Новая огромная база данных сновидений раскрывает секреты сознания во время сна

Фото из открытых источников

Международное сотрудничество учёных создало крупнейшую в истории общедоступную базу данных записей активности мозга и сопутствующих отчётов о сновидениях. В ходе первого анализа этого ресурса исследователи подтвердили, что сновидения наблюдаются не только в фазе быстрого движения глаз во время сна. Они обнаружили, что при осознанном опыте, возникающем в глубоком сне, мозг демонстрирует паттерны активности, более близкие к бодрствованию. Исследование было опубликовано в журнале Nature Communications.

На протяжении тысячелетий сны были источником интереса, но их систематическое изучение – это современное начинание, имеющее важное научное применение. Изучение субъективных переживаний во время сна может дать информацию для исследований самого сознания, помочь в понимании консолидации памяти и пролить свет на расстройства сна, такие как лунатизм. Несмотря на эту важность, прогресс сдерживается сохраняющейся проблемой: исследования сновидений требуют больших ресурсов, что часто приводит к небольшим размерам выборок, которые трудно сравнивать между разными лабораториями.

Чтобы устранить это ограничение, консорциум из 53 исследователей из 37 организаций в 13 странах объединился для создания базы данных ЭЭГ и процессов мышления во сне, известной как DREAM. Проект был направлен на централизацию и стандартизацию многолетних исследований сновидений.

Целью проекта было создание масштабного общедоступного ресурса, который позволил бы учёным проводить более надёжный и всесторонний анализ сновидений мозга. Джулио Бернарди из Школы передовых исследований IMT в Лукке (Италия), участвовавший в проекте, отметил, что эта инициатива представляет собой решающий шаг в научном изучении человеческого сознания, поскольку позволяет собрать в одном месте огромное количество данных исследований.

Команда собрала данные из 20 различных исследований, в результате чего было получено более 2600 записей пробуждений от 505 участников. Для каждой записи база данных содержит записи электроэнцефалографии (ЭЭГ), которая измеряет электрическую активность мозга с помощью электродов, размещенных на голове. Некоторые записи также включают магнитоэнцефалографию – родственный метод измерения магнитных полей, создаваемых электрическими токами мозга. Эти нейрофизиологические записи сопоставляются с отчетом участника после пробуждения.

Чтобы сделать различные наборы данных сопоставимыми, исследователи разработали единую систему классификации сообщений. Если после пробуждения участник вспоминал какой-либо субъективный опыт, он обозначался как «опыт». Если он чувствовал, что видел сон, но не мог вспомнить его конкретное содержание (этот феномен иногда называют «белым сном»), это классифицировалось как «опыт без воспоминаний». Если же он вообще не сообщал об осознанном опыте, это обозначалось как «отсутствие опыта». Этот стандартизированный подход позволяет проводить мощные, масштабные сравнения, которые ранее были невозможны.

Создав базу данных, исследователи провели первоначальный анализ, чтобы продемонстрировать её полезность. Во-первых, они изучили взаимосвязь между описаниями сновидений и стадиями сна. Сон — это неоднородное состояние; он циклично проходит через отдельные стадии, определяемые определёнными паттернами активности мозга. Наиболее известной стадией является фаза быстрого сна (БДГ), характеризующаяся активностью мозга, параличом мышц и быстрыми движениями глаз. Остальные стадии совместно известны как фаза медленного сна (БДГ), которая развивается от лёгкого сна (N1 и N2) к глубокому, медленноволновому сну (N3).

Анализ базы данных DREAM подтвердил наличие устоявшейся закономерности в широком масштабе. Сообщения о «переживаниях» чаще всего встречались после пробуждений из фазы быстрого сна. Во время медленного сна вероятность вспомнить пережитое снижалась по мере углубления сна. Пробуждения из фазы легкого сна N1 давали больше сообщений о сновидениях, чем пробуждения из фазы глубокого сна N2, которая, в свою очередь, давала больше сообщений о сновидениях, чем пробуждения из самой глубокой фазы сна N3. Это открытие подтверждает идею о том, что, хотя фаза быстрого сна является благоприятной средой для сновидений, это не единственная стадия, в которой происходит осознанный опыт.

Затем команда исследовала, чем отличается медленный сон со сновидениями от медленного сна без сновидений. Они применили автоматизированный алгоритм оценки сна к данным ЭЭГ. Вместо того, чтобы приписывать одну стадию сна периоду активности мозга, этот алгоритм вычисляет распределение вероятностей, оценивая вероятность того, что мозг находится в состоянии бодрствования, быстрого или медленного сна в любой момент времени.

Во время периодов медленного сна, за которыми следовал отчет о сновидении, алгоритм выявил повышенную вероятность активности мозга, характерной для бодрствования, по сравнению с периодами медленного сна без отчета о сновидении. Это позволяет предположить, что сновидения во время медленного сна могут возникать, когда мозг переходит в гибридное состояние, которое не является ни полностью сном, ни полностью бодрствующим.

Наконец, исследователи исследовали, можно ли предсказать наличие сновидения исключительно по активности мозга. Они использовали алгоритмы искусственного интеллекта, обучая их на признаках, извлекаемых из сигналов ЭЭГ за 30 секунд до пробуждения. Эти признаки включали стандартные показатели, такие как мощность мозговых волн на разных частотах, а также более сложные, нелинейные характеристики сигнала. Алгоритмам было поручено различать паттерны ЭЭГ, приводящие к сообщению об «опыте», и паттерны, приводящие к «отсутствию опыта».

Модели смогли провести это различие с точностью, превышающей случайную, как для фазы медленного, так и быстрого сна. В фазе быстрого сна классификаторы показали себя особенно хорошо, достигнув высокой точности в прогнозировании наличия осознанного опыта у участника. Этот результат свидетельствует о наличии объективных, измеримых признаков сновидения в электрической активности мозга. Это открывает путь к будущим технологиям, которые потенциально смогут распознавать моменты сновидения в режиме реального времени, не будя спящего.

Создатели базы данных DREAM признают, что эта начальная работа является лишь отправной точкой. Основной целью исследования было представить саму базу данных и продемонстрировать её потенциал. В будущих исследованиях этот ресурс может быть использован для постановки более детальных вопросов. Например, хотя текущий анализ позволяет предсказать наличие или отсутствие сновидения, для выявления нейронных коррелятов определённого содержания сновидения, например, видения лица или слышания голоса, может потребоваться значительно больше данных.

База данных задумана как живой проект, открытый для новых вкладов исследователей со всего мира. Предоставляя крупную, стандартизированную и открытую платформу, консорциум надеется ускорить темпы исследований сновидений. Этот совместный подход может помочь учёным ответить на фундаментальные вопросы о функциях сновидений и природе самого сознания. Изучая мозг и то, как он генерирует целые миры изнутри, исследователи получают уникальный взгляд на процессы, лежащие в основе субъективного опыта.