夜間智能手機藍光對慢性失眠患者睡眠結構及腦電頻譜密度的影響

魯珊珊，徐娟娟，宋立敏，邵娜，吳丙云

山東第一醫科大學第一附屬醫院（山東省千佛山醫院）神經內科，濟南250014

流行病學研究顯示，過度使用電子產品可導致睡眠質量下降，并與抑郁、焦慮發病呈正相關［1］。智能手機在為人們生活提供便利的同時也帶來一些健康問題。智能手機的顯示屏通常配備發光二極管（LED），可以將明亮的光線傳輸到人的眼睛，而光是影響人類晝夜節律的最重要的環境因素。在晚上和清晨，人們即使暴露在低強度光線下，也會抑制促進睡眠的褪黑激素的釋放，通過視網膜中光反應的神經節細胞（ipRGC）影響其內源性晝夜節律起搏器，并將晝夜節律鐘轉移到更晚［2-3］，導致夜間難以入睡。而ipRGC吸收446～484 nm的窄波即藍光，因此，睡前使用富含藍光的智能手機對晝夜節律及睡眠具有不良影響［4］。既往研究表明，夜間使用短波長的光可對睡眠時間、睡眠質量、睡眠質量、睡眠效率、疲勞、抑郁癥狀和焦慮癥狀產生負面影響［5-6］。另有研究發現，與綠色光源（460 nm）相比，單色藍光（550 nm）能夠顯著改變NREM睡眠腦電圖活動的動力學，使第1個睡眠周期中的慢波活動（SWA）降低［7-8］。在低水平照度的房間，給予富含藍光的多色光會影響睡眠內穩態的驅動力，尤其是第一慢波睡眠期（NREM）的活動。目前關于電子媒體對睡眠影響的研究多基于健康人群，缺少對睡眠障礙患者的報道。本研究觀察了慢性失眠（CID）患者睡覺前使用智能手機對睡眠結構與腦電頻譜密度的影響，現報告如下。

1 資料與方法

1.1 臨床資料選擇2019年10月—2020年12月在山東第一醫科大學第一附屬醫院睡眠障礙門診就診的CID患者24例，男14例、女10例，年齡（46.5±1.8）歲。納入標準：①年齡35～55歲，能夠熟練使用手機；②符合國際睡眠障礙分類CID的診斷標準［9］；③匹茨堡睡眠質量指數（PSQI）評分>7分，漢密爾頓焦慮量表總分<7分，漢密爾頓抑郁量表17項版總分<7分，排除焦慮、抑郁障礙；④入組前2周內未服用任何鎮靜安眠藥物、抗精神病藥物以及其他影響睡眠功能的藥物。排除標準：①嚴重軀體性疾病、精神疾病及藥物濫用者（或近2周內服用任何抗焦慮藥、抗抑郁藥、抗精神病藥、催眠藥物者）；②視力、聽力明顯障礙者；③睡眠期間周期性腿動指數>15，呼吸暫停低通氣指數>15；④中樞神經系統疾病所致的睡眠障礙。本研究獲得本院倫理委員會審核批準，受試者均簽署知情同意書。

1.2 分組與干預方法采用隨機交叉試驗的方法，在臨床睡眠醫學中心標準睡眠監測實驗室進行監測。實驗組睡前使用智能手機（Apple，型號iphone7，亮度選擇最大）閱讀故事1 h，對照組睡前使用書籍閱讀相同內容的故事1 h。使用計算機隨機序列選取每個參與者首次進入的試驗條件，每個參與者1周后進入另一個試驗條件。

1.3 多導睡眠圖（PSG）采集方法患者于實驗前7 d內和進行實驗的3 d中保持規律作息并戒酒，實驗當晚18：00后禁止飲用含乙醇或咖啡的食物及飲料。在睡眠監測室進行PSG記錄，一個適應夜（考慮第1夜的影響，并篩查睡眠呼吸暫停和周期性肢體運動障礙，排除其對睡眠的影響）和2個實驗夜。在實驗夜，研究者省略了呼吸事件和肢體運動傳感器，以減少影響因素。采用澳大利亞康迪Grael系列多導睡眠儀進行整夜PSG監測，從熄燈（晚10：00～11：00）到開燈（早6：00～7：00），持續8 h。采用美國睡眠醫學會（AASM）睡眠及其相關事件判讀手冊標準導聯設置，包括6導聯F3、F4、C3、C4、O1、O2，參考導聯M1、M2，2導聯眼動和2導聯頦肌，同時進行1導聯心電、2導聯肢體運動傳感器及口鼻氣流和胸腹帶進行呼吸事件監測。根據AASM的判讀標準，由經驗豐富的評估者在30 s內進行評價。監測指標包含睡眠總時間（TST），睡眠效率（SE），睡眠期非快速眼動睡眠（N1、N2、N3）和快速眼動睡眠（REM）所占百分比（N1%、N2%、N3%、REM%），入睡后覺醒時間（WASO），覺醒指數（AI），睡眠潛伏期（SL）和REM睡眠潛伏期（SRL）。

