Schlafqualität: Mehr REM schützt vor 83 verschiedenen Krankheiten

Die Qualität und Zusammensetzung des Schlafs spielen eine entscheidende Rolle für die physische und kognitive Gesundheit. Eine im Fachjournal PLOS Medicine veröffentlichte Analyse von Shengzhi Sun von der Capital Medical University liefert detaillierte Einblicke in die Zusammenhänge zwischen spezifischen Schlafphasen und dem langfristigen Risiko für zahlreiche Krankheiten.

Die Untersuchung stützte sich auf Daten von 95.559 Teilnehmenden der UK Biobank, deren Schlafmuster über einen Zeitraum von sieben Tagen mittels Handgelenks-Aktigraphie erfasst wurden. Im Rahmen einer medianen Nachbeobachtungszeit von 8,9 Jahren wertete das Team über 1.000 Krankheitsoutcomes aus.

Deutliche Risikominderung bei vermehrtem REM-Schlaf

Die Auswertung ergab insbesondere für den REM-Schlaf (Rapid Eye Movement) ausgeprägte statistische Zusammenhänge mit einem verringerten Erkrankungsrisiko. Ein Anstieg des REM-Schlafs pro Interquartilsabstand von 47,6 Minuten senkte das Risiko für 83 unterschiedliche Erkrankungen.

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Besonders deutlich fiel dieser Zusammenhang bei schweren neurologischen und kardiovaskulären Leiden aus: Für Demenzerkrankungen ergab sich eine Hazard Ratio von 0,54, für Morbus Parkinson lag der Wert bei 0,20 und für Herzinsuffizienz bei 0,74.

Demgegenüber war eine Zunahme des Tiefschlafs lediglich mit einer veränderten Wahrscheinlichkeit für sieben Krankheiten assoziiert. Eine generell unzureichende Nachtruhe wirkte sich hingegen auf breiter Front negativ aus: Eine Gesamtschlafdauer von weniger als fünf Stunden pro Nacht erhöhte das Risiko für 37 Krankheiten.

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Insgesamt stellten die Forschenden nach einer Bonferroni-Korrektur 156 statistisch signifikante Assoziationen zwischen den Schlafparametern und spezifischen Krankheitsbildern fest.

Methodische Grenzen und Fragen der Kausalität

Trotz des großen Datensatzes weisen unabhängige Fachleute auf methodische Einschränkungen der Erhebung hin. In Stellungnahmen über das Science Media Centre ordneten Dr. Nina Rzechorzek von der Universität Cambridge und Dr. Greg Elder von der Northumbria University die Befunde ein. Beide wiesen darauf hin, dass die Schlafphasen in der Studie nicht über die medizinische Referenzmethode der Polysomnographie gemessen wurden.

Stattdessen seien die Stadien mittels Deep-Learning-Algorithmen aus den Bewegungsmustern der Aktigraphie-Sensoren geschätzt worden, was nur eine moderate Klassifikationsgenauigkeit biete.

Zudem bestehe die Möglichkeit einer umgekehrten Kausalität. Wenn Personen ausgeschlossen wurden, die in den ersten zwei Jahren der Nachbeobachtung erkrankten, blieben von den 156 Assoziationen lediglich 95 statistisch signifikant bestehen. Dies deute darauf hin, dass unentdeckte Frühstadien von Krankheiten bereits zu Schlafstörungen führen können, anstatt primär durch veränderte Schlafmuster verursacht zu werden.

Auch spiegele ein siebentägiges Monitoring die habituellen Schlafgewohnheiten über Jahrzehnte hinweg nur bedingt wider. Die Daten belegen somit eindeutige epidemiologische Zusammenhänge, erlauben jedoch keinen direkten Nachweis kausaler Wirkmechanismen.

de | wissenschaft | 70121919 |