格——行為——腦研究項目的大樣本（N=687）作為探索數(shù)據(jù)集，采用多變量機器學習方法，將睡眠健康的多維度和靜息態(tài)功能連接進行關(guān)聯(lián)分析，得到刻畫睡眠健康的主要腦網(wǎng)絡(luò)功能連接模式（見圖2）。該工作的一個創(chuàng)新點是囊括了一系列廣義上的睡眠健康指標，共有36個特征，并被進一步劃分到七個維度：（1）睡眠的主觀滿意度；（2）清醒狀態(tài)下的警覺性；（3）睡眠的早晚時段偏好；（5）睡眠時長；（6）睡眠缺乏的癥狀；（7）睡眠信念、態(tài)度和習慣。從四大研究問題入手，層層遞進以最終確定睡眠健康的腦網(wǎng)絡(luò)標志物。

圖2. 本研究使用了多種機器學習方法，從四大研究問題角度層層遞進以最終確定睡眠健康的腦網(wǎng)絡(luò)標志物

多變量機器學習揭示了一個穩(wěn)健的將睡眠健康與大腦功能連接聯(lián)系起來的腦網(wǎng)絡(luò)功能連接模式（圖3）。該連接模式可以解釋腦網(wǎng)絡(luò)和行為兩者之間近30%的協(xié)變幅度。在七個維度中，睡眠的主觀滿意度具有最大的解釋量，說明主觀滿意度對于睡眠健康的影響十分關(guān)鍵。該連接模式與皮層下網(wǎng)絡(luò)，尤其是丘腦的功能連接正相關(guān)。從腦網(wǎng)絡(luò)間的角度看，這一連接模式和默認模式網(wǎng)絡(luò)-背側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)的連接正相關(guān)，而與感覺運動網(wǎng)絡(luò)-腹側(cè)注意網(wǎng)絡(luò)的連接負相關(guān)。

圖3.腦網(wǎng)絡(luò)功能連接模式的提取過程和主要特征。機器學習方法識別出將睡眠健康與大腦功能連接聯(lián)系起來的腦網(wǎng)絡(luò)連接模式（a、b）。圖中展示了（c）該活動模式和27個睡眠健康指標間的相關(guān)性；

（d、e）和主要腦網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)性以及（e）網(wǎng)絡(luò)連接的正負性

本研究識別出來的腦網(wǎng)絡(luò)連接模式具有廣闊的應(yīng)用前景。課題組在多個外部數(shù)據(jù)集上對連接模式進行了驗證。首先，在國際人腦連接組項目（Human Connectome Project https://www.humanconnectome.org/）的數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)這一連接模式可以預測匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)。之后，進一步應(yīng)用到失眠患者的識別任務(wù)，在兩個臨床數(shù)據(jù)集中獲得了很好的表現(xiàn)。第一個臨床數(shù)據(jù)由重慶市中醫(yī)院腦病科的李陳渝教授團隊提供，第二個數(shù)據(jù)由西安電子科技大學袁凱教授和內(nèi)蒙古科技大學喻大華教授團隊提供。發(fā)現(xiàn)腦網(wǎng)絡(luò)連接模式還可以用來區(qū)分失眠患者和健康受試者，正確率都接近80%。這些結(jié)果表明，該工作提取的腦網(wǎng)絡(luò)連接模式，即睡眠健康的腦連接組學指標，在睡眠障礙的臨床轉(zhuǎn)化中具有極大的應(yīng)用潛力。

 心理學部雷旭教授為論文通訊作者，博士后汪玉林為論文第一作者。心理學部陳紅教授、邱江教授、馮廷勇教授和何清華教授共同實施了中國人的人格-行為-腦研究項目。德國于利希研究中心的Sarah Genon教授等為論文共同作者。本研究受到國家重點研發(fā)計劃重點專項課題 (2021YFC2501502)，國家自然基金（31971028; 82202247; 32300861）以及重慶市國際交流計劃聯(lián)合資助引進項目等的資助。

原文鏈接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-42945-5

論文信息：Yulin Wang, Sarah Genon, Debo Dong, Feng Zhou, Chenyu Li, Dahua Yu, Kai Yuan, Qinghua He, Jiang Qiu, Tingyong Feng, Hong Chen, Xu Lei. Covariance patterns between sleep health domains and distributed intrinsic functional connectivity. Nature Communications. 2023 14: 7133. doi: 10.1038/s41467-023-42945-5.

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