触覚フィードバックが脳卒中後の手のリハビリテーションにおける機能的接続性と皮質活性化に与える影響
fNIRSを基にした触覚フィードバックが脳卒中患者の手部リハビリにおける神経機能の研究
学術背景
脳卒中は一般的な神経系疾患であり、これが引き起こす機能障害は患者の日常生活や生活の質に深い影響を与えます。なかでも、手部の機能障害は特に顕著であり、筋力の低下や指の動作制御が著しく制限されます。これらの問題は、患者が基本的な生活技能を遂行する能力を制限するだけでなく、社会参加を大幅に減少させ、全体的な生活の質を低下させます。従来の運動機能リハビリ訓練は、運動機能の改善に一定の効果をもたらすものの、リハビリ後も半数以上の脳卒中患者は依然として手部運動障害を抱えています。
近年、触覚フィードバック（Tactile Feedback, TF）を組み込んだ運動リハビリ法が有望な介入手段として注目されています。触覚フィードバックは、リアルタイムの触覚や視覚情報を提供することで、患者が動作を感知し調整するのを助け、運動訓練への関与度と効果を高めます。しかし、触覚フィードバックが脳卒中リハビリにおいてもたらす神経メカニズム、特に手部運動の回復や神経可塑性に関するメカニズムは、いまだ十分に明らかにされていません。触覚フィードバックが脳の機能領域の活性化およびネットワーク接続に及ぼす影響をさらに研究することは、個別化された効果的なリハビリ介入手段を開発する上で重要な科学的根拠を提供します。
論文出典
本研究は河北工業大学の人工知能学院、国家リハビリ技術補助研究センター、北京市リハビリ技術支援ラボなど複数の研究機関に従事するLingling Chen、Fanyao Meng、Congcong Huoらの研究チームによって行われました。論文は2025年2月1日発刊のジャーナル《Biomedical Optics Express》に掲載され、オープンアクセス形式で公開されています。
研究内容の詳細
研究プロセス
本研究は、触覚フィードバックと脳機能反応の関係を探求するものであり、具体的には脳卒中患者の手部の把握タスクにおける脳領域の活動状態と機能的接続（Functional Connectivity, FC）の状態を、機能的近赤外分光法（fNIRS）を使用して評価しました。その研究プロセスは次の通りです：
1. 研究参加者の募集と評価
研究には以下の条件を満たす15人の脳卒中患者（亜急性回復期）が募集されました： - 年齢が30〜80歳； - 単側の皮質下脳卒中歴があり、発症後最低30日経過していること； - 命令を理解し実行できる能力を持つこと； - 初めて脳卒中を経験した初発症例であること。
対照群として、年齢と性別を一致させた健康な15名が募集されました。患者の手部運動機能はAction Research Arm Test（ARAT）によって評価され、基本的な人口統計学情報および臨床的特徴（脳卒中タイプ、病巣部位など）が記録されました。
2. 実験デザインとタスク設定
実験タスクでは、触覚フィードバックのないNo-TFタスクと、触覚フィードバックを伴うTFタスクという2種類の把握タスクが設定されました。実験セッションはブロックデザイン方式で行われ、各ブロックは30秒の把握タスクと30秒の休息から成る内容で構成されています。計6ブロックを循環し、その総時間は6分間でした。タスク中、各参加者の握力変化は触覚フィードバックシステムによってリアルタイムで記録され、スクリーン上に可視化されました。TFタスクでは、握力が事前に設定された閾値に達した際に視覚および聴覚フィードバックが提供されました；一方、No-TFタスクでは、いかなるフィードバックも提供されませんでした。
3. データ収集と分析
脳機能データは多チャンネルfNIRS装置で収集され、信号分布は両側の前頭前野（PFC）、運動前野（PMA）、補足運動野（SMA）、一次運動野（M1）、および後頭葉（OL）などの脳領域をカバーしました。運動によるアーチファクトが信号に与える干渉を最小限に抑えるため、研究では動作アーチファクト修正やバンドパスフィルタリングなどの前処理が施され、タスクによって誘発された脳領域の活性化反応を広義線形モデル（GLM）を用いて分析しました。
