边睡边学：睡眠中进行内隐词汇学习必然要伴随着慢波波峰

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边睡边学：睡眠中进行内隐词汇学习必然要伴随着慢波波峰

发布者：admin 发布时间：2019/3/15

摘要

瑞士伯尔尼大学心理学院的Marc Alain Zust等人在Current Biology上发文，探讨睡眠的慢波波峰和内隐词汇学习之间的关系。为了研究慢波睡眠阶段的记忆编码功能，研究者采用“配对联想学习”任务考察词汇的内隐关系绑定在无意识状态下是否可行。

因为慢波波峰是神经兴奋性阶段，因此研究者假设波峰可能有助于词汇学习。在午睡的慢波睡眠阶段，会给以德语为母语的成年男性和女性播放一系列词对，每对词包含一个假词和一个真实的德语单词，目的是为了将假词与德语单词的真实语义绑定（比如tofer-haus，tofer为假词，haus为真德语词，意为house）。然后在醒后以内隐记忆测验的方式测量被试在睡眠中是否成功的进行关系绑定。如果词对的第二个词（“tofer-haus”中的haus）呈现时伴随着慢波波峰，词对间关系绑定的概率就会提高。睡眠期间形成的词对关系转换到清醒阶段，有助于在内隐记忆测验中进行迫选。在醒后记忆测验中，重新激活睡眠期间绑定的词对关系，在大脑上可表现为皮层语言区和海马的激活。研究者推断，慢波波峰期形成的内隐关系，也会激活类似于清醒状态下进行词汇学习的海马-新皮层网络。

引言

边睡边学是人类的梦想之一，但这通常被证明是不太可能的，因为睡眠状态下缺乏学习所必需的意识觉知。清醒状态下学习的新知识需要在睡眠状态下进行记忆巩固，但睡眠阶段能否学习和编码复杂的新信息，尚未可知。唯一能确定这一假设的方法是，让被试在睡觉时编码词汇材料，在醒后测试记忆力。

前人关于睡眠期编码和清醒期提取的实验研究结果不一致。尽管早期的实验研究表明睡眠阶段编码是可行的，但这些研究也遇到了一些方法上的问题。最近关于睡眠编码的研究指出，人类可以对睡眠阶段播放的声音、单词以及声音-气味形成无意识记忆。

研究者在本文中采用了一种更为复杂的睡眠编码任务—配对联想学习任务，从而能够建立词汇的快速内隐关系绑定。配对联想学习要基于海马依赖的情景记忆系统，但一般认为，在编码过程中伴随海马激活的关系学习需要意识的参与。但是，意识在睡眠特别是慢波睡眠时是显著降低的。因此，在本研究中，通过研究慢波睡眠阶段的记忆编码功能，研究者想探讨词汇的内隐关系绑定在无意识状态下是否可行。此外，研究者认为睡眠期间的关系编码可能只发生在非常有限的环境下，比如区分神经元去极化时期的慢波波峰。作者假设：以听觉形式呈现的词汇编码可能发生在慢波波峰，因为这些波峰与皮层兴奋性以及类似于清醒状态的神经网络特性有关。

方法

被试：76名身心健康、以德语为母语的被试参加了本实验，其中35名被试不能在午睡期间获得稳定的慢波睡眠而被退出实验，最终有41名被试（age 19-32, M ± SD = 23.3 ± 3.5; 30名女性）参与了本研究。在这41名被试中，其中26被试只在睡眠实验室进行了醒后记忆测试(行为组)，而另外15名被试则在测试的同时记录了fMRI（fMRI组）。

