Международная команда исследователей из Имперского колледжа Лондона и Университета Суррея впервые экспериментально доказала, что переход мозга от бодрствования ко сну подчиняется динамике бифуркации – критического перехода с характерной «точкой невозврата».
Ученые разработали вычислительную систему, позволяющую предсказывать момент засыпания человека в реальном времени с точностью более 95%. Подробности работы опубликованы в журнале Nature Neuroscience.
Несмотря на то что мы проводим во сне около трети жизни, механизмы перехода от бодрствования ко сну оставались и остаются одной из самых загадочных областей нейронауки. Традиционно ученые описывали засыпание как последовательную смену дискретных стадий: в системе Хори, Хаяши и Морикавы выделялись девять паттернов (рисунков) ЭЭГ, сменяющих друг друга. В более современных подходах анализировались изменения спектральной мощности тета- и альфа-диапазонов волн мозга, однако по-прежнему эти паттерны представлялись в виде дискретных микросостояний.
На нейрофизиологическом уровне переход между сном и бодрствованием регулируется взаимным торможением между ядрами, способствующими бодрствованию, и ядрами, способствующими сну, с дополнительными входами от циркадных ритмов и гомеостаза сна. Теоретические модели нейронных цепей, о которых как о механизме «переключателя» писал еще Петер Шпорк в 2007 году, предсказывали, что этот переход должен следовать динамике складчатой (седло-узловой) бифуркации, однако до сих пор экспериментальных доказательств этого не существовало.
Исследователи разработали принципиально новую вычислительную систему для анализа процесса засыпания. Вместо того чтобы классифицировать сигнал ЭЭГ по дискретным стадиям, они превратили его в траекторию в многомерном нормализованном пространстве признаков. Для этого сигнал электроэнцефалограммы разбивался на 6-секундные эпохи с 50-процентным перекрытием, и для каждой эпохи вычислялись 50 различных характеристик: относительная спектральная мощность в дельта-, тета-, альфа- и бета-диапазонах, пиковые частоты осцилляций, и так далее. Все признаки нормализовывались относительно первых 10 минут после засыпания – это позволило объединить их в единое геометрическое пространство. «Расстояние до сна» определялось как расстояние от текущего положения в этом пространстве до центроида сна – очевидного «сонного» режима работы мозга.
Валидация проводилась на двух независимых когортах. Первая включала 1011 участников из многоэтнического исследования атеросклероза MESA с домашними полисомнографическими записями. Вторая когорта состояла из 36 молодых здоровых добровольцев, которые на протяжении в среднем 7 с половиной ночей спали в лаборатории (всего удалось накопить записи для 267 ночей).
Анализ показал, что центроиды бодрствования и сна формируют четко различимые кластеры. При этом в траектории «расстояния до сна» можно было заметить характерную динамику бифуркации: показатель оставался относительно стабильным вплоть до 10 минут до момента засыпания, а затем резко падал в последние минуты.
Исследователи подобрали к этой динамике стандартную функцию складчатой бифуркации, первоначально разработанную для описания экологических катастроф. Полученная диаграмма бифуркации позволила найти «точку перелома» – критический момент перехода мозга в сонное состояние. В среднем, эта точка располагалась за 4,5 минуты до засыпания на групповом уровне и за 2,25 минуты – на индивидуальном. Что интересно, в 71% случаев точка перелома приходилась на стадию бодрствования по классическим критериям, что ставит под вопрос традиционное определение границы сон-бодрствование.
Важнейшим подтверждением бифуркационной природы засыпания стал феномен критического замедления: за несколько минут до точки перелома наблюдалось замедление и «рассыпание» сигналов. Это классический признак приближения динамической системы к критическому переходу, описанный для множества природных явлений – от экологических катастроф до финансовых кризисов.
Во второй когорте, сон которой отслеживали в лаборатории, обнаружили, что координаты засыпания в пространстве признаков сохраняются у каждого человека на протяжении нескольких ночей независимо от положения в момент отхода ко сну. То есть «точка сна» в мозге каждого человека стабильна.
Это позволило авторам разработать систему предсказания в реальном времени. Используя данные всего одной ночи для калибровки, алгоритм предсказывал траекторию засыпания в последующие ночи с почти идеальной точностью. Добавление данных дополнительных ночей улучшало точность лишь незначительно. Предсказание точки перелома достигалось со средней ошибкой ± 2,14 минуты.
Авторы подчеркивают, что разработанная система принципиально отличается от существующих подходов к анализу засыпания. Концепция «точки перелома» предлагает новое, физиологически обоснованное определение границы сон-бодрствование, не зависящее от субъективных критериев и обладающее секундным временным разрешением. Интересно, что сама динамика засыпания – с постоянным ускорением и временем падения, которое зависит от начального состояния – напоминает механику падающего тела, что может объяснять субъективное ощущение «падения» в сон.
Несмотря на ряд ограничений (не изучались отличия между нормальным и «ненормальным» сном, модель не тестировалась относительно других динамических моделей и некоторые другие), авторы оптимистично предполагают, что их работа позволит взглянуть на отход ко сну по-новому. Полученные результаты открывают перспективы для разработки новых методов диагностики и лечения нарушений засыпания, а также систем предупреждения о непреднамеренном засыпании – например, за рулем автомобиля.
Текст: Анна Хоружая