睡眠和清醒：它们是完全不同的存在状态，定义了我们日常生活的界限。多年来，科学家通过观察脑电波来测量这些本能的大脑过程之间的差异，睡眠的特点是缓慢、持久的波，以十分之一秒为单位，穿过整个器官。

科学家首次发现，睡眠可以通过几毫秒的神经活动模式来检测，这比一秒钟短 1,000 倍，揭示了研究和理解控制意识的基本脑电波模式的新方法。他们还表明，大脑的一小部分区域可以瞬间“闪现”清醒，而大脑的其余部分则保持睡眠状态，反之亦然。

这些发现发表在《自然神经科学》杂志上的一项新研究中，是华盛顿大学圣路易斯分校生物学助理教授 Keith Hengen 和加州大学圣克鲁兹分校生物分子工程杰出教授 David Haussler 实验室合作的成果。这项研究由博士生 David Parks（加州大学圣克鲁兹分校）和 Aidan Schneider（华盛顿大学）完成。

经过四年的研究，帕克斯和施耐德训练了一个神经网络来研究大量脑电波数据中的模式，发现了以前从未描述过的极高频率的模式，并挑战了长期以来对睡眠和觉醒的神经基础的基本观念。

“借助强大的工具和新的计算方法，挑战我们最基本的假设并重新审视‘什么是状态？’这个问题将大有裨益，”亨根说。“睡眠或清醒是行为的最大决定因素，其他一切都从此开始。因此，如果我们不了解睡眠和清醒究竟是什么，似乎我们就错过了机会。”

“作为科学家，当我们发现当大脑其他部分清醒时，我们大脑的不同部分实际上会小憩一会儿，这让我们感到非常惊讶，尽管许多人可能已经怀疑他们的配偶也存在这种现象，所以也许缺乏男女偏见才是令人惊讶的原因，”豪斯勒打趣道。

了解睡眠

神经科学家通过记录大脑活动的电信号（称为电生理数据）来研究大脑，观察电压波以不同的速度上升和下降。这些波中混杂着单个神经元的尖峰模式。

研究人员对圣路易斯 Hengen 实验室的小鼠数据进行了研究。这些自由活动的动物被佩戴了一个非常轻便的耳机，它可以连续数月记录 10 个不同大脑区域的大脑活动，以微秒的精度跟踪小组神经元的电压。

如此大量的输入产生了 PB 级的数据，相当于 GB 的百万倍。David Parks 领导了一项研究，将这些原始数据输入人工神经网络，该网络可以发现高度复杂的模式，区分睡眠和清醒数据，并发现人类观察可能遗漏的模式。与位于加州大学圣地亚哥分校的共享学术计算机基础设施的合作使该团队能够处理如此大量的数据，这些数据的规模与 Google 或 Facebook 等大公司可能使用的规模相当。

帕克斯知道睡眠传统上是由缓慢移动的波定义的，因此他开始将越来越小的数据块输入神经网络，并让其预测大脑是处于睡眠状态还是清醒状态。

研究团队发现，该模型仅凭几毫秒的大脑活动数据就能区分睡眠和清醒。这让研究团队感到震惊——这表明该模型不可能依靠缓慢移动的波来学习睡眠和清醒之间的区别。就像听一首歌的千分之一秒无法告诉你它是否有缓慢的节奏一样，该模型不可能仅通过查看随机孤立的几毫秒信息来学习几秒钟内发生的节奏。

“我们看到的信息细节程度前所未有，”豪斯勒说。“以前的感觉是，那里什么也找不到，所有相关信息都在较低频率的波中。这篇论文说，如果你忽略常规测量，只看千分之一秒的高频测量细节，就足以判断组织是否处于睡眠状态。这告诉我们，在非常快的尺度上正在发生一些事情——这对睡眠中可能发生的事情是一个新线索。”

而亨根则认为帕克斯和施奈德忽略了某些问题，因为他们的研究结果与他多年来在神经科学教育中灌输的基本概念相矛盾。他要求帕克斯拿出更多证据来证明这一现象是真实存在的。

“这让我不禁扪心自问，‘我的信念在多大程度上基于证据，我需要看到什么证据才能推翻这些信念？’”亨根说。“这真的感觉像是一场猫捉老鼠的游戏，因为我一次又一次地要求大卫 [帕克斯] 拿出更多证据来向我证明一些事情，而他却回来说，‘看看这个。’作为一名科学家，让我的学生一砖一瓦地拆除这些塔楼是一个非常有趣的过程，而我必须接受这一点。”

