Оценка фазы, периода и амплитуды циркадных осцилляторов занимает центральное место в изучении циркадных ритмов. Точные фазовые измерения позволяют описать фазовые отношения (относительное время) циркадных колебаний с экологическими циклами и изменениями поведения. Точные фазовые оценки также являются необходимым условием для описания взаимосвязей между циркадианными осцилляторами в любой многоосцилляторной системе, независимо от того, организована она иерархически или нет. Точные оценки периода и амплитуды позволяют идентифицировать механизмы, лежащие в основе аномального вовлечения или недостаточной устойчивости циркадной регуляции физиологических процессов. Разработка точных и ненавязчивых методов оценки периода, фазы, амплитуды, устойчивости и нарушений имеет решающее значение для понимания роли циркадных ритмов в физическом и психическом здоровье и их нарушениях.
Традиционные области исследования циркадных ритмов человека включают посменную работу, смену часовых поясов и нарушения циркадных ритмов сна-бодрствования. Совсем недавно внимание привлекли такие явления, как социальная смена часовых поясов, и такие приложения, как хронотерапия и хрономедицина, а эпидемиология нарушения циркадных ритмов представляет собой новую область интересов врачей и исследователей.
Ритмичность можно наблюдать в любой физиологической переменной и изменения поведения, и количественная оценка этой ритмичности может представлять интерес. Однако ритмичность часто оценивается не сама по себе, а скорее для количественной оценки характеристик основного циркадного осциллятора, который, как предполагается, управляет оцениваемой ритмичностью. Центральная концепция исследования циркадных ритмов заключается в том, что явный 24-часовой суточный ритм можно считать циркадным ритмом только в том случае, если он сохраняется и не маскируется внешними экологическими 24-часовыми циклами. Многие лабораторные эксперименты, в которых изучались организмы, в том числе и люди, защищенные от 24-часовых циклов окружающей среды, продемонстрировали, что по крайней мере часть явной ритмичности управляется эндогенными циркадианными осцилляторами. Это различие между суточной ритмичностью (обусловленной суточными ритмами среды и поведения) и циркадной ритмичностью (обусловленной эндогенными процессами) крайне важно учитывать при разработке и применении методов количественной оценки циркадианной ритмичности.
В контексте различия между дневной и циркадной ритмичностью исследователи циркадных ритмов человека также проводят различие между эндогенными циркадными компонентами ритма и вызванными компонентами. Это различие связано с концепцией маскировки поведения и подразумевает, что оценка эндогенного циркадного компонента ритма требует не только удаления компонентов, управляемых (маскированных) циклами окружающей среды, но и того, чтобы компоненты, управляемые (маскированные) циклами поведения , должны контролироваться. Теперь стало ясно, что поведенческая и экологическая маскировка распространяется на ритмичность на молекулярном уровне. Таким образом, ритмичность транскриптома мозга и крови в значительной степени определяется временем цикла сна-бодрствования и страдает от недостатка сна. Точно так же ритмичность метаболизма в печени в значительной степени определяется ритмами питания и влиянием света. Такие протоколы, как постоянная рутина или принудительная десинхрония, которые устраняют или равномерно распределяют маскировку по всему циркадному циклу, были разработаны для контроля этой поведенческой маскировки, чтобы можно было количественно оценить аспекты ритмичности, управляемые «непосредственно» циркадными часами. Эти протоколы использовались в основном в исследованиях на людях, а смешанные эффекты поведенческих циклов, и в частности цикла отдыха-активности, часто игнорировались в исследованиях на животных.
