失眠障碍是最常见的睡眠障碍类型,也是仅次于焦虑障碍的第二大流行性精神疾病。全球约1/3的人群至少出现过一种失眠症状,约10%的人群满足失眠障碍的诊断标准。但目前研究学界尚未弄清失眠障碍产生的病理生理机制,其临床诊断也主要基于临床医师的主观评估和失眠患者的自我报告,缺少稳定且可靠的客观诊断指标。“过度觉醒”作为失眠的核心特征,可能是理解失眠障碍发病机制和寻找其客观诊断指标的“关键突破口”。因此,探讨失眠群体过度觉醒的影响因素,寻找可以定量评估过度觉醒的可靠电生理指标,这将有助于加深理解失眠和过度觉醒的关系,推动基于过度觉醒的失眠障碍客观化诊断和干预疗效评估。过度觉醒是一个综合概念,既包括担心、紧张、反刍等认知层面指标,也包括躯体、皮层等生理层面指标,是认知、躯体和皮层都处于一种高紧张高活动的状态。失眠的神经认知模型认为过度觉醒与失眠发生发展的先天因素、诱发因素和维持因素有关,失眠的干扰-解释加工模型则进一步指出过度觉醒与唤醒能力、刺激-觉醒联想、行为认知策略和人际关系等睡眠干扰加工直接相关,与归因、完美主义、睡眠态度和信念等睡眠解释加工间接相关。但模型中关于过度觉醒影响因素的假设,尚停留在理论水平,缺乏实证性证据支撑。失眠的神经认知模型还假设皮层过度觉醒是失眠症病理生理机制的核心,长期皮层过度觉醒会导致睡前和睡眠期间感觉和信息加工的增强。因此,本论文通过7个研究,分别从影响过度觉醒的心理生理因素、皮层过度觉醒的静息态脑电特征、皮层过度觉醒对注意控制加工的影响三个层面探讨失眠的过度觉醒机制。通过借助序列回归分析和网络分析,研究的第一部分探讨了影响失眠群体过度觉醒的心理生理因素。研究1首先从假设驱动的角度,并基于前人研究确定了焦虑抑郁水平、情绪调节能力、知觉压力、反刍、完美主义、性别等可能对过度觉醒具有重要影响的因素。序列回归分析结果表明,能够显著预测失眠群体过度觉醒的因素包括性别、完美主义倾向、对睡眠的消极态度和信念、反刍反应,知觉压力、焦虑抑郁情绪等因素不具有显著的预测作用。研究1虽然发现了过度觉醒的预测因素,但仍然无法清楚的解释自变量之间是如何相互作用影响因变量。同时,由于多元线性回归需要严格控制自变量间的多重共线性,模型中只能引入有限的自变量。因此,研究2采用网络分析的方法,从数据驱动的角度进一步探讨先天因素、诱发因素和维持因素是通过怎样的相互作用路径对过度觉醒产生影响,并评估过度觉醒在整个网络模型中的作用和贡献。研究2的结果表明,与过度觉醒存在正连接的节点包括反刍、自我意识、完美主义、精神和躯体疲劳、对压力事件的失眠反应和对睡眠的消极态度和信念。与过度觉醒存在负连接的节点是昼夜节律类型。其他变量与过度觉醒之间没有直接的连接,需要通过反刍和自我相关因素的中介实现间接连接。过度觉醒在整个与失眠相关的心理变量网络中处于核心地位,是具有重要影响力的关键节点。为了避免回归模型的过度拟合和网络模型的不稳定性,我们还使用了一批完全独立的数据集对结果进行验证,结果发现当前的研究结果是可靠且可信的。总之,研究1和研究2的结果表明,影响过度觉醒的心理生理因素包括性别、抑郁症状反刍、高内在和公众自我意识、完美主义追求、躯体和精神疲劳、高失眠应激反应和对睡眠的消极态度和信念、昼夜节律延迟。过度觉醒与这些因素组成了相互强化的反馈环路。尽管皮层过度觉醒被认为是失眠症病理生理机制的核心,但目前尚无可靠的客观测量指标来评估皮层过度觉醒。因此,我们拟通过2个研究来系统探讨失眠障碍患者在清醒和不同睡眠期皮层过度觉醒的静息态脑电特征。研究3对比了不同失眠持续时间的患者,相较于对照组,在睡前清醒状态下的功率谱特征。结果发现,失眠持续时间大于3年的患者相较于对照组,在theta,alpha和beta频段存在功率谱密度的显著降低,但失眠持续时间小于3年的患者和对照组只在alpha频段存显著的组间差异。这表明失眠持续时间是脑电功率谱降低的重要影响因素。但由于研究3的样本较小,且未讨论睡眠过程中的脑电功率谱特征。因此,在研究4中,我们期望采用系统回顾和元分析的方法,更加客观全面地评估失眠患者在清醒和不同睡眠期的脑电功率谱特征。