实验设计：如图1A所示，研究者采用配对联想任务范式，在午睡的慢波睡眠期呈现40对假词-真正德语词的词对（比如“tofer”-“Haus”(house)，其中tofer是假词，Haus是真实德语词，其英文意思为house），所有被试均以德语为母语。睡眠阶段播放的德语词代表一种大于或小于鞋盒的物体。每个词对以交换位置的方式连续呈现4次（(比如 tofer-Haus, Haus-tofer, tofer-Haus, Haus-tofer），从而有助于假词和德语词的双向灵活绑定。如图1B所示，研究者模仿慢波的频率以稳定的节奏播放这些词对（每对词两个单词之间的间隔为1.075s）。午睡后，给被试进行内隐记忆测试，被试需要猜测这些假词代指的物体是否大于或小于鞋盒。猜测准确性越高，代表睡眠期间关系绑定越成功。记录了其中15个被试的fMRI，是为了推测情景记忆系统是否参与睡眠中编码。如图S2所示，除了每个被试午睡的睡眠分期外，红点表示睡眠中刺激呈现的时间点；橙条表示醒后内隐记忆测试进行的时间点。绿色星号表示内隐记忆测试的同时记录了fMRI的被试。

图1 实验设计（A）睡眠期学习任务和醒后内隐记忆测试；（B）节奏性词汇呈现，旨在产生慢波波峰，从而确保是在波峰播放。

图S2 每个被试的睡眠分期和刺激呈现

脑电/多导睡眠监测（EEG/PSG）：采用BP64导脑电设备记录睡眠期间的脑电，接地电极为CPz，参考电极为Fz，两导眼电，一导下颏肌电。采样率为500Hz，阻抗保持在20Hz以下。采用BrainVision Recorder记录脑电，在OpenViBE环境下参考美国睡眠医学会（AASM）标准进行在线PSG可视化。两个训练有素的评分者根据AASM指南在Polyman软件上进行离线睡眠分期。如果两个评分者意见相左，研究者选择将其界定为浅睡眠。采用matlab工具包EEGLAB处理脑电数据，滤波频段为0.1-100Hz，重参考为平均参考，手动去除伪迹。

神经影像（Neuroimaging）：采用3T西门子Magnetom TrioTIM系统搭载12通道磁线圈采集MRI数据。采用T1加权快速采集梯度回波序列采集解剖像(176个矢状面, 无间隔, 256*256采集矩阵, 体素边长= 1mm，TR = 2530ms，TE = 2.2ms, FA=9°)。采用T2*加权单次EPI序列获取功能像（隔层扫描，体素边长= 3 mm, TR = 2060 ms，TE = 30 ms， FA = 90°）。采用SPM8进行数据预处理和统计分析。功能像的时间层矫正为16/32，采用解剖像进行配准；每个被试的解剖像标准化到SPM8的T1模板；采用8mm的高斯平滑核对功能像进行三维平滑。

行为数据分析：内隐记忆测验的因变量是睡眠中播放的假词的分类准确率。分类准确率可以表示为正确判断睡眠中播放的相关德语单词的概率。如果分类正确率超过50%，则可以推断睡眠中的关系词编码成功。采用双尾t检验计算统计显著性。注意，睡眠期间未播放的假词不能用来计算分类精度，这些未配对的假词仅在清醒的内隐记忆测验中出现，可以用来测量与假词相关的内在尺寸语义。

EEG数据预处理和分析：为了评估睡眠中单词呈现时的脑电反应，研究者计算了每个被试的平均ERP和ERSPs，时间锁定在词对中第一个单词的播放。将原始EEG信号进行分段，长度为4s（第一个单词出现前的1s和出现后的3s）；去除由于出汗和电磁噪声引起伪迹的分段（共5860段，去除142段）；在MATLAB工具包FieldTrip中进行分析；基线矫正为第一个单词出现前的1s；通过Morlet小波变换进行ERSPs。平均所有试次的ERSPs，对每个被试每个频段进行基线矫正（dB）。

