심장 데이터는 수면의 비밀을 밝혀줍니다

우리는 양질의 수면이 음식과 물만큼 생존에 필수적이라는 것을 알고 있습니다. 그러나 우리 삶의 3분의 1을 잠 속에서 보내고 있음에도 불구하고 그것은 대체로 과학적인 미스터리로 남아 있습니다.

전문가들이 시도하지 않은 것은 아닙니다.

수면다원검사라고도 알려진 수면 분석은 뇌(뇌전도 또는 EEG) 및 심장(심전도 또는 ECG)을 포함한 여러 유형의 데이터를 기록하여 수면 장애를 진단하는 데 사용됩니다. 일반적으로 환자는 병원에 있는 수십 개의 센서와 전선에 연결되어 잠자는 동안 뇌, 눈, 근육, 호흡 및 심장 활동을 추적합니다. 정확히 Zzz를 유발하지는 않습니다.

하지만 동일한 테스트를 집에서도 정확하고 실시간으로 수행할 수 있다면 어떨까요?

서던캘리포니아대학교(University of Southern California)의 컴퓨터 과학 연구자들은 단일 리드 심초음파를 사용하여 전문가가 측정한 수면다원검사의 성능과 일치하는 접근 방식을 처음으로 개발했습니다. 오픈 소스인 이 소프트웨어를 사용하면 기본적인 코딩 경험이 있는 사람이라면 누구나 자신만의 저렴한 DIY 수면 추적 장치를 만들 수 있습니다.

"연구원들은 특히 어색한 모자 없이 수면을 모니터링하는 더 간단하고 저렴한 방법을 찾기 위해 수십 년 동안 노력해 왔습니다."라고 최근 USC에서 박사 학위를 취득한 수석 저자인 Adam Jones는 말했습니다. "그러나 지금까지 이상적인 조건에서도 낮은 성능은 불가능하며 뇌 활동 측정이 필요하다는 결론으로 ​​이어졌습니다. 우리 연구에 따르면 이러한 가정은 더 이상 사실이 아닌 것으로 나타났습니다."

최고 수준에서 수면 단계를 평가하는 이 모델은 상용 수면 추적 장치를 포함해 EEG가 없는 다른 모델보다 성능이 훨씬 뛰어났다고 연구진은 말했습니다. Jones는 "우리는 현재 방법의 한계와 수면 분석에 대한 더 많은 접근성과 경제성에 대한 필요성을 해결하는 시스템을 개발하고 싶었습니다."라고 말했습니다.

2024년 6월 저널에 발표된 연구 생물학 및 의학 컴퓨터,은 컴퓨터 과학 교수이자 Jones의 고문인 Laurent Itti와 Jones의 오랜 협력자이자 USC 졸업생이자 휴스턴 대학의 전기 엔지니어인 Bhavin R. Sheth가 공동 집필했습니다.

마음이 밴드를 이끌 수 있을까요?

주요 인지 저하 예측 요인인 수면은 나이가 들수록 짧아지고 더욱 단편화됩니다. 이는 이전 연구와 연구진의 신경망 모두에서 검증된 결과입니다. 그러나 이러한 감소는 예상보다 일찍 발생합니다. 최근 연구에서는 신경학 30대와 40대에 수면 방해를 더 많이 받은 사람들은 10년 후에 기억력 문제가 발생할 가능성이 두 배 이상 높다는 사실을 발견했습니다.

만성적인 수면 부족은 또한 알츠하이머병의 특징인 베타 아밀로이드 플라크의 축적에 기여할 수 있습니다.

2010년 취미 프로젝트로 이 연구를 시작하기 전에는 자신이 "죽었을 때 잠을 자라"는 캠프에 있었다고 인정한 존스는 "조금 무섭다"고 말했다. 가능한 한 많은 사람들이 접근할 수 있도록 하면 이 소프트웨어는 우리가 매일 밤 잠을 잘 때 일어나는 일을 알아내는 데 도움이 될 수 있습니다."

연구원들은 심장 데이터와 딥러닝 신경망만 사용하여 5세에서 90세 사이의 피험자로부터 녹음된 4,000개의 크고 다양한 데이터 세트에 대해 모델을 훈련했습니다. 수백 번의 반복에 걸친 시행착오를 통해 그들은 자동화된 ECG 전용 네트워크가 "최적 표준" 수면다원검사와 마찬가지로 수면 점수를 매길 수 있다는 것을 발견했습니다. 기억 강화와 정서적 안정에 필수적인 빠른 안구 운동(REM)과 신체적, 정신적 회복에 중요한 깊은 수면을 포함한 비REM 수면 등 수면을 5단계 모두로 분류하는 데 성공했습니다.

일반적으로 비용이 많이 들고 번거로운 프로세스를 단순화하는 것 외에도 이 통찰력은 이전에 이해했던 것보다 심장과 뇌 사이의 더 깊은 연결을 강조합니다. 이는 또한 뇌와 심장을 연결하는 자율신경계의 역할을 강조합니다.

존스 박사는 “심장과 뇌는 잘 이해되지 않는 방식으로 연결되어 있으며 이번 연구는 그 격차를 해소하는 것을 목표로 한다”고 말했다. "내 논문에는 실제로 마음이 밴드를 이끌고 있다는 증거가 많이 있습니다."

이 연구는 또한 원격 인구의 수면 연구를 개선하여 수면의 기원과 기능을 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다.

현재 준비 중인 후속 논문에서 Jones는 ECG 데이터에서 네트워크가 중점을 두는 부분을 더 자세히 탐구하는 것을 목표로 합니다. 그는 “마음속에는 우리가 아직 모르는 많은 정보가 숨겨져 있다고 생각한다”고 말했습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/08/240819185146.htm