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基本信息：

Title:Cortical hierarchy underlying homeostatic sleep pressure alleviation

發(fā)表時(shí)間：2025.11.14

Journal:Nature Communications

影響因子：15.7

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引言

每個(gè)人都熟悉那種感覺：連續(xù)開會(huì)到深夜、通宵趕稿或值夜班之后，即使第二天早上勉強(qiáng)撐著清醒，整個(gè)人依然像被“掏空”——反應(yīng)遲鈍、注意力游離、情緒也變得更易暴躁。再睡上一大覺，醒來似乎又能“滿血復(fù)活”。

直覺告訴我們：睡眠在“清除”某種在清醒時(shí)不斷累積的東西。睡眠研究里，這個(gè)東西就叫做穩(wěn)態(tài)睡眠壓力（homeostatic sleep pressure）。

穩(wěn)態(tài)睡眠壓力可以簡(jiǎn)單理解為：你醒得越久，大腦越“強(qiáng)烈地想睡”。從電生理角度看，它的經(jīng)典指標(biāo)是非快速眼動(dòng)（NREM）睡眠中的慢波活動(dòng)（slow-wave activity, SWA，0.5–4 Hz）：剛?cè)胨瘯r(shí) SWA 最高，隨著夜間睡眠推進(jìn)逐漸下降，和我們主觀的“困意”消散高度一致。

不過，“困意”并不是一個(gè)在大腦里“平均分配”的量。既往 EEG 研究發(fā)現(xiàn)，SWA 的空間分布在頭皮上是高度異質(zhì)的，某些區(qū)域的慢波更強(qiáng)，對(duì)睡眠壓力更敏感。這提示我們：在大腦皮層內(nèi)部，也很可能存在一個(gè)“誰更累、誰先恢復(fù)”的空間分工。但 EEG 的空間分辨率有限，只能給出一個(gè)粗略的“頭皮地形圖”，難以回答更細(xì)致的問題：

哪些皮層區(qū)域在高睡眠壓力時(shí)被“重置”得最多？

隨著整夜睡眠推進(jìn)，這種恢復(fù)在皮層層級(jí)中是如何展開的？

這種恢復(fù)是否沿著我們熟知的**感覺–聯(lián)結(jié)皮層功能梯度（sensory–association cortical gradient）**有序進(jìn)行？

另一方面，近十多年，功能磁共振成像（fMRI）提供了一個(gè)觀察大腦自發(fā)活動(dòng)的強(qiáng)大窗口。以血氧水平依賴信號(hào)（BOLD fMRI）為基礎(chǔ)的低頻振幅指標(biāo) ALFF（amplitude of low-frequency fluctuations），已經(jīng)被廣泛用于衡量靜息態(tài)腦區(qū)自發(fā)活動(dòng)強(qiáng)弱。既往工作發(fā)現(xiàn)，從清醒到睡眠，ALFF 的變化呈現(xiàn)出一個(gè)“分級(jí)模式”：

初級(jí)感覺區(qū)變化更大，高級(jí)聯(lián)結(jié)區(qū)變化較小，似乎沿著皮層功能層級(jí)發(fā)生系統(tǒng)性重組。

但這些研究大多是靜態(tài)對(duì)比“清醒 vs 睡眠”，很少把睡眠壓力隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化納入同一個(gè)框架。

換句話說，我們知道“睡著”和“醒著”時(shí)的大腦樣子不一樣，也知道睡著久一點(diǎn)困意會(huì)慢慢消退，但不知道的是：在“困意消退”的過程中，大腦皮層到底是按什么順序、以什么節(jié)奏在恢復(fù)？

這篇發(fā)表在Nature Communications的工作，正是把這幾個(gè)關(guān)鍵問題串在了一起。北大高家紅團(tuán)隊(duì)在 130 名健康成年人身上，進(jìn)行了整夜同時(shí) EEG + fMRI 監(jiān)測(cè)，記錄從完全清醒到各個(gè)睡眠階段，再到睡眠深入的整個(gè)過程。在此基礎(chǔ)上，他們做了幾件事情：

畫出一張“睡眠–清醒 ALFF 差異的皮層地圖”：比較各個(gè)睡眠階段與清醒時(shí) ALFF 的差異（ΔALFF），看看在大腦不同區(qū)域，睡眠讓自發(fā) BOLD 波動(dòng)是增強(qiáng)還是減弱。

把這張地圖投射到皮層功能層級(jí)上：利用已有的大腦功能連接梯度（principal functional gradient），檢驗(yàn)這些差異是否沿著“感覺 → 聯(lián)結(jié)”的皮層層級(jí)有系統(tǒng)變化。

讓 EEG 的慢波活動(dòng)（SWA）作為“睡眠壓力尺子”：計(jì)算每個(gè)被試睡眠相對(duì)清醒的 SWA 增幅（ΔSWA），考察 ΔALFF 與 ΔSWA 之間的關(guān)系，看看 ALFF 差異是否真的“讀得懂”個(gè)體睡眠壓力的高低。

引入“時(shí)間”這一維度：重點(diǎn)比較入睡后第一小時(shí)（睡眠壓力最高）和之后的睡眠期，觀察同一張 ΔALFF 地圖是否會(huì)隨睡眠推進(jìn)而被整體“縮放”（downscaling）。

連上代謝這一條線索：借助獨(dú)立的 PET 數(shù)據(jù)，獲取大腦各區(qū)域的葡萄糖代謝模式，進(jìn)一步拆分為糖酵解（glycolysis）和氧化代謝（oxidative metabolism），看 ΔALFF 的空間分布及其隨睡眠壓力變化的“縮放”，是否與這些代謝通路的空間分布相關(guān)。