Теперь, когда установлено, что циркадные осцилляторы присутствуют в каждой ткани, органе и клетке, как никогда важно четко указать интересующий циркадный осциллятор при оценке ритмического выхода. Традиционно, особенно в исследованиях нарушений циркадных ритмов сна-бодрствования, основное внимание уделялось оценке параметров основного циркадного водителя ритма, расположенного в SNC. Очевидно, что в циркадной системе человека есть нечто большее, чем SCN. Кардиологов может интересовать фаза, период или амплитуда циркадианных осцилляторов в сердце или то, как время приема антигипертензивных средств влияет на контроль артериального давления , а исследователям метаболизма может потребоваться оценка циркадных параметров в поджелудочной железе или адипоцитах. Фактически, ритмы чувствительности к инсулину, ритмы глюкозы и многие другие ритмы, связанные с метаболизмом, уже были охарактеризованы у людей . Иммунологов может интересовать, в какой степени различные типы лейкоцитов изменяются в течение суточного цикла ( Pick et al., 2019 ), как молекулярные процессы, связанные с иммунной функцией, колеблются внутри каждого из этих типов клеток, и насколько далеко эти внутриклеточные или межклеточные ритмы напрямую модулируются локальными суточными часами ( Baxter and Ray, 2019 ; Downton et al., 2019 ). Онкологов интересует ритмичность опухолей и то, как оценка циркадных фаз может обеспечить наиболее эффективное время химио- или радиотерапии. Неврологов и психиатров интересуют циркадные ритмы настроения, судорог и нейродегенерации. Управляются ли эти ритмы частоты сердечных сокращений, уровня глюкозы, чувствительности к инсулину или лейкоцитов локальными тканевыми часами и/или через центральный контроль со стороны SNC, и в какой степени эти ритмы отражают «эндогенные» циркадные ритмы или суточную ритмичность, или наоборот определяется ритмичным поведением, установить нелегко. Тем не менее, новые методы и биомаркеры для количественной оценки ритмичности и биомаркеров могут облегчить характеристику тканеспецифических локальных осцилляторов, что позволит лучше понять многие нормальные и патологические физиологические процессы и применять хронотерапию, нацеленную на определенные органы и ткани. Стандартными параметрами циркадианных осцилляторов и ритмов, которые они генерируют, являются фаза и собственный период, но такие аспекты, как амплитуда и форма волны ритмов, также могут использоваться для характеристики ритмов, хотя последние два редко оцениваются.
Супрахизматическое ядро гипоталамуса ( SCN) управляет многими суточными ритмами, в том числе наблюдаемыми в вегетативной нервной системе ( Buijs et al., 2013 ), эндокринными ритмами ( Czeisler and Klerman, 1999 ; Morris et al., 2012 ) и, в частности, циркадным компонентом сна. Желание оценить характеристики циркадианного водителя ритма, расположенного в SCN, возникло из-за гипотез, предсказывающих, что изменения эндогенных циркадианных параметров были причиной изменений времени сна, наблюдаемых, например, при старении, нарушениях циркадного ритма сон-бодрствование или между хронотипами. Диагноз и понимание этиологии нарушений циркадного ритма сна-бодрствования могут быть основаны на точной оценке собственного периода, амплитуды и/или фазы SCN. Это желание понять состояние стимулятора SCN также вызвано признанием того, что эффекты терапии сна-бодрствования, будь то светотерапия или введение мелатонина, зависят от циркадной фазы, в которую они применяются. Эффективное определение времени хронотерапии, направленной на коррекцию ритмов, обусловленных SCN, требует точной оценки фазы SCN, чтобы определить, когда их следует применять для получения желаемых результатов.
Поскольку SCN не доступен напрямую у людей, время периферических маркеров используется в качестве прокси для фазы SCN. Выбор того, какой маркер(ы) использовать, зависит от простоты оценки, стоимости и надежности самого маркера. Хотя на склонность ко сну и бодрствованию влияет циркадная система, время цикла сна и бодрствования не считается надежным маркером фазы или периода SCN у людей. Несмотря на то, что фаза циркадного ритма (SCN), в которой происходит сон, влияет на продолжительность и структуру сна, исследования посменных рабочих и путешественников с нарушением биоритма, а также лабораторные исследования спонтанной и вынужденной десинхронии показали, что сон может происходить во многих фазах. и что взаимосвязь между временем цикла сна-бодрствования и фазой SCN варьируется в зависимости от условий, а также между людьми и внутри них.
Периферические ритмы - маркеры циркадной фазы супрахизматического ядра гипоталамуса
Периферические ритмы, такие как центральная температура тела, кортизол и мелатониновые ритмы, широко использовались в качестве маркеров циркадной фазы SCN. Несколько линий доказательств подтверждают достоверность этих периферических маркеров для фазы SCN. Нейроанатомические индикаторы и исследования поражений показывают, что через свои проекции на паравентрикулярное ядро и другие ядра гипоталамуса SCN управляет ритмичностью мелатонина и кортизола, а также центральной температурой тела. Дополнительные доказательства получены из наблюдения, что воздействие света вызывает эквивалентные фазовые сдвиги в этих фазовых маркерах ( Czeisler et al., 1990 ), а ритм склонности ко сну тесно связан с центральной температурой тела и ритмами мелатонина. Снижение амплитуды, вызванное световыми импульсами или фазовыми сдвигами цикла свет-темнота и сон-бодрствование, коррелирует с мелатонином, кортизолом и внутренней температурой тела.
