В условиях современного ритма жизни хронический недостаток сна распространяется все сильнее. Одной из групп риска по хронической депривации сна являются студенты высших учебных заведений, у которых часто сочетаются недостаточный ночной сон и необходимость учиться в режиме, не соответствующем внутренним биологическим часам. Это ухудшает и самочувствие [1], и успеваемость [2].

Дневной сон активно изучается как средство восстановления и улучшения физической работоспособности [3], когнитивных функций и особенно памяти [4, 5]. В то же время характеристики электрической активности мозга дневного сна и его структура исследованы хуже, чем те же параметры ночного сна. Несмотря на растущий интерес к дневному сну как инструменту, остаются без ответа фундаментальные вопросы, в частности: насколько стабильны его нейрофизиологические параметры у конкретного человека?

Установлено, что многие характеристики ночного сна обладают высокой воспроизводимостью. На уровне макроструктуры он сохраняет стабильность как у взрослых [6], так и у детей [7]. Электроэнцефалографические паттерны медленноволнового сна имеют компонент генетической обусловленности [8], и можно говорить об уникальном «отпечатке» параметров электроэнцефалограммы (ЭЭГ) сна как индивидуальном биомаркере [9—11]. Этот факт проверялся у подростков, даже при разных длительностях ночного сна [12], у пожилых людей [13], на фоне депривации сна [14], при хронической бессоннице [15, 16] и при обструктивном апноэ [17].

Дневной сон в целом обеспечивается теми же нейрофизиологическими механизмами, что и ночной, но есть и принципиальные отличия. Днем циркадианный компонент регуляции сна-бодрствования обеспечивает более высокую активацию, даже если сон происходит в период «послеполуденного провала» активности [18], а гомеостатический — дает эффект меньшей сонливости [19]. Дневной сон длительностью менее 30 мин редко включает глубокие стадии сна [20], хотя при большей длительности их появление возможно [21]. Дневному сну обычно предшествует высокая активность при ярком свете. Все это может сделать его характеристики менее воспроизводимыми. Ранее нами было показано, что в случае продолжительного дневного сна (90 мин) на фоне умеренной депривации ночного сна были стабильны такие его характеристики, как: продолжительность первой (N1) и второй (N2) стадий сна, общее время сна и количество пробуждений. В то же время выборка участников исследования разделилась на подгруппы со стабильным и нестабильным временем наступления сна [22].

Цель работы — оценка стабильности спектральных характеристик ЭЭГ дневного сна на фоне умеренной депривации сна.

Материал и методы

В исследовании приняли участие 44 студента медицинских специальностей (23 мужчины, 21 женщина), средний возраст участников 19,3±1,4 года.

Критерии включения: возраст более 18 лет, очное обучение с посещением занятий в будние дни; наличие подписанного добровольного информированного согласия на участие в исследовании.

Критерии невключения: наличие хронических либо острых неврологических или психических расстройств, хронических и инфекционных заболеваний, нарушений сна, значительных отклонений от привычного режима сна-бодрствования в течение 1 нед перед опытом.

В ночь накануне опыта участники исследования должны были ограничить свой сон до 5 ч, чтобы имитировать выраженный недостаток ночного сна. В день опыта они не употребляли содержащие кофеин напитки. Участники предоставляли информацию о продолжительности сна накануне и своем обычном режиме сна-бодрствования.

Регистрацию дневного сна проводили в будние дни в период с 12:30 до 16:00 ч. Каждый участник трижды приходил в лабораторию на одинаковые по протоколу опыты с интервалом не менее 3 дней, средний интервал составлял 16,8 дня.

В ходе исследования участники лежали с закрытыми глазами на кушетке в звукоизолированной комнате с температурой 22 °C в течение 90 мин после выключения света. Если участник пробуждался до окончания периода в 90 мин, его просили продолжать лежать с закрытыми глазами.

В ходе исследования регистрировали полисомнограмму (ПСГ) при помощи усилителя NVX 36 («Medical computer systems», Зеленоград): ЭЭГ по схеме 10—20 в 19 отведениях, электроокулограмму (ЭОГ), электромиограмму (ЭМГ) с подъязычных мышц, электрокардиограмму (ЭКГ). Стадирование проводилось экспертами в соответствии со стандартами Американской ассоциации медицины сна (AASM) по эпохам длительностью 30 с.

Для проведения спектрального анализа были взяты данные ЭЭГ для 4 отведений: Fz, Cz, Pz, O₂. Для оценки стабильности были отобраны эпохи со сном в первой, второй и третьей стадиях. В нескольких записях отмечался быстрый сон (стадия REM), но их количество недостаточно для дальнейшего анализа этой стадии.

