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2015年3月20日 (金)

「 世界初、小脳運動学習を定量的に評価するシステムを開発 」

― ヒトの小脳の機能を簡単な手の動作
より、短時間で数値化可能に ―
平成27年3月18日
東京医科歯科大学
 
詳細は、リンクを参照して下さい。
 
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【ポイント】
 
・このシステムを用いると軽微な小脳障害
 を鋭敏に捉えることが可能となります。
 
・小型なシステムのため、比較的簡単に
 認知症や精神疾患などの病気の状態の
 観察や治療効果の判定が行えるなど
 広く応用が期待されます。
 
 
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【研究成果の概要】
 
 ヒトは日常生活において、繰り返し練習
し技を習得することで、運動がより正確で
円滑に行えるようになります。
 
 たとえば、ボールを打つ、自転車に乗る
などの運動は、初めはうまくできません
が、失敗から学んで次の運動では少し
上達するという過程を何度も繰り返すこと
で、体が上手な運動をする方法を覚えて
いきます。
 
 これこそまさに「運動学習」というもの
で、小脳が学習し記憶することで、ヒトは
円滑に体を制御し、不自由なく日常生活を
送っています。
 
 私たちは、タッチパネル画面上に
ランダムに表示される指標を人差し指で
タッチするという運動を、水平方向に
視線をずらすプリズムの有り無しで
繰り返し行うことで小脳運動学習を評価
するシステムを開発しました(図 1)。
 
 この手の到達運動によるプリズム適応
を用いたシステムは、ヒトが運動を学習
する過程をリアルタイムに短時間で測定
でき、Adaptability index(AI)という
指数を用いて運動学習機能を定量評価
することを可能にしました。
 
 今回新たに提案した運動学習機能を
あらわす指数「AI」を測定することで、
70 歳以前の比較的若年者(図 2:●)
では高いレベルで運動学習機能が維持
されている一方で、70 歳以上の高齢者
(□)では運動学習機能の低下が検出され、
また個人間の差が大きくなることが
分かりました(脳老化を検出)。
 
 また、病気の診断という観点からは、
健常者と小脳障害をもつ患者さん(▲▽)を
明瞭に識別することができました。
 
 日常診療においては軽微な小脳異常
としか判断できない患者さんにおいても、
AI は明確に低下を示しました。
 
 また、一見小脳障害による運動失調に
見えるものの小脳には大きな異常がない
患者さんでは、AI の低下は見られません
でした(小脳疾患の診断)。
 
 現在、小脳疾患の臨床的な評価尺度
として世界的に使用されている
Scale for the assessment and rating
of ataxia(SARA)や上肢機能をみる
9 hole peg test より AI は敏感に
小脳障害を検出し、AI で重症度を測定
することも可能となりました
(小脳障害の重症度診断)。
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 小脳障害を定量化出来るというのは
素晴らしい。
 
 私のケースも測定して欲しい。
 
 どの程度の速度で小脳障害が進行して
いるのか?
 知りたいものです。
 
 MRIでは小脳萎縮といっても判断
しにくい程度の変化しかない。
 殆ど分からないと言って良い。
 
 自覚症状の変化の方が遙かに敏感
です。
 
 これで正確に小脳障害を特定出来そう
です。
 
 小脳萎縮を伴う脊髄小脳変性症と言う
ことになるとは思いますが、
脊髄小脳変性症の確定診断までの時間を
短縮出来そうです。
 
 広くどの病院でも測定できるように
なって欲しいと思います。
 
 早く確定出来ても、現在は直せる
訳ではありませんが、中途半端な状態
で不安な時間を過ごすのは意味が無い
と思います。

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