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为探究过度换气（HV）对大脑 α 活动的影响，研究人员对 305 名健康年轻男性进行 EEG 研究。结果发现 HV 使 α 活动的功率谱和功能连接（FC）呈 U 型变化，这为理解 HV 对神经活动的调节提供依据，有助于保障特殊场景人员安全。
在日常生活中，我们可能很少留意呼吸节奏的变化会对大脑产生何种影响。然而，在一些特殊场景，比如高海拔地区、潜水或者航空环境中，过度换气（HV）却成为了一个不可忽视的重要因素。HV 指的是呼吸频率和深度有意或无意地增加，这会导致动脉血二氧化碳分压（pCO
2）降低，进而引发呼吸性碱中毒，最终造成脑血管收缩和脑血流量减少，一系列生理和神经电活动变化也随之而来。
此前研究表明，HV 会引起大脑动力学的系统性变化，比如慢频率活动增加（主要在 δ 和 θ 波段），β 活动减少。但关于 HV 对 α 活动的影响，学界却存在争议。由于样本量、实验条件和分析方法的差异，有的研究发现 HV 期间 α 功率降低，而有的研究则显示 α 频率或功率并无显著变化。α 活动在认知调节中起着关键作用，并且对生理状态十分敏感，研究 HV 条件下的 EEG α 活动，有助于揭示 HV 导致认知障碍的潜在机制。为了进一步探究这些问题，海军军医大学的研究人员开展了一项针对 HV 对 α 活动影响的研究，相关成果发表在《Brain Research Bulletin》上。
研究人员采用了多种关键技术方法来开展此项研究。首先，他们从海军医疗中心招募了 305 名健康年轻男性作为研究对象。接着，利用 BE Plus PRO STANDARD 系统，在 8 个电极（Fp1、Fp2、C3、C4、T3、T4、O1、O2）记录 EEG 数据，这些数据分别采集于 HV 前（Pre - HV）、HV 期间和 HV 后（Post - HV）三个阶段。之后，研究人员运用 EEGLab 工具 box 对数据进行预处理，并使用频谱分析、Fitting Oscillations and One - Over - F（FOOOF）算法等方法，分析 α 活动的功率谱特征。同时，采用加权相位滞后指数（wPLI）来评估功能连接，并通过计算不对称分数（AS）来量化半球偏侧化。最后，运用 IBM SPSS Statistics 26 进行统计分析。
下面来看看具体的研究结果。
- Alpha 频率和功率受 HV 影响而改变：研究人员分析了每个条件下 8 个通道的功率谱，发现从单通道角度来看，α 频率和功率变化通常呈现 U 型趋势。在 HV 期间，大多数通道的 α 峰值频率变慢，峰值功率降低，而在 Post - HV 阶段，峰值频率和功率有所恢复。对调整后的功率谱分析发现，校正后的 α 功率谱指标在不同通道显示出更一致的结果。在去除非周期性成分后，α 功率在所有电极上都显著降低，这表明非周期性成分可能干扰了之前对 α 功率变化的观察。此外，研究人员还分析了非周期性参数，发现非周期性偏移在不同条件下无显著差异，而非周期性指数在部分电极上有显著变化。对上述指标的不对称分数分析显示，各指标间的 AS 无显著差异。
- 功能连接和偏侧化的变化：研究人员通过分析发现，全局、左侧 - 左侧（L - L）和右侧 - 右侧（R - R）的 wPLI 在重复测量方差分析中均显示出条件的显著主效应。功能连接的变化与 α 活动的 U 型变化相似，HV 导致 α wPLI 整体降低，随后部分恢复。wPLI 的 AS 分析表明，在 HV 和 Post - HV 阶段，wPLI 从 Pre - HV 时的左半球优势转变为右半球优势，这意味着大脑网络在 HV 影响下发生了偏侧化变化。此外，研究人员计算了 28 对电极在三个条件下的 wPLI 并进行统计分析，发现大多数通道存在条件的显著主效应，且电极对的 wPLI 在 Pre - HV 到 HV 期间普遍降低，HV 到 Post - HV 期间显著增加。
综合研究结果和讨论部分，这项研究意义重大。它首次从功率谱和功能连接两个角度，揭示了 HV 对 α 活动的系统性影响。HV 导致 α 频率减慢、α 功率降低，反映了不同呼吸条件下 α 活动的内在变化；功能连接减弱和偏侧化改变，则体现了大脑区域间的网络重组，以适应生理状态的变化。这些发现为理解大脑功能的动态调节机制提供了有价值的见解，也为后续研究不同不利因素（如缺氧、疲劳等生理状态，焦虑、轻度认知障碍等疾病）导致的神经活动变化，以及探究它们的共同和特定机制奠定了基础。同时，该研究成果对于保障高海拔作业、潜水、航空等特殊场景下人员的认知功能和安全，具有重要的参考意义。