Обработка ПСГ велась при помощи пользовательских команд на языке python 3.9 на основе пакета mne-python [23]. На всех каналах ЭЭГ методом независимых компонент (ICA) удаляли артефакты движений глаз и ЭКГ. Затем вручную размечали не устраненные на предыдущем этапе артефакты ЭЭГ. Для электродов рассчитывали спектры плотности мощности в диапазоне от 1 до 33 Гц в каждой анализируемой эпохе. Затем вычислялись средние значения полученных спектров отдельно для каждой стадии сна в следующих спектральных диапазонах: 1—4 Гц (дельта), 5—7 Гц (тета), 8—12 Гц (альфа), 13—16 Гц (сигма). Полученные данные для 4 электродов усредняли.

Этическое одобрение. Все участники были проинформированы о процедуре исследования и дали свое информированное согласие. За участие в опытах они получали академическое вознаграждение. Исследование одобрено этической комиссией ИВНД и НФ РАН (заключение №2 от 3 июня 2019 г.) и соответствовало этическим нормам Хельсинкской декларации Всемирной медицинской ассоциации «Этические принципы проведения научных медицинских исследований с участием человека».

Статистическая обработка. Для оценки стабильности параметров ЭЭГ использовался коэффициент внутригрупповой корреляции (КВК, ICC) [24], который основан на методе дисперсионного анализа и разделяет источники вариабельности данных. Он применяется для этой цели в исследованиях ночного сна [13—15]. Он позволяет оценить, насколько параметр стабилен от опыта к опыту на индивидуальном или общегрупповом уровне или при повторной оценке параметра разными экспертами. Для этого использовалась двусторонняя смешанная модель, которая предполагает, что сон оценивался во всех случаях одним и тем же экспертом (фиксированный фактор), индивидуальная вариабельность считается случайным фактором. Коэффициент вычисляли для абсолютного согласия, т.е. важна была стабильность абсолютных величин спектральной мощности ЭЭГ, а не их относительного порядка по всей выборке от записи к записи. Дополнительно вычислялся 95% доверительный интервал (ДИ) КВК, который отражает диапазон возможного КВК на основе имеющихся данных. ДИ вычисляется на основе F-статистики дисперсионного анализа, который является основой для вычисления КВК. Так как характеристики длительности сна накануне и дневного сна были распределены ненормально, для описательной статистики использовались медиана (Me) и межквартильный размах [Q₁—Q₃] по выборке всех 44 участников исследования. Для статистического анализа данных использовались программы Statsoft Statistica 10 и MedCalc 22.

Результаты

В целом по выборке участники исследования отмечали недостаток сна в будние дни (обычная длительность сна: медиана 6,8 [6,0—7,5] ч), который пытались компенсировать в выходные (обычная длительность сна: медиана 9,0 [7,5—9,7] ч), и придерживались рекомендаций по ограничению сна накануне: медиана 5,0 [4,5—6,5] ч).

В процессе оценки качества данных ЭЭГ были исключены записи 4 участников. Еще в 2 опытах разных участников не наблюдалось наступления сна, они также не включены в анализ. Во всех остальных записях участники исследования достигали как минимум стадии сна N2, общее время сна в эксперименте составило 66,0 (51,0—79,0) мин. Порядок записи не оказал значимого влияния на характеристики ЭЭГ и в дальнейшем не рассматривался как независимый фактор.

Для оценки стабильности ритмов ЭЭГ в стадиях N1 и N2 использовали данные 38 человек, которые достигали этих стадий во всех трех записях. Оценку стабильности по трем точкам можно считать более надежной, чем по двум: КВК для трех измерений менее подвержен влиянию случайных факторов и лучше обнаруживает исходные нейрофизиологические паттерны. Оценка стабильности для третьей стадии сна (N3) проводилась для двух подвыборок: для 26 участников исследования, которые достигали N3 хотя бы в двух записях, КВК вычисляли для первых двух записей; для 16 из них, которые достигали N3 во всех трех опытах, КВК вычисляли по всем записям. Для параметров ЭЭГ сна можно считать, что величина КВК указывает на следующие уровни стабильности: «практически отсутствует» (0—0,2), «низкая» (0,2—0,4), «умеренная» (0,4—0,6) «значительная» (0,6—0,8) и «высокая» (0,8—1) [25]. КВК >0,9 указывает на крайне стабильный параметр, скорее всего, слабо зависящий от средовых воздействий. Небольшой ДИ указывает на единообразную стабильность характеристики в рамках выборки.