Учитывая достоверность этих фазовых маркеров, оценка фазы SCN относительно времени часов или внешнего цикла свет-темнота, или даже относительно другого осциллятора, кажется простой задачей. Тем не менее, основная ошибка при использовании этих фазовых маркеров заключается в том, что их явная ритмичность состоит как из «эндогенных» циркадных компонентов, так и из «вызванных» компонентов. Примером этого служит мелатониновый ритм плазмы человека. В постоянной темноте можно наблюдать выраженный ритм концентрации мелатонина в крови или слюне с высокими значениями в течение биологической (субъективной) ночи и низкими значениями в течение биологического (субъективного) дня. Однако давно известно, что свет подавляет выработку мелатонина. Хотя изначально считалось, что это может сделать только яркий свет. Таким образом, для точной оценки фазы мелатонинового ритма требуется сбор временных рядов образцов крови или слюны при очень тусклом свете ( Benloucif et al., 2008 ), требование, которое нелегко выполнить в реальном мире. Ритм кортизола, помимо воздействия света ( Rahman et al., 2019 ), также маскируется стрессом и голоданием, но, как и мелатонин, мало зависит от сна.
Принимая во внимание, что в случае мелатонина основной смешанной переменной является окружающая среда (т. е. свет), для других маркеров фазы SCN первичные смешанные переменные являются поведенческими. Центральная температура тела ночью ниже, чем днем. На амплитуду и фазу наблюдаемого ритма центральной температуры тела очень сильно влияет время отдыха/сна. Об этом свидетельствуют данные, показывающие, что при сне ночью амплитуда температурного ритма высока, а при дневном сне амплитуда ритма сильно снижена. На самом деле, эта маскировка может быть настолько экстремальной, что днём наблюдается самый низкий уровень температуры, даже если истинный эндогенный самый низкий уровень (выявляемый при соответствующих условиях) приходится на ночь. Маскирующее влияние сна на внутреннюю температуру связано с комбинацией лежачего положения, бездействия и самого сна. Трудность оценки циркадной фазы на основе температуры может быть дополнительно проиллюстрирована сопоставлением внутренней температуры и температуры кожи: в то время как сон снижает внутреннюю температуру, температура кожи повышается, когда мы ложимся и засыпаем, а характер температуры варьируется в дистальных и проксимальных отделах. частей тела. Условия, при которых оценка фазы SCN представляет наибольший интерес, также являются условиями, при которых эта оценка является наиболее сложной. При сменной работе и смене часовых поясов сон часто смещается от нормальной циркадной фазы и/или нормального часового пояса. Изменение фазовых соотношений между сном и фазой SCN также происходит при нарушениях циркадного ритма сна-бодрствования, социальной смене биоритма и нейродегенерации. Кроме того, цикл сон-бодрствование почти всегда связан с циклами темноты-света и голодания-кормления, и эти последние циклы также влияют на физиологические, эндокринные и молекулярные ритмы. Таким образом, эти периферические маркеры (мелатонин, кортизол, внутренняя температура) можно использовать для оценки состояния SCN только тогда, когда адекватно контролируются маскирующие эффекты экологических и поведенческих циклов. По тем же причинам адекватный экологический и поведенческий контроль должен быть предпосылкой при поиске любых новых методов оценки статуса SCN.
Одномерные маркеры, такие как мелатонин, кортизол или температура тела, могут использоваться в качестве маркеров статуса SCN только путем сбора временных рядов. Временной ряд должен быть достаточно длинным, чтобы определить фазу (т. е. минимум, максимум, начало или конец изучаемой переменной). Если представляет интерес амплитуда центральных часов, временной ряд должен представлять собой по крайней мере полный циркадный цикл (24 часа). При поиске новых методов оценки состояния SCN следует использовать временные ряды с минимальной продолжительностью не менее 24 часов. Таким образом, периферические одномерные маркеры можно использовать для оценки циркадных параметров, таких как фаза и амплитуда, но они требуют тщательно контролируемых условий, дорогостоящих и трудоемких протоколов с повторными заборами крови, мочи или слюны в течение продолжительных периодов времени и часто обременительны для участника исследования. Начало мелатонина в сумерках (DLMO; Lewy et al., 1999 ), оцениваемое в крови или слюне, стало золотым стандартом выбора, но 6-сульфатоксимелатонин в моче также успешно использовался (например, Lockley et al., 2015 ), хотя продолжительность сбора больше, а временное разрешение фазовой оценки может быть ниже, чем для DLMO.
