超音波で心を読み取る：脳の意図を解読する低侵襲技術（2021年）

ホーム / について / ニュース / 超音波で心を読み取る：脳の意図を解読する低侵襲技術 超音波で心を読み取る：脳の意図を解読する低侵襲技術 2021年3月22日 このページをスクロールしているとき、あなたの脳では何が起こっているのでしょうか？言い換えれば、脳のどの領域が活動しており、どのニューロンが互いに通信しており、筋肉にどのような信号を送っているのでしょうか？ 神経活動を対応する行動にマッピングすることは、ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）を開発する神経科学者にとって主要な目標です。BMIは、脳活動を読み取り、解釈して、コンピューターまたは機械に指示を送信するデバイスです。これはSFのように聞こえるかもしれませんが、既存のBMIは、例えば、麻痺した人をロボットアームに接続することができます。デバイスは、その人の神経活動と意図を解釈し、それに応じてロボットアームを動かします。 BMI開発における大きな制限は、脳活動を読み取るために侵襲的な脳手術が必要であることです。しかし今、カリフォルニア工科大学の共同研究により、運動計画に対応する脳活動を読み取る新しいタイプの低侵襲BMIが開発されました。機能的超音波（fUS）技術を使用すると、脳の深部にある正確な領域から、100マイクロメートルの解像度（単一ニューロンのサイズは約10マイクロメートル）で脳活動を正確にマッピングできます。 この新しいfUS技術は、低侵襲でありながら高機能なBMIを作成するための大きな一歩です。「侵襲的なブレイン・マシン・インターフェースは、すでに神経損傷や疾患によって運動能力を失った人々に運動能力を取り戻すことができます」と、アンダーセン研究室のポスドク研究員であり、新しい研究の共同筆頭著者であるサマー・ノーマン氏は述べています。「残念ながら、最も重度の麻痺を持つごく一部の人々だけが、脳に電極を埋め込む資格があり、それを望んでいます。機能的超音波は、脳組織を損傷することなく詳細な脳活動を記録できる、信じられないほどエキサイティングな新しい方法です。私たちは超音波神経イメージングの限界を押し広げ、それが運動を予測できることに興奮しました。最もエキサイティングなのは、fUSが巨大な可能性を秘めた若い技術であるということです。これは、高性能で低侵襲なBMIをより多くの人々に届けるための最初のステップにすぎません。」 この新しい研究は、神経科学のジェームズ・G・ボスウェル教授であり、ティアンチャオ＆クリッシー・チェン・ブレイン・マシン・インターフェース・センターのリーダーでありディレクターであるリチャード・アンダーセンの研究室と、化学工学の教授でありヘリテージ・メディカル・リサーチ・インスティテュートの研究員であるミハイル・シャピロの研究室との共同研究です。シャピロはチェン・センターのアフィリエイト教員です。 この研究を説明する論文は、3月22日に学術誌Neuronに掲載されました。 一般的に、脳活動を測定するすべてのツールには欠点があります。埋め込み型電極（電気生理学）は、単一ニューロンレベルで活動を非常に正確に測定できますが、もちろん、それらの電極を脳に埋め込む必要があります。機能的磁気共鳴画像法（fMRI）のような非侵襲的な技術は、脳全体を画像化できますが、かさばる高価な機械が必要です。脳波検査（EEG）は手術を必要としませんが、低空間分解能でしか活動を測定できません。 超音波は、高周波音のパルスを発し、その音の振動が人体などのさまざまな組織をどのようにエコーするかを測定することによって機能します。音はこれらの組織タイプ間を異なる速度で伝播し、それらの境界で反射します。この技術は、胎児を子宮内で画像化したり、その他の診断画像に使用されたりすることがよくあります。 超音波は、臓器の内部の動きも「聞く」ことができます。たとえば、赤血球は、救急車が通過するのと同様に、超音波波源に近づくとピッチが上がり、離れるとピッチが下がります。この現象を測定することで、研究者は脳の血流の微細な変化を100マイクロメートル（人間の髪の毛の幅のスケール）まで記録することができました。 