REM 睡眠与 83 种疾病：手腕能看到什么，又看不到什么

Sleep2 分钟阅读 Oct 7, 2026更新于 Oct 7, 2026

Schematic hypnogram of a night’s sleep, with REM periods growing longer toward morning and the last 90 minutes highlighted.

2013 年到 2015 年间，英国约有十万人在手腕上戴了一个灰色的小传感器，连续戴了一周。没有人要求他们改变睡眠方式。他们只是照常睡觉，而传感器记录下手臂的每一次移动。十多年后，一组研究人员用这七个夜晚提出了一个大问题：你得到的睡眠类型，是否与你之后的健康状况相吻合？

答案于 9 月 17 日发表在 PLOS Medicine 上，并因为一个数字登上了头条：REM 睡眠更多的人，在 83 种不同疾病上的记录风险更低。这是一份惊人的清单。但这也正是该放慢脚步的时候，因为论文中最戏剧性的结果，恰恰是我最不信任的那个。而背后的原因，对你今后在屏幕上看到的每一个睡眠评分都有参考价值。

七个夜晚，1,049 种结局

这项研究由 Jingsong Luo 和 Rui Chen 牵头，纳入了 95,559 名 UK Biobank 参与者，平均年龄 56 岁，中位随访 8.9 年。每个人都戴过一周的腕部加速度计。一个名为 SleepNet 的深度学习模型，基于 1,100 多晚实验室睡眠记录与腕部数据的组合训练而成，把这些动作数据转换为总睡眠时间、REM、深睡、浅睡、入睡后清醒时间以及夜间不规律性的估算值。

接着，研究团队做了一件雄心勃勃的事。他们没有只检验一种疾病，而是检验了来自医院记录的 1,049 种。检验这么多次，假警报必然出现，所以他们设定了非常严格的阈值。最终有 156 个关联通过。其中 REM 睡眠占了 83 个，总睡眠时间占了 50 个。而健康圈最推崇的深睡，只有 7 个。

最后这个细节值得停下来想一想。十年来，深睡一直被包装成最具修复作用、最值得追求的阶段。而在这个数据集中，REM 承担了多得多的统计学分量。

这篇论文里的“更多 REM”是什么意思

风险比是按四分位距报告的，在这里大约相当于每晚多 47 分钟 REM。典型参与者每晚约有 82 分钟。所以这不是“多一点”和“少一点”之间的比较，而是两类人之间的比较：他们的夜晚有明显差异，而且一周里每晚都如此。

在这个差距之下，关联相当大。痴呆的记录风险大约减半。心力衰竭低了约四分之一。帕金森综合征（帕金森病及类似运动障碍的统称）的风险比为 0.20，即风险低 80%。作者还发现，6 到 8 小时的总睡眠处在风险最低点，而少于 6 小时的夜晚与更多疾病相关，这与大量既往研究一致。

主要关联

更多 REM 的风险比（另有一项为深睡），附 95% 置信区间

最可能是疾病先发出信号的结果REM 睡眠深睡

解读一：REM 有保护作用

最简单的说法。REM 支持着大脑和心脏所需的某种东西，REM 更多的人状况更好。这也许部分正确，但观察性研究无法证明这一点。

解读二：疾病先开始

许多疾病在被命名之前多年就已改变睡眠。如果早期、尚未被识别的变化减少了 REM，那么低 REM 是即将到来之事的信号，而不是它的原因。

解读三：尺子本身有偏差

REM 数据完全来自手腕动作。任何让人在 REM 期间活动的因素，都可能让算法少算 REM，即便真实的量并未改变。

数据来自 Luo 等人， PLOS Medicine ，2026 年；风险比按四分位距计算（约 47 分钟 REM）。横轴为标明的对数刻度。这些是观察性队列中的关联，而不是改变睡眠所带来的效果。

最大的数字，最不可信

一个睡眠阶段带来 80% 的风险降低，这不是生物学通常会给出的效应。当结果看起来这么强时，第一个问题不该是“REM 是如何起保护作用的？”，而是“还有什么会让这条线这么陡？”

帕金森综合征在睡眠中有一个众所周知的“抢跑”。正常情况下，在 REM 期间你的肌肉几乎完全松弛，所以你不会把梦境演出来。在一种叫 REM 睡眠行为障碍的疾病中，这种松弛失效，人会在做梦时活动、出拳或喊叫。这是一个很强的早期信号：在一项纳入 1,280 名患者的多中心研究中，Postuma 及其同事发现，28% 的人在平均 3.6 年的随访内发展出帕金森病等疾病，而在随访 12 年的人中，约四分之三出现了这类疾病。

