Überraschender Zusammenhang zwischen Gehirnkonnektivität und Schlafdauer in neuer neurowissenschaftlicher Forschung aufgedeckt

By | January 1, 2024

Wissenschaftler haben einen signifikanten Zusammenhang zwischen Gehirnkonnektivitätsmustern und der Menge an Schlaf, die Menschen bekommen, entdeckt. Die Forschung zeigt mithilfe fortschrittlicher bildgebender Verfahren, dass die Art und Weise, wie verschiedene Regionen des Gehirns kommunizieren, vorhersagen kann, wie lange eine Person normalerweise schläft. Diese Entdeckung, veröffentlicht in Kartierung des menschlichen Gehirnseröffnet neue Wege zum Verständnis der Beziehung zwischen Schlaf und Gehirnfunktion.

Frühere Untersuchungen haben ausführlich dokumentiert, wie Schlaf das Gedächtnis, die Aufmerksamkeit und die allgemeine kognitive Leistungsfähigkeit stärkt. Weniger erforscht ist jedoch, wie Schlaf mit der funktionellen Organisation des Gehirns zusammenhängt und das Verhalten beeinflusst. Die Forscher erkannten diese Lücke und begannen mit dieser Studie, um zu untersuchen, wie sich Schlafmuster in der funktionellen Konnektivität des Gehirns widerspiegeln – im Wesentlichen, wie verschiedene Regionen des Gehirns miteinander kommunizieren und koordinieren.

Die Forschung wurde mit zwei Hauptdatensätzen durchgeführt: dem Human Connectome Project und der Adolescent Brain Cognitive Development Study. Zu diesen Datensätzen gehörten Bildgebungs- und Schlafdaten des Gehirns von mehr als 11.000 Teilnehmern, von Kindern bis hin zu jungen Erwachsenen.

„Ich interessiere mich seit langem für den Schlaf und die Gehirnnetzwerke, die beeinflussen können, wie viel wir schlafen. Die Datensätze des Human Connectome Project und der Adolescent Brain Cognitive Development Study lieferten umfangreiche Schlafdaten zusammen mit Daten der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT), die es uns ermöglichten, diese Netzwerke besser zu verstehen“, erklärte Studienautorin Anurima Mummaneni, eine Doktorandin von der University of Chicago und Mitglied des Monica D. Rosenberg Cognition, Attention and Brain Laboratory.

Das Human Connectome Project lieferte Daten von 1.206 jungen Erwachsenen im Alter von 22 bis 35 Jahren, die sich auf die selbstberichtete Schlafqualität konzentrierten und mithilfe eines Fragebogens bewertet wurden. An der Studie zur kognitiven Entwicklung des Gehirns von Jugendlichen nahmen 11.875 Personen im Alter von 9–10 bis 19–20 Jahren teil, wobei der Schwerpunkt auf der objektiv gemessenen Schlafdauer mithilfe von Fitbit-Geräten lag.

Für beide Datensätze analysierten die Forscher Daten der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT), die eine Karte der Gehirnaktivität liefern, indem sie Veränderungen im Zusammenhang mit dem Blutfluss erkennen. Dies ermöglichte es den Forschern, Muster der funktionalen Konnektivität zu untersuchen.

Forscher haben erfolgreich spezifische Muster der Gehirnkonnektivität identifiziert, die die Schlafdauer einer Person vorhersagen könnten. Diese Vorhersagefähigkeit galt für verschiedene Datensätze und Altersgruppen und weist auf einen universellen Zusammenhang zwischen Gehirnfunktion und Schlafdauer hin.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, „dass die gleichen oder ähnliche Gehirnnetzwerke die Schlafdauer bei verschiedenen Menschen unterschiedlichen Alters vorhersagen“, sagte Mummaneni gegenüber PsyPost. „Der Schlaf kann von Person zu Person sehr unterschiedlich sein, wobei verschiedene Menschen weniger oder mehr Schlaf benötigen, um optimal zu funktionieren. Daher ist es wirklich interessant festzustellen, dass wir trotz dieser Eigenheiten eine Konsistenz in den Gehirnnetzwerken erkennen können, die immer kürzeren Schlafdauern zugrunde liegen, und dass sich bei relativ großen Teilnehmerstichproben allgemeine Muster herausbilden.“

Genauer gesagt fanden die Forscher zwei unterschiedliche Netzwerke im Gehirn. Diese Netzwerke erstreckten sich über mehrere Gehirnregionen, darunter das Kleinhirn, motorische Kortizes und subkortikale Bereiche. Zu den Netzwerken, die mehr Schlaf vorhersagen, oder Netzwerke mit „hoher Dauer“, gehörten Verbindungen zwischen dem Kleinhirn und dem motorischen Kortex. Andererseits waren Netzwerke mit „langsamer Dauer“, die mit weniger Schlaf verbunden sind, weiter verbreitet und umfassten Verbindungen zwischen den Hinterhauptslappen, motorischen Kortizes und parietalen Regionen.

