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Un estudio ha revelado los patrones y las redes utilizadas por el cerebro durante el sueño, con un detalle sin precedentes, mediante la utilización de Imágenes por Resonancia Magnética funcional (IRMf) junto con algoritmos capaces de identificar los patrones de actividad cerebral.

El sueño se ha dividido tradicionalmente en cuatro etapas que producen diferentes ondas cerebrales como resultado de la actividad eléctrica del cerebro, que van desde el sueño ligero (la primera etapa) hasta el sueño profundo y el sueño especial REM (movimiento rápido de los ojos), y luego el ciclo se repite. En los últimos años, el progreso realizado en las técnicas modernas de escaneo cerebral ha llevado a una comprensión mucho más matizada de la complejidad del cerebro, que las etapas tradicionales del sueño no tienen en cuenta.

«Esta forma de dividir el sueño en etapas en realidad está basada en convenciones históricas, muchas de las cuales se remontan a la década de 1930. Hemos desarrollado una descripción más precisa y detallada del sueño como un mayor número de redes cerebrales que cambian sus patrones de comunicación y características dinámicas durante el sueño», dijo el Dr. Angus Stevner, autor del estudio realizado en el Center for Music in the Brain en la Universidad de Aarhus y en la Universidad de Oxford.

Y señaló que actualmente no tenemos una comprensión consistente de lo que sucede en el cerebro de alguien que sufre de insomnio, y tampoco del papel que tiene el sueño en los trastornos mentales, donde los trastornos del sueño son extremadamente comunes.

«Nuestros resultados proporcionan una descripción moderna del sueño humano en función de las complejas actividades de las redes del cerebro y estamos tratando de pasar de la imagen algo simplificada que hasta ahora ha caracterizado nuestra comprensión de la actividad cerebral durante el sueño», dice Stevner.

Combinando Imágenes por Resonancia Magnética funcional y EEG para estudiar el sueño

Para obtener la estimación más imparcial de cómo evolucionan los estados de las redes cerebrales completas a través del ciclo del sueño humano, los investigadores utilizaron un análisis basado en datos de Markovian, de datos de neuroimagen continua, de 57 participantes sanos que se quedaron dormidos durante un escaneo simultáneo por imágenes de resonancia magnética funcional (IRMf) y EEG. Este modelo oculto de Markov (HMM, por sus siglas en inglés) facilitó el descubrimiento de la coreografía dinámica entre diferentes redes de todo el cerebro a lo largo del ciclo de sueño vigilia-no-REM. Esto fue acompañado con una polisomnografía (PSG) realizada por un experto. En particular, estos resultados revelan trayectorias clave para cambiar dentro y entre las etapas de sueño basadas en el EEG, al tiempo que resaltan las heterogeneidades de la etapa N1 de sueño y vigilia antes y después del sueño.

Los estados de las redes del cerebro completo subyacen a las etapas del sueño en PSG

Los 19 estados de las redes del cerebro completo, deducidos únicamente de las IRMf por el HMM, contenían la mayor parte de la información temporal proporcionada por las etapas de la polisomnografía que fueron calificadas desde el EEG independientemente de las IRMf.

Así, los investigadores cuantificaron la asociación temporal entre las etapas de la PSG y los cursos de tiempo de los estados de HMM mediante el análisis multivariado de la varianza (MANOVA), lo que les dio la posibilidad de preguntarse si los 19 estados de HMM se agruparon significativamente en el tiempo por las cuatro etapas de PSG (para los 18 participantes que presentaron las cuatro etapas de PSG). A través de pruebas no paramétricas confirmaron esta relación temporal (p <0.05, pruebas de permutación). El MANOVA colocó las etapas PSG en el espacio de los cursos de tiempo de los estados de HMM, con lo que se pudo ver a la vigilia y el sueño N1 significativamente separados del sueño N2, que a su vez se separó aún más del sueño N3.

Los estados de las redes del cerebro completo marcan diferentes etapas de PSG

Luego examinaron la contribución de los estados individuales de las redes del cerebro completo a la relación multivariable, establecida anteriormente, entre el HMM y la puntuación de la PSG. Cuantificaron la sensibilidad temporal y la especificidad de los estados HMM para cada una de las etapas de la PSG.

En resumen, se observó que la vigilia correspondía a varios estados de las redes del cerebro completo, mientras que N2 y N3 se caracterizaban por una menor diversidad de estados, y estaban dominados por dos y un estados de cerebro completo, respectivamente. En contraste, no se encontraron estados únicos de todo el cerebro específicos para el sueño N1, que en su lugar se modeló mediante una colección de estados HMM con perfiles PSG mixtos.

Estos hallazgos «pueden cambiar la forma en que entendemos el sueño y, no menos importante, la forma en que vemos los trastornos del sueño, como el insomnio. Esperamos poder utilizar esta categorización nueva y detallada del sueño para identificar cambios en la actividad cerebral de las personas que padecen ciertos trastornos del sueño inexplicables, como disomnio o insomnio, que actualmente no podemos explicar», concluyó Stevner.

Referencia del estudio: A. B. A. Stevner, D. Vidaurre, J. Cabral, K. Rapuano, S. F. V. Nielsen, E. Tagliazucchi, H. Laufs, P. Vuust, G. Deco, M. W. Woolrich, E. Van Someren, M. L. Kringelbach. Discovery of key whole-brain transitions and dynamics during human wakefulness and non-REM sleep. Nature Communications, 2019; 10 (1) DOI: 10.1038/s41467-019-08934-3

Fuente: Science Daily

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