Une sieste rapide avec un sommeil profond N2 pourrait débloquer des idées cachées, car les scientifiques trouvent les modèles d'ondes cérébrales pendant le sommeil, prédisez mieux ces moments révolutionnaires.
Étude: N2 Sleep favorise la survenue de moments «aha» dans une tâche de perspicacité perceptuelle. Crédit d'image: Hlib Shabashnyi / Shutterstock
Dans une étude récente publiée dans la revue Biologie PLOSles chercheurs ont trouvé un rôle pour le stade du sommeil 2 (N2) et l'activité neuronale apériodique dans la perspicacité.
Un aperçu, ou «moment aha», est un phénomène d'apprentissage unique qui suscite un intérêt important de la recherche. Les mécanismes neuronaux et cognitifs sous-jacents ont été décrits comme restructuration des représentations de tâches existantes. La perspicacité est souvent caractérisée par trois caractéristiques clés: 1) une augmentation abrupte et non linéaire des performances des tâches, 2) un retard variable et spontané avant que la perspicacité ne se produise, et 3) une occurrence sélective chez certains individus.
Le sommeil est un facteur potentiel qui facilite l'occurrence des informations. Une étude a suggéré qu'une nuit complète de sommeil est bénéfique pour la perspicacité et a constaté que plus de deux fois plus de participants avaient un aperçu d'une règle cachée d'une tâche après le sommeil. Cependant, d'autres études n'ont trouvé aucun effet bénéfique du sommeil sur la perspicacité.
Ces résultats divergents peuvent être dus à des stades de sommeil spécifiques influençant différentiellement des informations. Par exemple, une étude influente de 2021 de Lacaux et des collègues a suggéré que N1 Sleep, le stade le plus léger du sommeil, était un « point idéal créatif » pour obtenir un aperçu.
De plus, des tâches cognitives distinctes bénéficient différemment du sommeil. La présente étude a spécifiquement utilisé une tâche de perspicacité perceptuelle (la tâche de commutation de stratégie spontanée perceptuelle, PSSST), contrairement aux tâches mathématiques utilisées dans certaines recherches antérieures, ce qui peut influencer la façon dont les stades de sommeil affectent la perspicacité.
L'étude et les résultats
Dans la présente étude, les chercheurs ont étudié les liens entre la perspicacité et les différents stades de sommeil dans une réplication conceptuelle préinscrite des travaux de Lacaux et al. Ils ont recruté des individus âgés de 18 à 35 ans avec un cycle normal du sommeil et sans aveuglement, des difficultés d'apprentissage ou des troubles du sommeil. Les participants ont effectué une tâche de perspicacité perceptuelle avant et après une brève sieste.
Les participants ont été présentés avec un stimulus de points violets ou orange qui se sont déplacés dans l'une des quatre directions orthogonales. La motion du DOT a montré des niveaux de bruit variables entre les essais, ce qui rend le jugement de mouvement relativement plus facile ou plus compliqué dans différents essais. La tâche principale comprenait neuf blocs, chacun comprenant 100 essais, au cours desquels les participants devaient appuyer sur un bouton en réponse au stimulus affiché et observer la rétroaction résultante.
Seul le mouvement du stimulus était corrélé avec une réponse correcte dans les trois premiers blocs. Après 3,5 blocs, la couleur de stimulus a également commencé à prédire la bonne réponse. Les participants ont reçu une sieste de 20 minutes après quatre blocs, pendant lesquels le sommeil et l'activité cérébrale ont été surveillés en utilisant l'électroencéphalographie (EEG). Par la suite, les participants ont terminé les cinq blocs restants.
Le changement subtil dans la structure des tâches à partir du milieu du quatrième bloc a fourni une occasion cachée d'améliorer la stratégie grâce à la perspicacité. En outre, la compréhension a été suivie en surveillant les augmentations rapides des performances sur les essais à haut bruit. Les performances des essais à haut bruit étaient stables avant que la structure des tâches ne soit modifiée. Un passage soudain vers une grande précision sur les essais à haut bruit pourrait indiquer (acquérir) un aperçu de la stratégie basée sur les couleurs.
Notamment, 15 sujets ont obtenu un aperçu avant la sieste et ont été exclus de l'analyse. La qualité des données EEG a empêché la classification du sommeil pour sept cas. En tant que tels, 68 sujets ont été inclus dans l'analyse des données post-NAP. Parmi ceux-ci, 48 participants (70,6%) ont eu une amélioration brutale et non linéaire de la performance après le NAP et ont été stratifiées en tant que participants à Insight.
