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2021 Fiscal Year Annual Research Report

Understanding computational and neural mechanism of human meta-motor learning to improve motor rehabilitation

Research Project

Project/Area Number 19J20366
Research InstitutionUniversity of Tsukuba

Principal Investigator

杉山 太成  筑波大学, グローバル教育院, 特別研究員(DC1)

Project Period (FY) 2019-04-25 – 2022-03-31
Keywordsメタ学習 / 運動学習 / 強化学習 / 神経計算論 / 運動リハビリテーション / 神経科学 / 脳科学 / 脳刺激
Outline of Annual Research Achievements

本研究の目標は、運動メタ学習計算論モデルの構築と神経基盤の解明、またそれに基づく新しいリハビリテーション(リハビリ)パラダイムの提案である. 前年度までの実績を含め、本課題全体の実績として以下3点を述べる.
(1)運動学習と学習結果に対する報酬の因果関係に着目し、報酬最大化を目指す学習速度の変化を行動実験で示した(Sugiyama 2020). 合わせて報酬の正負(例:金銭の獲得・損失)が変化に影響するという、神経経済学にて散見される行動特性と類似するものを示した. これらを「強化学習的メタ学習」と捉え数式化し、変化を説明する計算論を導いた. これは様々な先行研究で散見されてきた学習パラメータ変化を統一的に捉え、また運動学習システム(小脳)と報酬システム(前頭前野・基底核)の相互作用を示唆する、運動学習・脳科学の両領域において新しい理論である. これをまとめた論文は現在査読プロセス中である.
(2)人の運動前野への非侵襲性脳刺激(TMS)が運動学習を促進させる事を示し、論文誌に出版した(Sugiyama 2022). サルの運動前野への侵襲性脳刺激による運動学習の阻害はこれまでに示されていたが、本研究では人に対して非侵襲性、簡便かつ安全な脳刺激手法で再現した. 更に変化も逆(促進的)であり、運動リハビリとの親和性が高いため、将来のリハビリ応用が期待できる.
(3)病院との共同研究から、脳梗塞患者の運動(メタ)学習能力と機能リハ回復の関連性を発見した. これまで運動学習と機能リハの関連性は理論的に提唱されていたが、それを基礎研究と臨床の連携により実験的に立証した点に意義があり、またこの発見はリハビリ応用や、機能回復プロセスの理解への貢献が期待される. この成果をまとめた論文は臨床リハビリ系の論文誌に現在投稿中である.

Research Progress Status

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (3 results)

All 2022 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (1 results)

  • [Int'l Joint Research] University of Southern California(米国)

    • Country Name
      U.S.A.
    • Counterpart Institution
      University of Southern California
  • [Journal Article] Transcranial magnetic stimulation on the dorsal premotor cortex facilitates human visuomotor adaptation2022

    • Author(s)
      Sugiyama Taisei、Nakae Keita、Izawa Jun
    • Journal Title

      NeuroReport

      Volume: 33 Pages: 723~727

    • DOI

      10.1097/WNR.0000000000001838

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Reinforcement learning of motor learning for reward maximization2022

    • Author(s)
      Taisei Sugiyama
    • Organizer
      Motor Control研究会

URL: 

Published: 2023-12-25  

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