| 研究課題/領域番号 |
16H03306
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター |
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研究代表者 |
花川 隆 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 脳病態統合イメージングセンター, 部長 (30359830)
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| 研究分担者 |
林 拓也 国立研究開発法人理化学研究所, ライフサイエンス技術基盤研究センター, チームリーダー (50372115)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 神経可塑性 / 神経イメージング |
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| 研究実績の概要 |
エキスパートスキル獲得には日々の研鑽が重要であることはよく知られているが，訓練による脳機能の短期変化が，神経表象を長期的に再構築する可塑性の機構は未知である．そこでエキスパートスキルの代表である楽器演奏を題材とし，脳の機能・構造可塑的変化を半定量化する非侵襲MRI技術の開発を通じて，訓練により能力を洗練させる神経機構の理解を目指す．さらに，ヒトに加え動物にも運動と音の連合学習を行わせ，訓練による神経可塑的変化をMRIに加え組織で計測することで組織特異的な可塑性指標を開発し，ヒトでの有用性を検証する．H28年度は，音楽家（ピアニスト，弦楽器奏者及び管楽器奏者）及び非音楽家から画像および行動指標データを取得し，データベースを拡充しつつ，音楽演奏スキルの神経表象を抽出する研究を中心に行い，安静時の基底核の結合と演奏スキル，運指に関わる運動野活動のデコーディング，運動タイミングの正確さと相関する運動野の非線形活動などを見出した．また，脳機能・構造イメージングにより、ヒト大脳皮質の神経突起特性、自発的共振活動や皮質間の機能的・構造的連絡性（コネクトーム）についての大規模データ収集・神経突起解析法の基盤技術の構築と解析環境の整備を進め、500例以上の拡散強調画像データの解析を行い、ヒトの大脳皮質の神経突起特性の分布を明らかにした．げっ歯類実験については，運動学習システムを用いて、聴覚刺激と運動の連合学習をさせ，学習に伴う成績，脳代謝及び灰白質量の可塑的変化の検討を実施した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
NCNPでは，過去に集積してきた音楽家（ピアニスト）に加えて管楽器奏者及び非音楽家から画像および行動指標データを取得し，データベースを拡充しつつ，音楽演奏スキルの神経表象を抽出することを研究の中心とした．運動タイミングの正確さの神経基盤を探るfMRI実験，各指運指表象のデコーディング用の指運動課題fMRIをピアニストと非音楽家で実施した．縦断研究の準備として，MRI内外での指運動のキネマティクス計測（サイバーグローブ・オプトトラック）の予備実験を実施した．げっ歯類実験については，運動学習システムを用いて、ロングエバンスラットに3日間のレバー引き学習をさせ，学習に伴う成績，脳代謝及び灰白質量の可塑的変化の検討を実施した．理研では，脳機能・構造・コネクトーム解析のための撮像条件の検討と，大規模データ解析のための解析環境（bash, matlabによるスクリプト化），自動解析処理システムの構築およびデータベース構築を進めた．これによりMRI装置でデータ収集後，データ転送開始と同時に大脳皮質の機能・構造の再構成を1日以上かけて高度な処理を行う完全自動解析機能の構築を進めた．神経突起特性画像解析（NODDI）の最適化を行い，特に皮質・灰白質の拡散係数の最適値を求めた．その結果従来仮定されていた数値よりも低い値であることがわかり最適な値を得た．また拡散強調データの皮質マッピング技術についても最適化を進め，これらを合わせBash, matlabによりスクリプト化した．これによって505例の健常人の解析を行いヒト脳の皮質神経突起特性の画像を得ることに成功した．
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| 今後の研究の推進方策 |
H29年度には，H28年度の研究活動を継続するとともに，測定準備にとどまった縦断研究を本格化させる．ピアノ初学者を対象とし，短い学習セッションによる短期脳可塑性評価系を行う．現有3T MRIと演奏能力指標（MIDI）機能を持つ開発済みMRI対応ピアノを用いて，1時間程度の演奏訓練を行う．薬指を鍵盤上に固定し、中指と小指を交互に素早くタッピングする運動課題として用いる．短期マクロ脳可塑性現象の評価を目的として，ピアノ訓練課題fMRIの前後に，3次元構造画像，神経突起密度・方向分散画像(NODDI)，rsfcMRIによるRSN計測，及び行動指標と磁気刺激による皮質興奮性の測定を行う．fMRI撮像にはマルチバンドEPIを用いて1秒程度で全脳をカバーする．訓練fMRIの解析には，脳活動の線形・非線型時間変動を解析モデルに組み込む．前後評価から，演奏能力指標の変化，マクロ脳機能可塑性（RSNの変化，運動野のマルチボクセル情報を用いた各指運動のデコーディング情報の変化），及びマクロ脳構造可塑性の変化を計算する．理研では，今後ヒト脳の神経突起特性の皮質内分布について過去の生理学的・解剖学的知見を参照・集約し論文化を進める．
NCNPでの画像解析は，理研が開発する前処理並び解析パイプラインを導入しつつ自動化していく．
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