脊髄損傷や脳梗塞の患者さんの生活の質を高める医療技術として、脳活動から直接義手などの機器外部を操作するブレイン・マシーン・インターフェイス（BMI）の研究が進み、患者さんが実際にBMIを用いて義手を動かすことができる時代になってきました。一方で、脊髄損傷や脳梗塞の患者さんの多くは、四肢の運動麻痺だけでなく、体性感覚（身体の位置や何を触ったか）麻痺を併発することがしばしばみられ、動かした義手の体性感覚を患者さんの脳に直接戻すことは次の課題となっています。外部機器を動かすBMI研究の歴史的な経緯として、大脳皮質運動野の活動を手指の位置・運動情報に変換するアルゴリズムが発表され、大きく研究が進んできました。そこで、本研究では、麻痺した体性感覚を再建するために、手指の位置・運動情報から末梢神経群の活動パターンに変換するアルゴリズムの確立を目的として研究を行いました。
手や腕に受容野をもつ末梢神経の活動を記録するために、2頭のサルの頚髄6番目から8番目の後根神経節（DRG）に剣山電極を埋め込みました。サルが上肢の到達把持運動を行っているときの複数の末梢神経の活動を同時記録したところ、2頭のサルから、それぞれ16，13個の末梢神経の神経活動を記録することに成功しました（図1）。さらに、末梢神経群活動記録と同時に、上肢の運動軌跡も記録しました（図1）。はじめに、スパース線形回帰分析を用いて、複数の末梢神経群活動から上肢の運動軌跡を推定することに成功しました。このことは、末梢神経が自発運動における上肢の運動情報を正確にコードしている事を示唆しています。次に、スパース線形回帰分析と神経発火モデル（integrate and fire model）を用いて、上肢の運動情報から末梢神経の発火頻度を推定し、そこからさらに発火パターンを高精度に推定することにも成功しました（図2）。今回作製した運動情報から神経活動パターンを推定する変換アルゴリズムは、体性感覚代替する為のインターフェースをデザインするにあたって有用です。将来的には、このアルゴリズムを使って導き出された活動パターンで末梢神経の活動を誘発することで、人工的な体性感覚を引き起こせ、脳梗塞や脊髄損傷患者に対して、失った体制感覚機能（身体の触覚や位置）を再獲得できる可能性があります（図3）。
Umeda, T., Watanabe, H., Sato, MA., Kawato M., Isa T., Nishimura, Y.
“Decoding of the spike timing of primary afferents during voluntary arm movements in monkeys”
Front. Neurosci. 8: e97, 2014
http://journal.frontiersin.org/Journal/10.3389/fnins.2014.00097/full
サルが到達把持運動をしているときに、16個の末梢神経が関節角度変化に対応して、それぞれの発火パターンで発火しています。
左：まず、スパース線形解析を用いて肩・肘・手首関節角度情報から末梢神経の発火頻度を計算、次に、神経発火モデル（integrate and fire model）を用いて発火頻度から発火パターンを計算しました。右上：一つの末梢神経の発火頻度の推定例。実測した発火頻度（青）と運動情報から推定した発火頻度（赤）間の相関係数（R）は0.85。右下：16個の末梢神経の実測した発火パターンと推定した発火パターン。
体性感覚機能を脳にフィードバックする一つの方法として、外部機器の運動情報から導き出した発火パターンで末梢神経を活動してあげることで、人工的な運動感覚を誘発することを想定しています。
