Die Goldlöckchen-Schlafzone: Studie bringt zu wenig und zu viel Schlaf mit dem biologischen Altern in Verbindung

Eine große Studie ordnet die Schlafdauer den Alterungsuhren mehrerer Organe zu und zeigt, warum sich die gesündesten biologischen Alterungsprofile um das bekannte Schlaffenster von 6 bis 8 Stunden konzentrieren können.

In einer kürzlich in der Zeitschrift veröffentlichten Studie Naturbeschreiben Forscher des MULTI-Konsortiums die Entwicklung und das Potenzial des „Schlafdiagramms“, eines umfassenden Rahmenwerks, das anhand groß angelegter Bevölkerungsdaten entwickelt wurde, um die Korrelation zwischen der selbstberichteten Schlafdauer und 23 biologischen Alterungsuhren zu bewerten.

Die Ergebnisse der Studie zeigten einen allgegenwärtigen, U-förmigen Zusammenhang zwischen Schlaf und biologischen Altersunterschieden in neun der 23 Alterungsuhren, die sich über Gehirn- und Körpersysteme erstrecken, und fanden heraus, dass die niedrigsten beobachteten biologischen Altersunterschiede im Bereich von 6,4 bis 7,8 Stunden selbstberichteter täglicher Schlafdauer auftraten. Darüber hinaus deuten die Ergebnisse darauf hin, dass sowohl unzureichender als auch übermäßiger Schlaf mit einem erhöhten systemischen Krankheitsrisiko und biologischem Alter sowie einer erhöhten Gesamtmortalität verbunden sind, was die potenzielle Bedeutung der Schlafdauer für langfristige Gesundheitsergebnisse unterstreicht.

Schlafdauer und biologischer Alterungshintergrund

Herkömmliche Messgrößen des Alterns, insbesondere das chronologische Alter, die Anzahl der Kerzen auf einer Geburtstagstorte, erfassen oft nicht den granularen, organspezifischen Rückgang, der einer klinischen Erkrankung vorausgeht und zusammenfassend als „biologisches Alter“ bezeichnet wird. Während frühere Neuroimaging-Studien nichtlineare Zusammenhänge zwischen Schlaf und Gehirnphänotypen identifiziert haben, blieb unklar, ob sich diese Muster auf periphere Körpersysteme und molekulare Schichten übertragen lassen.

Die relativ junge Verbindung der Magnetresonanztomographie (MRT) mit der Hochdurchsatz-Plasmaproteomik und -metabolomik der nächsten Generation („Next-Gen“) ermöglicht es Forschern nun, das biologische Organalter einer Person im Verhältnis zu ihrem Kalenderalter zu quantifizieren.

Forscher wollen nun probenspezifische Mindestwerte in biologischen Altersunterschiedskurven identifizieren, um personalisierte, potenziell modifizierbare Ziele zu entwickeln, um die Lebenserwartung des Menschen zu verlängern und die Belastung durch altersbedingte systemische Störungen zu verringern.

Studiendesign für Schlafdiagramme der britischen Biobank

Die vorliegende Studie wurde vom MULTI-Konsortium durchgeführt und nutzte Daten der UK Biobank (UKBB), die mehr als 500.000 Teilnehmer (37 bis 84 Jahre) umfasste. Die primäre Exposition der Studie wurde aus dem Fragebogen abgeleitet, die Teilnehmer selbst berichteten über die Schlafdauer (Feld-ID: 1160). Die Analysen waren insbesondere auf UKBB-Personen beschränkt, die 4 bis 10 Stunden angaben, um den Einfluss von Ausreißern zu minimieren.

Das MULTI-Konsortium entwickelte anschließend 23 organspezifische biologische Alterslücken (BAGs) unter Verwendung eines verschachtelten maschinellen Lernrahmens zur Kreuzvalidierung:

• MRT-basierte Uhren (MRIBAG; n = 7) wurden verwendet, um die strukturelle Integrität in Gehirn, Herz, Leber, Bauchspeicheldrüse, Milz, Fettgewebe und Niere zu quantifizieren.
• Proteomische Uhren (ProtBAG; n = 11), die Olink-basierte Plasmaproteomik nutzten, um Alterungssignaturen in zirkulierenden Proteinen zu verfolgen, liefern eine organspezifische Auflösung.
• Stoffwechseluhren (MetBAG; n = 5) wurden verwendet, um Plasma-Metabolomprofile zu analysieren, die aus dem Nightingale Health-Datensatz abgeleitet wurden.

