＜このコラムで学べること＞

・Brain Machine Interfaceの基本原理について知る

・Brain Machine Interfaceのリハビリテーションにおける役割を知る

1. Brain Machine Interfaceとは？

　Brain Machine Interface (BMI)を用いた脳卒中後の上肢リハビリテーションは、脳波や脳の信号を直接的に用いてリハビリテーションを行う先進的な技術です。従来のリハビリテーション手法では、患者自身が身体を動かして反復的な練習を行い、神経可塑性を促進することで機能回復を目指してきました。しかし、脳卒中によって損傷した脳の領域が運動機能を司る場合、意図した運動を行うことが困難になるため、従来の方法には限界がありました。BMIはこの問題を克服する手段として注目されています。

2. BMIの基本原理

　BMIは、脳の電気活動を検出するセンサー（主に脳波計、脳磁図、機能的近赤外線分光法など）を用いて、運動の意図を解析し、それをコンピュータに伝達します。得られた信号を機械学習やアルゴリズムによって解析し、特定の動作や命令として解釈します。その後、この解釈された動作をロボットアームや外部デバイス、あるいはバーチャルリアリティ環境で実現することができます。これにより、患者が実際に動作を行わなくても、脳の運動関連領域を活性化させることが可能となります。

3. BMIの脳卒中後の上肢リハビリテーションにおける役割

　脳卒中後の患者は、運動障害や麻痺によって身体機能が低下し、日常生活に支障をきたします。従来の理学療法や作業療法では、損傷した神経経路の再編成を目指して運動を反復することで回復を図りますが、これには時間がかかり、必ずしも全ての患者が満足のいく成果を得られるわけではありません。

　BMIを用いたリハビリテーションでは、患者が「腕を動かしたい」という意図を持つだけで、その意図がデバイスに伝わり、実際の動作がフィードバックされます。このフィードバックループは脳に対して即座に効果をもたらし、損傷した運動野の再活性化や、代替する脳領域の活性化を促進します。また、BMIリハビリテーションは「自己効力感」を高める要素もあります。実際の運動が難しい患者でも、意図を持つことでデバイスが反応するため、回復への自信が増し、リハビリへのモチベーションが向上します。

4. 最近の研究と臨床応用

　最近の研究では、BMIを用いたリハビリテーションが従来の運動療法よりも優れた結果をもたらすことが明らかになっています。

　たとえば、脳波（EEG）を利用して患者が自分の動作意図をフィードバックとして受け取ることで、損傷した神経経路の再編成を促すことができるとされています[1,2]。特に、Kruseらの研究では、従来の脳卒中後のリハビリテーションにBMIを併用することで、より良い上肢機能の改善を認めたと報告されており、従来のリハビリテーションとの相乗効果が期待されています。

　さらに、BMI技術に機械学習を組み合わせることで、患者の状態に応じた個別化されたリハビリテーションプランを構築することも今後検討されていくようです。今後の臨床応用においては、BMIを用いたリハビリシステムがいくつか開発されています。これらのシステムは、ロボットアシストデバイスやバーチャルリアリティ環境を統合して、患者がよりリアルな感覚で運動を体験できるように設計されています。また、リハビリテーションの効果を高めるために、視覚や聴覚フィードバックを併用する研究も今後進められていく可能性があります [3]。

5. BMIの課題と今後の展望

　BMIを用いたリハビリテーションの効果は、個々の患者によって異なる場合があります。そのため、リハビリプログラムをどのように個別化するかが重要な課題となります。また、BMI技術のコストや、センサーの精度向上、ノイズ除去などの技術的な課題も残っています。特に、長時間の使用における装置の快適性や、家庭での使用を考慮したデバイスの小型化と操作性の改善が求められています。

　今後の展望としては、AI技術のさらなる発展とともに、BMIシステムの精度や応答性が向上し、より広範な患者に対して効果的なリハビリテーションが提供できるようになることが期待されます。たとえば、脳波の解析精度が向上することで、より細かい動作制御が可能になり、より複雑な日常動作のリハビリにも対応できるようになるでしょう。また、他のリハビリテーション技術（電気刺激、薬物療法、認知行動療法など）と組み合わせることで、相乗効果を引き出す多面的なアプローチが考えられています。

　BMIを用いた脳卒中後の上肢リハビリテーションは、従来のリハビリ手法を補完・拡張するものであり、今後のリハビリテーション医療において重要な役割を果たすと期待されています。これにより、より多くの患者が、失われた運動機能を取り戻し、生活の質を向上させることができれば良いなと感じます。

参照文献

1. Baniqued PDE, et al. "Brain–computer interface robotics for hand rehabilitation after stroke: a systematic review." Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation 18: 15, 2021

2. Kruse A, et al. "Effect of brain-computer interface training based on non-invasive electroencephalography using motor imagery on functional recovery after stroke: a systematic review and meta-analysis." BMC Neurology20: 385, 2020.

3. Ravikiran M, et al. Poststroke motor, cognitive and speech rehabilitation with brain–computer interface: a perspective review." Stroke and vascular neurology7: 6, 2022.