PNAS：睡眠的fMRI频谱特征

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导读

睡眠和清醒可以通过脑电活动的变化来区分，通常使用脑电图(EEG)来评估。非快速眼动(NREM)睡眠的标志是从高频、低振幅的清醒EEG转变为以纺锤波和慢波为主的低频、高振幅的睡眠EEG。本研究同时使用功能磁共振成像(fMRI)和EEG来识别大脑血流动力学活动中的睡眠特征。研究结果发现，在从清醒到睡眠的过渡阶段，fMRI血氧水平依赖(BOLD)活动由混合频率模式演变为两种不同的振荡模式：浅睡眠时显著的低频振荡(＜0.1Hz)，与纺锤波的出现相关；深度睡眠时显著的高频振荡(＞0.1Hz)，与慢波的出现相关。这两种振荡都可以在大脑中检测到，但却表现出不同的时空模式。在睡眠过程中，低频振荡首先出现在丘脑，然后是后皮层，最后出现在额叶皮层，而高频振荡首先出现在中脑，然后是额叶皮层，最后出现在后皮层。在唤醒过程中，这两种振荡首先从丘脑消失，然后是额叶皮层，最后是后皮层。BOLD振荡提供了纺锤波和慢波活动的局部特征。它们可以用来监测睡眠或清醒时的局部发生情况，跟踪在清醒或睡眠转换中哪个区域最先入睡或醒来，并调查局部内稳态睡眠过程。

前言

传统意义上，睡眠被认为是一种影响全脑协同活动的全局状态。相应地，人类睡眠期间的大脑活动通常使用头皮EEG来测量。非快速眼动睡眠(NREM)的标志是从高频、低振幅的唤醒EEG转变为以慢波和纺锤波为主的低频、高振幅睡眠EEG。慢波与大量神经元在强烈放电的去极化向上状态和沉默的超极化向下状态之间的近同步跃迁有关。它们主要产生于大脑皮层，影响几乎所有的皮层神经元，以及一些皮层下结构的神经元。相比之下，纺锤波与由网状丘脑核和特定丘脑核之间的相互作用触发的去极化和超极化周期有关，并由丘脑-皮层-丘脑回路放大。根据慢波和纺锤波的显著性，NREM睡眠可细分为过渡(N1)、中间(N2)和深度(N3)睡眠阶段。

最近，局部睡眠和局部清醒的颅内研究结果推翻了睡眠作为一种全局状态的观点。在清醒状态下，单个神经元表现出短暂的慢波活动，并伴有短暂的行为障碍。相反，在深度NREM睡眠期间，研究人员发现大脑的某些区域显示出类似清醒状态的活动，这与做梦有关。这些发现表明，类睡眠和类清醒状态并不相互排斥，而是可以在大脑中同时发生，其中一些神经元集群显示出一种状态，而其他则表现出另一种状态。他们强调了监测单个神经元集群的局部状态的重要性，而不是整个大脑的全局状态。然而，EEG缺乏监测局部神经元状态所需的空间分辨率和大脑覆盖范围。很难识别产生头皮EEG信号的大脑区域，不同的源配置可以产生相同的EEG地形图。此外，头皮和颅内EEG信号都对大脑深部结构中的神经元活动不敏感，因此难以监测这些脑区的神经元状态。

本研究使用功能性MRI(fMRI)来探索大脑血流动力学活动中睡眠的局部特征，具有全脑覆盖和更高的空间分辨率。研究者推断，fMRI血氧水平依赖(BOLD)活动的频率将显示从清醒到睡眠的系统性变化，通过脑血流动力学活动频率范围内的慢速波动反映纺锤波或慢波的局部活动情况。本研究的假设建立在从清醒到睡眠的BOLD频谱变化的研究基础之上。先前的研究报告显示，从清醒到浅睡眠的低频BOLD活动(＜0.1Hz)增加，以及从清醒到丙泊酚麻醉的高频BOLD活动(＞0.1Hz)的增加。尽管没有研究这些BOLD频谱变化与纺锤波或慢波活动之间的关系，但有趣的是，丙泊酚麻醉可诱发类似于NREM睡眠的慢波，这可能是观察到的高频BOLD活动增加的基础；此外，儿童发育期间睡眠纺锤波的出现与低频BOLD活动的增加相吻合。这些研究暗示BOLD频率与纺锤波或慢波活动之间可能存在联系，但目前确切的联系仍不清楚。