为了量化睡眠中听觉刺激的影响，研究者同时对比了刺激前基线的平均ERPs和ERSPs；最后，研究者计算了感兴趣的时间窗和时频窗的平均电压和平均频谱功率。在这些时间窗中，显示明显偏离基线的电极会用基于聚类的置换检验(5000置换)的方法识别出来，以此矫正多重比较问题。

fMRI分析:研究者记录了部分被试在醒后内隐记忆测验中的快速事件相关fMRI信号。将此测验中正确和不正确反应的fMRI信号与SPM8提供的HRF函数卷积；去除6个头动参数；对于每个睡眠期播放的词对，在700到1100 ms之间的平均诱发慢波相位值（将词对的四次重复进行平均），作为记忆测验中真正正确和不正确反应的一项调制参数纳入模型。采用被试内单因素ANOVA进行组水平的一阶分析。二阶分析将全脑信号作为无意义协变量去除。为了识别出与提取睡眠编码相关的大脑区域，研究者对比了醒后记忆测验中正确和不正确反应fMRI信号（基于慢波相位信息）。这一信息是参数调制分析的内在相互作用项：(正确*慢波波峰)＞(不正确*慢波波谷)。

随后研究者计算了提取睡眠编码相关的fMRI信号和被试能够提取的关联词数量的被试间相关。这一分析揭示了与记忆表现成线性关系的大脑信号。阈值为p=0.001(未校正)，阈值范围为5个体素。主要感兴趣的区域是海马，因此采用AAL模板来配准大脑活动。左右海马体的体素在p<0.001（未矫正）时算是一个cluster。一个cluster超过5个体素即为显著；对海马子结构进行FWE矫正。AAL海马模板外区域阈值为p<0.001(未矫正)。

结果

慢波周期的确定、theta活动、睡眠纺锤波

在慢波睡眠阶段，每个被试平均播放了36.51个不同词对（146.05次，每个词对重复4次）。脑电记录显示词对诱发了一系列的额叶慢波波峰。词对第一个词的出现就在大量额叶电极诱发了三个正向电压波峰：（1）200-600ms (p <0.001); (2)900-1500ms（p = 0.003）；（3）2000-2300ms (p=0.022)。这些波峰从波形由谷到峰的转变开始出现，广泛集中于额叶电极群，并与纺锤波(12-16Hz)的频谱功率的增加相一致（p<0.01，见图2）。第一个波峰在500-900ms，第二个波峰在1500-2000ms都伴随着一个波谷，同时伴随着大量顶叶电极群theta活动的升高。需要注意的是，诱发的第二个波峰和词对的第二个词出现时间一致。因此，单词的出现会诱发额叶电压波峰和波谷，这些峰和谷以1s的间隔出现（相当于1Hz的慢波），最后组成了纺锤波和theta波。这和前人研究结果一致，听觉刺激可以诱发~1Hz慢波，纺锤波镶嵌在波峰中，theta出现在波谷中。

图2 额叶电极（F1、F2、Fz、FC1、FC2、FCz）对睡眠期播放词对的总平均电生理反应。

（A）词对诱发的首个波峰在200-600ms，第二个在900-1500ms，第三个在2000-2300ms（感兴趣时间窗为图中标红部分）；

（B）时频分析表明，波峰伴随着纺锤波（13-15Hz）和theta（5-7Hz）活动的增加（500-900ms，1500-2000ms）。

慢波波峰期的词汇编码

研究者假设发生在慢波波峰期的皮层兴奋性可能有助于睡眠期配对联想学习。然而，没有证据表明这是睡眠编码的最佳时间。首先，研究者探讨了平均ERP中表现出的慢波波峰特征是否与记忆测试中正确和不正确的反应有关。研究者比较了醒后正确和错误分类的假词，在睡眠期第二个慢波波峰的起始时间、中心时间、持续时间差异。第二个慢波波峰的中心时间和开始时间提前、持续时间延长预测了内隐记忆测验中的正确迫选。对比正确VS错误分类的假词，前者表现出更早的重心(1140 VS 1397 ms, 置换检验的 p= 0.031)，开始似乎也更早(840 VS 1160 ms, p = 0.056)，持续时间更长(780 VS 480 ms,p = 0.067)。对EEG活动强度(GFP)的肉眼观察表明，如果第二个慢波波峰在第二个词出现前达到最大活动强度，那么它会促进睡眠编码（图3A）。为了验证这一观察，研究者探讨了额叶电极的ERPs电压。在随后正确提取的词对中，第二个波峰出现在800-1100ms，先于并包括第二个单词出现 (图3B)。相反，在随后提取失败的词对中，波峰出现在1200-1500ms，在第二个单词播放后。ERP潜伏期和记忆表现（ERP的平均电压）的交互作用显著也进一步证实了提取成功与否的分离（p=0.006）。