「脳の一部がより活発になると、その領域への血流が増加します。この研究における重要な質問は、空間的および時間的に脳の血流ダイナミクスを高解像度で画像化できる機能的超音波のような技術を持っている場合、その画像化から行動に関する有用な何かを解読するのに十分な情報があるか、ということでした」とシャピロ氏は述べています。「答えはイエスです。この技術は、fMRIのような他の非侵襲的な技術では見られなかった、ターゲット領域における神経信号のダイナミクスの詳細な画像を作成しました。私たちは、電気生理学に迫るレベルの詳細を、はるかに低侵襲な手順で実現しました。」 この共同研究は、機能的超音波のパイオニアであり、Physics for Medicine Paris（ESPCI Paris Sciences et Lettres University, Inserm, CNRS）のディレクターであるミカエル・タンター氏が2015年にカリフォルニア工科大学でセミナーを行った際に始まりました。アンダーセン研究室の元ポスドク研究員（現在はカリフォルニア大学リバーサイド校の助教授）であるヴァシリオス・クリストプロス氏がその講演に出席し、共同研究を提案しました。その後、シャピロ氏、アンダーセン氏、タンター氏は、この研究を追求するためにNIH BRAIN Initiative助成金を受け取りました。カリフォルニア工科大学での研究は、ノーマン氏、シャピロ研究室の元ポスドク研究員であるデイビッド・マレスカ氏（現在はデルフト工科大学の助教授）、およびクリストプロス氏が主導しました。ノーマン氏とともに、マレスカ氏とクリストプロス氏は、新しい研究の共同筆頭著者です。 この技術は、非ヒト霊長類を用いて開発されました。彼らは、特定のキューが提示されたときに特定の方向に目や腕を動かす単純なタスクを実行するように訓練されました。霊長類がタスクを完了するにつれて、fUSは運動計画に関与する脳領域である後頭頂皮質（PPC）の脳活動を測定しました。アンダーセン研究室は、数十年にわたりPPCを研究しており、以前は電気生理学を用いてこの領域の脳活動マップを作成していました。fUSの精度を検証するために、研究者たちはfUSからの脳画像活動を、以前に取得した詳細な電気生理学データと比較しました。 次に、カリフォルニア工科大学のT&C Chen Brain–Machine Interface Centerの支援を受けて、チームはfUS画像における活動依存性の変化が、非ヒト霊長類の運動を開始する前でさえ、その意図をデコードするために使用できるかどうかを確認することを目指しました。超音波画像データと対応するタスクは、機械学習アルゴリズムによって処理され、どの脳活動パターンがどのタスクと相関しているかを学習しました。アルゴリズムがトレーニングされると、非ヒト霊長類からリアルタイムで収集された超音波データが提示されました。 アルゴリズムは、数秒以内に、非ヒト霊長類が実行しようとしている行動（目の動きまたはリーチ）、運動の方向（左または右）、および運動を計画した時期を予測しました。 「最初のマイルストーンは、超音波が身体運動の思考に関連する脳信号を捉えることができることを示すことでした」と、超音波イメージングの専門家であるマレスカ氏は述べています。「機能的超音波イメージングは、機能的MRIよりも10倍高い感度とより良い解像度でこれらの信号を記録することに成功しています。この発見は、機能的超音波に基づいたブレイン・マシン・インターフェースの成功の核心です。」 「現在の高解像度ブレイン・マシン・インターフェースは、脳手術を必要とする電極アレイを使用しています。これには、頭蓋骨と脳の間の強靭な線維膜である硬膜を開き、電極を脳に直接埋め込むことが含まれます。しかし、超音波信号は硬膜と脳を非侵襲的に通過できます。頭蓋骨に小さな、超音波透過性の窓を埋め込むだけで済みます。この手術は、電極を埋め込むために必要な手術よりも大幅に低侵襲です」とアンダーセン氏は述べています。 この研究は非ヒト霊長類で行われましたが、USCの神経外科医であるチャールズ・リュー博士との共同研究が進行中です。