| 研究領域 | 身体－脳の機能不全を克服する潜在的適応力のシステム論的理解 |
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| 研究課題/領域番号 |
19H05729
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
淺間 一 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (50184156)
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| 研究分担者 |
井澤 淳 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20582349)
温 文 立教大学, 現代心理学部, 准教授 (50646601)
安 ち 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (70747873)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
150,670千円 (直接経費: 115,900千円、間接経費: 34,770千円)
2023年度: 26,780千円 (直接経費: 20,600千円、間接経費: 6,180千円)
2022年度: 26,780千円 (直接経費: 20,600千円、間接経費: 6,180千円)
2021年度: 26,780千円 (直接経費: 20,600千円、間接経費: 6,180千円)
2020年度: 26,780千円 (直接経費: 20,600千円、間接経費: 6,180千円)
2019年度: 43,550千円 (直接経費: 33,500千円、間接経費: 10,050千円)
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| キーワード | 身体意識 / 認知 / 情動 / 数理モデル / リハビリテーション / 超適応 / 脳損傷 / 運動学習 / 計算論 / 運動主体感 / リハビリ / 運動適応 / 身体認知 / 筋シナジー / 運動遂行則 / システム論 / 行動遂行則 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の具体的な手法として、ヒトや実験動物(サル、げっ歯類)を対象としたロボティック介入脳神経科学プラットフォームを開発し、これを用いて情動・認知が行動遂行則の再編成に与える影響を調べる。機能推定可能な脳情報デコーディング法により、情動・認知が運動学習に与える影響を定量的に調査分析して、これを数理モデル化する。さらにこれらの知見を応用して、脳の潜在的適応力(超適応)を効果的に促すことのできるリハビリ手法を開発して、この効果を検証する。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題はリハビリ現場での脳卒中片麻痺患者の運動計測に基づき、情動および身体認知における行動遂行則の再編成の数理モデル化を行い、数理モデルに基づく効果的なリハビリ介入手法を開発する。これまでに①リハビリにおける情動・身体認知のモデルの確立と身体認知変容を介するリハビリ手法の提案、②A03今水との連携による、情動・身体認知の脳デコーディング技術の開発、③リハビリテーションによる機能回復機能機構を計算論的にかつ神経生理学的に解明するための実験動物(げっ歯類)用のロボティック介入脳神経科学プラットフォームの開発を行ってきた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究項目では身体認知・情動が超適応の獲得過程に与える影響を解明し、身体制御の変化を定量的に予測可能な数理モデルを構築し、検証してきた。さらに、数理モデルに基づいて身体認知・情動を介して、超適応機能を促すモデルベースドリハビリテーション手法の提案と検証を行ってきた。本研究から得られた成果は、脳卒中などの疾患による身体運動障害から回復させるため、身体認知・情動に着目したリハビリテーション手法の提案に、重要な知見を提供した。また、身体意識を中心とした超適応現象のモデル化は、身体運動プログラムの再構築と回復をモデルベースで予測、介入することに繋がる。
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