快速眼动睡眠与83种疾病的风险降低有关

据公共科学图书馆(PLOS)2026年9月23日提供的消息(PLOS. "More REM sleep linked to lower risk of 83 diseases." ScienceDaily, 23 September 2026. www.sciencedaily.com/releases/2026/09/260923035930.htm)，对95000多人的睡眠进行跟踪调查，发现睡眠模式与长期健康之间存在显著联系。这项跟踪95000多人的大型研究表明，你的睡眠方式可能与你患上数十种疾病的风险有关。在REM睡眠中花费更多时间的人患痴呆症、心力衰竭和帕金森病等83种疾病的风险较低，而深度睡眠与2型糖尿病和重度抑郁症等疾病的风险降低有关。

更多的快速眼动和深度睡眠，以及每晚大约6到8小时的睡眠，与几十种疾病的风险显著降低有关。相关研究结果已经在《公共科学图书馆医学》（PLOS Medicine）杂志发表——Jingsong Luo, Ruiyi Liu, Jie Yin, Wangnan Cao, Shengzhi Sun, Rui Chen. Accelerometer-derived real-world sleep stages and risk of incident diseases: A UK Biobank cohort study and phenome-wide association analysis. PLOS Medicine, 2026; 23 (9): e1005213 DOI: 10.1371/journal.pmed.1005213. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pmed.1005213

这项由中国首都医科大学(Capital Medical University, China)的孙生志(Shengzhi Sun音译)及其同事合作完成的新研究表明，大量的REM和深度睡眠与数十种疾病的风险较低有关，总睡眠时间少于5小时与疾病的高风险有关。

睡眠数量和质量是中国国家卫生健康委员会的优先事项，也是中国更广泛的关注点。最新的2026年中国睡眠健康白皮书发现，虽然接受调查的中国人平均每晚睡眠6.97小时，但23%的人每晚睡眠时间不到6小时。同一份报告指出，只有26%的受访者报告了一致的睡眠时间表，而且睡眠障碍随着时间的推移而增加。因此，了解睡眠模式与疾病风险的关系对中国公民来说意义重大。

对于睡眠阶段和其他现实世界的睡眠模式与健康结果的关系，人们的理解仍然有限。部分原因是，自我报告的睡眠测量结果往往与客观评估的相关性较差，因此很难捕捉到现实世界的睡眠模式。

在这项新研究中，研究人员分析了95559名英国生物库参与者的数据，这些参与者连续七天七夜佩戴手腕检测计。研究人员使用深度学习算法来计算睡眠阶段（REM、深度和轻度睡眠）、总睡眠时间、睡眠开始后的清醒度以及夜间睡眠不规则性。参与者的随访时间中位数为8.9年，健康记录可用于测试与1000多种疾病结果的关联。

较大的REM睡眠（每四分位数间距47.6分钟）与83种疾病的风险较低有关，包括心力衰竭（风险比0.74）、痴呆症（风险比0.54）和帕金森病（风险比0.20），而较大的深度睡眠与7种疾病的低风险有关，包括2型糖尿病和重度抑郁症。睡眠不规律性和睡眠开始后的清醒度都与几种疾病的风险较高有关，包括焦虑和物质使用障碍。在许多情况下，总睡眠时间与疾病风险呈非线性关系，最低风险集中在6到8小时的窗口期；睡眠时间少于5小时的人面临的临床脆弱性最高，有37种疾病的风险增加。然而，作为一项观察性研究，这项研究无法确定睡眠模式直接导致疾病风险。

作者说：“这些发现提供了额外的证据，支持6-8小时的睡眠时间作为中老年人的健康保障的作用，这可能是由于睡眠阶段的分布更有利。保持6-8小时的睡眠时间可以有效降低多种疾病的风险，为健康促进和预防实践提供新的见解。”

作者补充道：“全表型关联分析确定了Bonferroni校正后睡眠模式与偶发疾病之间的156个显著关联。”

“睡眠时间与86种疾病表型表现出显著的非线性关联，其中大多数疾病（69种表型）的最小风险持续时间精确地集中在6-8小时的窗口内。”

本研究得到了国家杰出青年科学基金{National Science Fund for Distinguished Young Scholars (82025031)}、国家自然科学基金重点项目{National Natural Science Foundation of China (82230109）}、北京市杰出青年科学计划{Beijing Outstanding Young Scientist Program (JWZQ20240101024）}和中国医学研究院北京青年学者项目{Young Beijing Scholars Project, the Chinese Institutes for Medical Research, Beijing (CX23YZ01）}的支持。

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