现在把这一点和测量方式放在一起看。SleepNet 只能感知动作。一个部分由“静止”来定义的睡眠阶段，却由一个看不到脑电波和眼动的传感器来评分。如果有人在 REM 期间活动，基于动作的模型可能会把这段时间记成浅睡或清醒。我想强调，这是我自己的解读，而不是作者的发现。但这意味着，这个数据集里的低“REM”，可能部分正是研究随后作为结局来统计的同一过程的早期迹象。如果是这样，因果箭头就是反向的，而 0.20 就是疾病先发出的信号。

作者意识到了这种普遍风险。当他们排除前两年内确诊的所有人后，156 个关联中有 95 个依然成立。对许多结果来说，这令人安心。但这也意味着有 61 个没能成立，由此可见早期疾病在多大程度上塑造了整体图景。

只能感知动作的手腕

第二个问题更隐蔽。论文报告了 SleepNet 与实验室多导睡眠图的吻合程度；多导睡眠图是金标准，会记录脑电波、眼动和肌张力。在把夜晚的每个片段归入 REM、非 REM 或清醒时，它的 F1 分数为 0.49，而 1.0 代表完美。平均而言，它把 REM 低估了约 17 分钟，把总睡眠时间高估了约 48 分钟。

这不是在批评这项研究。在 95,000 人的样本里，随机误差大体会相互抵消，一把有噪声的尺子仍能在人群中找出真实的规律。问题出现在把同样的逻辑套用到个人身上时。你的某一晚不会和另外 95,000 人一起取平均。你周二的 REM 估算值只是模型的猜测，而这个猜测的误差范围，比你忍不住想去解读的大多数夜间变化都要宽。

这也是为什么我们把睡眠分期标注为估算值，而不是测量值，我们自己的设备也一样。睡眠时长和夜醒次数来自可靠得多的信号。而分期是在这些信号之上通过模型推断出来的。

实验室研究补充了什么

如果手腕测得的 REM 是唯一的证据，最稳妥的反应就是耸耸肩。但它不是。2020 年，Eileen Leary 及其同事研究了在实验室中测得的 REM ，数据来自两个独立队列：一组老年男性随访约 12 年，另一个是威斯康星州男女混合队列，随访约 21 年。在第一个队列中，REM 占整夜比例每下降 5 个百分点，死亡率大约高 13%；第二个队列也指向同一方向。

这很重要，因为实验室测得的 REM 不依赖动作，无法用上面的算法问题来解释。所以，REM 与长期健康之间似乎确实存在某种真实的联系。仍然未知的是，这种联系朝哪个方向，以及一个人增加 REM 是否能有所收获。还没有试验检验过这一点，而且这样的试验也很难设计。

所以诚实的总结很有限：REM 似乎是反映身体长期状况的一个有意义的信号，但它还不是一个效果已知的调节杠杆。

REM 在你夜晚中的位置

你无法直接“点单”REM。但你可以不再把它砍掉。睡眠以大约 90 分钟为一个周期循环，而每个周期中的 REM 部分会随着夜晚推进而变长。前半夜以深睡为主，最后三分之一才是大部分 REM 所在之处，详见睡眠分期详解.

一夜的形状

越接近早晨，REM 期越长

典型成年人一夜的示意图：只表示形状，不是任何人的数据。阴影部分的结尾，是早起闹钟最先砍掉的部分，也是 REM 最丰富的部分。

这带来一个很直接的后果。睡 6 小时而不是 7.5 小时，你并不是每个阶段都平均少掉五分之一。你失去的是夜晚的尾段，而尾段恰恰以 REM 为主。晚睡加固定闹钟，实际上就是在交一笔“REM 税”。

酒精是另一个常见的“小偷”。 Ebrahim 及其同事对酒精与睡眠文献所做的综述发现，在所有研究过的剂量下，睡前饮酒都会推迟第一个 REM 期；在中等及更高剂量下，还会降低 REM 占整夜的比例，同时后半夜的睡眠变得更加破碎。让你更快入睡的那杯酒，会在之后收账，而收走的恰恰是这项研究排在榜首的那个阶段。关于这笔交易，更多内容见酒精、睡眠与恢复.