Ambient light at night causes desynchronization of rhythms in the sleep–wake switching model

封面

如何引用文章

全文:

详细

The purpose of this study is to analyze the influence of the shape of the daily illumination profile on the synchronization of rhythms in the sleep–wake state switching model. Normally, the alternation of sleep and wakefulness of a person is synchronized with his circadian rhythm and with the 24-hour rhythm of illumination. There is, however, a lot of experimental evidence of a violation of this synchronism, both in the form of phase failures (for example, during air travel) and in the form of long-term mismatch of rhythms (for example, during shift work in production). Mathematical models of the process of switching between sleep and wakefulness also demonstrate the desynchronization of rhythms and are successfully used to optimize work schedules. At the same time, the influence of a number of factors on this process has not been sufficiently studied, including the nature of changes in illumination during the day. Methods. An analysis of the six-dimensional model under study shows that, in terms of nonlinear dynamics, the problem is reduced to finding and interpreting resonance regions on a three-dimensional torus. For the specific purposes of our work, it turned out to be convenient to estimate the ratio of three periods (24 hours, the circadian period, and the current duration of the sleep–wake cycle) by numerically integrating the model equations on a grid of parameter values using parallel computing technology. The main result of our work is that the presence of round-the-clock low-intensity illumination (that is, the addition of a zero-frequency signal to the daily light cycle) causes the circadian rhythm to desynchronize with respect to the daily one in a significant range of parameters. We have proposed an explanation of this effect based on the structure of the mathematical model. Conclusion. Our results raise at least two serious questions, the first of which is related to the physiological interpretation of one of the main variables of the model, sleep homeostasis, and the second is to refine the assumptions that are used in the model description of the photoreceptor response. In any case, there are interesting prospects for further research.