研究者接下来进行了单试次分析，探讨离散的慢波波峰是否可以预测单个词对的提取成功。首先需要分析，在一个词对出现的特定时间内，慢波频率范围内某一特定相位的振荡是否可以预测提取的成功。为此，研究者提取了每个词出现时每个时间点的慢波振荡(0.8Hz)的瞬时相位。将每个时间点的瞬时相位分为12段（bins）（相位值在-180°到180°)，然后分别计算每个时间相位段的记忆成绩(图3C)。如果发生在刺激呈现的特定时间，慢波振荡的特定相位有助于睡眠期的编码，那么在相应的时相段中词对的记忆成绩应该是很高的。研究发现，如果词对于一个在800-1100 ms间类似于慢波波峰(0°)的相位值有关，在随后的记忆测试中其准确性就会高于概率。基于聚类的置换检验结果表明，潜伏期、相位、记忆成绩间的相关显著（p = 0.045）。需要注意的是，在此分析的是0.8Hz的瞬时相位，因为这是人类慢波的一个主导频段。为了证明这一发现，研究者也分析了0.6、0.7、0.9和1.0Hz的相位，得到了类似的结果。但只有≤0.8H时，潜伏期、相位和记忆成绩三者之间的相关才显著。

最后，研究者探讨了在单词呈现的特定时间内，离散高振幅慢波能否预测醒后的成功提取。尽管上述慢波相位分析强调睡眠学习中慢波波峰的重要性，但却忽视了慢波振荡的实际振幅。然而，由于慢波振荡被界定为高振幅事件，研究者采用前人提出的算法识别出额叶电极中的离散慢波波峰，其中一个算法就是根据峰和谷振幅大小来检测慢波。研究者计算了正确VS错误提取词对的峰值密度的相对变化（即波峰出现率占基线比率的百分比的变化）（图3D）。在800-1100ms的时间窗内，正确分类词对的峰值密度显著大于错误分类词对( p < 0.001)。如果和基线对比，正确分类词对的峰值密度增加了16%（SD 53.8%, t(40) = 1.908, p = 0.064），错误分类的词对减少了11.4%（SD 38%, t(40) = 1.928, p =0.061）。

图3 睡眠中电生理反应能够预测醒后记忆测试中的提取准确率（上图都是在所有被试所有试次间的平均反应，时间锁定在词对第一个词呈现时）

（A）醒后内隐记忆测验中正确和错误分类假词的睡眠期ERPs电压分布分析。ERP每个时间点的电压分布都会和慢波峰和谷的典型电压分布（即慢波模板）比较。和模板相似的连续时间点就被划分为波峰（红色）或波谷（蓝色）。计算全局场功率以确定每个时间点的峰和谷活动强度。第二个慢波波峰的时间中心提前预示着成功的睡眠期编码（白点，p = 0.031）

（B）内隐记忆测验中正确（绿色）和错误分类（红色）假词的前额叶ERPs。第二个慢波波峰在词对第二个单词出现前达到最大，从而有助于关系绑定（p = 0.006，单因素ANOVA相互作用项时间窗×记忆成绩）

（C）内隐记忆测验中提取成绩与睡眠过程中不同时间出现的额叶慢波(0.8Hz)相位的函数关系。图中的颜色代表平均提取成绩（%准确率）；每列20ms，包含所有被试的所有试次，并按瞬时慢波相位分组。聚类分析表明，对慢波相位在波峰（0°）的词对，记忆成绩就会提高，并且波峰刚好处在第二个单词呈现之前（800-1100ms）(p = 0.045)

（D）峰值密度随时间的相对改变。研究者以10ms为步长在-1s-3s的时间窗内计算了峰值密度（每秒的峰值数），然后计算了每一步峰值密度相对于整个分段的平均密度的相对变化。在第二个波峰出现的早期（800-1100ms），正确反应的相对峰值密度显著大于错误反应。

