個別生体情報に基づく最適化経頭蓋直流電気刺激による運動障害回復の促進効果の解明

• 研究課題/領域番号: 23K27943
• 補助金の研究課題番号: 23H03253 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分59010:リハビリテーション科学関連
• 研究機関: 京都大学 (2024); 順天堂大学 (2023)
• 研究代表者: 山口 智史 京都大学, 医学研究科, 教授 (20594956)
• 研究分担者: 渋川 周平 順天堂大学, 保健医療学部, 助教 (10911290) ; 藤原 俊之 順天堂大学, 医学部, 教授 (50276375)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2027年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円); 2026年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2025年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円); 2023年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
• キーワード: 経頭蓋直流電気刺激 / 運動障害 / 個別化医療 / 人工知能 / リハビリテーション / 非侵襲的脳刺激 / 人工知能（AI） / 運動機能 / 脳卒中

研究開始時の研究の概要

本研究では，経頭蓋直流電気刺激（tDCS）による運動障害回復の促進効果を最大化するために，脳構造情報に神経生理学的特性などの個人特性を加味し，人工知能（AI）の機械学習により標的脳部位における電界値の推定精度を高め，個別の生体情報に基づき最適化したtDCS電極配置を特定し、脳卒中後の運動障害回復の促進効果とその回復の神経基盤を行動実験と神経生理学的手法により明らかにする。