Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

歩行 / 脳波 / 筋電図 / MRI / 脳深部 / パーキンソン病

本研究の目的はヒト二足立位歩行の制御における中脳・視床などの脳深部領域の役割を最新の脳波計測・解析技術を組み合わせ解明することである。近年、高密度脳波測定とMRI(Magnetic Resonance Imaging)画像に基づく被験者ごとの詳細な脳モデルを組み合わせた手法により、脳深部電気活動を非侵襲的に測ることが可能と証明された。さらに、不可能と考えられていた歩行時の脳波測定も革新的手法により測定が可能となった。これらの手法により歩行時の脳深部活動を測定し、大脳皮質や筋など他領域との関係性からヒト歩行制御における脳深部領域の役割を解明する。

本年度はまず、脳波とMRIを組み合わせた脳深部の電気活動推定手法の習得を進め、実際に使えるようになった。実際に先行研究で使用されている複数のdistributed source estimation 法の使用が可能となった。また、被験者の頭部のMRI解剖画像の取得を進め、20人弱のデータを得ることできた。このデータと今後取得予定の脳波信号を組み合わせることで脳深部の電気活動を推定することが可能となる。
また、脳深部の電気活動推定手法の精度検証を行ことを目的にヒト頭部のMRI解剖画像に基づいて、寒天とNaClを使用し、実際のヒト頭部の導電率を考慮した頭部ファントムを作成した。MRI画像から３Dプリンターを使用して各組織を寒天で成型するするための型を作成し、頭部寒天ファントムを使用した脳深部の電気活動推定の精度検証実験の準備はほぼ完了した。
また、脳深部と脊髄活動の関係性を調べるために、まず脊髄活動を調べる手法の確立も行なった。高密度筋電図とBlind source separationを組み合わせ脊髄運動ニューロンの発火活動を推定する手法を習得し、前脛骨筋の活動を調べた研究を国際誌に発表した。

脳筋ネットワーク / リハビリテーション / 歩行 / 立位動作 / コヒーレンス / 筋シナジー / ネットワーク解析 / 脳筋コヒーレンス / ウェーブレット / フィードバック / 脳波

動作中の脳・筋活動におけるネットワーク情報をリアルタイムに解析・提示する方法を使って神経の活動を自ら調整することで、歩行機能の改善を図る新しいリハビリテーション方法の開発を目的に実験を行った。本研究における解析プログラムでは、歩行動作中の筋活動制御における時間的変化を捉えるための新しい手法を開発し、脳筋間のネットワークの安定した抽出を可能にした。フィードバックシステムを使った介入試験では、脳筋コヒーレンスの強さを調整できる被験者では動作能力の向上が得られる可能性が示唆された。一方で、本システムをうまく使えない被験者も多く、操作性を向上させることが今後の大きな課題となっている。

脳卒中やパーキンソン病といった神経障害による歩行機能低下を改善するためには、脳を含む神経系の活動を適切に調整する必要がある。一方で、歩行時の脳筋活動の関係については、近年その重要性が広く認識されてきているが、まだ十分な知見が得られていない。本研究で開発したフィードバックシステムは、運動中の脳活動と筋活動のネットワークを可視化することで自身の活動を調整するものであり、歩行時の神経ネットワークの関与をより深く検討できるものと考える。また、これまで運動中の神経活動への効果的なアプローチのなかったリハビリテーション介入の新たな可能性を示すことができたものと考える。

【研究分担者】
中澤公孝	東京大学	大学院総合文化研究科	教授	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
菅田陽怜	大分大学	福祉健康科学部	講師	(Kakenデータベース)
金沢星慶	東京大学	大学院情報理工学系研究科	特任助教	(Kakenデータベース)
松井佑介	名古屋大学	医学系研究科(保健)	准教授	(Kakenデータベース)