Начало мелатонина в сумерках
Термин биомаркер часто используется в медицине и клинических испытаниях и определяется как «характеристика, которая объективно измеряется и оценивается как показатель нормальных биологических процессов, патогенных процессов или фармакологических ответов на терапевтическое вмешательство» ( Menetski et al., 2019).). Некоторые из обязательных или желательных характеристик биомаркера заключаются в том, что он присутствует в легкодоступных тканях или жидкостях, что его можно надежно определить количественно с помощью установленных тестов, и что он чувствителен, специфичен и действителен в самых разных ситуациях (надежность). Начало мелатонина в сумерках (DLMO), по сути, является биомаркером фазы SCN и отвечает многим требованиям к биомаркерам. Важно отметить, что даже несмотря на то, что мелатонин маскируется светом, маскирующие эффекты самого цикла сна-бодрствования на мелатонин невелики. Это означает, что мелатонин является надежным маркером центральной циркадной фазы в тех условиях, при которых фазовое соотношение между сном и SCN может быть изменено.
Несмотря на то, что DLMO считается золотым стандартом, его оценка не лишена ошибок. Это может быть простая ошибка измерения, такая как ошибки анализа или ошибки, связанные с несовершенной реализацией протокола тусклого света. Кроме того, может случиться так, что фазовое соотношение между мелатониновым ритмом и соответствующим ритмом SCN (например, кривая фазовой реакции на свет или ритм склонности ко сну) различается у разных людей или состояний.
Kronauer et al. (2002) оценили погрешность оценки фазы циркадного водителя ритма человека на основе мелатонина в детальном сравнении изменчивости оценки фазы с использованием мелатонина, кортизола и центральной температуры тела. Был сделан вывод о превосходстве методов на основе мелатонина и о том, что стандартное отклонение для методов на основе мелатонина колебалось от 14 до 21 мин. Это означает, что внутри индивидуума можно надежно оценить разность фаз продолжительностью более 30 минут. В стандартной реализации основные недостатки DLMO заключаются в том, что (1) для него требуются особые условия окружающей среды (тусклое освещение) и (2) для него требуется временной ряд образцов, по крайней мере, в несколько часов. Требуемая частота дискретизации и продолжительность временного ряда зависят от любых априорных знаний о приблизительной фазе и от требуемой точности оценки фазы. Во многих ситуациях можно предположить, что уровень мелатонина будет повышаться где-то в вечерние часы или рано ночью (за несколько часов до обычного отхода ко сну), тогда как в других ситуациях таких предположений сделать нельзя (например, не 24-часовой сон). расстройство бодрствования, сменная работа или нарушение биоритма), и для регистрации DLMO может потребоваться временной ряд продолжительностью 24 часа. В то время как DLMO чаще всего оценивают в контролируемых лабораторных условиях.