使用同步fMRI和EEG记录发现，在从清醒到睡眠的过渡过程中，fMRI BOLD活动从混合频率模式演变为两种不同的振荡模式：浅睡眠时显著的低频振荡(＜0.1Hz)和深度睡眠中的高频振荡(＞0.1Hz)。低频和高频BOLD振荡功率的时间过程分别与纺锤波和慢波活动的时间进程相关。此外，低频和高频BOLD振荡的区域分布和起始、偏移模式与纺锤波和慢波活动相似。通过提供纺锤波和慢波活动的局部特征，这两种BOLD振荡可用于监测局部神经元状态和检测局部睡眠或局部觉醒状态。

方法

本研究使用了Tagliazucchi等人(2014)研究中的数据集，在该数据集中，采集了58名非睡眠剥夺参与者在Siemens Trio 3T MRI扫描仪中入睡时的同步fMRI和多导睡眠图EEG记录。记录从20:00左右开始，持续一个小时。58名参与者中有36名连续N2或N3睡眠时间超过10min，并被纳后续的分析。这36名参与者在NREM睡眠中的平均时间为33.27min，在N2或N3睡眠中的平均时间为22.80min。采用T2*加权EPI序列。原始数据在SPM 12 (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/)中进行预处理，使用配准(头动校正)、畸变校正(补偿不均匀磁场，包括头动引起的磁场)和生理噪声校正(去除生理和运动伪影)。预处理后的数据以0.01Hz的截止频率进行高通滤波，去除慢信号漂移。采用T1加权序列获取sMRI数据。原始数据在Freesurfer 6.0(https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/)软件中，使用非均匀场强校正、颅骨剥离和组织分割进行预处理。采用30通道BrainCap MR(采样率：5 kHz；通道：Fp1、Fp2、F3、F4、C3、C4、P3、P4、O1、O2、F7、F8、T7、T8、P7、P8、Fz、Cz、Pz、AFz、AF3、AF4、FC3、FC4、FT9、FT10、TP9、TP10、CP5、CP6；参考电极点：FCz)。原始数据在BrainVision Analyzer 2(https://brainvision.com/products/analyzer-2/)中进行预处理，使用平均伪影减法和基于ICA分析的伪影去除(用于MRI和脉冲伪影校正)。预处理后的数据降采样至128Hz，并进行重参考。根据美国睡眠医学学会的标准，根据多导睡眠图数据进行睡眠分期，包括脑电图(EEG)、眼电图(EOG)、肌电图(EMG)、心电图(ECG)、呼吸和脉搏血氧测定。

结果

从清醒到睡眠的BOLD频率变化。图1显示了同步fMRI-EEG记录的代表性EEG和fMRI BOLD时间序列。EEG时间序列的目视检查表明，从高频、低振幅的觉醒活动转变为以纺锤波和慢波为主的低频、高振幅的睡眠活动(图1A)。对BOLD时间序列的目视检查表明，从清醒到睡眠的过渡开始出现类似的频率特异性变化(图1B)。在清醒期间，观察到混合频率、低振幅的BOLD活动。相反，在N1和N2睡眠阶段，BOLD活动演变为明显的低频、高振幅活动。当进入N3睡眠阶段时，低频BOLD振荡减弱，大多数脑区开始显示更高频率的自发BOLD振荡。

