| 研究課題/領域番号 |
18J01286
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
横山 光 東京農工大学, 大学院工学研究院, 特別研究員(PD)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| キーワード | 歩行 / 脳波 / 筋電図 / 機械学習 / 筋シナジー |
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| 研究実績の概要 |
本研究はヒトの歩行制御における大脳皮質と脊髄の神経活動の関係性の解明を目的とする。これまでの我々の研究で、四足動物とヒトの脊髄の歩行神経回路における高い共通性が示されている。一方、脳活動に関しては、四足動物に比べ、ヒトの歩行では大脳皮質が顕著に大きく活動することが近年の脳活動計測技術の進歩により示されている。しかしながら、この同定された歩行時の脳活動が脊髄の歩行神経回路の活動にどう関わるかは未解明である。
そこで、この研究では、歩行制御に関する大脳皮質-脊髄神経回路の関連性の解明を本研究の目的とし、以下の3つの独立した研究を行う。《研究1：定常歩行時における脊髄歩行回路活動への大脳皮質の関与》、《研究2：視覚由来の歩行調節時の脊髄歩行回路活動への大脳皮質の関与》、そして《研究3：体性感覚に基づく歩行適応時の脊髄歩行回路活動への大脳皮質の関与》である。
本年度は研究1に関して、筋電図・脳波測定と機械学習を組み合わせ、主に脊髄により生成されると考えられている筋シナジーという協働筋活動パターンと脳波活動の関連性を検討した。まず、脳波測定手技、機械学習解析方法を習得した。特に歩行時に脳波に混入するアーチファクト対策を行った。アーチファクト混入を最小限にするために、被験者の動作に付随した計測機器の振動を防ぐ処置、頭皮と電極の密着度を高める処置を行い、 歩行中でも脳波信号を計測可能な実験環境整備を行った。次に、近年提案された、脳波からアーチファクト成分を取り除く解析手法を応用することで、歩行時のアーチファクトを減少させることに成功した。
結果として、機械学習を用いて脳波情報から筋シナジー活動を予測することに成功し、歩行時の強固な大脳皮質-脊髄連関を示唆する結果を得た。
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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
2018年度は、まず、脳波測定手技、機械学習解析方法を習得した。これら手法を用いて、歩行時に筋電図、脳波を計測し、筋シナジー活動と脳波活動の関係性を検討した。具体的には、脳波パターンから筋シナジー活動パターンを推測するブレインデコーダーを機械学習手法により作成した。結果として、脳波情報から筋シナジー活動情報が予測可能なことがわかった。
この研究成果を国内学会（モーターコントロール研究会）で報告し、Cell Pressが出版する国際学術誌iScienceに投稿し、査読の結果、「マイナーリビジョン」という評価を受けた。来年度の早期のうちに受理、出版となることが想定される。
以上のように、新たな実験手法・解析方法の習得、研究成果の学会での発表、学術雑誌への投稿を行い、着実にヒト歩行の神経基盤に迫る研究を遂行している。概して、研究目的のための進捗状況は順調である。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、まず、2018年度に実験を行なった研究の論文化をめざす。そして、《研究2：視覚由来の歩行調節時の脊髄歩行回路活動への大脳皮質の関与》の環境整備、実験を行う予定である。
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