2016年10月27日

本研究成果のポイント

・ブレイン・マシン・インターフェイス(BMI)技術を用いた義手を開発し、患者さんがBMI義手を操作する訓練によって、痛みを減弱することに成功した。
・これまで、幻肢痛は、失った手の機能を再建することで痛みが減弱すると考えられてきたが、これに基づいて脳活動を訓練する治療を行っても、全ての患者さんの痛みが減弱するわけではなかった。
・幻肢痛の新たな治療法開発につながる成果であり、また、脳活動を変えることで様々な精神疾患などの病態解明と新しい治療法への応用が期待される。

概要

栁澤琢史寄附研究部門講師(大阪大学国際医工情報センター)、齋藤洋一特任教授(常勤)(大阪大学大学院医学系研究科脳神経機能再生学(帝人ファーマ)共同研究講座)、神谷之康室長((株)国際電気通信基礎技術研究所)、Ben Seymour教授(ケンブリッジ大学、脳情報通信融合研究センター(CiNet)、大阪大学免疫学フロンティア研究センター(iFReC))らの研究グループは、ブレイン・マシン・インターフェイス※1 技術を活用した義手(BMI義手;脳活動をセンサーで測り、この信号をコンピューターのプログラムで解読することで、患者さんが念じたように動く義手)を使った新たな訓練方法を開発し、幻肢痛※2 患者さんがBMI義手を使うことで、痛みをコントロールできることを世界に先駆けて発見しました。

研究では、患者さんが幻肢を動かすつもりでBMI義手を操作する訓練を行うことで、幻肢を動かすための脳活動を操作することに成功しました(図1) 。また、訓練に伴って、痛みも変化することを明らかにしました。失った手に対応する脳部位の活動と幻肢運動の関連(情報量)を高める訓練を行うと痛みが増え、逆に、この関連を弱める訓練を行うことで痛みを減らすことができたと考えられます。

この成果は幻肢痛の新しい治療法につながる画期的な成果です。また、これまで明らかでなかった幻肢を動かすための脳活動と痛みとの関係を探る重要な手がかりが得られました。

本研究成果は、英国科学誌「Nature Communications」に、10月27日(木)18時(日本時間)に公開されました。

図1 概念図
幻肢痛患者さんが脳信号を使ってBMI義手を操作することで、脳活動と痛みを変える。

研究の背景

事故などで手や足を失った人でも、頭の中では、まだ手や足があるように感じていることがあります。そのような幻の手や足がとても痛いと感じることを幻肢痛と言います。また、手や足が残っていても、神経が脊髄から引き抜けるなどして、感覚がなく、全く動かない場合にも同様の痛みが生じるとされています。このような痛みは通常の鎮痛薬だけでは消えず、患者さんは痛みで寝ることもできず、仕事もままならないなど、生活の質が著しく障害されます。

幻肢痛は、手や足を失ったことに脳が適応できないために生じると考えられています。従来、幻肢痛は、失った手の機能を再建することで痛みが減弱すると考えられてきました。しかし、この仮説に基づいて、鏡などを使って失った手が戻ったように錯覚させることで、失った手に対応する脳活動を訓練する治療を行っても、全ての患者さんの痛みが減るわけではありませんでした。また最近では、幻肢の脳活動が強く残っている方ほど痛みが強いという報告もあり、脳活動と痛みとの関係は謎に包まれていました。特に、幻肢の運動に関する脳活動を変えて、痛みの変化を調べた研究はこれまでになく、これらの因果関係は分かっていませんでした。そこで、研究グループは、患者さんが手の動きを念じることで、脳活動をコンピューターが検知して動かすことのできるBMI義手を用いて、患者さんが頭の中で幻肢を動かしながら、義手を操作する訓練を行い、訓練により痛みがどのように変化するかを調べました。

研究の成果

本研究は、大阪大学医学部附属病院脳神経外科に通院する幻肢痛患者さん10名(切断肢1名、腕神経叢引き抜き損傷※3 9名)を対象として行いました。実験では、最初に患者さんが幻肢を動かすことを考えた時の脳活動を脳磁計※4 で計測しました(図2)

患者さんの前に置いたモニターで手を握るか開くかの指示を与え、音に合わせて指示した動作を念じてもらいました。患者さんが幻肢を動かしても、見た目には何も動きませんが、脳の中では幻肢を動かすための脳活動が起こります。幻肢で手を握ったり開いたりした時の脳活動を脳磁計で計測し、機械学習※5 という方法を使い、それらの脳信号のパターンをコンピューターが学習(脳デコーディング※6 )し、幻肢を動かす時の脳信号をロボットの動きに変換するプログラム(幻肢運動デコーダ)を作成しました(図2)

患者さんが、このデコーダを使って動くBMI義手を、幻肢を動かすつもりで操作する訓練を10分間行い、訓練前後で、幻肢の動きを念じる課題を行い、幻肢を動かす時の脳活動を比較しました。すると、訓練後には幻肢の動きに応じた脳信号の変化が大きくなりましたが、当初の予想に反して、痛みも増加しました(図3左側)

幻肢運動の脳情報を増やす訓練を行うと痛みが増えたため、次に、患者さんの健康な方の手を動かした時の脳信号をロボットの運動に変換する健常肢運動デコーダを作成し、それを使ってBMI義手を作成しました。先の実験と同様に、患者さんが幻肢を動かすことを考えながら、このBMI義手を操作する訓練をすると、失った手に対応する脳部位の活動がもつ幻肢運動の脳情報は少なくなり、痛みは減弱しました(図3右側)

つまり、BMI義手を動かすための手本となる脳活動を変えることで、幻肢を動かすための脳活動を操作することができ、これに伴って、痛みをコントロールすることに成功しました。特に、幻肢運動の脳情報を弱めることで、幻肢痛を治療できる可能性が示されました。

図2 BMI義手を使った訓練
まず、脳磁計に入った患者さんが幻肢の手や健常な手を動かしたときの脳活動を計測します。脳信号と運動との関係をコンピューターが学習し、これに基づいて義手を動かしました。訓練では、患者さんは幻肢を動かすつもりで義手を操作しました。

図3 BMI訓練による痛みと脳活動の変化
デコーダを代えて、BMI訓練をすることで、痛みを増やしたり、逆に減らしたりコントロールできました。また、それぞれの訓練で幻肢運動の脳情報も増大、減少しました。オレンジ色の円で囲まれた部分が失った手に対応する脳部位です。この部分の色が明るいほど幻肢運動の脳情報が多いことを示しています。

本研究成果が社会に与える影響(本研究成果の意義)

幻肢痛患者さんの痛みは長く続き、有効な治療法がないために、痛みによる社会生活への支障や、慢性的な投薬などが大きな問題となっています。本研究は、画期的なBMI技術を応用することで、幻肢痛患者さんの痛みを減らす訓練ができることを明らかにしました。また、これまで考えられていた仮説に反して、幻肢運動の脳情報を減らす訓練をすることで、痛みが低下することを明らかにしました。この成果は、幻肢痛を減らすための新しい治療法の開発につながる画期的な成果です。今後、この成果を応用した治療法が開発され、幻肢痛に苦しむ患者さんにとって朗報となることが期待されます。

研究者のコメント<栁澤 寄付研究部門講師>

腕神経叢引き抜き損傷後の患者さんでは、間欠的に生じる激痛と持続痛とが混在している場合があり、前者に対しては脊髄後根進入部遮断術という脊髄の手術が有効です。しかし、この手術後にも持続的な痛みが残存する患者さんがおられます。本研究の方法は、主に持続痛に効果があることがわかっています。大阪大学脳神経外科では、様々な治療法を組み合わせることで、患者さんの痛みを全てとれる治療を目指しています。

特記事項

本研究成果は、2016年10月27日(木)18時(日本時間)に英国科学誌「Nature Communications」(オンライン)に掲載されました。
【タイトル】“Induced sensorimotor brain plasticity controls pain in phantom limb patients”
【著者名】栁澤 琢史1–6*, 福間 良平1,3,4,7, Ben Seymour8,9, 細見 晃一1,10, 貴島 晴彦1, 清水 豪士1,10, 横井 浩史11, 平田 雅之1,4, 吉峰 俊樹1,4, 神谷 之康3,7,12, 齋藤 洋一1,10
【所属】
1. 大阪大学 大学院医学系研究科 脳神経外科学
2. 大阪大学 大学院医学系研究科 機能診断科学
3. 株式会社 国際電気通信基礎技術研究所(ATR) 神経情報学研究室
4. 脳情報通信融合研究センター(CiNet) 神経情報学研究室
5. 科学技術振興機構(JST) PRESTO
6. 大阪大学 国際医工情報センター 臨床神経医工学寄附研究部門
7. 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
8. ケンブリッジ大学 工学部 Computational and Biological Learning Laboratory
9. 情報通信研究機構(NICT) 脳情報通信融合研究センター
10.大阪大学 大学院医学系研究科 脳神経機能再生学(帝人ファーマ)共同研究講座
11.電気通信大学 情報理工学部 知能機械工学科
12.京都大学 大学院情報学研究科

なお本研究は、国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)脳科学研究戦略推進プログラムによって実施されている「BMI技術を用いた自立支援、精神・神経疾患等の克服に向けた研究開発」の中の『DecNefを応用した精神疾患の診断・治療システムの開発と臨床応用拠点の構築』課題(代表川人光男)として、資金的支援を受け実施されました。

また研究参画者の一部は、以下の研究資金からも部分的に支援を受けています。
・AMED脳科学研究戦略推進プログラム
「BMI技術を用いた自立支援、精神・神経疾患等の克服に向けた研究開発」の中の「BMIを用いた運動・コミュニケーション機能の代替」課題(代表吉峰俊樹)
・AMED脳科学研究戦略推進プログラム・革新的技術による脳機能ネットワークの全容解明プロジェクト
・日本学術振興会科学研究費
・厚生労働省厚生労働科学研究費
・JST さきがけビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化
・AMEDInternational collaborative research program (SICP)
・内閣府革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)
・公益財団法人長寿科学振興財団長寿科学研究者支援事業

用語解説

※1 ブレイン・マシン・インターフェイス(BMI:Brain-Machine Interface)
脳信号を使って機械を動かす技術などをBMIと呼ぶ。体に麻痺のある患者さんの脳信号から運動の意図を推定して、麻痺した体の代わりにロボット(義手)を動かすことができる。本研究では、BMIで動かす義手をBMI義手と呼んでいる。

※2 幻肢痛
手や足を失ったり、手や足の神経が損傷して感覚が全くなくなったりしても、障害された手や足が未だあるように感じられることを幻肢覚と呼び、さらに、この幻肢が痛むことを幻肢痛と呼ぶ。手や足を失った人の約50-80%で幻肢痛が生じる。

※3 腕神経叢(わんしんけいそう)引き抜き損傷
事故などで腕の神経が脊髄から抜けてしまった状態。手は付いているが、感覚は全くなく動かすこともできない。突然襲ってくる激痛(電撃痛)と持続的な痛み(持続痛)が混在していることが特徴。電撃痛に対しては、脊髄の手術が有効。

※4 脳磁計(Magnetoencephalography, MEG)
脳の神経細胞が発する微弱な磁気を計測する医療用計測装置。磁気のパターンから脳での電気活動を高精度に推定することができる。脳波に近い信号であるが、脳波よりも空間分解能が高いと考えられている。

※5 機械学習
人間が行う学習と同じように、データからコンピューターが学習を行う技術。人工知能で使われる。ここではSupport Vector Machine(SVM)という方法を使い、脳信号のパターンと運動内容との関係性を、計測されたデータから、コンピューターが学習した。また、運動の開始時刻を推定するために、Gaussian Process Regressionという方法も併用している。

※6 脳デコーディング(Brain Decoding)
脳波などの脳信号とその意味をコンピューターが学習して、新しく得られた脳信号がどのような意味を持つかを推定する技術。これを使うことで、脳信号だけから人の運動意図などを解読することができる。

参考URL

大阪大学 医学系研究科脳神経機能再生学(帝人ファーマ)共同研究講座
http://www.neuromod.med.osaka-u.ac.jp/

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