計算論モデルの予言に基づく筋シナジー操作とスキル獲得法への応用

2018 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 16K12476
• 研究種目: 挑戦的萌芽研究
• 配分区分: 基金
• 研究分野: ヒューマンインタフェース・インタラクション
• 研究機関: 北陸先端科学技術大学院大学
• 研究代表者: 田中 宏和 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (00332320)
• 研究分担者: 神原 裕行 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (50451993)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: 計算論モデル / 運動制御 / シナジー / 筋活動 / スキル獲得

研究成果の概要

既に構築した運動学習モデルによって、運動学習に伴う筋活動の変化を説明することを試みた。Barradasら（2018）が行った仮想手術課題に着目し、モーメントアームが急激に変化する、もしくは徐々に変化する実験条件における筋活動の変化をモデルで再現した。その結果、筋活動パターンの分布が非等方性への変化もしくは等方性の維持という実験結果を再現できた。これはGolubら(2018)がサルの電気生理実験で観測した運動野の神経活動パターンの分布の変化の特徴とも一致している。以上の研究によって、本研究で構築した筋シナジー運動制御仮説に基づいた運動学習モデルの情報処理が、実際に脳内で行われていると考えられる。

自由記述の分野

計算論的神経科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

身体運動に含まれる高次元自由度を縮約し、シナジーと呼ばれる低次元自由度で効率よく制御を行うとする「シナジー制御仮説」が提唱されている。実験的にシナジーの存在は確かめられているものの、どのようにシナジーが獲得されているのかは未解明であった。本研究で構築した計算論モデルにより、運動学習の行動的・生理的・神経活動的特徴を系統的に調べることができ、報告された実験結果を説明することができた。本研究の成果に基づき、小脳モデル・脳波実験・信号解析法などといった今後に繋がる展開も見せており、今後は運動制御に留まらず神経科学全般への発展が期待できる。