用大脑预测睡眠质量

模拟功能连接使研究人员能够比较大脑激活和行为结果。图片:Chu, Parhi, &Lenglet,自然,2018年。

对于大学生来说,睡眠既重要又难以捉摸。对于Trinity大学20岁的本科生研究员凯蒂·弗瑞迪来说,了解睡眠更为重要,因为她在佩林沃尔卡纳6037s神经遗传学实验室工作。

在哥本哈根留学期间,弗瑞迪参加了一门精神药理学课程,之后,他对“默认模式网络”产生了兴趣。默认模式网络是一种大脑网络,与自传思维、自我表征和抑郁症有关。回到杜克大学的实验室后,弗里迪想要探索大脑区域之间的相互作用,比如睡眠和抑郁的默认模式网络。

Freedy的项目使用了来自杜克大学神经遗传学研究的数据,该研究收集了1300名杜克大学本科生的脑部扫描、焦虑、抑郁和睡眠方面的数据。虽然之前的研究已经发现了大脑连接、睡眠和抑郁之间的联系,但弗瑞迪对一种新方法很感兴趣。

连接体预测模型(CPM)是一种统计技术,它使用功能磁共振成像数据来创建大脑内部连接的模型。在Freedy的项目中,该模型接收关于休息状态和基于任务的扫描的数据,从而对内在的功能连接进行建模。功能连接被映射为在特定任务中大脑两个不同部分的激活之间的关系。通过观察静息状态和基于任务的扫描,Freedy的模型可以创建一个更广泛的连接画面。

为了构建最佳模型,对每个主题重复一个过程,其中一个主题的数据被排除在模型之外。一旦模型被建立,它的有效性将通过获取被遗漏的受试者的大脑扫描数据并评估该模型如何预测该受试者的其他数据来进行测试。对每个受试者重复这一过程,可以训练该模型对基于大脑连接的行为数据做出最普遍但最准确的预测。

Freedy在去年夏天的BioCORE研讨会上以夏季神经科学项目研究员的身份展示了她的模型的初步结果。初步结果表明,大脑连接模式能够预测整体睡眠质量。通过进一步的分析,Freedy渴望探索哪种特定的连接模式可以预测睡眠质量,以及它是如何被抑郁症调节的。

Freedy在Duke’s BioCORE研讨会上介绍了她的项目的初步结果。

了解大脑连接、睡眠和抑郁之间的联系对于经常睡眠不足的大学生来说尤为重要。

” Freedy说,使用杜克大学学生的数据与我们的生活直接相关,对我周围的人也很重要。“在神经科学领域,还有很多东西我们还不知道,所以在神经科学领域,任何直接梳理出正在发生的事情的努力都是重要的。”

Post by undergraduate blogger Sarah Haurin由大学生博主Sarah Haurin发布

新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://researchblog.duke.edu/2019/10/23/predicting-sleep-quality-with-the-brain/

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