Anschließend wurden verallgemeinerte additive Modelle (GAMs) mit kubischen Regressionssplines verwendet, um nichtlineare Zusammenhänge ohne vorherige Annahmen hinsichtlich der Kurvenform zu modellieren. Die Nichtlinearität wurde statistisch mithilfe der Kurvenkomplexitätsmetrik der effektiven Freiheitsgrade (edf) quantifiziert.

U-förmige Schlaf- und Alterungsergebnisse

Die GAM-Analysen der Studie ergaben einen U-förmigen Zusammenhang bei 9 der 23 Uhren (p < 0,05), was darauf hindeutet, dass entweder zu viel (> 8 Stunden) oder zu wenig (< 6 Stunden) Schlaf mit größeren biologischen Altersunterschieden in diesen BAGs verbunden war. Das „jüngste“ biologische Alter wurde bei Teilnehmern beobachtet, die angaben, zwischen 6,4 und 7,8 Stunden zu schlafen.

Das Gehirn-ProtBAG zeigte die stärkste U-förmige Assoziation mit dem Schlaf (edf = 3,61, P1 < 1 x 10-20). Das probenspezifische Minimum, das den „jüngsten“ biologischen Zustand darstellt, betrug 7,82 Stunden für Frauen und 7,70 Stunden für Männer. Der endokrine MetBAG zeigte ebenfalls eine signifikante U-förmige Beziehung (edf = 1,04, P1 = 3,97 x 10-5), mit geschätzten Minima bei 6,67 Stunden für Frauen und 6,06 Stunden für Männer.

Gleichzeitig wurde beobachtet, dass die Gehirn-MRIBAG ihr Minimum bei etwa 6,48 Stunden bei Frauen und 6,42 Stunden bei Männern erreichte (edf = 1,94, P1 = 3,85 x 10-7).

Darüber hinaus war kurzer Schlaf (<6 Stunden) genetisch mit Herzinsuffizienz (gc = 0,31), Depression (gc = 0,37) und Typ-2-Diabetes (T2D) korreliert, wohingegen langer Schlaf ein stärker fokussiertes genetisches Korrelationsprofil aufwies, das hauptsächlich gehirnbezogene und psychiatrische Merkmale betraf.

Im Gegensatz dazu wurde die Hypothese aufgestellt, dass eine lange Schlafdauer als „Marker“ für eine zugrunde liegende subklinische Erkrankung dient, basierend auf SEM-Daten (Structural Equation Modeling), was darauf hindeutet, dass übermäßiger Schlaf ein Marker für eine zugrunde liegende physiologische Kompensation oder subklinische Krankheitsprozesse, möglicherweise einschließlich Neurodegeneration, sein könnte.

Schließlich ergaben Mortalitäts- und Krankheitsbewertungen, dass beide Extreme mit einem um etwa 40–50 % erhöhten Risiko für Gesamtmortalität (Langschlaf-Gefährdungsquote) verbunden waren [HR] = 1,40; Kurzschlaf HR = 1,50; P < 1 x 10-20).

Auswirkungen auf Schlafoptimierung und gesundes Altern

Die Ergebnisse dieser Studie und das daraus resultierende Schlafdiagramm zeigen, dass die Schlafdauer mit systemischen Mustern des biologischen Alterns in verschiedenen Organsystemen und Omics-Technologien verbunden ist. Die konsistenten U-förmigen Assoziationen, die sowohl bei der strukturellen Bildgebung als auch bei zirkulierenden molekularen Markern beobachtet werden, legen nahe, dass die Aufrechterhaltung des Schlafs innerhalb des 6–8-Stunden-Fensters für gesündere Organalterungsprofile relevant sein könnte.

Die Studie ergab insbesondere, dass Frauen zwar im Allgemeinen etwas mehr Schlaf benötigen als Männer, um in bestimmten Kategorien, wie etwa der proteomischen Uhr des Gehirns, das niedrigste biologische Alter zu erreichen (7,82 Stunden bei Frauen gegenüber 7,70 Stunden bei Männern), die Schlafoptimierung jedoch ein potenzielles Ziel für das systemische Gesundheitsmanagement und die Förderung gesunder Alterungsverläufe bei beiden Geschlechtern darstellt.

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Quellen: