December, 5, 2024, Lausanne--EPFLの研究では、脳刺激が運動能力に及ぼす影響は、年齢ではなく個人の学習能力によって決まることが明らかになり、ニューロリハビリテーションへのよりパーソナライズされたアプローチの必要性が浮き彫りになっている。
年齢を重ねるにつれて、認知機能や運動機能が低下し、その結果、自立性や生活の質全般に影響を及ぼす。これを改善したり、完全に廃止したりするための研究努力は、多くの有望な技術を生み出している。
その中には、非侵襲的脳刺激療法(Non-invasive brain stimulation)がある。これは、手術やインプラントを必要とせずに、外部的かつ非侵襲的に脳機能に影響を与えることができる一連の技術を指す用語。特に、そのような有望な技術の1つは、陽極経頭蓋直流刺激(atDCS)であり、頭皮の電極を介して供給される一定の低電流を使用してニューロンの活動を調節する。
しかし、atDCSを調査する研究では一貫性のない結果が得られているため、研究者は、なぜ一部の人々がatDCSから恩恵を受け、他の人々はそうでないのかを調査するようになった。問題は、脳刺激に対する反応性に影響を与え、レスポンダとノンレスポンダにつながる可能性のある要因の理解にあるようだ。その中でも、年齢は重要な要素の一つとして挙げられている。
研究の中には、ベースラインの行動能力や以前のトレーニングなどのさらなる要因が重要な考慮事項である可能性があることを示唆するものもあるが、これらの要因と行動との相互作用は詳細に決定されておらず、atDCSの効果の洗練された予測モデルの必要性を示している。
ところで、EPFLのFriedhelm Hummel主導の科学者は、atDCSに対する個人の反応性に影響を与える重要な要因を特定した。チームは、ネイティブの学習能力が、運動課題の学習中に適用される脳刺激の影響をどのように決定するかを調べた。この知見は、学習メカニズムの効率が低い人は刺激からより多くの恩恵を受ける一方で、最適な学習戦略を持つ人は悪影響を経験する可能性があることを示唆している。
研究チームは、中年成人(50〜65歳)20人と高齢者(65歳以上)20人の計40人の参加者を募集した。各グループはさらに、アクティブなatDCSを受けている人とプラセボ刺激を受けている人に分けられた。
10日間にわたり、参加者はatDCSを受けながら自宅で運動シーケンス学習を研究するために設計された指を叩くタスクを練習した。このタスクには、キーパッドを使用して数値シーケンスを複製し、できるだけ速く、正確にすることが含まれていた。
次に、公開データセットでトレーニングされた機械学習モデルを使用して、参加者の初期パフォーマンスに基づいて「最適」または「最適以下」学習者に分類した。このモデルは、トレーニングの早い段階でタスクに関する情報を効率的に統合する能力に基づいて、誰がatDCSの恩恵を受けるかを予測することを目的としていた。
この研究では、学習の初期段階でタスクを内面化する効率が悪いと思われる最適でない学習者は、atDCSを受け取ると、タスクの実行中に精度の向上が加速することがわかった。この影響は、特定の年齢の人々(高齢者など)に限定されず、若年層にも最適でない学習者が見られた。
対照的に、年齢に関係なく、最適な学習戦略を持つ参加者は、atDCSを受けるときにパフォーマンスにマイナスの傾向さえ示した。この違いは、脳刺激療法が、最初は運動課題に苦労している個人にとってより有益であることを示唆している。このように、atDCSは、リハビリテーションに重要な意味を持つ、強化品質ではなく修復性を持っているようである。
「機械学習の様々な方法を活用することで、脳刺激の個々の影響に対する様々な要因の影響を解きほぐすことができた。これにより、個々の被験者や患者における脳刺激の効果を最大化する道が開かれる」と、この研究の筆頭著者、Pablo Maceiraはコメントしている。
この研究は、長期的には、年齢などの一般的な特性ではなく、個人の特定のニーズに基づいて利益を最大化するために、パーソナライズされた脳刺激プロトコルが開発されることを示唆している。このアプローチは、より効果的な脳刺激ベースの介入につながる可能性があり、特に脳病変(脳卒中や外傷性脳損傷後など)による失われたスキルの再学習を主な基礎とする神経リハビリテーションの観点から、学習をサポートする特定のメカニズムを対象としている。
「将来的には、臨床医は、われわれのアルゴリズムのより高度なバージョンを適用して、患者が脳刺激療法の恩恵を受けるかどうかを判断し、ニューロリハビリテーションの効果を高め、治療を個別化することができる」とHummelは話している。