心血管疾病（CVD）是全球范围内致死率和致残率最高的疾病之一，严重威胁人类的生命和健康安全。睡眠是一种与心血管健康密切相关的生活方式，本团队前期研究也发现睡眠-觉醒紊乱相关表型（如睡眠时长、失眠及昼夜节律紊乱）与心血管疾病的发生和发展密切相关。然而，睡眠时间长短只是睡眠健康的一个维度，无法全面反映睡眠的质量和深度。多导睡眠图（PSG）能够对睡眠进行多维度的客观评估，但人工判读PSG仍存在一定的主观性。而基于脑电图（EEG）信号的功率谱分析能够通过量化睡眠相关的脑电振荡从而提供更加有效的睡眠质量指标，其中δ波活动是慢波睡眠期间（深睡眠）的特征性脑电活动，但其与心血管疾病及其死亡之间关联尚不清楚。

我院引进南山学者艾思志博士及梁燕博士及其所在我院睡眠与节律医学中心张继辉课题组于2024年4月3日在心血管顶刊Journal of the American College of Cardiology （IF 24.4）上发表文章 “Association of Disrupted Delta Wave Activity During Sleep With Long-Term Cardiovascular Disease and Mortality” 。 该文揭示了深睡眠期间δ波活动中断可能是评估睡眠与心血管疾病及死亡风险的新指标。

该研究采用了可解释机器学习模型（SHapley Additive exPlanation）等方法，从SHHS和MrOS队列长达10多年随访的海量数据中，提取了深睡眠质量的特征波—δ波活动，揭示了睡眠期间δ波活动中断与冠心病风险增加46%/79%、CVD风险增加60%/43%、CVD死亡风险增加94%/66%有关！且深睡眠期间δ波活动中断与其他传统睡眠参数对比，δ波活动对心血管病的预测效果更好。该研究揭示了深睡眠期间δ波活动中断可能是识别CVD及CVD相关死亡风险的有用指标，而增加深睡眠期间δ波活动的连贯性可能有效预防CVD及其相关死亡风险，为睡眠-觉醒紊乱对心血管疾病的发生机制研究及防治提供了新线索和新方向。