图1.从清醒到睡眠的BOLD频谱变化。

为了评估BOLD频率从清醒到睡眠的渐进变化，在104s(50 volumes)滑动汉明窗和2.08s(1 volumes)步长下，对预处理后的BOLD时间序列进行快速傅里叶变换分析。从滑动窗口FFT分析得出的BOLD功率谱图证实了在N1和N2睡眠期间出现的低频BOLD振荡，该振荡在过渡到N3睡眠时逐渐衰减(图1C)。这揭示了在N3睡眠中目视检测到的更高频率的BOLD振荡在N1和N2睡眠中已经存在，尽管其功率较低(图1C)。

基于BOLD功率谱图，本研究计算了觉醒、N1、N2和N3睡眠的BOLD功率谱。与He(2011)的研究一致，清醒期间的BOLD功率谱显示出无标度1/f趋势(图1C)，证实了目视检查时的混合频率模式。相比之下，NREM睡眠期间的BOLD功率谱在无标度1/f趋势上分别出现低频峰和高频峰(图1C)。

睡眠期间BOLD振荡的区域分布。从清醒到睡眠，BOLD频率在整个大脑的局部体素水平上都有变化，但在振荡功率和振荡频率方面存在区域差异(图2)。为了研究BOLD振荡的区域分布，本研究将皮层划分为32个粗分区域或180个细分区域，将皮层下划分为10个粗分区域或37个细分区域(图2A)。通过对单个体素的BOLD时间序列应用滑动窗口FFT分析，并计算该区域内所有体素的平均功率谱，从而得出每个大脑区域的BOLD功率谱图。

图2.BOLD频谱分析。

从清醒到睡眠，BOLD低频振荡和高频振荡的功率都增加了200%~300%。考虑到在清醒状态下刺激或任务引起的BOLD振幅的增加通常不到10%，此时的这种增加的幅度可以说是巨大的。尽管在整个大脑中观察到从清醒到睡眠的BOLD振荡功率增加，但增加的确切幅值在大脑区域之间有所不同。在皮层内，位于后部和感觉区域（包括视觉、听觉、体感、楔前叶和后扣带回区域）的BOLD低频振荡的功率增加了400%，但在额叶和内嗅皮层仅增加了150%(图3A)；另一方面，位于额叶和内嗅皮层的BOLD高频振荡功率高达425%，但在后部和感觉区域仅增加了200%(图3B)。在皮层下，BOLD低频振荡和高频振荡具有更相似的区域分布。两者在下丘脑、基底前脑和板内核、前部、内背侧、外背侧丘脑的振荡功率增加均最高(图3)。

图3.睡眠期间BOLD振荡的区域分布。

与BOLD振荡的功率相似，BOLD振荡的峰值频率也表现出区域差异。对于BOLD低频和高频振荡，额叶和皮层下区域的峰值频率略高，而后部和感觉区域的峰值频率较低(图3)。振荡功率和振荡频率的区域差异表明，BOLD振荡可能提供了睡眠的局部特征。

BOLD振荡提供纺锤波和慢波活动的特征。与BOLD振荡提供睡眠特征的假设一致，两种BOLD振荡的时间进程反映了睡眠纺锤波和慢波的时间进程。具体而言，BOLD低频振荡在N2睡眠中比较明显，BOLD高频振荡在N3睡眠中比较突出，这反映了N2睡眠中明显的纺锤波和N3睡眠中的慢波。此外，两种BOLD振荡的峰值频率分别为0.04-0.07Hz和0.15-0.18Hz，与报告的纺锤波周期（大约每分钟两个纺锤波，处于0.04-0.07Hz范围内）和慢波（每分钟约7次慢波，频率范围为0.15-0.18Hz）相似。

为了检查BOLD振荡与纺锤波或慢波活动之间的关系，本研究从EEG数据中推导出纺锤波或慢波活动的时间过程，并将其与BOLD振荡功率的时间过程相关联。由于BOLD振荡功率时间过程中的各个数据点是通过滑动窗口FFT分析得到的，作为BOLD振荡功率在104s汉明窗中的加权平均值，因此研究者将推导出的纺锤波或慢波活动时间过程中的各个数据点，作为纺锤波或慢波活动在104s汉明窗口中的加权平均值。然后，将纺锤波或慢波活动的时间过程与BOLD振荡功率的时间过程相关联，包括整个睡眠阶段（检查全局、跨阶段相关性）和睡眠阶段内（检查局部、阶段内相关性）。绘制所有脑区和参与者的相关系数以评估相关性的统计显著性(图 4)。

图4.BOLD振荡和纺锤波或慢波活动。

分析显示，BOLD低频振荡功率的时间过程与纺锤波活动的时间过程之间存在正相关，无论是在不同的睡眠阶段还是在睡眠阶段内(图4A)。同时，BOLD高频振荡功率的时间过程与慢波活动的时间过程之间呈正相关(图4B)。此外，BOLD低频振荡功率与纺锤波的相关性比与慢波活动的相关性更强(图4A)，而BOLD高频振荡功率与慢波的相关性比与纺锤波活动的相关性更强(图4B)。由于纺锤波和慢波活动可以分别用EEG sigma(11-16Hz)和delta(0.5-4 Hz)波段功率来近似，研究者进一步考察了BOLD振荡功率与sigma或delta功率之间的关系。为此，研究者将FFT分析应用于EEG时间序列，滑动汉明窗口为104s，步长为2.08s，从中得出EEG功率频谱图，跟踪sigma或delta功率的时间过程，并将其与BOLD振荡功率的时间过程相关联。研究结果发现，BOLD低频振荡功率的时间过程与sigma功率的时间过程之间呈正相关(图4C)，以及BOLD高频振荡功率的时间过程与delta功率的时间过程之间呈正相关(图4D)。此外，BOLD低频振荡功率与sigma的相关性比与delta功率的相关性更强(图4C)，而BOLD高频振荡功率与delta的相关性比与sigma功率的相关性更强(图4D)。

与频率的组成相比，BOLD活动的振幅与纺锤波(图4A)或慢波活动(图4B)没有显著相关性，与sigma(图4C)或delta功率(图4D)也无显著相关。这些结果表明，与BOLD振幅相反，BOLD 频率成分提供了纺锤波和慢波的特征。

清醒-睡眠转换时BOLD振荡的起始和偏移。值得注意的是，虽然在整个大脑中观察到清醒-睡眠转换时BOLD频率成分的变化，但这些BOLD频谱变化的起始或偏移在不同的脑区之间存在差异。入睡过程中，一些区域比其他区域更早地出现BOLD振荡；或在觉醒过程中比其他区域更早地出现偏移BOLD振荡。为了估计BOLD振荡起始（入睡过程中）或BOLD振荡偏移（觉醒过程中）的大脑区域之间的时滞，对BOLD振荡功率的时间进程进行时滞互相关分析。

分析显示，入睡过程中，低频BOLD振荡首先出现在感觉丘脑（外侧膝状丘脑和内侧膝状丘脑），然后出现在其他丘脑亚区(图5A)。随后，振荡出现在皮层，特别是在后部和感觉区域。相比之下，额叶皮层是最晚出现低频BOLD振荡的区域之一。与BOLD低频振荡的起始模式相反，BOLD高频振荡首先出现在中脑，其次是丘脑、杏仁核、脑桥、髓质、基底前脑和下丘脑等其他皮层下区域(图5B)。随后出现在大脑皮层，特别是额叶区域。相比之下，后皮层和感觉皮层是最晚出现BOLD高频振荡的区域之一。

图5.入睡过程中BOLD振荡的起始。

虽然低频和高频BOLD振荡具有不同的起始模式，但它们具有相似的偏移模式。在觉醒过程中，低频BOLD振荡首先从板内丘脑消失，然后从其他丘脑亚区消失(图6A)。之后，大脑皮层的振荡消失了，从额叶区域开始，到后部和感觉区域结束。类似地，BOLD高频振荡首先从板内丘脑消失，其次是其他丘脑亚区域(图6B)。然后振荡消失在大脑皮层，同样从额叶区域开始，到后部和感觉区域结束。在从清醒到睡眠的过渡阶段，BOLD振荡的逐渐开始，以及从睡眠到清醒的过渡中，BOLD振荡的逐渐偏移，这表明大脑区域在其局部状态下缺乏同步。可能，起始顺序(入睡过程中)和偏移顺序(觉醒过程中)分别反映了哪些脑区最先入睡和最先觉醒。

