Сон и его трюки: как неожиданно предсказать гипоманию

Изменения в режиме сна могут сигнализировать о гипоманиакальных эпизодах за несколько дней до их начала, установило новое исследование.

Новое исследование, опубликованное в Журнале аффективных расстройств, показало, что тонкие колебания в уровне сна и активности могут предвещать начало гипоманиакальных эпизодов у людей с биполярным расстройством. Используя носимые устройства и инструменты самодиагностики в течение года, исследователи смогли обнаружить ранние признаки изменения настроения за три дня до сообщения о полном эпизоде.

Биполярное расстройство — это психиатрическое заболевание, характеризующееся сменами между периодами депрессии и периодами повышенного или раздражительного настроения, известного как мания или гипомания. В то время как депрессивные эпизоды часто привлекают больше всего клинического внимания, гипоманиакальные эпизоды — это периоды необычно высокой энергии, сниженная потребность во сне и импульсивное поведение — могут быть разрушительными и увеличивают риск полной мании. Обнаружение этих изменений настроения до их эскалации может поддержать ранние стратегии вмешательства и улучшить результаты.

Исследователи провели это исследование, поскольку предыдущие попытки предсказать эпизоды настроения при биполярном расстройстве показали смешанные результаты. Некоторые исследования предположили, что изменения в сне и активности предшествуют изменениям в настроении, в то время как другие обнаружили непоследовательные результаты при сравнении оценок клиницистов с данными из смартфонов или носимых устройств. Основной проблемой была неспособность отслеживать поведение достаточно часто и точно, чтобы выявить ранние признаки. Это исследование стремилось преодолеть этот разрыв с помощью непрерывного мониторинга и передовых аналитических методов.

В исследовании участвовали 164 человека, диагностированных с биполярным расстройством I или II типа, хотя только 50 из них испытали хотя бы один гипоманиакальный эпизод и были включены в окончательный анализ. Участники были набраны из амбулаторных программ в двух медицинских учебных центрах в Канаде. Все участники были взрослыми, диагностированными с использованием стандартных клинических интервью, и были свободны от активных расстройств, связанных с употреблением веществ. После регистрации участники были под наблюдением в течение более года, некоторые продлили участие до двух лет.

Каждый участник носил кольцо Oura — коммерческое носимое устройство, которое непрерывно записывает физиологические данные, включая движение и сон. Устройство предоставляло подробную, высокочастотную информацию, фиксируя пятиминутные интервалы расхода энергии и стадии сна. В дополнение к пассивному сбору данных участники заполняли еженедельные онлайн-опросы с использованием Шкалы самооценки мании Альтмана, которая оценивает пять ключевых симптомов гипомании: приподнятое настроение, завышенная самооценка, сниженная потребность во сне, разговорчивость и повышенный уровень активности. Участники также заполняли Анкету по вопросам здоровья пациента для мониторинга депрессивных симптомов.

Исследователи определили гипоманиакальный эпизод как любой недельный период, в котором участники сообщали о наличии трех или более симптомов гипомании в большинстве дней, основываясь на общем балле шкалы 10 и более. Используя эти самоотчеты в качестве эталона, команда проанализировала данные носимых устройств, чтобы выяснить, изменялись ли шаблоны сна и активности за несколько дней до эпизода.

Для этого исследователи использовали технику анализа данных, которая разбивает сложные временные серии на более простые компоненты. Измеряя, насколько эти шаблоны колебались изо дня в день или в течение одного дня, команда хотела идентифицировать "всплески" в изменчивости, которые могли бы сигнализировать о надвигающемся изменении настроения. Корректное предсказание определялось как любое значительное изменение в сне или активности, которое происходило в течение семи дней до начала гипоманиакального эпизода.

Анализ показал, что уровень сна и активности начинали демонстрировать необычную изменчивость за несколько дней до того, как участники сообщали о симптомах гипомании. В среднем изменения в сне обнаруживались примерно за три дня до сообщения о эпизоде, в то время как изменения в активности стали заметны примерно за два с половиной дня. Изменения внутри дня (например, 12-часовые шаблоны) были особенно эффективны в выявлении ранних изменений, превосходя недельные (средние) значения.

Сравнивая эффективность разных сигналов, 12-часовая изменчивость в сне показала сбалансированную точность 87%, в то время как данные по активности достигли 89%. Чувствительность — способность правильно идентифицировать положительные случаи — была выше 90% в обоих случаях, что указывает на то, что эти методы обнаружили многие из надвигающихся эпизодов. Результаты стали еще более сильными, когда анализировались конкретные симптомы. Например, изменения в сне наиболее точно предсказывали симптом "сниженной потребности во сне", в то время как изменения активности тесно соответствовали пункту "увеличенная активность" в шкале мании.

Интересно, что участники, которые испытали гипоманиакальные эпизоды, как правило, были моложе тех, кто этого не сделал, но существенных различий в поле, образовании, семейном статусе или базовых симптомах настроения не было. Группа была разнообразна по гендерной идентичности и социоэкономическому фону, и большинство участников получали какую-либо форму психиатрического лечения в ходе исследования.

Исследователи отметили, что именно изменчивость, а не средние уровни, была наиболее информативным сигналом. Это открытие поддерживает новые подходы к психическому здоровью, которые рассматривают настроение как динамическую систему, где стабильность поддерживается до тех пор, пока не произойдет нарушение равновесия. В этой модели быстрые изменения между состояниями, такими как стабильное настроение и гипомания, могут происходить, когда обычные регуляторные механизмы человека больше не могут адаптироваться. Обнаружение этих нарушений в реальном времени может быть ключевым для предотвращения более серьезных последствий.

Сильными сторонами исследования являются использование непрерывных, высокоразрешающих данных от носимого устройства, а также большое количество данных в течение длительного периода наблюдения. В отличие от многих предыдущих исследований, это не полагалось исключительно на ретроспективные самоотчеты или оценки клиницистов, делая результаты более надежными. То, что все исследование проводилось удаленно, также подчеркивает целесообразность использования носимой технологии в реальных клинических условиях.

Тем не менее, исследователи признали некоторые ограничения. Хотя размер выборки был достаточно велик для такого вида интенсивного наблюдения, он все же был относительно небольшим по сравнению с более широкими популяционными исследованиями. В дополнение к этому в исследовании не контролировались демографические факторы, такие как возраст или социоэкономический статус, которые могут влиять на поведение. Команда также отметила, что носимые устройства иногда могут давать неполные или непростые данные, с чем они справились с помощью передовых статистических методов.

Будущее исследование может развить эту работу, включая более крупные, более разнообразные выборки и изучая, сохраняются ли подобные шаблоны для депрессивных эпизодов или смешанных состояний. Может также быть полезно исследовать, как экологические факторы, такие как стресс или социальные взаимодействия, взаимодействуют с биологическими сигналами для предсказания изменений настроения.