1.4 腦電頻譜密度分析方法使用MATLAB軟件（MathWorks公司）進行腦電圖預處理和功率譜分析。將腦電圖數據采樣至少200 Hz，應用1 Hz高通濾波器去除低頻偽跡。在分析腦電數據之前進行獨立分量分析分解并去除眼球運動偽跡［10］，應用電流源密度（CSD）變換來最小化容積傳導效應并提高腦電數據的空間分辨率。使用快速傅里葉變換計算功率譜密度（μV2），采用4 s的窗口和50%重疊率，頻率分析范圍為1～40 Hz，步長為1 Hz。定義6個頻段：delta（1～4 Hz），theta（4～8 Hz），alpha（8～12 Hz），sigma（12～16 Hz），beta-1（16～20 Hz），beta-2（20～32 Hz）。腦電頻譜數據分析在C3導聯上進行，其在整夜腦電圖信號的采集過程中是最穩定的，不容易受到夜間睡眠的眼動信號干擾，且在睡眠起始階段10 min，不同腦電圖頻帶的時間過程在額葉、中央和枕骨導聯中是相似的［11］。對兩組2個睡眠階段的6個頻帶的腦電頻譜特征進行分析，睡眠起始階段即在第1個穩定NREM期間，第1個睡眠紡錘波出現前后5 min；睡眠轉換階段即在穩定睡眠期間，第一個REM期前后5 min。

1.5 統計學方法采用SPSS19.0統計軟件。計量資料均行正態性檢驗和方差齊性檢驗，服從或近似服從正態分布的數據采用±s表示，非正態分布的數據采用M（Q25，Q75）表示，組間比較采用配對t檢驗。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組PSG參數比較與對照組相比，實驗組的SL延長（P<0.01），WASO增多（P<0.05），TST、SE、SRL、AI以及N1%、N2%、N3%、REM%比較差異無統 計學意義（P均>0.05）。見表1。

表1 兩組PSG參數比較［±s/M（Q25，Q75）］

表1 兩組PSG參數比較［±s/M（Q25，Q75）］

組別實驗組對照組P n 24 24 TST（min）332.1±45.7 341.9±40.4 0.222 SE（%）60.1（42.8，80.6）72.6（72.1，85.3）0.119 SL（min）48.3（24.7，85.3）26.2（12.5，40.0）<0.001 SRL（min）145.3±55.6 117.9±29.2 0.145 N1%13.5（12.7，16.5）10.1（4.2，22.9）0.834組別實驗組對照組P n 24 24 N2%63.2±11.7 61.0±9.2 0.636 N3%9.6（2.6，11.9）9.1（6.5，10.9）0.797 REM%15.7（7.0，25.3）15.0（14.5，16.8）0.414 WASO（min）128.5（77.5，244.5）75.5（44.0，76.5）0.001 AI 17.5±1.1 14.6±1.9 0.190

2.2 兩組腦電圖頻譜密度比較與對照組相比，在睡眠起始階段，實驗組CID delta、theta、sigma頻段的頻譜密度降低，alpha、beta-1頻段的頻譜密度增高（P均<0.01），見表2；在睡眠轉換階段，實驗組sigma頻段的頻譜密度降低，beta-1頻段的頻譜密度增高（P均<0.01），見表3。

表2 兩組睡眠起始階段腦電頻譜密度比較（μV2，±s）

表2 兩組睡眠起始階段腦電頻譜密度比較（μV2，±s）

組別對照組實驗組P n 24 24 delta 0.539 1±0.026 1 0.437 5±0.044 3<0.001 theta 0.210 0±0.022 4 0.191 6±0.014 5<0.001 alpha 0.091 8±0.008 0 0.114 9±0.026 0<0.001 sigma 0.013 3±0.008 3 0.007 2±0.005 7<0.001 beta-1 0.014 5±0.015 8 0.022 8±0.012 9<0.001 beta-2 0.050 1±0.007 2 0.044 4±0.005 4 0.003

