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研究者らは急速な入眠につながる転換点を特定

研究の計算フレームワーク。クレジット: 自然神経科学 (2025年)。 DOI: 10.1038/s41593-025-02091-1 新しい研究で研究者らは、人間の脳は徐々にではなく突然眠りに落ち、覚醒状態から睡眠への移行を示す「転換点」を迎えることを実証した。その後、彼らは前例のない精度で睡眠への瞬間的な進行を予測することができました。研究というのは、 出版された 日記で 自然神経科学。 この発見は、不眠症などの睡眠障害を診断および治療する新しい方法の開発に、また老化や認知症を含む神経変性疾患に関連した脳の健康状態のマーカーとして使用できる可能性がある。この研究により、外科手術中の麻酔の監視方法も改善される可能性がある。 この研究のために研究者らは、夜間の脳活動を記録するために電極を装着した1,000人以上の人々から採取した脳波(EEG)記録を分析した。 研究チームは、多次元空間での脳の変化を表現する新しい計算手法を採用し、各個人が就寝時間から睡眠に向けてどのように移行するかをマッピングしました。 彼らは、参加者がどれだけ長くベッドにいたとしても、覚醒から睡眠への移行は最後の数分間に明らかな転換点で突然起こることを発見した。 分岐 このような力学は「分岐」として知られており、別の例としては、最終的に折れるまで棒が徐々に曲がる現象が挙げられます。また、落下物の動きにも似ており、「眠りにつく」という主観的な感覚をサポートします。 複数の夜にわたる記録を伴う別の実験で、研究者らは各参加者が多次元空間内で睡眠が始まる固有の位置を持っていることを発見した。これは、複数の夜の睡眠にわたって一貫していました。 この発見と分岐モデルを活用した研究者らは、各参加者が眠りに落ちる正確な進行を秒単位で 98% の精度で予測できることを示しました。 これまでの入眠の定義は、EEG 測定値からの脳活動の主観的で個別の注釈、または心拍数、呼吸数、運動などの間接的な測定に依存していました。この新しいアプローチは、科学者が脳が眠りに落ちる正確な瞬間的な進行と正確な時点を客観的に推測することができた初めてのことです。 MRCの神経科学・メンタルヘルス部門責任者のカレン・ブラックスピアー博士は、「睡眠障害はアルツハイマー病などの神経変性疾患の危険因子としてますます認識されている。脳の睡眠への移行をより深く理解することで、睡眠と認知症の複雑な関係を解明し始め、健康的な睡眠を促進する新たな戦略を開発できる可能性がある」と述べた。 研究リーダーであり、インペリアル・カレッジ・ロンドンの英国DRIのグループリーダーであるニル・グロスマン博士は、「睡眠は私たちの生活の基本的な部分です。眠りにつくプロセスは、睡眠の重要な生理学的および認知的利点への重要な入り口です。しかし、私たちの脳がどのようにして眠りにつくのかは、神経科学の最も永続的な謎の1つです。」と述べています。 「この研究では、脳がどのように睡眠に移行するかを前例のない精度でリアルタイムで追跡できる方法を初めて提示しました。私たちは、入眠は段階的なプロセスではなく分岐点であり、リアルタイムで予測できる明確な転換点があることを発見しました。 「個々の脳がどのように入眠するかを追跡できることは、睡眠プロセスの理解に深い意味を持ちます。また、老化や認知症などの脳疾患の発症などの要因による脳の変化を示す重要な健康マーカーとしても機能します。重要なのは、入眠に苦労している人々に対する新しい治療法の開発を促進できる可能性があることです。」 次のステップ インペリアル・カレッジ・ロンドンとサリー大学の英国DRIケア研究技術センターのグループリーダーである上級共著者のデルク・ジャン・ダイク教授は、「私たちの実験は、『動的システム』のレンズを通して脳波を分析することで、標準的な睡眠スコアが明らかにするものをはるかに超えて、実際の睡眠の仕組みについて新たな洞察を生み出すことができることを示している。この研究は、睡眠の始まりを臨床的に定義する方法を変える可能性を秘めている」と述べた。 「入眠は徐々に継続的なプロセスであると一般に信じられていますが、実際には脳が覚醒状態から睡眠に移行する転換点を伴う突然の移行であることが判明しました。これを理解して活用することで、入眠のプロセスを支える生物学をより良く研究し、新しい診断ツールや治療法の開発に情報を提供できるようになります。」 詳細情報: Junheng Li et al、入眠は予測可能な分岐ダイナミクスに従います。 自然神経科学 (2025年)。 DOI: 10.1038/s41593-025-02091-1 医学研究協議会提供…