图6.觉醒过程中BOLD振荡的偏移。

生理活动的影响。由于fMRI BOLD活动是神经元和血管事件之间复杂相互作用的产物，因此在睡眠期间观察到的BOLD振荡可能由非神经元生理信号所驱动。为了控制非神经元生理信号的影响，从fMRI-EEG记录期间收集的原始呼吸和心脏数据中获得了一组生理回归因子，包括呼吸相位、呼吸频率、呼吸量、呼吸深度、心脏相位和心率。fMRI预处理期间，在应用FFT分析来评估BOLD频率组成之前，从BOLD时间序列中回归出一组生理回归因子。因此，本研究中报告的BOLD振荡不太可能仅由非神经元生理信号引起。

尽管如此，检查预处理的fMRI数据是否确实没有非神经元生理信号的影响是很重要的。为此，本研究对104s、步长为2.08s的滑动汉明窗（将FFT分析的窗长和步长与BOLD时间序列匹配）的原始呼吸数据、呼吸频率、呼吸量、呼吸深度、原始心脏数据和心率的时间序列进行FFT分析，以检查呼吸或心脏活动的频率内容，并与BOLD频率内容进行比较。原始呼吸数据的功率谱在0.25Hz左右有一个主峰，而原始心脏数据的功率谱在1Hz左右有一个主峰，分别反映了呼吸和心脏脉搏活动的振荡(图7C)。呼吸频率、呼吸量、呼吸深度和心率的功率谱可分为低频(0.04-0.15Hz)和高频(0.15-0.4Hz)频段，分别反映了这些生理信号中较慢和较快的振荡情况(图7C)。

图7.生并将这些生理频率与BOLD振荡的峰值频率进行了比较(图7)。根据原始呼吸数据、原始心脏数据、呼吸频率、呼吸量、呼吸深度和心率的功率谱，研究者提取了呼吸活动的带限功率(呼吸频率±0.1Hz)，心脏搏动的带限功率(心搏频率±0.4Hz)，低频(0.04-0.15Hz)或高频(0.04-0.15Hz)的呼吸频率、呼吸量、呼吸深度和心率。然后，将这些生理功率的时间进程与BOLD振荡功率的时间进程相关联，包括整个睡眠阶段（检查全局、跨阶段相关性）和睡眠阶段内（检查局部、阶段内相关性）。绘制所有脑区和参与者的相关系数以评估相关性的统计显著性(图8)。

图8.BOLD振荡和呼吸或心脏活动。

从分析中发现，BOLD振荡频率与呼吸(图7D)或心脏(图7E)频率之间，以及BOLD振荡功率的时间进程与呼吸或心脏振荡功率的时间进程之间不存在显著相关性(图8)。除了比较时域特征外，本研究还比较了BOLD振荡和生理活动的空间特征。研究者推断，如果BOLD振荡是由非神经元生理信号所驱动的，那么BOLD振荡的空间分布将类似于大脑中的血管分布。例如，BOLD振荡在枕极、额上回中较强，但在眶额叶皮层中较弱。本研究没有观察到BOLD振荡的空间分布(图3)和脑血管分布(图7A)之间的相似性。这些控制分析表明，本研究中报告的BOLD振荡主要不是由非神经元生理信号驱动的。