（E）与提取成绩相关的事件相关频谱（5-7Hz）活动分析。内隐记忆测验中正确分类的假词诱发的theta功率显著低于错误分类。并且这种显著的差异主要集中在额叶区域（配对样本t检验，p<0.001）

当单词重复播放时指向慢波波峰进行单词编码最佳

在词对的四次重复中，只有每个词对第二个词与慢波波峰一致时，词汇编码的效果最佳。因此，研究者计算了在800-1100ms的时间窗内词对第二个词与慢波波峰一致的次数（0、1、2-4），然后探讨了相位一致性对提取成绩的影响。ANOVA分析表明提取成绩的峰值次数存在显著的主效应（见图4，p < 0.001）。当词对第二个词和慢波波峰一致出现次数为0（31.6%的词对）和1（41.9%的词对）时，醒后记忆准确率处于随机水平（分别为49.4%±2.2%，50.2±1.5%）；当二者一致出现的次数为2-4次时，记忆准确率上升到了59.9%±2.5%（p < 0.001）。即使不考虑词对与波峰的出现的一致性，所有词对的记忆准确率仍然高于随机水平（52.7%±1.2%，p = 0.032）。

为了保证是慢波的波峰而非波谷，与睡眠中的成功编码有关，研究者进一步分析了波谷相关的记忆提取成绩。波谷的数量和提取准确率显著相关（见图4右， p = 0.030）。当词对第二个词出现和波谷一致次数超过2次时（26.3%的词对），提取准确率就低于随机水平（46.1%±2.7%, p = 0.15）。相反，当一致次数为0（30.8%的词对）或1（42.9%的词对）次时，提取准确率就高于随机水平（54.0%± 2.6%, p = 0.13和54.8%±1.8%,p = 0.014）。当词对与波谷一致出现次数超过两次时提取准确率下降，可能是因为这些词对很少与波峰一致出现。

有人可能会提出疑问：为什么是和词对的第二个词一致而不是第一个词呢？为了解决这一疑问，研究者同样探讨了第一个词和波峰或波谷一致的次数，时间窗为第一个词出现的-275ms-25ms。结果发现，无论是波峰（p =0.848）还是波谷（p = 0.525）对记忆成绩都无显著的影响。

图4 行为结果。图左是所有被试（N=41）所有词对提取准确率；图中是睡眠中播放词对的第一个词与慢波峰（红）和谷（蓝）一致出现次数的函数；图右是睡眠中播放词对的第二个词与慢波峰（红）和谷（蓝）一致出现次数的函数（*p < 0.05, ***p < 0.001，与随机水平对比的单样本t检验）。

Theta频段功率的降低有助于慢波睡眠期的词汇编码

前人研究发现，theta和快速纺锤波都和睡眠期记忆巩固正相关，那么二者是否会影响记忆编码呢？为解决这一问题，研究者探讨了theta（5-7Hz）和快速纺锤波（13-15Hz）对睡眠期编码的预测。结果发现，只有theta能预测醒后提取准确率。成功编码的词对呈现时，theta功率是降低的。在800-1100ms的时间窗内，正确和错误提取反应词对间的theta功率差异显著（p < 0.001; 见图 3E）。

记忆测验中海马活动和提取成绩正相关

研究者记录了15个被试在醒后记忆测验中的fMRI数据。首先对比了正确和不正确分类假词的fMRI信号。为了能够对比真正反映成功和失败提取的大脑活动，事件相关fMRI对比要受到反应成功编码的睡眠EEG参数的约束（即在词对第二个词播放时，在800-1100ms的时间窗内平均慢波相位值）。采用基于体素的P<0.001（未矫正）评估海马子结构外的团块，采用p<0.05（FWE矫正）评估海马子结构。醒后内隐记忆测试中正确分类和右侧前海马相对信号增加有关，然而错误分类与其相对信号降低有关（见图5A，t=4.0, P_FWE=0.039）。此外，信号增加的区域还包括左侧梭状视觉单词形成区（可能调节书写单词的视觉加工）（见图5A，t=4.56, Punc<0.001），以及左侧（t=4.56, Punc<0.001）和右侧（t=3.71, Punc<0.001）颞中回（可能负责假词内隐语义内容的恢复）。