研究者らは急速な入眠につながる転換点を特定

研究の計算フレームワーク。クレジット: 自然神経科学 (2025年)。 DOI: 10.1038/s41593-025-02091-1

新しい研究で研究者らは、人間の脳は徐々にではなく突然眠りに落ち、覚醒状態から睡眠への移行を示す「転換点」を迎えることを実証した。その後、彼らは前例のない精度で睡眠への瞬間的な進行を予測することができました。研究というのは、 出版された 日記で 自然神経科学

この発見は、不眠症などの睡眠障害を診断および治療する新しい方法の開発に、また老化や認知症を含む神経変性疾患に関連した脳の健康状態のマーカーとして使用できる可能性がある。この研究により、外科手術中の麻酔の監視方法も改善される可能性がある。

この研究のために研究者らは、夜間の脳活動を記録するために電極を装着した1,000人以上の人々から採取した脳波(EEG)記録を分析した。

研究チームは、多次元空間での脳の変化を表現する新しい計算手法を採用し、各個人が就寝時間から睡眠に向けてどのように移行するかをマッピングしました。

彼らは、参加者がどれだけ長くベッドにいたとしても、覚醒から睡眠への移行は最後の数分間に明らかな転換点で突然起こることを発見した。

分岐

このような力学は「分岐」として知られており、別の例としては、最終的に折れるまで棒が徐々に曲がる現象が挙げられます。また、落下物の動きにも似ており、「眠りにつく」という主観的な感覚をサポートします。

複数の夜にわたる記録を伴う別の実験で、研究者らは各参加者が多次元空間内で睡眠が始まる固有の位置を持っていることを発見した。これは、複数の夜の睡眠にわたって一貫していました。

この発見と分岐モデルを活用した研究者らは、各参加者が眠りに落ちる正確な進行を秒単位で 98% の精度で予測できることを示しました。

これまでの入眠の定義は、EEG 測定値からの脳活動の主観的で個別の注釈、または心拍数、呼吸数、運動などの間接的な測定に依存していました。この新しいアプローチは、科学者が脳が眠りに落ちる正確な瞬間的な進行と正確な時点を客観的に推測することができた初めてのことです。

MRCの神経科学・メンタルヘルス部門責任者のカレン・ブラックスピアー博士は、「睡眠障害はアルツハイマー病などの神経変性疾患の危険因子としてますます認識されている。脳の睡眠への移行をより深く理解することで、睡眠と認知症の複雑な関係を解明し始め、健康的な睡眠を促進する新たな戦略を開発できる可能性がある」と述べた。

研究リーダーであり、インペリアル・カレッジ・ロンドンの英国DRIのグループリーダーであるニル・グロスマン博士は、「睡眠は私たちの生活の基本的な部分です。眠りにつくプロセスは、睡眠の重要な生理学的および認知的利点への重要な入り口です。しかし、私たちの脳がどのようにして眠りにつくのかは、神経科学の最も永続的な謎の1つです。」と述べています。

「この研究では、脳がどのように睡眠に移行するかを前例のない精度でリアルタイムで追跡できる方法を初めて提示しました。私たちは、入眠は段階的なプロセスではなく分岐点であり、リアルタイムで予測できる明確な転換点があることを発見しました。

「個々の脳がどのように入眠するかを追跡できることは、睡眠プロセスの理解に深い意味を持ちます。また、老化や認知症などの脳疾患の発症などの要因による脳の変化を示す重要な健康マーカーとしても機能します。重要なのは、入眠に苦労している人々に対する新しい治療法の開発を促進できる可能性があることです。」

次のステップ

インペリアル・カレッジ・ロンドンとサリー大学の英国DRIケア研究技術センターのグループリーダーである上級共著者のデルク・ジャン・ダイク教授は、「私たちの実験は、『動的システム』のレンズを通して脳波を分析することで、標準的な睡眠スコアが明らかにするものをはるかに超えて、実際の睡眠の仕組みについて新たな洞察を生み出すことができることを示している。この研究は、睡眠の始まりを臨床的に定義する方法を変える可能性を秘めている」と述べた。

「入眠は徐々に継続的なプロセスであると一般に信じられていますが、実際には脳が覚醒状態から睡眠に移行する転換点を伴う突然の移行であることが判明しました。これを理解して活用することで、入眠のプロセスを支える生物学をより良く研究し、新しい診断ツールや治療法の開発に情報を提供できるようになります。」

詳細情報:
Junheng Li et al、入眠は予測可能な分岐ダイナミクスに従います。 自然神経科学 (2025年)。 DOI: 10.1038/s41593-025-02091-1

医学研究協議会提供

引用: 研究者らは急速な入眠につながる転換点を特定 (2025 年 10 月 28 日)、2025 年 10 月 28 日に取得

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執筆者について: nipponese

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