睡眠剥夺的多方法学表征：从标准脑电功率谱到人类和小鼠的非周期性动态

睡眠剥夺是治疗重性抑郁障碍的一种强效、快速起效的干预手段，然而其潜在的神经机制仍缺乏充分理解，从而阻碍了预测性生物标志物的开发。在本研究中，我们采用多方法学策略，基于三个相互独立的人类和小鼠数据集，系统刻画了 prolonged wakefulness 的电生理学特征。通过将标准功率谱密度分析与非周期成分拟合（SpecParam）以及高度比较性的时间序列分析（HCTSA）相结合，我们鉴定出跨物种稳定的睡眠压力生物标志物。机器学习模型显示，θ波功率是区分对照状态与睡眠剥夺状态最为一致的特征，分类准确率最高可达90%。睡眠剥夺显著提高了谱偏移量，这提示全局性皮层过度兴奋；与此同时，谱斜率也显著增大。我们将这种同步变化解释为一种神经加工过程失调、过度兴奋且效率低下的状态。这些发现确立了能够跨越物种差异、具有可重复性的睡眠剥夺脑电标志物。鉴于清醒疗法的临床应用价值，我们提出，前额叶θ波功率以及谱偏移量/谱斜率可能成为基于作用机制的治疗反应预测指标。本研究结果为这些生物标志物的临床验证提供了框架，并有望推动面向精神障碍的个体化时间疗法干预。

睡眠剥夺是针对重性抑郁障碍的一种强效、起效迅速的治疗干预，但其潜在神经机制仍缺乏充分理解，从而阻碍了预测性生物标志物的开发。在本研究中，我们采用多方法学策略，基于人类和小鼠的三个独立数据集，系统刻画了 prolonged wakefulness（持续清醒）的电生理学特征。通过将标准功率谱密度分析与非周期成分拟合（SpecParam）及高度比较性时间序列分析（HCTSA）相结合，我们确定了跨物种稳健的睡眠压力生物标志物。机器学习模型显示，θ波功率是区分对照状态与睡眠剥夺状态最为一致的特征，分类准确率最高可达90%。睡眠剥夺显著提高了谱偏移量——提示全脑皮层处于过度兴奋状态——同时使谱斜率变陡。我们将这种同步变化解释为一种神经处理过程处于失调状态、表现为过度兴奋且效率低下的状态。这些发现确立了能够跨越物种差异、具有可重复性的睡眠剥夺脑电图标志物。鉴于清醒疗法的临床应用价值，我们提出，前额叶θ波功率以及谱偏移量/谱斜率可能成为基于机制的治疗反应预测指标。本研究结果为这些生物标志物的临床验证提供了框架，并有望推动针对精神障碍的个体化时间疗法干预。

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🏷️ 睡眠剥夺 脑电功率谱 非周期性神经动力学 跨物种研究 机器学习 抑郁症治疗