讨论

总之，本研究发现在从清醒到睡眠的过渡期间，fMRI BOLD活动由混合频率模式演变为两种不同的振荡模式：浅睡眠中明显的低频(＜0.1Hz)振荡和深度睡眠中明显的高频(＞0.1Hz)振荡。这两种振荡可以在整个大脑的局部、体素水平上检测到，它们的时空分布反映了纺锤波和慢波活动的时空分布。振荡可能通过脑血流动力学活动频率范围内的超慢波动反映纺锤波或慢波的局部分组。它们提供纺锤波和慢波活动的局部特征，可用于监测局部神经元状态和检测局部睡眠或局部觉醒状态。

BOLD振荡反映纺锤波和慢波活动。先前的研究报告了从觉醒到睡眠期间的BOLD频谱变化。然而，这些变化的性质及其与纺锤波或慢波活动的关系尚不清楚。在这里，本研究分析揭示了BOLD低频振荡功率的时间进程与纺锤波活动的时间进程之间，以及BOLD高频振荡功率的时间进程与慢波活动的时间进程之间呈正相关。此外，BOLD低频和高频振荡的区域分布以及起始和偏移模式反映了纺锤波和慢波活动的特征。

睡眠期间，在所有的皮层和皮层下区域检测到低频和高频的BOLD振荡，这与颅内记录中广泛检测到的纺锤波和慢波一致。BOLD低频振荡的区域分布反映了纺锤波活动的区域分布情况，在丘脑、感觉和眶额叶皮层中出现振幅较大的纺锤波，而在海马旁回出现纺锤波的波幅较小。另一方面，BOLD高频振荡的区域分布反映了慢波活动的区域分布，一些BOLD高频振荡最强的区域，如内侧前额叶皮层、海马旁回和脑干，也在之前对慢波的fMRI研究中有所强调。眶额叶皮层的膝下区域在低频和高频范围内都显示出强烈的BOLD振荡。有趣的是，眶额叶皮层的纺锤波振幅最高，而且与慢波的起源和传播有关。

在入睡过程中，BOLD低频振荡首先出现在丘脑中，随后出现在大脑皮层，特别是在后部区域。与额叶区域相比，后部区域BOLD低频振荡的出现较早，这反映了纺锤波的起始模式，其中发现顶叶纺锤波出现在额叶纺锤波之前。另一方面，BOLD高频振荡首先出现在中脑，随后出现在大脑皮层，特别是在额叶区域。这种模式反映了慢波的开始，额叶皮层比其他皮层区域更早出现慢波。在觉醒过程中，板内丘脑是第一个显示BOLD低频和高频振荡偏移的大脑区域，其在觉醒的调节中起着核心作用。除了板内丘脑，其他参与觉醒的大脑区域，如下丘脑和基底前脑，也是在从睡眠到觉醒的转变过程中，首先显示出低频和高频BOLD振荡偏移的区域。

BOLD振荡的潜在机制。BOLD振荡的时空分布与纺锤波和慢波活动的时空特征之间的相似性表明，BOLD振荡提供了睡眠的局部特征。然而，应该强调的是，睡眠期间BOLD振荡的检测不能期望与单个纺锤波或慢波出现一一对应的关系。本研究中，在皮层下区域（例如脑干和小脑）检测到低频和高频的BOLD振荡，这些区域之前没有记录到纺锤波和慢波。这些区域中BOLD振荡的存在可能是真正的纺锤波或慢波出现的标志，但由于颅内或头皮记录的限制，这些信号尚未被记录。第二种可能性是，在这些区域检测到的BOLD振荡可能反映了神经元兴奋性的波动，不一定会导致纺锤波或慢波。第三种可能性是，在缺乏纺锤波或慢波产生机制的大脑区域，BOLD振荡可能反映了突触输入与其他脑区出现的纺锤波或慢波同步。事实上，涉及大量神经元同步下降状态的皮层慢波，必然会直接或间接地对许多皮层下区域(包括脑干和小脑)施加强烈的调制。但也可能影响脑干或小脑区域神经元兴奋性的波动，这些区域的神经元可能缺乏产生纺锤波和慢波的机制。

原文：fMRI spectral signatures of sleep.

https://doi.org/10.1073/pnas.2016732119

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