Наименее стабильной по всем параметрам оказалась стадия сна N1 (табл. 1). Хотя для усредненных по группе показателей мощности все рассматриваемые ритмы как минимум значительно стабильны (КВК >0,6), на индивидуальном уровне можно говорить о значительной стабильности мощности только в сигма-диапазоне. В стадии сна N2 в целом характеристики ЭЭГ стабилизируются, за исключением дельта-ритма, который в этой стадии слабо выражен, и основной вклад в показатели его мощности дают отдельные K-комплексы и медленноволновая активность при углублении сна. На индивидуальном и тем более групповом уровне КВК указывает на значительную и высокую стабильность в тета-, альфа- и особенно сигма-диапазоне.

Таблица 1. Величина и 95% ДИ КВК в N1 и N2 стадий сна

Примечание. Здесь и в табл. 2: * — выделены высокостабильные показатели (КВК≥0,80). Одиночные измерения отражают индивидуальную стабильность, усредненные — среднюю по группе.

Глубокий сон (N3) оказался наиболее стабильным состоянием по показателям ритмов ЭЭГ. Более медленноволновые компоненты (дельта- и тета-) высокостабильны даже на индивидуальном уровне. Альфа- и в особенности сигма-диапазоны менее стабильны, но незначительно вариабельной можно считать только мощность сигма-ритма, что особенно ярко обнаружилось при анализе трех записей (табл. 2).

Таблица 2. Величина и 95% ДИ КВК в N3 стадии сна для двух подвыборок с вычислением коэффициента по 2 или 3 измерениям

Обсуждение

Приведенные в данной работе данные согласуются с известными для ночного сна закономерностями. Исследования ночного сна обычно объединяют данные всех стадий медленного сна, в нашем исследовании можно рассмотреть, какая из стадий более или менее стабильна. В целом наблюдается нарастание показателей КВК с углублением сна: N1 — переходная стадия между бодрствованием и сном — в целом менее стабильна, чем N2 и N3. При этом наиболее стабильны мощности характеризующих стадию сна ритмов: связанные с так называемыми сонными веретенами сигма- и альфа-ритм (в который могут делать вклад более медленные веретена) во второй стадии и более медленные компоненты, дельта- и тета-активность — в третьей стадии.

Согласно исследованиям ночного сна, одной из наиболее стабильных его характеристик в целом является мощность дельта-диапазона в медленном сне [11, 13, 25]. В нашей работе это наблюдение подтвердилось для дневного сна, в частности для N3 стадии сна, где дельта-активность доминирует. Также значительную и высокую стабильность в ночном медленном сне демонстрирует плотность сонных веретен [13], для которых характерны устойчивые индивидуальные паттерны [26]. В нашей работе получены высокие значения показателя КВК для сигма-ритма, видно, что мощность сигма-ритма наиболее стабильна в N2, где он ярко выражен. Более высокие показатели КВК для групповых данных указывают на единообразие обнаруженных тенденций в группе, т.е. на существование устойчивых нейрофизиологических механизмов, которые обеспечивают стабильную мощность ритмов.

Характеристики ЭЭГ сна в дельта- и сигма-диапазоне отражают работу крупных и устойчивых нейрональных ансамблей в определенных режимах и имеют выраженный генетически обусловленный компонент [8, 27]. Наше исследование показало, что средовых воздействий, окружающих дневной сон, оказывается недостаточно, чтобы заметно повлиять на эти индивидуальные характеристики. Характерные для человека паттерны ЭЭГ дневного сна можно обнаружить при однократной записи, что важно и для разработки персонализированных рекомендаций по дневному сну, и для исследований, включающих дневной сон как фактор воздействия.

Заключение

Несмотря на предшествующую активность, дневной сон в целом демонстрирует значительную и высокую стабильность мощностных характеристик основных выраженных в засыпании и сне ритмов (дельта-, тета-, альфа-, сигма-ритм) с тенденцией к нарастанию стабильности с углублением сна. Для N1 стабилен сигма-ритм, для N2 — тета-, альфа- и сигма-ритм, для N3 — дельта- и тета-ритм.

Однократная регистрация ЭЭГ дневного сна на фоне ограничения ночного сна достаточна для определения индивидуальных характеристик конкретного человека.

Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства образования и науки Российской Федерации на 2024—2026 годы №1021062411635-8-3.1.4.

The study was conducted as part of State Assignment No.1021062411635-8-3.1.4 of the Ministry of Education and Science of the Russian Federation for 2024—2026.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.