В журнале SLEEP было опубликовано новое исследование, раскрывающее скрытую ритмическую структуру движений младенцев во сне. Это открытие помогает глубже понять механизмы формирования ночного отдыха в первый год жизни ребенка.
Ученым удалось установить, что важную информацию предоставляют не только периоды активных движений, но и интервалы относительного покоя между ними. Ранее эти промежутки часто игнорировались, но анализ больших объемов данных позволил выявить в них устойчивую повторяемость.
Работа, проведенная под руководством Евы Виннебек из Университета Суррея, включала анализ данных, собранных за более чем 35 тысяч часов сна 152 младенцев. Наблюдения проводились на третьем, шестом и двенадцатом месяцах жизни. Для этого использовался носимый датчик движения, закрепленный на лодыжке ребенка, что позволило проводить исследования в домашних условиях без необходимости транспортировки детей в лаборатории.
Каждый участник носил устройство в течение десяти дней в каждом возрастном периоде. Это позволило оценить структуру сна в естественных условиях обитания младенцев.
В результате анализа данных были выявлены повторяющиеся паттерны неподвижности, связанные со сменой фаз сна. Эти паттерны длились примерно один час от одного пика до другого и позволили оценивать структуру сна без сложных лабораторных процедур.
С возрастом продолжительность этих циклов увеличивалась: на третьем месяце жизни она составляла около часа, к одному году увеличивалась примерно на десять минут. У взрослых период неподвижности значительно длиннее, что соответствует типичным циклам сна.
Была обнаружена возможная связь между продолжительностью циклов сна и грудным вскармливанием. У детей, продолжавших получать грудное молоко в возрасте одного года, циклы сна были немного длиннее по сравнению с теми, кто уже был отлучен от груди. Это может объясняться биохимическим составом грудного молока и его влиянием на биоритмы организма.
Авторы исследования считают, что мониторинг движений во сне может стать эффективным методом оценки развития младенцев. Полученные данные могут способствовать раннему выявлению нарушений сна и отличию естественных изменений от патологических признаков у детей.