用睡眠剝奪（sleep deprivation）與恢復(fù)睡眠（recovery sleep）實(shí)驗(yàn)做“極端檢驗(yàn)”：當(dāng)人被強(qiáng)行熬夜（睡眠壓力極端升高）或獲得恢復(fù)性睡眠（睡眠壓力被強(qiáng)力釋放）時(shí)，大腦 ALFF 的空間模式是不是也會(huì)沿同一條皮層層級(jí)軌跡被推來推去？

通過這一系列巧妙的設(shè)計(jì)，作者想回答的核心問題可以概括為一句話：

穩(wěn)態(tài)睡眠壓力在皮層上有沒有一條可以被“畫出來”的層級(jí)軌跡？睡眠究竟是怎樣沿著這條軌跡，分區(qū)域、有先后地卸載困意的？

他們的主要發(fā)現(xiàn)可以濃縮成幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：

睡眠相對(duì)于清醒，會(huì)在皮層上產(chǎn)生高度異質(zhì)的 ALFF 變化：感覺皮層（視覺、軀體運(yùn)動(dòng)、聽覺）ALFF 明顯升高，而高級(jí)聯(lián)結(jié)網(wǎng)絡(luò)（前頂葉網(wǎng)絡(luò) frontoparietal network、默認(rèn)網(wǎng)絡(luò) default mode network）則明顯降低，這種差異與既有的感覺–聯(lián)結(jié)功能梯度高度負(fù)相關(guān)。

這種 ΔALFF 的空間模式，與個(gè)體 EEG 慢波活動(dòng)增幅（ΔSWA）緊密相關(guān)：睡得“越困”（ΔSWA 越大）的人，感覺區(qū)的 ALFF 提升越明顯，聯(lián)結(jié)區(qū)的 ALFF 抑制也越明顯，等于在大腦影像上“讀出來”了睡眠壓力的個(gè)體差異。

隨著夜間睡眠推進(jìn)、慢波活動(dòng)逐漸下降，整張 ΔALFF 地圖會(huì)經(jīng)歷一個(gè)整體“降尺度”的過程：入睡第一小時(shí)差異最大，此后在感覺區(qū)和部分聯(lián)結(jié)區(qū)中逐步回縮，重新向清醒狀態(tài)靠攏。這種“縮放量”本身也沿著皮層功能梯度有序分布。

在代謝維度上，ΔALFF 的空間模式對(duì)糖酵解分布高度敏感：睡眠與清醒 ALFF 差異越大的區(qū)域，往往糖酵解水平低、氧化代謝高；而睡眠過程中 ΔALFF 隨壓力緩解而“縮小”的程度，則與糖酵解分布正相關(guān)，提示穩(wěn)態(tài)睡眠調(diào)節(jié)與能量代謝重平衡之間存在空間耦合。

在外部操縱睡眠壓力的實(shí)驗(yàn)（整夜睡眠剝奪、部分睡眠剝奪及恢復(fù)睡眠）中，大腦 ALFF 模式會(huì)沿同一條皮層層級(jí)軌跡發(fā)生可預(yù)測(cè)的推移：熬夜讓清醒時(shí)的大腦看起來更像“睡著的大腦”，恢復(fù)睡眠則把它拉回正常清醒態(tài)。

對(duì)普通讀者而言，這些結(jié)果的意義在于：我們可以開始從全腦網(wǎng)絡(luò)和能量代謝的角度，理解為什么“好好睡一覺”能緩解熬夜后的“腦廢”狀態(tài)，也能理解為什么持續(xù)的睡眠不足，會(huì)在注意、情緒、執(zhí)行功能等高階能力上帶來長(zhǎng)期損耗。

而對(duì)睡眠科學(xué)和臨床領(lǐng)域，這項(xiàng)工作則提供了一個(gè)重要工具：用 BOLD 波動(dòng)振幅（ALFF）這類宏觀指標(biāo)，去描繪睡眠穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)在大腦皮層中的“拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)”。未來，這種圖譜有望被用作評(píng)價(jià)失眠、睡眠呼吸暫停、抑郁伴睡眠障礙等疾病患者中，睡眠恢復(fù)是否真正“恢復(fù)了大腦”，為睡眠干預(yù)的個(gè)體化評(píng)估與精準(zhǔn)治療提供客觀維度。

核心圖表

Fig. 1: ALFF differences between sleep and wakefulness are hierarchically distributed across the cerebral cortex.

Fig. 2: ALFF differences between sleep and wakefulness capture inter-individual differences in sleep pressure across the cortex.

Fig. 3 | ALFF differences between sleep and wakefulness are downscaled with alleviation of sleep pressure.

Fig. 4 | ALFF differences between sleep and wakefulness, as well as their downscaling, are associated with glycolysis.

Fig. 5 | The findings on ALFF differences and their downscaling with alleviated sleep pressure are robust with an independent staging rater and an independent sleep EEG-fMRI dataset.

Fig. 6 | The findings on the regulation of ALFF by dynamics in sleep homeostasis are validated using partial sleep deprivation, total sleep deprivation, and recovery sleep designs.

Fig. 7 | The findings on ALFF differences and their downscaling with alleviated sleep pressure are robust across different fMRI analytic metrics.

Fig. 8 | Regulation of cross-hierarchy global waves by sleep and wakefulness and by dynamic changes in sleep homeostasis.

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審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部