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Sleep Neurophysiology: A Window onto Adolescent Mental Health

English title Sleep Neurophysiology: A Window onto Adolescent Mental Health
Applicant Tarokh Leila
Number 184943
Funding scheme Project funding (Div. I-III)
Research institution Universitätsklinik für Kinder- und Jugendpsychiatrie und Psychotherapie Universitäre Psychiatrische Dienste Bern
Institution of higher education University of Berne - BE
Main discipline Neurophysiology and Brain Research
Start/End 01.04.2020 - 31.03.2024
Approved amount 702'210.00
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All Disciplines (2)

Discipline
Neurophysiology and Brain Research
Psychology

Keywords (5)

sleep; adolescent; biomarker; neurophysiology; mental health

Lay Summary (German)

Lead
Psychische Störungen sind weltweit die häufigsten Erkrankungen im Jugendalter. Fast alle psychiatrischen Störungen gehen mit Schlafstörungen und Veränderungen der Schlafneurophysiologie einher. Daher ist das Hauptziel der Studie, dass wir verstehen wollen, warum Schlafprobleme und veränderte Schlafneurophysiologie bei psychiatrischen Störungen allgegenwärtig sind.
Lay summary

Ein aussagekräftiger Indikator für die Struktur und die Funktionsfähigkeit des Gehirns ist das Schlaf-EEG. In diesem Projekt werden Schlaf-EEG-Messungen mit der modernsten Ansicht der psychischen Gesundheit als ein transdiagnostisches und dimensionales Phänomen kombiniert. Wir verfolgen den Ansatz, welcher psychiatrischen Störungen als kontinuierliche, dimensionale Phänomene und nicht mehr als kategoriale Phänomene wahrnimmt. Fast alle psychiatrischen Störungen gehen mit Schlafstörungen und Veränderungen der Schlafneurophysiologie einher. Daher ist das Hauptziel der Studie, dass wir verstehen wollen, warum Schlafprobleme und veränderte Schlafneurophysiologie bei psychiatrischen Störungen allgegenwärtig sind. Wir untersuchen unsere Stichprobe mit Hilfe von Fragebögen, einem klinischen Interview sowie neurokognitiven Tests und nehmen ein Schlaf-EEG bei den Jugendlichen zu Hause auf. Um zu prüfen, ob das Schlaf-EEG den Verlauf der Psychopathologie vorhersagen kann, beobachten wir den Schlaf und die psychische Gesundheit der Teilnehmer ein Jahr lang. In diesem zweiten Teil der Studie tragen die Teilnehmer während eines Jahres ein Schlaf- und Bewegungsmessgerät (ein Gerät in der Grösse einer Uhr, das den Schlaf und das Aufwachen aufgrund der motorischen Aktivität misst), zusätzlich dazu untersuchen wir die psychische Gesundheit monatlich mittels Online-Fragebögen. Anhand dieser Daten analysieren wir den zeitlichen Zusammenhang zwischen dem Schlafverhalten und der psychischen Gesundheit . Nach einem Jahr beurteilen wir die Patienten erneut mit den gleichen Verfahren wie bei der ersten Beurteilung, um zu erforschen, ob zwischen der Psychopathologie und dem Schlaf ein Zusammenhang besteht. Wir hoffen, dass die Ergebnisse unserer Studie das Verständnis der Neurobiologie von psychischen Störungen vertiefen und dadurch die Behandlung ebendieser Störungen verbessert werden kann.

 

 

Direct link to Lay Summary Last update: 17.03.2020

Responsible applicant and co-applicants

Project partner

Abstract

Mental health disorders are the leading cause of disability and illness in adolescents worldwide 1 2. Critical to progress in the prevention and treatment of mental health disorders is (1) understanding the neurobiological mechanism associated with these disorders and (2) identifying biomarkers that may predict disease vulnerability, treatment response and illness course. Thus far, such attempts have primarily focused on structural or functional measures obtained from magnetic resonance imaging (MRI) or waking electroencephalogram (EEG). A significant barrier to using MRI in developmental and psychiatric samples is the high cost and burden of measurement (i.e., MRI requires subjects immobility in an enclosed space). While EEG overcomes these constraints, with recordings possible at home in all ages, waking EEG and MRI measures are significantly impacted by fluctuations in motivation, attention and external noise. A powerful index of brain structure and function that overcomes these limitations is the sleep EEG. During sleep, the brain generates internal oscillatory activity reflecting subcortical and cortical network activity quantifiable using the EEG. For these reasons, the premise of the current proposal is that the oscillations of sleep provide the “clearest window” to understand the developing brain in health and disease. This proposal combines sleep EEG measurements with state-of-the-art deep phenotyping of mental health in a transdiagnostic and dimensional manner. We take two approaches to quantification of mental health both of which are in line with the latest (e.g., DSM-5) view of psychiatric disorders as continuous and dimensional rather than categorical. The first approach, a three-factor model, has a strong theoretical and experimental foundation and posits that three dimensional and orthogonal factors underlie mental health: internalizing, externalizing and thought disorders. The second approach is at the forefront of research in mental health disorders and proposes that psychopathology can be summarized into one dimension, namely the p-factor. This factor, accounts for the high comorbidities among disorders and the observation that many disorders share neuroanatomical alterations. Like the overlapping neuroanatomical alterations across disorders, almost all psychiatric disorders are accompanied by disrupted sleep and alterations in sleep neurophysiology. Therefore, by taking these two approaches as a cohesive theoretical model, we can understand why sleep problems and altered sleep neurophysiology are ubiquitous in psychiatric disorders.Our dimensional approach requires that we obtain a distribution of values across psychopathology. Therefore, we will select 125 adolescents (ages 12-14) from a primary sample of 300 adolescents ensuring an equal distribution of severity of psychopathology. We then deeply phenotype this sample using questionnaires, a clinical interview, and neurocognitive testing and record in home sleep EEG. In order to test whether the sleep EEG is predictive of the course of psychopathology we monitor participants’ sleep and mental health for one year. In this second part of the study, participants wear actigraphs (a watch size device that delineates sleep and wake based on motion) for one year during which time we assess mental health monthly via online questionnaires. Using this data we examine the temporal association between sleep behavior (as measured via actigraphy) and mental health (online assessment). After a year, we re-assess patients using the same procedures as the first assessment (sleep EEG, questionnaires, interview and neurocognitive testing) to examine whether the change in psychopathology and sleep are associated with one another. Specific Aim #1: To test the degree to which the three- and p-factor models account for the variance in sleep neurophysiology. We hypothesize that both models will explain a significant amount of variance in sleep measures.Specific Aim #2: To examine whether sleep neurophysiology is predictive of the temporal course of mental health over one year. We hypothesize that sleep EEG signatures have predicative power.Specific Aim #3: To determine whether changes in the sleep EEG associated with changes in psychopathology over the course of one year. We hypothesize an association between these factors.Given the clinical relevance of sleep in mental health, our findings have the potential to help shape clinical formulation and predict vulnerability to a disorder.
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