局部模式

由于人工神经网络从本质上来说是一个黑匣子，不会报告其所学内容，因此帕克斯开始剥离时间和空间信息层，试图了解模型可以从哪些模式中学习。

最终，他们开始观察仅仅一毫秒长、脑电压波动频率最高的脑数据块。

“我们提取了神经科学在过去一个世纪中用于理解、定义和分析睡眠的所有信息，并提出疑问：‘模型在这些条件下还能学习吗？’”帕克斯说，“这让我们能够研究之前未曾理解的信号。”

通过查看这些数据，他们能够确定，仅几个神经元之间的超快活动模式是该模型检测到的睡眠的基本要素。至关重要的是，这种模式无法用传统的、缓慢的和广泛的波来解释。研究人员假设，慢速移动的波可能起到协调快速的局部活动模式的作用，但最终得出结论，快速模式更接近睡眠的真正本质。

如果将传统上用于定义睡眠的缓慢移动的波浪比作棒球场中成千上万的人在做波浪运动，那么这些快速移动的模式就是少数几个决定参与波浪运动的人之间的对话。这些对话的发生对于整个波浪运动的发生至关重要，并且与体育场的气氛更直接相关——波浪运动是波浪运动的次要结果。

观察闪烁

在进一步研究超本地活动模式时，研究人员开始注意到另一个令人惊讶的现象。

当他们观察预测睡眠或清醒的模型时，他们注意到了乍一看像是错误的东西，在一瞬间，模型会检测到大脑某个区域处于清醒状态，而大脑其他区域则处于睡眠状态。他们在清醒状态下也看到了同样的情况：一瞬间，一个区域会进入睡眠状态，而其他区域则处于清醒状态。他们将这些情况称为“闪烁”。

“我们可以观察这些神经元放电的单个时间点，很明显，这些神经元正在转变为不同的状态，”施耐德说。“在某些情况下，这些闪烁可能仅限于单个大脑区域，甚至可能更小。”

这迫使研究人员探索闪烁对睡眠功能的意义，以及它们如何影响睡眠和清醒期间的行为。

“这是一个自然的假设；假设你醒着的时候，大脑的一小部分进入睡眠状态——这是否意味着你的行为突然看起来像是在睡着了？我们开始发现情况往往如此，”施耐德说。

在观察老鼠的行为时，研究人员发现，当大脑的某个区域闪烁进入睡眠状态而大脑的其他部分处于清醒状态时，老鼠会暂停一秒钟，几乎就像是进入了梦乡。睡眠期间的闪烁（大脑的一个区域“醒来”）会通过动物在睡眠中的抽搐来反映。

闪烁尤其令人惊讶，因为它们不遵循既定的规则，该规则规定了大脑在清醒、非快速眼动睡眠、快速眼动睡眠之间按顺序移动的严格周期。

“我们看到了从清醒到 REM 的闪烁，从 REM 到非 REM 的闪烁——我们看到了所有这些可能的组合，它们打破了你根据一百年的文献所预期的规则，”亨根说。“我认为它们揭示了宏观状态——整个动物层面的睡眠和清醒，与大脑中的基本状态单位——快速和局部模式之间的分离。”

影响

深入了解高频模式以及清醒与睡眠之间的闪烁可以帮助研究人员更好地研究神经发育和神经退行性疾病，这两种疾病都与睡眠失调有关。Haussler 和 Hengen 的实验室团队都对进一步了解这种联系感兴趣，Haussler 有兴趣在脑器官模型（在实验室工作台上生长的脑组织碎片）中进一步研究这些现象。

“这为我们提供了一把非常锋利的手术刀，可以用来解决这些疾病和障碍问题，”亨根说。“我们对睡眠和清醒的了解越多，我们就越能解决相关的临床和疾病相关问题。”

从基础层面上讲，这项工作有助于推动我们对大脑作为控制行为、情感等的器官的多层次复杂性的理解。