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Credit: Osaka University
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。
本研究の成果
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３９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で計測しました。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）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。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。 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。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。
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。
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Journal
Nature Communications