Wie das Gehirn Müdigkeit „suggeriert“: fMRI-Dynamik beim Einschlafen

Eine in iScience veröffentlichte Studie des Teams von Professor II Gaez an der University of Southern California (USC) zeigt neue objektive Marker in der Bildgebung des Gehirns, mit denen sich der Beginn von Schläfrigkeit in einem frühen Stadium erkennen lässt – bevor eine Person vollständig eingeschlafen ist.

Aufgabe und Relevanz

Sekundenschlaf und kurzzeitige Unaufmerksamkeit führen zu Hunderten von Verkehrsunfällen und Arbeitsunfällen. Bislang war es schwierig, den genauen Zeitpunkt des Einschlafens mithilfe subjektiver Fragebögen oder eines Elektroenzephalogramms vorherzusagen. In dieser Studie untersuchten die Forscher, ob es möglich ist, den Beginn der Sleep Onset Period (SOP) anhand von Veränderungen des BOLD-Signals in der funktionellen Magnetresonanztomographie (MRT) zu erkennen.

Warum ist das wichtig?

• Früherkennung von Müdigkeit. Die Identifizierung präziser Neurokarten hilft bei der Entwicklung von Methoden zur Überwachung von Fahrern und Bedienern und verhindert so Unfälle aufgrund von Sekundenschlaf.
• Schlafforschung. Die Dynamik langsamer BOLD-Schwingungen könnte ein objektiver Biomarker für den Beginn des Schlafsyndroms werden und psychologische und elektrophysiologische Tests ergänzen.
• Neuromodulation: Durch gezielte Neurostimulation des Thalamus oder der Aufmerksamkeitsnetzwerke könnte die Wachheit in kritischen Situationen ohne medikamentöse Behandlung verlängert werden.

„Wir haben erstmals gezeigt, dass der Übergang zur Schläfrigkeit mit deutlichen, reproduzierbaren Veränderungen der langsamen Schwankungen des BOLD-Signals einhergeht“, kommentiert II Gaez. „Dies eröffnet die Möglichkeit einer objektiven Überwachung von Müdigkeit mithilfe von Neuroimaging.“

Versuchsaufbau

1. Probandenquote: 20 gesunde Teilnehmer (10 m/10 w, Alter 22–35 Jahre) ohne Schlafstörungen.
2. Schlafen im MRT-Scanner: Die Probanden lagen mit geschlossenen Augen da und konnten bei Hintergrundgeräuschen (80 dB) des Scanners frei einschlafen.
   • EEG (eigene Elektroden im Scanner),
   • EOM (Augenbewegungsamplitude),
   • Augenlid-Überwachungskamera.
3. Definition von SOP: durch die Kombination aus halb geschlossenen Augenlidern, Verlangsamung der EEG-Rhythmen und erstmals durch Änderungen der BOLD-Parameter.

Detaillierte Analyse des BOLD-Signals

• Niedrigfrequente Schwankungen (0,03–0,07 Hz): In den frühen Stadien der SOP nahm die Amplitude dieser Schwingungen um 30–50 % zu
  • Thalamus (Wachheitskoordination),
  • okzipitaler Kortex (visuelle Verarbeitung),
  • Knoten des Default Mode Network (DMN): medialer präfrontaler Kortex und PCC.
• Funktionale Konnektivität:
  • Thalamus ↔ präfrontaler Kortex: um 20 % erhöht, was auf eine erhöhte „Übersetzung“ von Schlafsignalen an den Kortex hindeutet.
  • Aufmerksamkeitsnetzwerk (DAN): Die Verbindungen zwischen dem Parietal- und Frontallappen waren um 15 % reduziert, was auf eine Schwächung der externen Orientierung hindeutet.

Korrelation mit Müdigkeit

• Individuelle Unterschiede: Teilnehmer mit weniger 24-Stunden-Schlaf (<6 h) zeigten einen früheren und ausgeprägteren Anstieg der niederfrequenten Schwingungen.
• Verhaltensdaten: Die ersten Anzeichen von Mikroschlaf (verzögerte Reaktion auf eine einfache visuelle Aufgabe im MRT) fielen mit der Spitzenamplitude der Thalamus-DMN-BOLD-Achse zusammen.

Mögliche Anwendungen

1. Überwachung von Fahrern und Bedienern: Übertragung von fMRI-Befunden auf tragbare fMRI- oder EEG-Geräte zur Frühwarnung vor Müdigkeit.
2. Personalisierte Arbeitspläne: Berücksichtigung der individuellen SOP-„Schwelle“ bei der Schicht- und Ruheplanung, wodurch Unfälle reduziert werden.
3. Schlaftherapie: Testen der Auswirkungen von Koffein, kurzen Nickerchen und Neuromodulation (transkranielle Magnetstimulation) auf die Verlangsamung von BOLD-Verschiebungen.

Zitate der Autoren

„Wir haben erstmals gezeigt, wie langsame BOLD-Oszillationen im Thalamus und Kortex den Schlafbeginn vorhersagen“, kommentiert Prof. Gaez. „Dies eröffnet die Möglichkeit, objektive ‚physiologische Augen‘ zur Überwachung der Wachheit zu entwickeln.“

„Unsere Erkenntnisse ermöglichen es uns, den Umgang mit Müdigkeit neu zu überdenken: Es reicht nicht mehr aus, zu fragen: ‚Wie haben Sie geschlafen?‘ – wir müssen in der Lage sein, das Gehirn zu ‚sehen‘“, fügt Co-Autor Dr. Li Jing hinzu.

Die Autoren heben die folgenden Kernpunkte hervor:

• Neurobiologische Zuverlässigkeit der Marker
  „Die Zunahme der niederfrequenten Schwankungen des BOLD-Signals im Thalamus und im Passivmodus-Netzwerk korreliert eindeutig mit objektiven Anzeichen von Schläfrigkeit (Schließen der Augenlider, Verlangsamung des EEG), – bemerkt II Gaez. – Dies beweist, dass SOP nicht nur am Verhalten, sondern auch direkt an der Gehirnaktivität „erkennbar“ ist.“

• Individuelle Unterschiede
  „Wir haben festgestellt, dass Menschen mit chronischem Schlafmangel frühere und ausgeprägtere BOLD-Veränderungen zeigten“, sagt Dr. Lee. „Dies eröffnet die Möglichkeit, Strategien zur Bekämpfung von Müdigkeit individuell anzupassen: Manche benötigen möglicherweise häufigeren Mikroschlaf, während andere Lichttherapie oder Neurostimulation benötigen.“

• Umsetzung in die Praxis
  „Der nächste Schritt besteht darin, diese Marker an tragbare Technologien (fNCD, trockene EEG-Kappen) anzupassen, um die Wachsamkeit von Fahrern und Bedienern in Echtzeit zu überwachen“, fügt Prof. Martinez hinzu.

• Klinische Perspektiven
  „Die festgestellten Veränderungen können auch bei der Diagnose von Schlafstörungen hilfreich sein: Schlaflosigkeit, Apnoe und Narkolepsie haben unterschiedliche Auswirkungen auf die frühe Phase der SOP, und der BOLD-Marker wird bei der Unterscheidung dieser Erkrankungen helfen“, so Dr. Singh abschließend.

Diese Forschung ebnet den Weg für Neurotechnologien zur Unfall- und Verletzungsprävention auf der Grundlage von Echtzeit- und individuellen Markern für den Beginn von Schläfrigkeit und verspricht, Straßen und Industriegelände sicherer zu machen.