近日，中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院腦病中心神經(jīng)免疫團隊在神經(jīng)病學(xué)知名期刊Neurology（中科院一區(qū)，Top，IF=9.9）發(fā)表了題為“Cardiopulmonary coupling spectrogram as an ambulatory method for assessing sleep disorders in patients with autoimmune encephalitis”的研究論文。該研究創(chuàng)新性地將CPC用于AE的睡眠評價，并發(fā)現(xiàn)了AE的睡眠評估標(biāo)志物，拓展了AE睡眠障礙的評估思路。該評估方法具有便攜、簡易、高效的特點，有望與其他生物標(biāo)志物共同構(gòu)建病情觀測、療效評價、預(yù)后判斷的多維度監(jiān)測體系。
自身免疫性腦炎（AE）是一類由自身免疫機制介導(dǎo)的腦炎，2018年被國家罕見病目錄納入，部分患者預(yù)后差，給家庭和社會帶來沉重負(fù)擔(dān)。睡眠障礙作為AE患者常見且重要的臨床特征，其表現(xiàn)復(fù)雜、癥狀各異，容易被掩蓋忽視。睡眠相關(guān)癥狀若未能及時得到識別和充分管理，對AE的早期診斷和干預(yù)，乃至患者的功能康復(fù)和生活質(zhì)量改善均會產(chǎn)生不良影響。
目前，臨床常規(guī)睡眠評估方法包括睡眠問卷、量表評估和多導(dǎo)睡眠圖(PSG)。然而，睡眠問卷和量表具有一定主觀性；PSG因操作繁瑣、首夜效應(yīng)、患者配合不佳等因素，其臨床應(yīng)用受到限制。因此，如何快捷、有效地評估AE患者的睡眠障礙，尋找新的睡眠生物標(biāo)志物，是世界范圍內(nèi)AE臨床研究亟需解決的科學(xué)問題。
心肺耦合（cardiopulmonary coupling，CPC）技術(shù)是一種基于心電圖的便攜式睡眠監(jiān)測技術(shù)，由于其評估操作簡單且對患者睡眠本身的影響不大，近年來在多種疾病的睡眠評估中逐漸被應(yīng)用。但其是否可有效輔助AE的睡眠障礙診斷與識別，目前尚無研究。
該研究對最終納入的60名AE患者和66名健康對照受試者進行分析，并對其中14名急性期患者在24周后完成了隨訪。通過計算受試者心率變異度、心電衍生的呼吸信號之間的相干性以及互功率譜生成睡眠圖譜。結(jié)果顯示，AE患者睡眠效率下降，代表深睡眠的高頻耦合（HFC）下降，快動眼睡眠及覺醒比例偏高，呼吸紊亂指數(shù)偏高，伴顯著的自主神經(jīng)功能障礙（圖1）。
圖1 健康受試者和自身免疫性腦炎患者的睡眠圖、LF/HF 比值和 CPC 頻譜圖。頂部不同的顏色代表不同的睡眠階段。中間動態(tài)曲線顯示全夜LF/HF比的動態(tài)變化，該數(shù)值越高，自身神經(jīng)功能紊亂越明顯，睡眠質(zhì)量越差。底部為全夜睡眠期CPC頻譜圖，包括高頻（0.1-0.4 Hz）和低頻（0.01-0.1 Hz）耦合狀態(tài)2個不同的頻段，以及增強的低頻耦合（e-LFC，LFC亞組，反映睡眠呼吸暫停/低通氣）。
在動態(tài)隨訪評估中，比較14名受試者急性期和緩解期前后對照的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，患者的緩解期匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)（PSQI） 評分下降，睡眠效率增加，代表睡眠微觀結(jié)構(gòu)的高頻耦合（HFC）以及低頻耦合（LFC）未見明顯變化（圖2）。
圖2 基線和隨訪時 mRS、PSQI 評分和 CPC 變量的比較。隨訪時mRS 評分和 PSQI 評分下降；隨訪時，CPC參數(shù)中的睡眠效率增加（0.89 [0.76, 0.91] vs. 0.79 [0.69, 0.86]，p=0.030），覺醒降低（0.11 [0.08;0.24] vs. 0.20 [0.11;0.30]， p=0.0353），REM、HFC、LF/HF等改善不明顯。
多元線性回歸表明CPC參數(shù)中睡眠效率（SE）和LF/HF比值是影響AE患者PSQI評分的獨立因素。
基于上述研究結(jié)果，該研究發(fā)現(xiàn)，睡眠障礙以及自主神經(jīng)功能障礙普遍見于AE患者的急性期和緩解期，AE患者睡眠微觀結(jié)構(gòu)恢復(fù)晚于臨床睡眠質(zhì)量指數(shù)評分和睡眠效率的改善。基于CPC在睡眠評估中的便攜性、簡易性和敏感性，該技術(shù)在AE患者睡眠障礙的臨床實踐具有良好的應(yīng)用前景。
該研究由附屬第三醫(yī)院腦病中心神經(jīng)免疫團隊聯(lián)合睡眠醫(yī)學(xué)中心、大數(shù)據(jù)人工智能中心共同完成。腦病中心舒崖清、邱偉、陸正齊為論文共同通訊作者，附屬第三醫(yī)院廖金池、附屬第八醫(yī)院盧意為論文共同第一作者，大數(shù)據(jù)人工智能中心劉子鋒、盧婭欣為該研究的統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析提供了重要指導(dǎo)與支持。