作者简介

Ksenia Merkulova

Saratov State University

ul. Astrakhanskaya, 83, Saratov, 410012, Russia

Dmitrij Postnov

Saratov State University

ul. Astrakhanskaya, 83, Saratov, 410012, Russia

参考

  1. Borbely AA. A two process model of sleep regulation. Hum. Neurobiol. 1982;1(3):195–204.
  2. Achermann P, Borbely AA. Simulation of human sleep: ultradian dynamics of electroencephalo-graphic slow-wave activity. Journal of Biological Rhythms. 1990;5(2):141–157. doi: 10.1177/074873049000500206.
  3. Achermann P, Borbely AA. Simulation of daytime vigilance by the additive interaction of a homeostatic and a circadian process. Biological Cybernetics. 1994;71(2):115–121. DOI: 10.1007/ BF00197314.
  4. Achermann P, Dijk DJ, Brunner DP, Borbely AA. A model of human sleep homeostasis based on EEG slow-wave activity: Quantitative comparison of data and simulations. Brain Research Bulletin. 1993;31(1–2):97–113. doi: 10.1016/0361-9230(93)90016-5.
  5. Achermann P. The two-process model of sleep regulation revisited. Aviation, Space, and Environmental Medicine. 2004;75(Suppl 3):LA37–A43.
  6. Borbely AA, Daan S, Wirz-Justice A, Deboer T. The two-process model of sleep regulation: a reappraisal. Journal of Sleep Research. 2016;25(2):131–143. doi: 10.1111/jsr.12371.
  7. Golombek DA, Rosenstein RE. Physiology of circadian entrainment. Physiol. Rev. 2010;90(3): 1063–1102. doi: 10.1152/physrev.00009.2009.
  8. Kalsbeek A, la Fleur S, Fliers E. Circadian control of glucose metabolism. Molecular Metabolism. 2014;3(4):372–383. doi: 10.1016/j.molmet.2014.03.002.
  9. Youngstedt SD, Elliott JA, Kripke DF. Human circadian phase–response curves for exercise. The Journal of Physiology. 2019;597(8):2253–2268. doi: 10.1113/JP276943.
  10. Casjens S, Brenscheidt F, Tisch A, Beermann B, Bruning T, Behrens T, Rabstein S. Social jetlag and sleep debts are altered in different rosters of night shift work. PLoS ONE. 2022;17(1):e0262049. doi: 10.1371/journal.pone.0262049.
  11. Hulsegge G, Loef B, van Kerkhof LW, Roenneberg T, van der Beek AJ, Proper KI. Shift work, sleep disturbances and social jetlag in healthcare workers. Journal of Sleep Research. 2019;28(4):e12802. doi: 10.1111/jsr.12802.
  12. Sudy AR, Ella K, Bodizs R, Kaldi K. Association of social jetlag with sleep quality and autonomic cardiac control during sleep in young healthy men. Front. Neurosci. 2019;13:950. doi: 10.3389/fnins.2019.00950.
  13. Deacon S, Arendt J. Adapting to phase shifts, I. An experimental model for jet lag and shift work. Physiology & Behavior. 1996;59(4–5):665–673. doi: 10.1016/0031-9384(95)02147-7.
  14. Skeldon AC, Phillips AJK, Dijk DJ. The effects of self-selected light-dark cycles and social constraints on human sleep and circadian timing: a modeling approach. Scientific Reports. 2017;7(1):45158. doi: 10.1038/srep45158.
  15. Putilov AA, Verevkin EG. Simulation of the ontogeny of social jet lag: A shift in just one of the parameters of a model of sleep-wake regulating process accounts for the delay of sleep phase across adolescence. Front. Physiol. 2018;9:1529. doi: 10.3389/fphys.2018.01529.
  16. Harvey AG. Sleep and circadian rhythms in bipolar disorder: Seeking synchrony, harmony, and regulation. The American Journal of Psychiatry. 2008;165(7):820–829. doi: 10.1176/appi.ajp. 2008.08010098.
  17. Hickie IB, Naismith SL, Robillard R, Scott EM, Hermens DF. Manipulating the sleep-wake cycle and circadian rhythms to improve clinical management of major depression. BMC Medicine. 2013;11:79. doi: 10.1186/1741-7015-11-79.
  18. Healy KL, Morris AR, Liu AC. Circadian synchrony: Sleep, nutrition, and physical activity. Front. Netw. Physiol. 2021;1:732243. doi: 10.3389/fnetp.2021.732243.
  19. Rajaratnam SMW, Licamele L, Birznieks G. Delayed sleep phase disorder risk is associated with absenteeism and impaired functioning. Sleep Health. 2015;1(2):121–127. doi: 10.1016/j.sleh. 2015.03.001.
  20. Sack RL, Auckley D, Auger RR, Carskadon MA, Wright Jr KP, Vitiello MV, Zhdanova IV. Circadian rhythm sleep disorders: Part II, advanced sleep phase disorder, delayed sleep phase disorder, free-running disorder, and irregular sleep-wake rhythm. Sleep. 2007;30(11):1484–1501. doi: 10.1093/sleep/30.11.1484.
  21. Tekieh T, Lockley SW, Robinson PA, McCloskey S, Zobaer MS, Postnova S. Modeling melanopsin mediated effects of light on circadian phase, melatonin suppression, and subjective sleepiness. Journal of Pineal Research. 2020;69(3):e12681. doi: 10.1111/jpi.12681.
  22. Postnova S, Lockley SW, Robinson PA. Sleep propensity under forced desynchrony in a model of arousal state dynamics. Journal of Biological Rhythms. 2016;31(5):498–508. DOI: 10.1177/ 0748730416658806.
  23. Dong E, Liang Z. The multi-frequency EEG rhythms modeling based on two-parameter bifurcation of neural mass model. In: 2014 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. 03-06 August 2014, Tianjin, China. New York: IEEE; 2014. P. 1564–1569. doi: 10.1109/ICMA. 2014.6885933.
  24. Weigenand A, Schellenberger Costa M, Victor Ngo HV, Claussen JC, Martinetz T. Characterization of K-complexes and slow wave activity in a neural mass model. PLoS Comput. Biol. 2014;10(11): e1003923. doi: 10.1371/journal.pcbi.1003923.
  25. Phillips AJK, Robinson PA. A quantitative model of sleep-wake dynamics based on the physiology of the brainstem ascending arousal system. Journal of Biological Rhythms. 2007;22(2):167–179. doi: 10.1177/0748730406297512.
  26. Phillips AJK, Czeisler CA, Klerman EB. Revisiting spontaneous internal desynchrony using a quantitative model of sleep physiology. Journal of Biological Rhythms. 2011;26(5):441–453. doi: 10.1177/0748730411414163.
  27. St Hilaire MA, Klerman EB, Khalsa SBS, Wright Jr KP, Czeisler CA, Kronauer RE. Addition of a non-photic component to a light-based mathematical model of the human circadian pacemaker. Journal of Theoretical Biology. 2007;247(4):583–599. doi: 10.1016/j.jtbi.2007.04.001.
  28. Berson DM. Strange vision: ganglion cells as circadian photoreceptors. Trends in Neurosciences. 2003;26(6):314–320. doi: 10.1016/S0166-2236(03)00130-9.
  29. Wong KY, Dunn FA, Graham DM, Berson DM. Synaptic influences on rat ganglion-cell photoreceptors. The Journal of Physiology. 2007;582(1):279–296. doi: 10.1113/jphysiol. 2007.133751.
  30. Kloeden PE, Platen E. Higher-order implicit strong numerical schemes for stochastic differential equations. Journal of Statistical Physics. 1992;66(1–2):283–314. doi: 10.1007/BF01060070.
  31. Khodabin M, Rostami M. Mean square numerical solution of stochastic differential equations by fourth order Runge-Kutta method and its application in the electric circuits with noise. Advances in Difference Equations. 2015;1:62. doi: 10.1186/s13662-015-0398-6.
  32. Rackauckas C, Nie Q. Adaptive methods for stochastic differential equations via natural embeddings and rejection sampling with memory. Discrete and Continuous Dynamical Systems - B. 2017;22(7): 2731–2761. doi: 10.3934/dcdsb.2017133.
  33. Pikovsky A, Rosenblum M, Kurths J. Synchronization: A Universal Concept in Nonlinear Sciences. Cambridge: Cambridge University Press; 2001. 432 p. doi: 10.1017/CBO9780511755743.
  34. Balanov A, Janson N, Postnov D, Sosnovtseva O. Synchronization: From Simple to Complex. Berlin, Heidelberg: Springer; 2008. 426 p. doi: 10.1007/978-3-540-72128-4.
  35. Postnov DE, Balanov AG, Sosnovtseva OV, Mosekilde E. Chaotic hierarchy in high dimensions. International Journal of Modern Physics B. 2000;14(24):2511–2527. DOI: 10.1142/ S0217979200002296.
  36. Zeitzer JM, Dijk DJ, Kronauer RE, Brown EN, Czeisler CA. Sensitivity of the human circadian pacemaker to nocturnal light: melatonin phase resetting and suppression. The Journal of Physiology. 2000;526(3):695–702. doi: 10.1111/j.1469-7793.2000.00695.x.
  37. Postnov DE, Merkulova KO, Postnova S. Desynchrony and synchronisation underpinning sleep– wake cycles. The European Physical Journal Plus. 2021;136(5):488. doi: 10.1140/epjp/s13360- 021-01491-z.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».