2019 Fiscal Year Research-status Report
運動学習制御における内部モデル機能の長期記憶形成の解明に関する研究
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19K19936
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan Institute of Medical Science |
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Principal Investigator |
本多 武尊 公益財団法人東京都医学総合研究所, 運動・感覚システム研究分野, 主任研究員 (20761307)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 内部モデル / 小脳 / 運動学習 / 順モデル / 逆モデル / 長期記憶 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
小脳は学習を行うことで内部モデルを構築し、日常の運動をスムーズに行うことを実現していると考えられている。さらに、その内部モデルを長期記憶として形成されることによって、より安定的な運動を実現している可能性があるが、内部モデルがどのようなメカニズムで長期記憶へと移行しているのかについては明らかにされていない。本研究では、(1)プリズム適応課題を応用したヒトの行動実験を行い、どのような条件で長期記憶へ移行するのかについてを調べる。 (2)理論的枠組みを構築し、小脳の内部モデル機能を明らかにする。(3)この理論的知見に基づき、クリニカルインデックスを開発し、小脳患者の小脳の運動学習に機能を測定し、臨床への貢献を目指す。 当該年度、ヴァーチャルリアリティー技術と赤外線センサによるモーションキャプチャー技術を応用したシステムへ運動を伴わない心理学テストの導入が完了した。これにより運動の有無の条件で長期記憶形成のプロセスを追うことが可能となった。COVID-19の影響があり被験者数を増やすことができなかった。基礎的な理論的枠組みとして理論式の構築に成功し、小脳内部モデルが関与する運動を計算原理を提案した成果を論文にまとめ投稿準備中である。現在臨床現場で行われている運動テストを脊髄小脳変性症患者の症状を赤外線センサで定量化することに成功し、その成果の論文が再録された。この成果により、次年度での脊髄小脳変性症患者の記憶機能と症状との関係を調べられる環境が整った。
Takeru Honda et al., "Assessment and Rating of Motor Cerebellar Ataxias With the Kinect v2 Depth Sensor: Extending Our Appraisal" frontiers in Neurology 2020年3月11日
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
COVID-19の影響があり被験者数を増やすことができなかったが、予想以上に赤外線センサによる運動疾患の病態の定量化に成功し、理論研究においても進展があったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
健常者や脊髄小脳変性症患者の被験者数を増やし、データ収集と解析を進め、そのデータを基にした理論的枠組みの完成へと進めていく。それらの成果を論文にまとめていく。
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| Causes of Carryover |
(次年度使用額が生じた理由) 使用予定であったVRシステムに希望する機能が次年度に追加されて販売されるので、本年度は見送った。また、VRシステムを制御するためのノート型計算機のスペックがVRに対応するため急速に上がっている。機器がそろったところで計算機を購入するため、見送った。それらの機器の特性によって購入する制御用ソフトウェアが異なることから、機器がそろいその特性を実際に調査していく過程に遅れが生じ、当該年度内に制御用ソフトウェアを購入することにも遅れが生じた。 幸運にも予想以上に理論的枠組みの構築と定式化が進んだため、当該年度で大規模シミュレーションによる調査は必要がなくなった。
(使用計画) 次年度では、最新VR機器、解析用の計算機とソフトウェアに加えて、システム制御用ソフトウェアと大規模シミュレーション用計算機を購入する計画である。
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Research Products
(7 results)