Новые подходы к оценке циркадной фазы
Новые подходы можно в целом разделить на (1) оценки циркадных фаз, основанные на одном или нескольких образцах многомерного материала, такого как транскриптом или метаболом, и (2) оценки циркадных фаз, основанные на длительном наблюдении ( пассивная выборка поведенческих, физиологических и/или экологических переменных ). Многомерные методы оценки относятся к выборкам, которые содержат большое количество переменных или признаков, совокупность которых меняется в зависимости от циркадной фазы, так что для оценки любой циркадной фазы достаточно одной временной точки. Давно признано, что одна временная выборка многомерных данных может содержать столько же информации о циркадной фазе, сколько временной ряд одномерных данных. Классический пример — цветочные часы Линнея. Различные виды цветов открываются в разное время дня, и любое время дня характеризуется созвездием открытых/закрытых цветов. Оказывается, Линней, возможно, никогда не устанавливал цветочные часы, а на точность цветочных часов, которые устанавливали ботанические сады, влияли погода, широта и сезонные изменения . Транскриптом, протеом и метаболом представляют собой многомерные данные, и было показано, что значительная часть тысяч переменных в каждом из этих наборов данных -omics ритмична в человеческой крови, жировой ткани, коже и мозге. Основной проблемой при разработке биомаркеров из многомерных данных является выбор релевантных признаков. Существует несколько подходов, которые можно разделить на те, которые используют априорные знания, например, фокусируются на РНК из основных циркадных генов, или непредвзятые подходы . Когда беспристрастные подходы применяются, например, к транскриптому, мы подвергаемся проклятию высокой размерности (например, ~ 20 000 транскриптов) и вытекающему из этого риску «переобучения». Когда признаков, которые нужно предсказать или описать, намного больше, чем точек данных, всегда можно найти набор признаков, которые будут соответствовать или описывать конкретный набор данных (например, набор обучающих данных), но этот набор признаков гораздо с меньшей вероятностью будет соответствовать независимому набору данных (тестовому набору). Эта проблема переобучения решается в подходах машинного обучения к выбору признаков .
Первый метод однократной выборки для оценки циркадной фазы был разработан на мышах. Это был подход, основанный на априорных знаниях, поскольку он использовал более 100 генов, указывающих время (в печени) ( Ueda et al., 2004 ). Впоследствии был разработан одновременный метод оценки циркадной фазы у мышей на основе метаболитов плазмы ( Minami et al., 2009 ). Сильные стороны этих одновременных методов на животных заключаются в том, что методы были разработаны с учетом влияния кормления, пола, возраста и цикла свет-темнота, а также в том, что они были проверены на соответствие золотым стандартным маркерам SCN, таким как кортикостерон.
У людей первый метод таблицы времени на основе метаболитов крови был разработан на основе данных 3 участников и подтвержден у 6 участников с использованием кортизола и мелатонина плазмы в качестве золотых стандартов ( Kasukawa et al., 2012 ). Данные собирались в постоянных рутинных условиях в начале и в конце протокола принудительной десинхронии, при этом образцы крови брались каждые 2 часа в течение 39-часового эпизода бодрствования после эпизодов сна в течение биологической ночи. Используя 2 образца крови, взятые с интервалом в 12 часов, заявленная точность составила приблизительно 3 часа. Набор метаболитов, использованный для построения временной таблицы, состоял из 58 ритмичных метаболитов, большая часть которых принадлежала путям метаболизма стероидных гормонов, таких как кортизол.
Первый метод использования транскриптома крови человека для прогнозирования фазы SCN был разработан на основе 329 образцов мРНК от 26 участников для построения модели и проверочного набора из 349 образцов мРНК от 27 участников ( Laing et al., 2017 ). Образцы крови были собраны во время пребывания в клиническом исследовательском центре, в то время как у участников был запланирован нормальный цикл сна-бодрствования, неуместный цикл сна-бодрствования или они подвергались примерно 40-часовому периоду лишения сна после недели достаточного или недостаточный сон ( Moller-Levet et al., 2013 ; Archer et al., 2014 ). Эти условия в некоторой степени имитируют такие условия, как сменная работа. Данные по мелатонину в плазме использовались в качестве золотого стандарта для фазы SCN.
Изменения амплитуды явных ритмов, таких как активность или температура тела, часто наблюдаются, например, при старении, и также часто неявно предполагается, что эти изменения отражают изменения амплитуды эндогенных циркадных компонентов этих переменных. Как мы утверждали ранее, для подтверждения этого необходимы такие протоколы, как постоянная процедура. Однако, в целом, понятие циркадной амплитуды четко не определено, и простой золотой стандарт измерения циркадной амплитуды не был согласован. Например, существуют значительные различия в амплитуде мелатонина у разных людей, и мало доказательств того, что эти индивидуальные различия отражают различия в амплитуде SCN. Исследования, в которых выполнялся постоянный распорядок до и после нарушения циркадной системы, показали, что изменения амплитуд кортизола, мелатонина и внутренней температуры тела в ответ на вмешательство обычно коррелируют. Это говорит о том, что амплитуды этих показателей могут отражать амплитуду колебаний внутри SCN и что возможно разработать показатель циркадной амплитуды.
Добавить комментарий