När vi drömmer är våra hjärnor fyllda med brusande elektrisk aktivitet som ser nästan identisk ut med den som sker i den vakna hjärnan.
Men forskare vid University of California, Berkeley, har tagit fram en signal ur bruset som unikt definierar drömsömn, eller REM-sömn, vilket skulle kunna göra det lättare att övervaka personer med sömnstörningar, liksom medvetslösa komapatienter eller personer som är under anestesi.
Varje år genomgår hundratusentals människor studier över natten för att diagnostisera problem med deras sömn. De flesta av dem är anslutna till ett elektroencefalogram (EEG) för att övervaka hjärnans aktivitet när de går från vakenhet till djup, långsam vågsömn och vidare till REM-sömn. Men EEG kan inte ensamt avgöra om en patient är vaken eller drömmer: Läkare kan endast urskilja REM-sömn genom att registrera snabba ögonrörelser – därav namnet – och muskeltonus, eftersom våra kroppar slappnar av i en allmän förlamning för att hindra oss från att genomföra våra drömmar.
”Nu har vi verkligen ett mått som exakt talar om för dig när du befinner dig i REM-sömn. Det är ett universellt mått på att man är medvetslös”, säger Robert Knight, professor i psykologi och neurovetenskap vid UC Berkeley och huvudförfattare till en artikel som beskriver forskningen och som publicerades den 28 juli i online-tidskriften eLife.
”De här nya fynden visar att det finns något helt unikt begravt i den mänskliga hjärnans elektriska statiskhet – en enkel signatur”, säger medförfattaren och sömnforskaren Matthew Walker, professor i psykologi och neurovetenskap vid UC Berkeley. ”Och om vi mäter denna enkla elektriska signatur kan vi för första gången exakt fastställa exakt vilket medvetandetillstånd någon upplever – drömmar, är klarvaken, är bedövad eller befinner sig i djup sömn.”
Förmågan att särskilja REM-sömn med hjälp av ett EEG kommer att göra det möjligt för läkare att övervaka personer som är bedövade under en operation för att utforska hur narkotikapåverkad medvetslöshet skiljer sig från normal sömn – en fråga som fortfarande är oklar. Det är huvudskälet till att den första författaren Janna Lendner, en läkare i anestesiologi, inledde studien.
”Vi säger ofta till våra patienter att ”du kommer att somna nu”, och jag var nyfiken på hur mycket de här två tillstånden faktiskt överlappar varandra”, säger Lendner, en postdoktoral stipendiat vid UC Berkeley, som är inne på sitt fjärde år som läkare i anestesiologi vid universitetets medicinska centrum i Tübingen, Tyskland. ”Anestesi kan ha vissa biverkningar. Om vi lär oss lite om hur de överlappar varandra – kanske kapar anestesin vissa sömnvägar – kan vi kanske förbättra anestesin på lång sikt.”
Sömn lugnar hjärnan
Sömn, som Walker skrev i sin bok ”Why we sleep” från 2017, ”berikar en mängd olika funktioner, bland annat vår förmåga att lära, memorera och fatta logiska beslut och val. På ett välgörande sätt betjänar sömnen vår psykologiska hälsa och omkalibrerar våra känslomässiga hjärnkretsar, vilket gör det möjligt för oss att navigera nästa dags sociala och psykologiska utmaningar med ett kyligt lugn.”
Störd sömn stör allt detta och ökar risken för medicinska, psykiatriska och neurologiska sjukdomar.
Den mesta sömnforskningen fokuserar på de synkroniserade, rytmiska vågorna som flödar genom hjärnans nervnätverk, från de långsamma vågorna som signalerar djupsömn, vanligen under de första timmarna på natten, till vågorna med högre frekvenser som är typiska för drömsömn. Dessa vågor poppar upp ovanför en mängd allmän aktivitet, även kallad 1/f, som vanligtvis har avfärdats som brus och ignorerats.
Men Knight och hans labb har tittat på detta ”brus” i ett decennium och funnit att det innehåller användbar information om tillståndet i hjärnan. År 2015 upptäckte han och Bradley Voytek, en tidigare doktorand som nu ingår i fakulteten vid UC San Diego, till exempel att mängden högfrekvent aktivitet ökar med åldern. Lendner har nu upptäckt att en snabbare minskning av högfrekvent aktivitet, i förhållande till lågfrekvent aktivitet, är en unik signatur för REM-sömn.
”Det finns denna bakgrundsaktivitet, som inte är rytmisk, och det har vi förbisett under ganska lång tid”, säger Lendner. ”Ibland har den kallats buller, men det är inget buller; den innehåller mycket information, även om den underliggande vakenhetsnivån. Det här måttet gör det möjligt att skilja REM-sömn från vakenhet genom att bara titta på EEG:t.”
Då långsamma vågor är förknippade med hämning av aktivitet i hjärnan, medan högfrekvent aktivitet – som den som finns under vakenhet – är förknippad med excitatoriskt beteende, kan den skarpare minskningen vara en indikation på att många aktiviteter i hjärnan, inklusive de som är relaterade till muskelrörelser, dämpas under REM-sömn.
Det nya måttet kvantifierar förhållandet mellan hjärnaktivitet vid olika frekvenser — hur mycket aktivitet det finns vid frekvenser från cirka 1 cykel per sekund till 50 cykler per sekund — och bestämmer lutningen, det vill säga hur snabbt spektrumet sjunker. Denna 1/f-”nedgång” är skarpare i REM-sömn än i vaket tillstånd eller under narkos.
Lendner fann detta karakteristiska mått i den nattliga hjärnaktiviteten hos 20 personer som spelades in via EEG-elektroder i hårbotten i Walkers sömnlaboratorium vid UC Berkeley och hos 10 personer som hade fått elektroder placerade i hjärnan för att söka efter orsakerna till epilepsi, vilket var en nödvändig prolog till hjärnkirurgi för att lindra anfallen.
Hon registrerade också hjärnaktiviteten hos 12 epilepsipatienter och 9 andra patienter som genomgick ryggradskirurgi med det vanliga allmänbedövningsmedlet propofol.
Lendner granskar nu hjärninspelningar från komapatienter för att se hur deras hjärnaktivitet varierar under loppet av ett dygn och om 1/f-avfallet kan användas för att indikera sannolikheten för att de ska ta sig ur koma.
”Viktigast av allt är att jag tror att det är ytterligare ett mått för att utvärdera tillstånd av koma”, säger Knight. ”1/f är mycket känsligt. Det kan till exempel avgöra om någon befann sig i ett minimalt medvetandetillstånd och inte rör sig, och om de är mer alerta än vad man tror att de är.”
Referens: Lendner, J. D., Helfrich, R. F., Mander, B. A., Romundstad, L., Lin, J. J., Walker, M. P., Larsson, P. G., & Knight, R. T. (2020). En elektrofysiologisk markör för upphetsningsnivå hos människor. ELife, 9, e55092. https://doi.org/10.7554/eLife.55092