アメリカ・ファインスタイン医学研究所に所属するチャド・ブートン教授ら研究チームは、脳インプラントによって麻痺患者の手を再び動かすことに成功しました。

彼らは「神経バイパス」と呼ばれる方法により、コンピュータを介して、脳から送られる信号を腕の筋肉に伝えました。

これにより麻痺患者は自分の手でお菓子をつかんで食べることができたとのこと。

研究の詳細は、2020年8月25日付けの科学誌「Bioelectronic Medicine」、また2021年1月26日付けの専門誌『IEEE Spectrum』に掲載されました。

目次
麻痺患者は自分の手を使いたい
神経バイパスによってコンピュータ経由で麻痺した腕を動かす
双方向神経バイパスで指先の感覚を得る

麻痺患者は自分の手を使いたい

「脳インプラント」が麻痺患者の手を再び動かした
(画像=ルーク・タイナン氏と研究チーム / Credit:Nathaniel Welch、『ナゾロジー』より引用)

世界中には540万人もの麻痺患者がおり、今回の研究に参加したルーク・タイナン氏もその一人です。

彼は2017年の事故により脊髄を損傷。手を含む胸から下が完全に麻痺しました。

現在、手足を失った人や麻痺患者のために、脳で操作するロボットアームが開発されています。

ところがタイナン氏を含む麻痺患者の多くは、ロボットアームではなく、「自分の手」を再び使いたいと切実に願っています。

そこで研究チームは、麻痺した手を再び動かすプロジェクトを始動しました。

彼らが用いた方法は、「神経バイパス」と呼ばれるものです。

神経バイパスによってコンピュータ経由で麻痺した腕を動かす

「神経バイパス」では、まず脳インプラントが脳の運動皮質から神経信号を拾います。

次にその信号はコンピュータに送られ、解析。

最後にコンピュータから前腕に巻きつけられた電極に刺激を送り、筋肉に指示を与えます。

つまり損傷した脊髄を通さず、コンピュータでバイパスするという方法なのです。

「脳インプラント」が麻痺患者の手を再び動かした
(画像=麻痺患者のルーク・タイナン氏は神経バイパスによって腕を動かす / Credit:Nathaniel Welch、『ナゾロジー』より引用)

しかし麻痺した手を再び脳で操作するのは非常に難しいこととされています。

実際、脳インプラントに含まれる96個の電極から得られるデータ量は膨大です。

しかもコンピュータはこの中から、「親指を曲げる」などの信号を見つけ出さなければいけません。

さらに前腕に巻きつけた130個の電極に、抽出した信号どおりの刺激を与えて筋肉を動かす必要があります。

加えて人間の手には20以上の自由度(移動や回転)があります。患者が考えた動きを手に反映させるには、無数の組合せを脳から抽出・変換しなければいけないのです。

それでも研究チームは同じ動きを何度もイメージしてもらうことで、特定の活動パターンを把握することに成功しました。

これにより、2020年に発表された論文ではシリアルバーを手でつかんで食べることができたとのこと。

双方向神経バイパスで指先の感覚を得る

神経バイパスは実現しましたが、フィードバックという課題が残っていました。

麻痺患者は脳から指示を出して物をつかむことができますが、麻痺により物をつかんでいる感覚がありません。

「脳インプラント」が麻痺患者の手を再び動かした
(画像=双方向バイパスのしくみ / Credit:Asia Pietrzyk、『ナゾロジー』より引用)

この課題に対処するため、現在、研究チームは「双方向神経バイパス」に取り組んでいます。

これは従来の神経バイパスに加え、指先に装着した薄膜センサーによって触覚を脳に送信するというもの。

「脳インプラント」が麻痺患者の手を再び動かした
(画像=圧力を感知する薄膜センサー / Credit:Abigail Bouton、『ナゾロジー』より引用)

ただし脳の感覚皮質のうち、指先を扱う領域は脳の溝部分にあります。フィードバックした信号で正確に刺激するのは難しいのです。

しかしこの問題も、研究参加者の脳を何度も刺激して反応を確かめることで、指先を扱う領域の特定に成功。

ブートン教授によると、これにより双方向神経デバイスはある程度機能しているとのこと。

今後もより繊細な動きを可能にするために研究が続けられます。

将来的には、靴ひもを結ぶことやキーボードでタイプすること、ピアノを弾くことも可能になるかもしれません。


参考文献

Brain Implants and Wearables Let Paralyzed People Move Again

元論文

Determining grasp selection from arm trajectories via deep learning to enable functional hand movement in tetraplegia


提供元・ナゾロジー

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