Nature Communications

11月6日，心理学部雷旭教授团队以《睡眠健康维度与大脑内在功能连接之间的协变模式》（英文标题“Covariance patterns between sleep health domains and distributed intrinsic functional connectivity”）为题，在《Nature》杂志子刊 《Nature Communications》上发表论文（见图1）。该团队基于中国人的人格—行为—脑研究项目和多家医院的共享数据，通过多变量机器学习方法，找到刻画睡眠健康的脑网络连接模式。该工作将个体内在的脑功能连接和行为特征相结合，识别出睡眠健康的脑网络标志物。相关分析方法在多个共享数据中进行了验证，表现出良好的稳健性和广泛的临床应用价值。

图1. 论文标题页

睡眠不足、睡眠质量下降以及睡眠相关疾病的激增已成为一项全球性的健康挑战。在这样的背景下，对睡眠健康及其相关因素的深入探索显得尤为重要。早在2013年，英国《Nature》杂志专题介绍了“人类睡眠计划”。该计划的目标是通过跨学科合作，探索创新的睡眠干预措施，以改善睡眠健康并提高生活质量。我国于2019年发布了《健康中国行动（2019-2030年）》，强调了成人每日平均睡眠时间应达到7-8小时。保持良好的睡眠不仅有利于提高国民健康水平和社会生产力，对经济和社会的可持续发展也起到重要推动作用。因此，睡眠健康的维护和提升成为脑科学领域的前沿问题，也是关系全民健康的重大问题。课题组一直以来强调睡眠健康的多维度视角，即在理论模型和实践应用中，将睡眠健康视为一个包含多个维度的综合概念。正是在这样的背景下，本工作结合先进的人工智能和神经影像技术，将睡眠健康从传统的基于类别的研究，转向基于维度的研究。

研究团队首先基于中国人的人格——行为——脑研究项目的大样本（N=687）作为探索数据集，采用多变量机器学习方法，将睡眠健康的多维度和静息态功能连接进行关联分析，得到刻画睡眠健康的主要脑网络功能连接模式（见图2）。该工作的一个创新点是囊括了一系列广义上的睡眠健康指标，共有36个特征，并被进一步划分到七个维度：（1）睡眠的主观满意度；（2）清醒状态下的警觉性；（3）睡眠的早晚时段偏好；（5）睡眠时长；（6）睡眠缺乏的症状；（7）睡眠信念、态度和习惯。从四大研究问题入手，层层递进以最终确定睡眠健康的脑网络标志物。

图2. 本研究使用了多种机器学习方法，从四大研究问题角度层层递进以最终确定睡眠健康的脑网络标志物

多变量机器学习揭示了一个稳健的将睡眠健康与大脑功能连接联系起来的脑网络功能连接模式（图3）。该连接模式可以解释脑网络和行为两者之间近30%的协变幅度。在七个维度中，睡眠的主观满意度具有最大的解释量，说明主观满意度对于睡眠健康的影响十分关键。该连接模式与皮层下网络，尤其是丘脑的功能连接正相关。从脑网络间的角度看，这一连接模式和默认模式网络-背侧注意网络的连接正相关，而与感觉运动网络-腹侧注意网络的连接负相关。

图3.脑网络功能连接模式的提取过程和主要特征。机器学习方法识别出将睡眠健康与大脑功能连接联系起来的脑网络连接模式（a、b）。图中展示了（c）该活动模式和27个睡眠健康指标间的相关性；

（d、e）和主要脑网络的相关性以及（e）网络连接的正负性

本研究识别出来的脑网络连接模式具有广阔的应用前景。课题组在多个外部数据集上对连接模式进行了验证。首先，在国际人脑连接组项目（Human Connectome Project https://www.humanconnectome.org/）的数据中，发现这一连接模式可以预测匹兹堡睡眠质量指数。之后，进一步应用到失眠患者的识别任务，在两个临床数据集中获得了很好的表现。第一个临床数据由重庆市中医院脑病科的李陈渝教授团队提供，第二个数据由西安电子科技大学袁凯教授和内蒙古科技大学喻大华教授团队提供。发现脑网络连接模式还可以用来区分失眠患者和健康受试者，正确率都接近80%。这些结果表明，该工作提取的脑网络连接模式，即睡眠健康的脑连接组学指标，在睡眠障碍的临床转化中具有极大的应用潜力。

 心理学部雷旭教授为论文通讯作者，博士后汪玉林为论文第一作者。心理学部陈红教授、邱江教授、冯廷勇教授和何清华教授共同实施了中国人的人格-行为-脑研究项目。德国于利希研究中心的Sarah Genon教授等为论文共同作者。本研究受到国家重点研发计划重点专项课题 (2021YFC2501502)，国家自然基金（31971028; 82202247; 32300861）以及重庆市国际交流计划联合资助引进项目等的资助。

原文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-42945-5

论文信息：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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