别让睡眠拖累你的大脑！研究表明：中年人短睡与长睡均与脑部影像健康指标恶化相关！

酸谈 · 公众号 · · 2025-01-28 19:55

正文

医生也有60W定律?成功的医生有哪些共性?你和同事的差距是什么时候开始拉开的?

关注“科研职场说”，每天分享医生职场生存技能！

现在关注，还能限时免费领取医学科研路径资源哦！

在《Journal of the American Heart Association》期刊发表的这篇文章中，Santiago Clocchiatti‐Tuozzo等研究者探讨了睡眠时长与中年人脑健康之间的关系。研究发现，非最佳睡眠时长（过短或过长）与较差的神经影像学脑健康特征相关。这项研究在没有中风或痴呆病史的中年人群中进行，使用了来自英国生物银行的大规模数据。研究结果表明，短睡眠（<7小时）和长睡眠（≥9小时）均与白质高信号（WMH）和分数各向异性（FA）的不良表现相关，这些影像学标志通常在中风和痴呆发生前几年出现。研究强调了在中年阶段管理和改善睡眠时长作为可修改风险因素的重要性，并建议早期干预可能有助于改善脑健康。

研究背景

这项研究探讨了睡眠时间对中年人脑健康的影响，特别是在没有中风或痴呆病史的个体中。随着越来越多的证据表明健康的睡眠对心血管和脑血管健康至关重要，研究者们假设不理想的睡眠时间（过短或过长）可能导致中年人群中无症状的脑损伤。研究利用了UK Biobank的庞大数据集，进行了一项基于标准化脑磁共振成像的神经影像学研究，评估了白质高信号（WMH）和分数各向异性（FA）等脑健康的影像学标志物。

研究发现

研究发现，短时间（少于7小时）和长时间（9小时或以上）的睡眠与较差的大脑健康影像学特征相关。这些特征包括白质高信号（WMH）的存在和体积增加，以及分数各向异性（FA）值的降低，后者是白质完整性的指标。研究表明，短时间睡眠与WMH的存在和体积增加，以及FA值的降低显著相关，而长时间睡眠则与WMH体积增加和FA值降低相关，但与WMH的存在无显著关联。在无中风或痴呆病史的中年人群中，短时间和长时间的睡眠均与较差的神经影像学大脑健康特征相关。这些特征包括白质高信号的增加和分数各向异性值的降低，这些影像学标志物通常在中风和痴呆发生前数年出现。因此，研究建议将睡眠时间作为一个可调节的风险因素进行早期干预，以改善大脑健康。这一发现强调了在常规健康检查中评估和管理异常睡眠时间的潜在价值。

临床意义

不理想的睡眠时间与脑健康的关系：研究表明，与理想睡眠（7-9小时）相比，短睡眠（<7小时）与白质高信号（WMH）增多、WMH体积增大及分数各向异性（FA）降低相关。长睡眠（≥9小时）同样与WMH体积增大和FA降低相关，但与WMH的出现无关。 FA的降低提示白质完整性受损，即白质的微结构损伤。早期干预的必要性：白质高信号和分数各向异性的异常是中风和痴呆发生前的早期标志物。因此，评估和管理不正常的睡眠时间可能在预防这些疾病方面具有潜在价值。睡眠时间作为可修改的风险因素：短期和长期不理想的睡眠时间都可能是脑健康不良的可修改风险因素。将睡眠时间纳入心血管健康评估（如美国心脏协会的“生命的简单8”）强调了其在健康促进中的重要性。临床实践的建议：建议在中年健康体检中纳入对睡眠时间的评估和管理。进一步研究需要探讨睡眠与脑健康之间的因果关系及其机制，并评估干预措施的效果。这项研究为中年人群中睡眠与脑健康的关系提供了重要的证据，强调了早期干预的潜在益处以及在临床实践中关注睡眠的重要性。

实验策略

研究设计：研究嵌入于英国生物银行（UK Biobank）的大型人口健康研究中，选择中年无中风或痴呆病史的个体进行神经影像分析。研究对象为39,771名中年参与者，其中根据自我报告的睡眠时间分为短、最佳和长三类。睡眠时间的分类：根据美国心脏协会的Life's Essential 8指南，睡眠时间分为：短（<7小时）、最佳（7–<9小时）、长（≥9小时）。神经影像测量：使用磁共振成像（MRI）评估脑部白质高信号（WMHs）和分数各向异性（FA），后者通过48个白质束的平均值评估。统计分析：采用多变量逻辑回归和线性回归模型分析睡眠时间与神经影像标志物之间的关联。控制变量包括年龄、性别、种族、心血管风险因素（如高血压、高脂血症、糖尿病、体重指数、吸烟状态）和心肌梗死史。敏感性分析：使用在MRI评估时获得的睡眠时间数据进行敏感性分析，以应对睡眠时间可能的波动。

数据解读

图1：研究人群的组装流程图

图1展示了研究中排除个体的流程，以明确最终研究人群的选择过程。该图通过流程图的形式展示了在研究过程中如何排除不符合条件的个体，以最终确定研究对象。流程图中标注了每个排除步骤的具体标准和剩余个体数量，确保研究人群的选择是符合研究设计的。结论：该图清晰地展示了研究人群的选择过程，确保了研究的科学性和严谨性。

图2：短睡眠与分数各向异性（FA）之间关联的脑图统计

图2研究短睡眠与白质纤维束分数各向异性（FA）之间的关联。通过对48个不同的白质纤维束进行线性回归分析，研究了短睡眠与分数各向异性（FA）之间的关系。使用了John Hopkins University白质图谱进行分析。图中的颜色条表示每个白质纤维束的多变量线性回归模型的beta值，其中红色表示较小的beta值，黄色表示较大的beta值。结论：短睡眠与白质纤维束的分数各向异性之间存在关联，不同纤维束的beta值差异表明这种关联的强度和方向可能因纤维束而异。

图3：短睡眠与分数各向异性（FA）之间关联的热图

图3旨在展示短睡眠与白质束分数各向异性（FA）之间的关联性。为了探讨短睡眠与白质束分数各向异性（FA）之间的关系，作者对48个白质束进行了多变量线性回归分析。热图展示了每个白质束的beta值及其95%置信区间。颜色条表示回归模型中的beta值，其中红色表示较小的beta值，黄色表示较大的beta值。结论：该图通过热图展示了短睡眠与各白质束FA之间的关联性，颜色变化反映了不同白质束之间的差异。

别让睡眠拖累你的大脑！研究表明：中年人短睡与长睡均与脑部影像健康指标恶化相关！

正文

图2：短睡眠与分数各向异性（FA）之间关联的脑图统计

图3：短睡眠与分数各向异性（FA）之间关联的热图

请到「今天看啥」查看全文