2023年12月，西安電子科技大學袁凱教授和河北醫科大學朱一飛教授合作在General Psychiatry(IF=11.9)上發表了題為“Electroencephalography microstates as novel functional biomarkers for insomnia disorder”的文章，團隊采集了失眠病人的日間清醒腦電數據及多導睡眠監測(Polysomnography，PSG)睡眠數據，該論文揭示了原發性失眠人群異常的腦電微狀態可以被rTMS調控，基線的腦電微狀態特征還可以幫助篩選失眠rTMS干預優勢人群。
原發性失眠，是指不是由于軀體疾病、精神疾病、藥品毒品、不良睡眠環境或其他因素所引起的失眠，是由遺傳、環境、心理和行為等因素共同作用，使頭腦處于過度覺醒狀態的結果。大腦的微狀態分析（Microstate analysis）采用多通道EEG采集腦電數據，選取感興趣的變量定義系統的瞬時狀態，并根據狀態特征的變化（如特定狀態發生的持續時間或頻率）來描述大腦活動的變化，諸多的神經和精神疾病都表現出特定微狀態的時間動態變化，因此微狀態分析有望幫助我們對失眠人群的過度覺醒狀態進行描述，揭示原發性失眠新的電生理機制。同時，現有的rTMS研究已經被證實可以改善失眠人群的睡眠質量，然而睡眠質量改善與腦電微狀態變化之間的關系尚不清楚，治療人群的個體差異能否由基線的微狀態特性預測也鮮有報道。
01 研究方法
本研究納入了兩個數據集。主要數據集包括40例健康對照患者和60例失眠障礙患者。失眠患者隨機分為真刺激治療（n=30）和假刺激治療（n=30）。該數據集用于探索失眠障礙患者的異常大腦微觀狀態，并評估經顱磁刺激干預對失眠障礙患者異常微觀狀態的影響。第二個數據集包括90名接受真刺激治療的患者；它被用于驗證失眠障礙患者的基線微觀狀態是否可以預測20天真刺激治療的結果。第二個數據集招募的失眠患者的納入和排除標準與主要數據集的標準一致。刺激參數如下：
刺激組：（英智科技TMS，型號：M-100 Ultimate）
假刺激組：（英智科技TMS，型號：M-100 Ultimate）
臨床評估：
多導睡眠監測(PSG)、匹茲堡睡眠質量指數（PSQI）、失眠嚴重程度指數量表(ISI)、Epworth 嗜睡量表（ESS）、貝克抑郁自評量表（BDI）、貝克焦慮量表（BAI）、簡易精神狀態檢查表（MMSE）、蒙特利爾認知評估量表(MoCA)
02 研究結果
經顱磁刺激治療可有效提高失眠障礙患者的睡眠質量
在接受真刺激的經顱磁刺激治療后，失眠障礙患者的主觀睡眠質量有顯著改善，PSQI和ISI評分降低（圖A）。客觀睡眠質量的改善表現為睡眠效率(SE)和非快速眼動睡眠第3階段(NREM 3)持續時間的增加和睡眠開始潛伏期(SOL)的縮短(圖B)。相比之下，假刺激組的主觀或客觀睡眠質量沒有顯著變化。失眠障礙患者在接受真或假經顱磁刺激治療前后的MMSE、MoCA、BDI和BAI評分均無顯著性差異。
失眠障礙患者腦電圖微狀態地形圖空間結構和時間參數異常
微觀狀態分析結果表明，在基線時，失眠障礙組的D類微觀狀態的發生率和貢獻明顯低于健康對照組。失眠障礙組的微觀狀態A和C的地形圖與健康對照組有顯著差異。我們發現D類微狀態的發生率和貢獻率與SOL呈負相關。其他微觀狀態特征無顯著差異。
經顱磁刺激逆轉了失眠障礙患者的部分異常微狀態參數
經顱磁刺激治療后，失眠患者和健康對照之間的C類微狀態地形圖無明顯差異。失眠患者組中D類微觀狀態的發生率和貢獻有所改善，接近健康對照組中觀察到的水平。然而，在假刺激組中沒有發現這種改善。在真刺激組中，D類微狀態發生的變化也與SOL的改善呈顯著負相關。
基線微狀態特征可以預測rTMS對失眠人群的治療效果
使用PCA對86名失眠患者的腦電圖微狀態參數進行降維（4例患者的腦電圖數據因質量問題被排除），然后實施十倍交叉驗證策略來分割數據集，然后輸入到邏輯回歸分類器中進行訓練和測試。最終基線狀態特征對治療效果的平均預測準確率為80.13%。
03 結論
研究結果顯示失眠人群 D類微狀態發生率較低，與睡眠潛伏期存在顯著相關。此外，腦電微狀態的部分異常，可以通過rTMS干預恢復到正常人的水平，基線微狀態特征可以預測rTMS對失眠人群的治療效果。腦電圖微狀態可以作為失眠新的電生理指標，并有望為篩查優勢治療人群選擇幫助。
在失眠障礙的病理過程中，大腦活動的動態變化起著重要的作用。EEG記錄系統作為一種更便宜、更具移動性的醫療設備，已被廣泛用于分析大腦活動的動態變化。腦電微狀態分析具有高時間分辨率和高重測可靠性，腦電微狀態分析可以識別全局腦功能狀態的不連續以及非線性變化。微狀態特征參數變化、微狀態與腦功能網絡的關系反映了諸多神經生理學特性。大腦的瞬時全局功能狀態反映在其電場結構上。聚類分析方法一致地提取了四種頭表面腦電場結構，這些結構能夠最佳地解釋自發EEG記錄中隨時間變化的差異。這四種結構被稱為EEG微狀態A、B、C和D類，分別與言語/語音、視覺、主觀感受-自主加工和注意力重定向有關。我們的研究發現，與健康對照組相比，失眠障礙患者中D類微狀態的發生率和貢獻降低。這表明，失眠患者可能在夜間無法得到足夠的休息，這會影響白天的正常生活，并損害注意力和認知控制。本項研究采用PSG對失眠患者進行客觀睡眠質量評估，在之前的失眠障礙腦電圖微狀態研究中是沒有使用過的，它擴展了這種微觀狀態分析，以揭示失眠障礙的病理，并發現腦電圖微觀狀態可以作為失眠患者睡眠質量的生物標志物，特別是對于SOL。未來還需要納入認知評估來進一步驗證。
此外，本項研究也存在部分局限性。首先，在研究中，沒有對失眠患者進行隨訪，這使我們無法評估經顱磁刺激對失眠患者的長期影響。其次，沒有充分探討PSG的高階指數或PSG不同頻段的耦合與腦電圖微狀態之間的關系。最后，使用MMSE量表進行臨床評估，這不是一個全面的認知評估。在未來的研究中，旨在解決這些局限性，并進一步研究失眠障礙的發病機制以及rTMS的作用機制，以提供更多的見解和改進失眠障礙的治療策略。
總的來說，這項研究是首次研究了失眠障礙患者在經顱磁刺激治療后四種典型腦電圖微狀態的時間動態和空間地形圖。還利用PSG探討了失眠患者的微觀狀態與客觀睡眠指標之間的關系。此外，基線微觀狀態時間指標（如不同微觀狀態之間的過渡）有助于選擇對經顱磁刺激治療的潛在高反應者。這些結果為失眠障礙的病理學和rTMS對失眠障礙治療的可能機制提供了新的電生理學見解。也強調了腦電圖在引導經顱磁刺激治療失眠障礙中的臨床意義。
英智科技
在線溝通，請點我在線咨詢
咨詢熱線：
0755-21611741
客服qq：
2083990141