Les sujets de perspicacité avaient une précision moyenne significativement plus élevée entre les types d'essais et les temps de réaction plus faibles par la première moitié du bloc 8. Les auteurs suggèrent que cela indique que la période de sieste a amélioré la perspicacité, car le taux d'informations de 70,6% est sensiblement supérieur à la vitesse de 49,5% observée dans une étude précédente par le même groupe, qui a utilisé une tâche similaire mais n'avait pas de période de retard. Cependant, les auteurs notent également la mise en garde importante que l'étude a «présenté une manipulation randomisée du sommeil, du repos éveillé et pas de repos».
De plus, les participants ont été stratifiés en trois groupes en fonction de leur état de vigilance pendant le repos: pas de sommeil, de sommeil de sommeil 1 (N1) ou de sommeil N2. Dix-huit individus étaient éveillés pendant le repos, 22 ont atteint le sommeil N1 et 28 ont atteint le sommeil N2.
Environ 85,7% du groupe de sommeil N2 a obtenu un aperçu, tandis que 63,6% du groupe de sommeil N1 a obtenu un aperçu. En revanche, seulement 55,5% de ceux qui ont été éveillés ont eu un aperçu. Contrairement aux résultats précédents, l'étude visait à reproduire les résultats; Cependant, il n'a trouvé aucune preuve que N1 Sleep favorise les informations. Au lieu de cela, les chercheurs ont exploré si N2 Sleep était le principal moteur de la perspicacité. Le test exact de Fisher a indiqué une prévalence de perspicacité significativement plus élevée après le sommeil N2 que sans sommeil. Les résultats n'ont pas changé lorsque les sujets avec de courts épisodes de sommeil N2 ont été exclus.
Notamment, bien que la prévalence de la perspicacité ait augmenté avec le sommeil de N2, il n'y a eu aucun impact sur les caractéristiques de perspicacité (brusque, retard et sélectivité). Cela signifie que le sommeil de N2 a augmenté la fréquence des informations mais n'a pas changé à quel point la brusque, sélectivement, ou avec quel retard d'informations s'est produit chez ceux qui l'ont vécu. Bien que les hypothèses primaires sur les stades de sommeil aient été préalguées, des analyses exploratoires supplémentaires ont examiné les associations entre l'activité neuronale apériodique et la perspicacité, car les études antérieures suggèrent que la régularisation et le bruit facilitent des changements de performance brusques (caractérisant la perspicacité) et ont été associés à une activité apériodique.
En tant que tel, l'activité neuronale apériodique pendant toute la période de NAP a été quantifiée par la pente spectrale du spectre de puissance EEG. La pente spectrale était associée à des étapes de sommeil et était la plus flatte du groupe sans sommeil et la plus raide du groupe de sommeil N2. Surtout, les comparaisons de modèles statistiques ont révélé que la pente spectrale seule était le meilleur prédicteur autonome de la perspicacité, subsudant l'effet du stade de sommeil lui-même.
Enfin, l'équipe a constaté que la pente spectrale à elle seule prédit le mieux la perspicacité, plutôt que le stade de sommeil ou la combinaison de la pente spectrale et du stade de sommeil. Cependant, les analyses sur l'activité oscillatoire n'ont montré aucune corrélation avec la perspicacité.
Conclusions
En résumé, les résultats suggèrent un effet bénéfique du sommeil de N2 sur la probabilité de perspicacité. La pente spectrale du spectre de puissance EEG a expliqué une variance supplémentaire dans la probabilité de perspicacité au-delà des stades de sommeil et était le prédicteur individuel le plus fort dans les modèles statistiques. Ainsi, l'activité neuronale apériodique mais pas l'activité oscillatoire était le facteur supplémentaire favorisant des informations. Étant donné que la pente spectrale devient plus raide avec le sommeil et prédit des informations au-delà des stades de sommeil, un sommeil plus profond peut être nécessaire pour des informations.
Les auteurs spéculent que les processus se produisant dans un sommeil plus profond, tel que la baisse synaptique (une forme de régularisation neuronale), peut aider à créer une « ardoise propre » qui permet aux participants de découvrir plus facilement la stratégie cachée et optimale après la sieste. Les études futures pourraient évaluer l'effet d'une nuit complète de sommeil et de différentes tâches non perceptuelles ou non mathématiques.
