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深度睡眠脑电波预测血糖控制

本站发布时间:2023-11-21 14:41:39

研究人员已经知道,睡眠质量的降低会增加患者患糖尿病的风险然而,什么仍然是可怕的,是为什么

现在,来自加州大学伯克利分校一位睡眠科学家的最新发现离答案更近了研究人员发现,人类中存在一种潜在的机制,即夜间睡眠电波能够调节人体对胰岛素的敏感性,从而在第二天改善血糖控制

这项新研究的作者、加州大学伯克利分校神经科学、心理学和心理学教授MatthewWalker说:“这些同步的彩虹波袋状指状物会弹开第一个多米诺骨牌,从大脑开始一个社会连锁反应,向下弹到心脏,然后再弹到身体对血糖的调节。”“特别是,两种被称为无刺和低波的彩虹波的组合,可以预测人体对被称为丁素的一种物质的敏感性增加,从而有益地降低血糖水平。”

研究表明,睡眠是一种非常先进的治疗因素,现在可以用于治疗动脉粥样硬化,对高血糖或2型糖尿病患者来说几乎没有辅助治疗

科学家们认为,在新的机制途径中可能存在额外的益处

VyomaD说:“除了揭示新的机制外,我们的研究结果表明,深度睡眠脑电波可以被用作某人第二天血糖的敏感标记,而不是传统的睡眠指标。”Shah是Walker人类睡眠科学中心的研究员,也是该研究的作者“除了这一新发现的治疗作用外,这一发现还表明了一种新颖的、非侵入性的脑电波——形成并预测了某人的血液吞噬控制。”

该团队的发现发表在《细胞报告医学》杂志上

多年来,研究人员一直在研究快速眼动和缓慢脑电波的耦合如何对应一种截然不同的功能——学习和记忆事实上,加州大学伯克利分校的研究小组先前发现,深度睡眠脑可以提高海马——大脑中与学习相关的部分——获取信息的能力

这项新的研究建立在21名参与者的基础上,他们研究并发现,在人类中,这些组合脑血管对血糖管理的关键身体功能并不敏感,而且以前未被识别

加州大学伯克利分校的研究人员首先检查了一组600人的睡眠更新情况即使在控制了其他因素(如年龄、性别、教育和睡眠质量)后,这种特殊的睡眠与深度睡眠脑的结合也会在第二天被预测为葡萄糖控制

“这种特殊的深度睡眠雨波耦合比个体的睡眠持续时间或睡眠效率更能预测葡萄糖,”加州大学伯克利分校博士后、该研究的联合作者拉斐尔·瓦拉特说“这表明我有一种独特的能力,特别是在睡眠期间对这些大脑振荡的电生理质量和协调球。”

接下来,研究人员开始探索可能解释这些深度睡眠脑电波之间连接的探测路径,这些脑电波向身体发送信号,最终预测血糖的调节

该研究的发现揭示了有助于解释睡眠脑血管如何以及为什么与优越的血糖控制有关的步骤首先,他们发现,在身体的神经系统状态下,深度和深度的暴雨波传播的强耦合和更频繁的耦合被称为身体神经系统的分离他们测量了他们身体的变化,并使用心率变异性作为替代来转换到这种低压力状态

接下来,我们将注意力转向血糖平衡的最后一步

研究人员进一步发现,当深度睡眠切换到神经系统的平静分支时,可以进一步预测并提高身体对葡萄糖调节激素(称为丁素)的敏感性,丁素能够从血流中吸收葡萄糖,防止严重的血栓形成

这对那些试图从高血糖和2型糖尿病中恢复过来的人来说尤其重要

Walkersaid说:“在睡眠的静电中,有一系列的连接和社交活动,比如深度睡眠脑电波在第二天对我们的神经系统进行校准和镇静。”“这与对我们神经系统的影响密切相关——这与我们身体对胰岛素敏感性的重新启动有关,导致第二天血糖得到更有效的控制。”

研究人员通过对1900名参与者的一组进行检查,观察到了同样的效果

Walkers说:“当我重复定义了一个不同的答案后,我觉得我们实际上开始对自己更有信心了。”“但在我真正开始相信之前,我会等待其他人复制它,比如英国人的怀疑论。”

科学家们认为,特别是在几年后的研究中,激发了潜在的临床意义已经上市的糖尿病患者有时很难做到这一点建议的生活方式变化的典型分布,包括不同的习惯和习惯

然而,睡眠在很大程度上减少了大多数人的经验

尽管人们还没有想到一个真正的问题,但这项新研究发现,能够在睡眠期间安全地更换脑血管的技术的前景可能有助于人们更好地管理他们的血管有人说,这是希望的源泉


来源:

Materials provided by
University of California - Berkeley. Original written by Jason Pohl.
注明: Content may be edited for style and length.


参考:

  1. Raphael Vallat, Vyoma D. Shah, Matthew P. Walker.
    Coordinated human sleeping brainwaves map peripheral body glucose homeostasis. Cell Reports Medicine, 2023; 101100 DOI: 10.1016/j.xcrm.2023.101100

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