Giấc mơ REM: Não bộ 'quay tai nghe' vào bên trong, hé lộ bí ẩn qua EEG

Một nghiên cứu mới công bố trên MedicalXpress sử dụng điện não đồ (EEG) đã phát hiện ra rằng trong giai đoạn ngủ REM (chuyển động mắt nhanh), não bộ có xu hướng ức chế phản ứng với âm thanh từ môi trường bên ngoài và thay vào đó "lắng nghe" các tín hiệu thần kinh nội tại của chính mình. Điều này có thể là chìa khóa giải thích vì sao giấc mơ trong REM thường sống động và chân thực đến mức khó phân biệt với thực tại.

Phát hiện chính: Sự chuyển hướng chú ý thần kinh

Nhóm nghiên cứu đã phân tích dữ liệu EEG từ nhiều tình nguyện viên trong suốt chu kỳ ngủ. Kết quả cho thấy một điều bất ngờ: mặc dù cơ thể vẫn duy trì khả năng xử lý âm thanh ở cấp độ cơ bản, nhưng vùng vỏ não thính giác lại giảm đáng kể phản ứng với kích thích âm thanh bên ngoài trong lúc REM. Thay vào đó, sóng não cho thấy sự đồng bộ hóa cao giữa các vùng liên quan đến trí nhớ và cảm xúc — như thể não đang tập trung toàn bộ "bộ lọc" vào việc đọc lại các ký ức và cảm xúc từ bên trong.

"Trong giấc mơ REM, não không tắt tiếng thế giới bên ngoài một cách thụ động, mà chủ động chọn lọc để lắng nghe tiếng nói nội tại," một nhà nghiên cứu chia sẻ. "Đây là một cơ chế chủ động, không phải là sự mất kết nối."

Ý nghĩa đối với khoa học thần kinh và công nghệ giấc ngủ

Phát hiện này thách thức quan niệm cũ cho rằng REM là trạng thái não "ngắt kết nối" với môi trường. Thực tế, nó cho thấy một sự chuyển đổi chủ ý trong cơ chế chú ý. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các thiết bị theo dõi giấc ngủ thông minh và các liệu pháp điều trị:

• Công nghệ đeo tay: Các thiết bị như vòng tay thông minh hoặc bộ kích thích thần kinh có thể dựa trên tín hiệu EEG này để xác định chính xác hơn giai đoạn REM, từ đó tối ưu hóa việc đánh thức người dùng vào thời điểm ít gây mệt mỏi nhất.
• Trị liệu ác mộng: Với bệnh nhân gặp ác mộng mãn tính (thường liên quan đến PTSD), việc can thiệp bằng âm thanh trong lúc REM từng được thử nghiệm. Kết quả mới cho thấy cần phải điều chỉnh âm lượng hoặc thời điểm phát âm thanh để "xuyên qua" được cơ chế lọc nội tại này.
• Trí tuệ nhân tạo (AI): Mô hình máy học có thể sử dụng dữ liệu EEG giai đoạn REM để giải mã nội dung giấc mơ một cách chính xác hơn, mở đường cho giao diện não-máy (BCI) trong tương lai.

Bối cảnh và bước tiếp theo

Nghiên cứu vẫn đang ở giai đoạn đầu và cần được tái lập trên quy mô lớn hơn. Tuy nhiên, các tác giả lạc quan rằng đây là một hướng đi mới để hiểu về bản chất ý thức — không chỉ trong giấc ngủ mà cả trong trạng thái tỉnh táo. Việc phân biệt rõ hai cơ chế "nghe ngoài" và "nghe trong" có thể giúp các nhà khoa học phát triển các phương pháp điều trị rối loạn giấc ngủ phổ biến như mất ngủ, mơ hãi hùng, và thậm chí là các bệnh lý tâm thần có liên quan đến rối loạn nhận thức.

Với cộng đồng công nghệ tại Việt Nam, đây là một lời nhắc nhở rằng dữ liệu sinh học (Bio-data) đang trở thành một mỏ vàng cho các startup về healthtech và AI. Những công ty theo dõi giấc ngủ hoặc phát triển ứng dụng sức khỏe tâm thần nên theo dõi sát các nghiên cứu kiểu này để sớm ứng dụng vào sản phẩm thực tế.