課題難易度の差異による脳内ネットワーク活動の変化－効率的学習環境の解明－

2016 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K01527
• Research Institution: Aino University
• Principal Investigator: 酒井 浩 藍野大学, 公私立大学の部局等, 准教授 (30362388)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 脳イメージング / 課題難易度 / ディフォルトモードネットワーク

Outline of Annual Research Achievements

平成28年度の目標は健常学生を対象としたfMRI実験を実施し，課題難易度と３つのネットワーク（中央実行ネットワーク（CEN），顕著性ネットワーク（SN），ディフォルトモードネットワーク（DMN)）との関連を検討することであった。しかしながら，ディフォルドモードネットワークは一般的に安静時間を多く設定される実験課題で抽出されており，今回我々が行うようなワーキングメモリー課題を用いてCENを測定する課題でのDMNの抽出が可能であったという報告は少ない。このため，予備実験を繰り返す可能性が示唆され，このような試行錯誤を行う方法では実験費用が累積されるため，あらかじめ類似した過去の研究を参照として，あるいは過去の実験データを用いて３つのネットワークを抽出可能な実験課題作成と分析方法の検討が必要であると考えられた。
過去の実験については
「 PASATの課題難易度と脳賦活部位の変化 , 酒井　浩 ,河内山隆紀 , 作業療法ジャーナル , 48巻 12号 （頁：1255-1262） , 2014年」
を発表しており，この中で今回と同様に聴覚性連続暗算課題（PASAT）によるfMRI実験を実施しており，このデータを利用した３つのネットワーク抽出を試みた。
今回は連携研究者（河内山氏）の協力のもとで，SPM12を利用し３つのネットワークの抽出を試みたところワーキングメモリー課題の安静時間においてもCEN，SN，DMNに相当する活動を抽出することが可能であり，難易度の向上とともにDMN活動が強くなっていることが観察された。したがって，今回の実験もこれまでの実験に準じたワーキングメモリー課題を用いてfMRI実験を行う方法で進めれば，CEN，SN，DMNの抽出は可能であり，当初の目標が達成できるものと考えられた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

平成28年度の目標は健常学生を対象としたfMRI実験を実施し，課題難易度と３つのネットワーク（中央実行ネットワーク（CEN），顕著性ネットワーク（SN），ディフォルトモードネットワーク（DMN)）との関連を検討することであった。しかしながら，DMNは一般的に安静時間を長く設定するような課題設定がなれていることが多く，今回我々が行うようなワーキングメモリー課題ではあまり安静時間を長く挿入できないため，予備的解析を十分に行う必要性が感じられた。このため，実際にfMRIを用いた予備実験を繰り返す可能性が示唆され，このような試行錯誤を行う方法では実験費用が累積されていくため，予算内で結果を出すためには，過去の類似する研究結果を参照として，あるいは過去に我々が行った類似の実験データを用いて，３つのネットワークを抽出できるかどうかの予備的解析を行ったのちに，当初予定していた実験課題作成と分析方法の検討が必要であると考えられた。
このように費用上，予備的実験を最小限に抑える必要が考えられたため，当初はこの年度に実施予定であった健常学生対象のfMRI実験を延期させる必要があったために進行が遅延した。前述のように予定していた方法に準じた実験によってCEN,SN,DMNの抽出が可能であることが明らかとなったので，今後は円滑な進行が可能であると考えている。

Strategy for Future Research Activity

「研究実績の概要」「研究進行遅延の理由」に示したように，危惧される問題はワーキングメモリー対象のfMRI実験計画においてDMNを抽出することが可能かどうかという問題であった。しかし，これらの問題は理論上解決した。
このために，平成28年度実施予定であった健常学生対象の実験を平成29年度前半に実施し，平成29年度実施予定の高齢者対象の実験を同年後半に実施できるように計画を進める。また，当初の計画では健常学生対象の実験後のデータ解析において再評価期間を計画進行に設定していたが，これまでの分析によって理論上は解析可能となったため，これらの再評価期間が短縮される可能性がある。
今後はこれらをできるかぎり同時進行で進め，これまでの遅延を取り戻したいと考えている。

Causes of Carryover

本研究計画で発生する費用の大部分はfMRI実験に関連する費用であった。前述したようにワーキングメモリー課題用のfMRI実験においてディフォルトモードネットワークが検出できるかどうかについて，予備的実験と解析を行う必要性が生じた。このような予備実験による支出を最小限に抑える必要から，実験開始前にワーキングメモリー課題におけるディフォルトモードネットワーク抽出が可能かどうか，先行研究を参考にした既存データを用いた分析を行う必要が生じた。これらを実験に先行して行ったために当初に発生するはずの費用が発生しなかったために，大きな差額が発生した。

Expenditure Plan for Carryover Budget

前述したように，過去の文献を参考にした既存データの分析から，ワーキングメモリー課題に準じた課題作成と解析によって中央実行ネットワーク，顕著性ネットワーク，ディフォルトモードネットワークの抽出が可能であることがわかり，デョフォルトモードネットワークが課題難易度と関連した変化を示す可能性が示唆された。この解析結果を踏まえて，平成29年度前半に健常学生に対する実験，平成29年度後半には高齢者に対する実験を計画し，円滑に進めることで進行遅延を解消する予定であり，この期間に滞っていた予算執行を順次進める予定である。