通过对24篇研究中的977个被试和148个效应量计算Hedges’s g值,我们发现在清醒、非快速眼动睡眠期（non-rapid eye movement,NREM）和快速眼动睡眠期（rapid eye movement,REM）都存在beta功率的升高,同时这种升高的趋势有时会延伸到临近频段,这是失眠患者皮层过度觉醒最稳定和可靠的电生理标记。失眠患者同时在清醒阶段表现为theta和gamma功率的升高,以及REM睡眠阶段alpha和sigma功率的升高。此外,失眠患者还表现为NREM睡眠阶段delta功率的降低和theta、alpha和sigma频段功率的升高。在清醒和REM期,脑电的绝对功率和相对功率在识别失眠患者的功率谱特征方面,具有相似的敏感性。然而,在NREM睡眠阶段,相对功率似乎是更敏感的指标。总之,通过本部分的两个研究,我们发现失眠持续时间是失眠障碍睡前清醒阶段脑电功率谱的重要影响因素,beta活动的升高是大脑皮层过度觉醒最稳定和可靠的标记。这对失眠障碍患者过度觉醒症状的客观诊断具有重大借鉴意义。任务态脑电部分,通过采用行为数据和事件相关电位技术（event related potential,ERP）,我们进一步探讨了失眠患者皮层过度觉醒对注意控制加工的影响。通过采用不同的刺激模态（视觉和听觉）、更大的样本量、更精细的失眠亚型划分,来详细的探讨失眠障碍患者相较于对照组,在Oddball任务中的行为和ERP特征。研究5和研究6的行为数据结果表明,无论是视觉还是听觉Oddball范式,我们都未能在准确率和平均反应时上发现显著的组间差异。研究6的听觉Oddball ERP结果表明,N100峰值振幅升高可能是其睡前清醒状态下皮层过度觉醒影响注意加工最可靠的证据。研究6只在N100峰值振幅上发现了皮层过度觉醒干扰注意控制加工的微弱证据,但前人研究还报告了P200和P300成分的异常。这种和前人研究结论的分歧,可能与失眠群体内部的个体差异有关。因此,在研究7中,基于最新失眠亚型分类,我们将研究6的失眠患者进一步精细划分为5个失眠障碍亚型:高度痛苦型（亚型1）、中度痛苦奖赏敏感型（亚型2）、中度痛苦奖赏不敏感型（亚型3）、轻度痛苦高反应型（亚型4）、轻度痛苦低反应型（亚型5）。结果证实了我们的假设,不同的失眠亚型具有不同的Oddball ERP特征。其中亚型1、亚型2、亚型3均以高睡前觉醒为特征,在ERP上表现为N100振幅的升高。亚型3同时表现为P200和P300振幅的降低,这表明亚型3的皮层过度觉醒显著影响了其注意和控制加工系统。亚型4则表现为在标准刺激上P300振幅显著大于对照组,这或许是其高反应特征的表现。在失眠亚型5上并未发现显著的组间差异,表明该失眠亚型不存在明显的过度觉醒影响注意控制加工的证据。通过整合这三个部分的研究,本论文从不同角度和不同层面探讨了失眠的过度觉醒机制。首先,基于多元回归分析和网络分析,发现失眠群体过度觉醒症状的影响因素包括性别、抑郁症状反刍、高内在和公众自我意识、完美主义追求、躯体和精神疲劳、高失眠应激反应和对睡眠的消极态度和信念、昼夜节律延迟。过度觉醒与这些因素组成了相互强化的反馈环路。过度觉醒在整个与失眠相关的心理生理变量网络中处于核心地位,是具有重要影响力的关键节点。然后,通过清醒和睡眠脑电的元分析,我们发现在清醒和睡眠阶段,失眠患者都表现为beta功率显著而稳定的升高,并向邻近频段延伸。这是失眠障碍皮层过度觉醒最稳定和可靠的电生理标记,也是失眠障碍的最佳客观诊断标记。最后,通过行为和任务态脑电研究,我们发现oddball任务的行为指标不够灵敏,难以探测到皮层过度觉醒对注意控制加工的影响。任务态脑电的灵敏度也容易受到失眠群体内部异质性的影响,需要区分不同的失眠亚型分开探讨。当区分不同的失眠亚型时,我们发现失眠亚型1、亚型2和亚型3均存在皮层过度觉醒影响注意加工的ERP证据。此外,在亚型3上还发现了注意控制受损的证据,在亚型4上则发现了其过度反应的证据。本论文系统探讨了失眠群体过度觉醒的影响因素,寻找到可以量化失眠障碍患者皮层过度觉醒的静息态脑电指标,并评估了皮层过度觉醒对注意控制加工的影响,为失眠的神经认知模型提供了实证证据和有力补充。这将有助于推动基于过度觉醒的失眠障碍客观识别和诊断,并针对该症状开展针对性的干预治疗和评估。