表3 兩組睡眠轉換階段腦電頻譜密度比較（μV2，±s）

表3 兩組睡眠轉換階段腦電頻譜密度比較（μV2，±s）

組別對照組實驗組P n 24 24 delta 0.558 8±0.026 9 0.550 7±0.024 5 0.953 theta 0.208 8±0.010 4 0.208 7±0.016 0 0.978 alpha 0.104 6±0.011 1 0.100 5±0.012 4 0.109 sigma 0.044 4±0.007 4 0.034 1±0.005 3<0.001 beta-1 0.008 5±0.004 7 0.012 7±0.004 6 0.003 beta-2 0.015 5±0.008 3 0.016 8±0.012 7 0.594

3 討論

研究發現，智能手機或電子產品發出的藍光會損害我們的身體健康且影響睡眠。本研究采用睡前使用富含藍光的手機的方法，觀察其對CID患者睡眠結構和腦電頻譜密度的影響。我們發現，與紙質版閱讀相比，睡前使用智能手機對睡眠結構產生了嚴重的影響，包括淺睡眠、入睡后覺醒次數的增加和延長的睡眠潛伏期。

既往研究證實，光是許多生理變量的晝夜節律的主要同步器，如警覺性、體溫和褪黑激素［4，12］。在夜間暴露光線下抑制褪黑素可能是其影響睡眠的潛在機制，光線可以顯著提高警覺性，減少睡前嗜睡，延長睡眠的延遲［6，13］。本研究結果顯示，與對照組相比，實驗組的睡眠質量及其連續性受到破壞，SL延長，WASO增多，表明藍光暴露增加了夜間醒來的次數和夜間清醒的時間。睡前使用電子產品可導致SL延長，夜間睡意減少，可歸因于藍光的警覺效應［7，14-15］，明亮的光線可以增加持續注意力，減少睡意，從而造成睡眠潛伏期的延長。然而，兩組PSG分析整夜睡眠結構仍然相似，在深度睡眠（N3）或快速眼動睡眠方面無明顯差異。此外，總睡眠時間、N3時間比例和快速眼動睡眠之間無明顯差異。

隨著意識程度及睡眠深度的變化，腦電圖活動中特征性的活動也隨之改變，alpha頻段的活動是睡眠階段或嗜睡階段覺醒程度增高的電生理學標志物，beta頻段活動可能是皮質覺醒的標志而睡眠紡錘波（sigma）活動是睡眠保護機制的一個標志。盡管睡眠結構沒有明顯的變化，但我們也發現了藍光對大腦腦電活動的短暫影響。本研究結果顯示，與對照組相比，實驗組在睡眠開始階段，慢波（主要有delta波組成）和紡錘波頻帶的功率降低，而在alpha、beta-1頻帶頻譜密度升高。既往研究顯示，富含藍光的光線可以通過降低睡眠的內源性驅動力而增加睡眠的潛伏期［16-17］，其機制可能是延遲或減少睡眠起始階段慢波的能量或活性。藍光可能通過抑制乙酰膽堿和褪黑素的釋放，進而對內穩態睡眠調節產生影響，同時影響新皮層和丘腦皮層網絡中神經活動的同步和紡錘波能量的降低，導致SWA活動的減弱，從而降低睡眠深度［18-19］，引起頻繁覺醒，增加了入睡后覺醒時間。SCHRECKENBERGER等［20］使用PET聯合腦電圖研究發現，隨著受試者嗜睡程度的增加，delta和theta逐漸增多而alpha、beta會相對減少，而覺醒程度的增高，則會出現alpha、beta會相對增多，delta和theta逐漸減少，本研究結果發現，CID患者在睡眠起始期間alpha頻帶及睡眠轉換階段be?ta-1頻譜密度升高，可能是導致睡眠覺醒次數增高的原因。

本研究不足之處在于：首先由于受樣本量的限制，可能會對使用手機對CID患者睡眠結構的研究產生一定的影響；其次本研究沒有對褪黑素的抑制進行進一步的研究；另外由于研究時間較短，只能對藍光對睡眠結構產生的急性變化進行研究；最后，閱讀通常被認為是一項要求認知的任務，例如，閱讀一部小說已被證明可以顯著增加大腦的連通性。因此，可以推測，與晚間閱讀相關的神經能量消耗的增加可能會對突觸穩態有影響，由于快速眼動睡眠中的SWA和紡錘體活動和快速眼動睡眠中的活動與記憶整合密切相關，因此未來的研究應該控制這種影響，并研究光暴露對CID癥患者后續睡眠和認知功能的影響。

總之，睡前使用富含藍光的智能手機，對CID患者睡眠質量及微觀睡眠結構有直接影響，為進一步加深藍光對CID患者睡眠質量影響的理解提供了依據，為進一步研究和防治CID提供了新思路。