研究者然后计算了clusters的本征变量（负责成功提取的大脑活动）和每个被试记忆成绩的被试间相关。结果发现，右侧海马（t = 4.58, Punc < 0.001）、右侧鼻周皮层和前海马（t = 6.15, Punc < 0.001）、左侧额下回（t =4.45, Punc < 0.001）、左侧颞叶（t = 7.21, Punc < 0.001）和记忆提取成绩正相关（见图5B）。

图5 与提取睡眠期学习词汇有关的大脑区域

此外，研究者在午睡和内隐记忆测验前后都记录了斯坦福嗜睡量表和疲劳症状量表，发现疲劳并不会影响睡眠期编码和醒后记忆提取。假词的内在尺寸语义（声音表征）也不影响醒后记忆测验的提取准确率。

总结

本研究探讨了慢波睡眠期学习编码发生的条件，实验结果也验证了作者的假设：慢波波峰有助于睡眠编码，因为波峰是神经的相对兴奋期。如果听觉词汇刺激能够不断的在慢波波峰期播放，那么其在记忆测验中的分类准确率就会高于随机水平~10%。因此，当关系绑定（配对联想学习）与慢波波峰一致，提取就是成功的，并且提取时会伴随着海马活动的增强（见图6）。

图6 睡眠期关系绑定的推定机制。图上显示了额叶电极上记录的带有两个慢波波峰（绿和红）的睡眠EEG；图中描述了海马在睡眠期关系绑定中的假设活动（本研究并未测量）；图下描述了睡眠中听觉刺激的波形。如果在慢波波峰时播放词对的第二词（即在绿色的慢波波峰期播放“tofer-house”中的“house’’），此时神经兴奋性和可塑性增强，海马和神经皮层相互作用，有助于词对中两个词关系的绑定。如果波峰出现过晚，第二个词没有在慢波波峰期播放（即没有在红色慢波波峰前播放“aryl-cork”中的“cork”），神经皮层兴奋性的降低就会阻碍关系绑定。

本文有以下研究亮点：

（1）睡眠通常被认为是一种无意识状态，而慢波睡眠又是睡眠各阶段中意识感知最低的时期。记忆编码通常需要意识的参与，所以大部分学习发生在清醒状态下，睡眠时能不能进行学习尚未可知。研究者通过构造假词，并与真词形成关系绑定，再以听觉的形式在睡眠中播放，最后在醒后通过内隐记忆测试的方式测量睡眠中的编码效果。整体实验设计巧妙，通过复杂的实验设计和复杂的数据分析技巧，得出了简单的结论：睡眠中可以进行记忆编码，但编码必须发生在慢波波峰时。

（2）本研究综合了多种形式的数据，运用了多种分析方法，从各个角度证明实验结果的可靠性，并排除各种因素的干扰。除了记录和分析了一部分被试的fMRI数据以外，研究者还采用了ERP、时频、频谱、相位一致性、峰值密度、微状态、单试次等分析方法，涉及10个以上分析和记录软件。整个研究彰显了作者强大的实验设计功底和数据分析能力。

（3）一项好的研究还在于对无关变量的控制。在本研究中，作者专门修改了指导语，进行实验前一晚的睡眠限制，实验中播放白噪音，采用适应程序确定最佳刺激强度，控制假词的内在尺寸效应等，每个步骤都保证了实验的可行性和结果的可靠性。

看来，周星驰主演的《武状元苏乞儿》里睡梦中学会洪帮主的降龙十八掌是有可能的，洪帮主一定是在苏灿慢波波峰时潜入其梦境，并且植入意识，让他放弃父亲留下的产业，追求自己想要的生活。（不好意思，误入盗梦空间片场了,祝读者好梦）