Il sonno è uno stato di coscienza organizzato in più fasi le cui condizioni non sono uniformi e i cui criteri comportamentali sono: ridotta attività motoria, diminuita risposta agli stimoli, postura stereotipata, reversibilità. In virtù della sua correlazione ad un benessere fisico, cognitivo e psicologico, secondo i National Institutes of Health esso rappresenta una parte importante della routine quotidiana dell’uomo.
Perché studiare il sonno?
I disturbi del sonno (quali narcolessia, ipersonnie, sindrome da apnea ostruttiva, varie tipologie di insonnie) hanno influenze negative sulla qualità delle attività diurne (assenteismo, problemi di concentrazione, riduzione delle capacità di prestazione etc.) e, inoltre, dalla letteratura emerge che gli insonni hanno problemi medici più frequenti, usano le strutture sanitarie circa il doppio delle volte rispetto ai non insonni e hanno un consumo di droghe più elevato.
Tra i problemi medici legati all’insonnia, i più noti sono: diabete di tipo 2, varie malattie cardiache acute e croniche, ipertensione e, più in generale, invecchiamento precoce. Si presume che, in presenza di insonnia cronica, aumenti la probabilità di morte per infarto del miocardio o patologia neoplastica e accresca la vulnerabilità alla psicopatologia affettiva.
Il comportamento ritmico del sonno (ritmo circadiano di sonno-veglia) non è determinato unicamente dall’alternarsi del buio e della luce ma ha cause endogene: l’orologio biologico dei mammiferi ha sede nell’ipotalamo (precisamente nel nucleo soprachiasmatico) e la sua regolazione è condotta anche dalla formazione reticolare e altri centri del tronco cerebrale.
In questo contesto, comprendere i cambiamenti nella qualità del sonno diventa un caposaldo della ricerca la cui necessità intrinseca è definire cosa significa ripristinare o dormire di qualità; sorge, quindi, la necessità di uno studio che offra una tassonomia completa dei sistemi di monitoraggio del sonno e che fornisca utili spunti su quale sia la combinazione migliore e più efficiente di segnali e variabili in relazione alle diverse categorie di utenti.
Come studiarlo?
Come è possibile notare dalla mappa concettuale in alto, la tecnica clinica standard per l’analisi e la valutazione fisiologica oggettiva del sonno è la polisonnografia, che si basa su una configurazione di laboratorio complessa e costosa e che richiede una supervisione controllata; tale studio, per completezza e approfondimento di diagnosi, viene affiancato da monitoraggi soggettivi che si esplicano in questionari e nei cosiddetti “diari del sonno”: nonostante la mancanza di un formato standardizzato, essi permettono una più facile interpretazione e comprensione dei dati raccolti durante lo studio clinico.
La figura mostra l’ipnogramma, una tipica forma grafica di polisonnografia, che rappresenta su un asse temporale le fasi del sonno umano derivate dalla sovrapposizione delle curve ottenute dagli strumenti elettrofisiologici di interesse, quali elettroencefalogramma (EEG), elettrooculogramma (EOG) ed elettromiogramma (EMG), trasduttori di pressione e temperatura.
Nella figura (a) viene mostrata una rappresentazione grafica di un essere umano durante un monitoraggio basato sulla polisonnografia: a destra è possibile notare i segnali grezzi provenienti dalle diverse tecnologie tramite elettrodi adeguatamente posizionati sulla superficie corporea; tali segnali grezzi verranno successivamente elaborati tramite tecniche di amplificazione, filtraggio e trasduzione per essere estratti ed interpretati.
Ausilio di tecniche innovative: entrando nel vivo della ricerca sui dispositivi non invasivi
Data la complessità e la scomodità, nonché la poca economicità e praticità della polisonnografia, è altamente auspicabile e desiderabile studiare e monitorare il sonno in un ambiente più confortevole e attraverso tecniche meno invasive che, ragionevolmente, non compromettano l’efficacia e l’efficienza dell’analisi stessa (si pensi per esempio al rapporto segnale-rumore): tale approccio tecnologico si materializza in dispositivi di actigrafia indossabili e in “materassi intelligenti”.
Le tecnologie indossabili e sul letto sono in grado di catturare non solo i movimenti ma anche parametri umani quali, ad esempio, frequenza cardiaca e respiratoria, suoni, temperatura corporea e variabili ambientali come posizione cardinale del letto, temperatura della stanza e del materasso, umidità e rumore.
ROBIN: il nuovo dispositivo che potrebbe semplificare il monitoraggio dell’apnea notturna a casa
Un recente dispositivo capace di rilevare l’apnea notturna, chiamato Robin e sviluppato da un gruppo di ricercatori presso l’Imec e l’Università di Gand, si basa sull’applicazione di una piccola corrente al corpo a una frequenza nota tramite un trasduttore e misura la tensione risultante in una posizione diversa dopo che passa attraverso il corpo: “quando un paziente respira, l’aria entra nei polmoni e il torace si espande, provocando cambiamenti di impedenza nel torace quindi, misurando la bioimpedenza sul petto, è possibile stimare la respirazione” spiega Tom Van Steenkiste, un ricercatore coinvolto nello studio.
LAID smart bed
LAID Smart Bed è invece un materasso per l’analisi del sonno; si configura come un sistema di monitoraggio non invasivo attraverso la misura delle pressioni sul materasso.
Il progetto riguarda la ricerca, lo sviluppo e l’impiego di:
- un materasso sensorizzato intelligente;
- specifica tecnologia dei sensori nel materasso per rilevare i parametri fisiologici durante il sonno, necessari per la misurazione quantitativa della sua qualità;
- una dock station all’esterno del materasso che fungerà da memoria centrale, elaborazione e integrazione dei dati fisiologici e ambientali;
- software dedicato per l’analisi della qualità del sonno;
- applicazione dedicata per dispositivi smart e PC (collegabili alla dock station tramite connessione wireless) che raccoglie e rende disponibili i dati degli utenti per la ricerca (i dati raccolti, opportunamente aggregati, possono essere accessibili agli utenti e al personale di ricerca/clinico);
- sistema di tracciabilità e monitoraggio del prodotto da parte della fabbrica.
L’idea di base è, quindi, quella di costruire un “materasso intelligente” (smart bed) in grado di registrare parametri vitali e ambientali, analizzarli e, sulla base di questi, fornire informazioni sulla qualità del sonno, sui livelli di stress e, più in generale, sullo stato di benessere e qualità della vita di un individuo.
L’obiettivo è ambizioso in quanto la valutazione “non elettroencefalografica” del sonno è una questione aperta e complessa ma è possibile per esempio determinare l’architettura del sonno dai segnali del sistema nervoso autonomo (ad esempio dall’attività cardiorespiratoria): non si tratta quindi di un semplice oggetto passivo, ma di un dispositivo attivo che, attraverso l’analisi del comportamento durante il sonno, può portare a utili indicazioni per il benessere e la salute pubblica.
Fonti e bibliografia
- https://ieeexplore.ieee.org/document/8902108
- spectrum.ieee.org – Wearable Patch Uses Machine Learning to Detect Sleep Apnea
- bd-engineering – Homepage