2022 Fiscal Year Research-status Report
Identification of predictive indices and investigation of mechanisms for individual differences in the ability to control brain activity
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21K07521
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| Research Institution | Shimane University |
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Principal Investigator |
高村 真広 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 助教 (50720653)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ニューロフィードバック / 安静時脳活動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的はニューロフィードバック訓練において観察される脳活動制御能力の個人差について、脳MRIデータの解析にもとづき、その個人差に関連する脳領域、および脳活動特性を同定し、脳活動制御能力を規定するメカニズムを検討することであった。前年度までの検討から安静時脳活動において脳活動制御能力と高い関連を示す脳領域を特定できたため、本年度はそれらの脳領域が示す安静時脳活動の動的特性についての解析を行った。後述の２種類のアプローチで検討を行い、それらの結果を学会で報告した。
１つ目は、複数の脳領域の活動が形成するパターンの特徴を捉えるアプローチである。脳活動制御能力との関連が示された脳領域が安静時に示す活動の時系列パターンを捉え、パターンの出現頻度や出現順序といった指標と脳活動制御能力との関連を検討した。結果、脳活動制御能力と関連する脳活動パターンを特定できた。
２つ目は、ニューロフィードバックの制御対象となる脳領域そのものの活動特性に焦点をあてるアプローチである。ニューロフィードバック訓練では、制御期間中に生じる脳活動パターンが標的に合致する場合に報酬信号を与え、訓練参加者はその信号を手がかりに学習を行う。そのため、その脳領域で新規な活動パターンが生み出される程度（脳活動複雑性）の個人差が、ニューロフィードバックにおける学習効率と関連する可能性があると考えられた。背外側前頭前野と後帯状回という2種類の脳領域のニューロフィードバック訓練における成績が，それぞれの脳領域における自発脳活動の複雑性と関連するという仮説を検証するデータ解析を行い、その仮説を支持する結果を得た。
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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
当初の研究目的を達成するための解析は予定通りに進行し、今後の研究計画をすすめるための成果を得られた。
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| Strategy for Future Research Activity |
学会報告した成果を論文としてまとめる。
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| Causes of Carryover |
学会出張旅費等で見積もりと異なり少額（1万円以内）の端数がでた。論文投稿など成果公表のためにあわせて使用する。
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[Presentation] A possible link between spontaneously explored brain dynamics at rest and driven brain state during fMRI-neurofeedback training2022
Author(s)
Masahiro Takamura, Takashi Nakano, Haruki Nishimura, Maro Machizawa, Naho Ichikawa, Atsuo Yoshino, Go Okada, Yasumasa Okamoto, Shigeto Yamawaki, Makiko Yamada, Tetsuya Suhara, Junichiro Yoshimoto
Organizer
NEURO2022
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