Interessanterweise ergab die Studie auch, dass die Gehirnaktivität im Ruhezustand – der Standardmodus des Gehirns, wenn es nicht mit bestimmten Aufgaben beschäftigt ist – ein besserer Prädiktor für die Schlafdauer war als die aufgabenbasierte Gehirnaktivität. Diese Entdeckung stellt einige vorgefasste Meinungen über die Gehirnfunktion in Frage und deutet darauf hin, dass der Ruhezustand des Gehirns möglicherweise mehr Hinweise auf unsere Schlafmuster enthält als bisher angenommen.

Darüber hinaus stellte die Studie einen interessanten Zusammenhang zwischen der vorhergesagten Schlafdauer und der kognitiven Leistung her. Mit dem Schlaf verbundene Gehirnkonnektivitätsmuster schienen auch mit der Leistung des Einzelnen bei kognitiven Aufgaben zu korrelieren, was auf einen tieferen Zusammenhang zwischen Schlafqualität und kognitiven Fähigkeiten schließen lässt.

„Ich war überrascht zu sehen, dass die von unseren Modellen vorhergesagten Schlafdauern in einigen Datensätzen mit der tatsächlichen Genauigkeit der Arbeitsgedächtnisaufgaben der Teilnehmer korrelierten, selbst bei den konservativsten Trainingsparametern“, sagte Mummaneni. „Mit anderen Worten: Wenn unsere gehirnbasierten Modelle vorhersagten, dass eine Person tendenziell mehr schläft, schnitt diese Person bei einem Arbeitsgedächtnistest auch besser ab. Der Zusammenhang zwischen Schlaf und Gedächtnis ist in der Praxis gut belegt, aber es war besonders interessant, dass unsere Vorhersagemodelle diese Zusammenhänge offenbar auch dann widerspiegelten, wenn sie nicht darauf trainiert waren.“

Trotz dieser bedeutenden Ergebnisse hat die Studie ihre Grenzen. Bemerkenswert ist, dass die Korrelationen zwischen der vorhergesagten Schlafdauer und der tatsächlichen Schlafdauer zwar statistisch signifikant, aber bescheiden waren. Dies deutet darauf hin, dass die Modelle zwar theoretisch aussagekräftig sind, aber keine hochgenauen Vorhersagen über individuelle Schlafmuster liefern.

Darüber hinaus ist die Untersuchung korrelativer Natur, das heißt, sie stellt keinen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zwischen der Gehirnkonnektivität und der Schlafdauer her. Es ist unklar, ob bestimmte Schlafmuster die Gehirnkonnektivität beeinflussen oder umgekehrt, oder ob beide durch einen anderen Faktor wie Stress oder Alterung beeinflusst werden.

„Es bleiben offene Fragen zu den kausalen Zusammenhängen zwischen Schlaf und den von uns identifizierten funktionellen Gehirnnetzwerken“, erklärte Mummaneni. „Beeinflusst die Menge an Schlaf, die jemand bekommt, diese Gehirnnetzwerke und/oder beeinflussen diese Netzwerke die Dauer und Qualität des Schlafs? Beeinflussen andere Faktoren wie Stress beides? Ich bin daran interessiert, diese Fragen in Zukunft zu untersuchen.“

„Zukünftig wäre es auch interessant zu fragen, ob die Gehirnnetzwerke, die vorhersagen, ob Menschen dazu neigen, mehr oder weniger zu schlafen, bei Individuen konsistent bleiben.“ Wenn Sie beispielsweise jemand sind, der zum Schlafen neigt und 8 Stunden Schlaf pro Nacht benötigt, ändern sich dann Ihre schlafbezogenen Gehirnnetzwerke, wenn Sie eine Nacht durchschlafen, oder sind diese Gehirnnetzwerkkonfigurationen relativ stabil, was ihrer durchschnittlichen Menge entspricht? lange schlafen? Die Tatsache, dass die Schlafdauer über demografisch unterschiedliche Datensätze vorhergesagt werden kann, legt nahe, dass dies der Fall ist und dass schlafbezogene Netzwerke zumindest von der späten Kindheit bis zum jungen Erwachsenenalter konsistent sind.“

Die Studie „Brain Functional Connectivity Predicts Sleep Duration in Youth and Adults“ wurde von Anurima Mummaneni, Omid Kardan, Andrew J. Stier, Taylor A. Chamberlain, Alfred F. Chao, Marc G. Berman und Monica D. Rosenberg verfasst.

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