睡眠期间测量的脑电波可在症状出现前数年预测认知障碍
睡眠期间测量的脑电波可在症状出现前数年预测认知障碍
麻总百瀚（Mass General Brigham，MGB）的研究人员发现脑电波模式的细微差异可预测哪些受试者日后将被诊断为认知障碍。这项发表于《阿尔茨海默病杂志》（Journal of Alzheimer's Disease）的研究指出，可穿戴脑电图设备或能帮助识别失智症高危人群，为早期干预铺平道路。
麻总百瀚的研究人员开发了一种人工智能（AI）工具，该工具利用脑电图（EEG）分析睡眠期间记录的脑电波活动。脑电图是一种非侵入性技术，通过放置在头皮上的传感器测量大脑的电活动。这一人工智能工具是基于一组 65 岁以上女性的睡眠研究数据开发的，这些女性被追踪了 五 年。
"通过新型精密分析技术、先进信息论工具与人工智能的结合，我们能够检测睡眠期间脑电波模式的细微变化，这些变化可预示未来认知障碍，为症状出现前数年的干预提供机会窗口，"研究第一作者、哈佛医学院（Harvard Medical School）附属麻省总医院（Massachusetts General Hospital，MGH 麻总百瀚创始成员）麻醉重症与疼痛医学科研究员 Shahab Haghayegh 博士指出。
Haghayegh 团队分析的数据最初采集自一项针对女性骨折风险的独立试验。该研究对 65 岁及以上女性进行认知测试的时间节点与睡眠研究（含夜间脑电图监测）基本同步。研究团队重点追踪了初始睡眠研究时认知功能正常的 281 名受试者，并在五年后复测相同认知量表。二次评估显示，其中 96 名女性已出现认知障碍。
研究团队运用前沿信息论技术从睡眠监测脑电图数据中提取脑电波模式。通过人工智能分析发现，后续出现认知障碍的个体在症状显现前已存在细微脑电波特征改变，尤以深度睡眠期伽马波段频率变化为著。该 AI 工具成功识别出 85% 的后续认知障碍者，总体准确率达 77%。
研究者表示，该发现或能在认知障碍发生数年前识别高危患者，预示可穿戴脑电图设备或能发展为预测认知能力下降的强效工具。早期识别可为个体赢得干预时间窗，通过治疗介入与生活方式调整维护认知健康。
研究团队强调需在更广泛人群（含男性及多元群体）中验证结论，以确认深度睡眠伽马波活动改变与未来认知障碍的关联性。当前研究局限在于仅采用单次夜间睡眠数据，但资深作者、哈佛医学院附属布莱根妇女医院（Brigham and Women's Hospital，BWH）睡眠与昼夜节律医学科生理学家 Kun Hu 博士指出，多晚监测数据或具更高预测价值。
"FDA 批准的新阿尔茨海默病疗法仅对失智症早期阶段有效，" Hu 博士表示，"在认知能力下降症状出现前实施干预，疗效或将显著提升。"
该研究还揭示另一突破方向：调控睡眠期脑电活动或可降低认知能力下降风险。Haghayegh 与 Hu 团队正设计临床试验，评估电刺激能否改变睡眠脑电模式以延缓认知能力下降。
"本研究的革命性在于仅需单次夜间脑电图记录即可识别高危人群，" Haghayegh 强调，"这或将彻底革新失智症预防策略。"
参考文献
Source：Mass General Brigham
Brain waves measured during sleep predict cognitive impairment years before symptoms appear, study finds
Reference：
Haghayegh S, Herzog R, Bennett DA, et al. Predicting future risk of developing cognitive impairment using ambulatory sleep EEG: Integrating univariate analysis and multivariate information theory approach. Journal of Alzheimer’s Disease. 2025;0(0). doi:10.1177/13872877251319742