2023年12月，西安電子科技大學袁凱教授和河北醫科大學朱一飛教授合作在General Psychiatry(IF=11.9)上發表了題為“Electroencephalography microstates as novel functional biomarkers for insomnia disorder”的文章，團隊采集了失眠病人的日間清醒腦電數據及多導睡眠監測(Polysomnography，PSG)睡眠數據，該論文揭示了原發性失眠人群異常的腦電微狀態可以被rTMS調控，基線的腦電微狀態特征還可以幫助篩選失眠rTMS干預優勢人群。

原發性失眠，是指不是由于軀體疾病、精神疾病、藥品毒品、不良睡眠環境或其他因素所引起的失眠，是由遺傳、環境、心理和行為等因素共同作用，使頭腦處于過度覺醒狀態的結果。大腦的微狀態分析（Microstate analysis）采用多通道EEG采集腦電數據，選取感興趣的變量定義系統的瞬時狀態，并根據狀態特征的變化（如特定狀態發生的持續時間或頻率）來描述大腦活動的變化，諸多的神經和精神疾病都表現出特定微狀態的時間動態變化，因此微狀態分析有望幫助我們對失眠人群的過度覺醒狀態進行描述，揭示原發性失眠新的電生理機制。同時，現有的rTMS研究已經被證實可以改善失眠人群的睡眠質量，然而睡眠質量改善與腦電微狀態變化之間的關系尚不清楚，治療人群的個體差異能否由基線的微狀態特性預測也鮮有報道。

01 研究方法

本研究納入了兩個數據集。主要數據集包括40例健康對照患者和60例失眠障礙患者。失眠患者隨機分為真刺激治療（n=30）和假刺激治療（n=30）。該數據集用于探索失眠障礙患者的異常大腦微觀狀態，并評估經顱磁刺激干預對失眠障礙患者異常微觀狀態的影響。第二個數據集包括90名接受真刺激治療的患者；它被用于驗證失眠障礙患者的基線微觀狀態是否可以預測20天真刺激治療的結果。第二個數據集招募的失眠患者的納入和排除標準與主要數據集的標準一致。刺激參數如下：

刺激組：（英智科技TMS，型號：M-100 Ultimate）

假刺激組：（英智科技TMS，型號：M-100 Ultimate）

臨床評估：

多導睡眠監測(PSG)、匹茲堡睡眠質量指數（PSQI）、失眠嚴重程度指數量表(ISI)、Epworth 嗜睡量表（ESS）、貝克抑郁自評量表（BDI）、貝克焦慮量表（BAI）、簡易精神狀態檢查表（MMSE）、蒙特利爾認知評估量表(MoCA)

02 研究結果

經顱磁刺激治療可有效提高失眠障礙患者的睡眠質量

在接受真刺激的經顱磁刺激治療后，失眠障礙患者的主觀睡眠質量有顯著改善，PSQI和ISI評分降低（圖A）。客觀睡眠質量的改善表現為睡眠效率(SE)和非快速眼動睡眠第3階段(NREM 3)持續時間的增加和睡眠開始潛伏期(SOL)的縮短(圖B)。相比之下，假刺激組的主觀或客觀睡眠質量沒有顯著變化。失眠障礙患者在接受真或假經顱磁刺激治療前后的MMSE、MoCA、BDI和BAI評分均無顯著性差異。

失眠障礙患者腦電圖微狀態地形圖空間結構和時間參數異常

微觀狀態分析結果表明，在基線時，失眠障礙組的D類微觀狀態的發生率和貢獻明顯低于健康對照組。失眠障礙組的微觀狀態A和C的地形圖與健康對照組有顯著差異。我們發現D類微狀態的發生率和貢獻率與SOL呈負相關。其他微觀狀態特征無顯著差異。

經顱磁刺激逆轉了失眠障礙患者的部分異常微狀態參數

經顱磁刺激治療后，失眠患者和健康對照之間的C類微狀態地形圖無明顯差異。失眠患者組中D類微觀狀態的發生率和貢獻有所改善，接近健康對照組中觀察到的水平。然而，在假刺激組中沒有發現這種改善。在真刺激組中，D類微狀態發生的變化也與SOL的改善呈顯著負相關。

基線微狀態特征可以預測rTMS對失眠人群的治療效果

使用PCA對86名失眠患者的腦電圖微狀態參數進行降維（4例患者的腦電圖數據因質量問題被排除），然后實施十倍交叉驗證策略來分割數據集，然后輸入到邏輯回歸分類器中進行訓練和測試。最終基線狀態特征對治療效果的平均預測準確率為80.13%。

03 結論