从嗅觉脑电波自动检测睡眠状态

科学家开发了一种全自动技术，用于实时检测自由移动小鼠的睡眠/觉醒状态。这项研究发表在11月8日的《公共科学图书馆生物学》(PLOS Biology)上。来自巴黎国家科学研究中心的Karim Benchenane，Sophie Bagur和他们的同事描述了如何准确地对嗅球中的局部大脑活动进行分类。小鼠的清醒状态有清醒、快速眼动睡眠和非快速眼动睡眠。嗅球是一种大脑结构，它将与气味相关的信息传递到大脑的其他部分，在小鼠中，它从大脑皮层向前移动到鼻腔。

了解觉醒和睡眠之间的转换对于医学和临床应用非常重要，从手术麻醉到失眠和其他睡眠障碍。虽然已经从小鼠模型中学到了很多东西，但跟踪啮齿动物的睡眠/觉醒状态以及它们之间的转换目前是劳动密集型的，并且评分方法和个体评分者之间存在差异。该方法利用小鼠嗅球的实时局部场电位记录，完全依赖于大脑活动和预设算法，比现有方法更有效、更客观、更可靠。

在发现嗅球伽马波的变化是睡眠/觉醒状态的可靠标志后，该团队开发了一种性能优于标准分类方法的自动睡眠评分算法。与依赖肌肉活动记录的标准方法不同，新方法不会将啮齿动物的“冻结”行为错误分类为睡眠。他们还发现，尽管来自海马体的大脑活动是区分快速眼动睡眠和非快速眼动睡眠的最佳信号，但来自嗅球的波几乎可以完成这项工作，这意味着自动化系统中的每只小鼠只需要一根植入线。

一旦该系统建立起来，科学家就可以将其用于各种应用，包括检测麻醉深度和表征清醒睡眠和睡眠-觉醒转换之间的差异。因此，该自动实时分类系统具有广泛应用于睡眠研究的潜力。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！