機能的接続（FC）分析はPearson相関行列による脳機能ネットワーク生成に基づいています。ネットワーク解析の統計的な堅牢性を高めるため、FisherのR-to-Z変換を採用し、さらにクラスター係数（Clustering Coefficient）、全体効率（Global Efficiency）、転送性（Transitivity）など、さまざまなネットワーク指標を計算しました。
研究結果
1. 把握タスク中の脳領域の活性化
2種類の把握タスクにおいて、脳卒中患者は健康対照群に比べて有意に低い脳領域の活性化を示しました： - TF把握条件では、脳卒中患者の右側前頭前野皮質（RPFC）、左感覚運動皮質（LSMC）、および右運動前野（RPMA）の活性化が健康グループよりも明らかに低いことが判明しました。 - 健康グループは、TFタスクにおいて特に前頭葉および運動に関連する領域の広範な活性化を示しました。
さらに、TF条件下で脳卒中患者の右前頭前野皮質ではより高い活性化が見られ、これは複雑な把握タスクを完成するためにさらなる認知リソースを動員する必要がある可能性を示唆します。
2. 機能的接続と機能的ネットワーク特性
- 機能的接続：TF条件下で、健康グループは前頭葉と運動領域の間で有意な機能的接続の増加を示しましたが、一方で脳卒中患者の機能的接続の強度は特定の運動関連パスウェイにおいて制限されていました。
- 脳機能ネットワーク指標：健康グループと比較して、脳卒中患者はTFタスク中のクラスター係数と転送性が顕著に低下し、これは脳卒中後のネットワーク情報伝達効率および局所ネットワーク構造が著しく損なわれていることを示しています。
3. 行動指標と脳ネットワーク特性との相関性
調査結果から、手部の把握力に影響を与える脳構造特性が脳卒中の回復状態と関連していることが示されました： - 影響を受けた側と健側の握力の比率は、運動機能を表すARATスコアと有意に正の相関がありました（r=0.8447, p=0.0003）。 - クラスター係数（r=0.592, p=0.033）と転送性（r=0.590, p=0.034）はいずれも握力比率と正の相関を示し、ネットワークのモジュール化程度および情報統合効率が脳卒中回復過程における重要な役割を果たしていることが分かります。
研究の意義と価値
1. 科学的価値
本研究は、fNIRSおよび触覚フィードバックを組み合わせることで脳卒中の手部リハビリ研究に新たな視点を提供しました。ネットワーク特性と握力の関連性を掘り下げて解析することで、脳卒中後の神経再構築メカニズムの理解に寄与しています。
2. 応用価値
触覚フィードバックによる神経活動の強化および認知リソースの動員を顕著に高める方法は、個別化されたリハビリ戦略の開発に理論的根拠を提供します。また、この方法は携帯性が高く、低コストであり、将来的には家庭リハビリにも広く応用できる可能性があります。
3. 研究のハイライト
- TFとfNIRS分析を革新性をもって組み合わせた点；
- 機能的接続およびネットワーク特性の脳卒中リハビリにおける中核的役割を解明；
- 脳卒中後の手部機能障害に関する神経メカニズムへの新たな洞察を提供。
結論
本研究は、触覚フィードバックが脳卒中患者の把握タスクにおける脳機能反応とネットワーク特性の変化を調節し、行動パフォーマンスの改善を効果的に促進することを証明しました。本研究は、触覚フィードバックがリハビリツールとして持つ潜在的価値を強調し、脳卒中患者が脳機能を再構築し、手部運動能力を回復することを支援する上で特に重要であることを示唆しています。これらの知見は、将来のリハビリ装置の開発および最適化のための重要な参考資料を提供するとともに、脳卒中リハビリ分野に新たな活力を注入するものです。