人工運動制御に関する研究:滑らかな運動と運動実行タイミングの再現を目指して

方法:2頭のサルに、モニタの中央の固視点から8方向と2振幅の位置にある16箇所の標的へ固視点が消えた直後にサッカードするように訓練した。単一電極を用い、1頭の右補足眼野から115個、もう1頭の左補足眼野から120個、左前頭眼野から54個得た。これを用い擬似同時記録データを作成した。更に2つのマルチ電極を両側の補足眼野に埋め込こんで27個の神経細胞の同時記録データを得た。記録した試行の50-65%を学習試行として300msの発火頻度のテンプレートを作成し、残りの試行をテスト試行とした。テスト試行の300msの発火頻度をテンプレートにマッチングさせて眼球運動の開始時刻・方向・振幅を推定した。結果:最初に、擬似同時記録データから一定の推定精度に必要な細胞数を見積もった。右補足眼野115個を用いた推定では、運動開始時刻の正解率(誤差100ms以内)は97%、運動標的の正解率(16標的のうち1つ)は48%となった。左前頭眼野の54個では、時刻正解率は98%、標的正解率は48%(方向正解率は64%、振幅正解率は71%)となった。多くの神経活動に基づくほど推定は正確になり、前頭眼野の方が補足眼野より少数(約50%)の細胞で同程度の精度を得た。また振幅推定は方向推定に比べて困難であることが分かった。次に、27細胞の同時記録データでは、時刻正解率は45%、標的正解率は38%(方向正解率は51%、振幅正解率は60%)だった。擬似同時記録データに比べ、時刻正解率はやや悪かったが標的正解率は改善した。更に、実際の運動の300[ms]前(後)に運動を推定することも試みた。運動300ms前の時刻正解率の比較は補足眼野(55%)の方が前頭眼野(47%)より良く、標的正解率は補足眼野(24%)より前頭眼野(29%)が良かった。一方、運動300ms後の時刻正解率は補足眼野(82%)より前頭眼野(96%)が良く、標的正解率は補足眼野(33%)より前頭眼野(73%)がはるかに良かった。結論:これらの結果は以下の可能性を示唆している。1.比較的少数の前頭眼野・補足眼野の神経活動の同時記録でも眼球運動を正しく予測できる。2.実際の運動より早くに推定を行う場合には、前頭眼野に加え補足眼野に多チャンネル電極を埋め込むことで推定精度の改善が期待できる。3.実際の運動より遅れて推定を行う場合には前頭眼野だけでもかなりの推定精度が期待でき、補足眼野を加えるメリットは小さくなる。

方法:2頭のサルに、モニタの中央の固視点から8方向と2振幅の位置にある16箇所の標的へ固視点が消えた直後にサッカードするように訓練した。単一電極を用い、1頭の右補足眼野から115個、もう1頭の左補足眼野から120個、左前頭眼野から54個得た。これを用い擬似同時記録データを作成した。更に2つのマルチ電極を両側の補足眼野に埋め込こんで27個の神経細胞の同時記録データを得た。記録した試行の50-65%を学習試行として300msの発火頻度のテンプレートを作成し、残りの試行をテスト試行とした。テスト試行の300msの発火頻度をテンプレートにマッチングさせて眼球運動の開始時刻・方向・振幅を推定した。結果:最初に、擬似同時記録データから一定の推定精度に必要な細胞数を見積もった。右補足眼野115個を用いた推定では、運動開始時刻の正解率(誤差100ms以内)は97%、運動標的の正解率(16標的のうち1つ)は48%となった。左前頭眼野の54個では、時刻正解率は98%、標的正解率は48%(方向正解率は64%、振幅正解率は71%)となった。多くの神経活動に基づくほど推定は正確になり、前頭眼野の方が補足眼野より少数(約50%)の細胞で同程度の精度を得た。また振幅推定は方向推定に比べて困難であることが分かった。次に、27細胞の同時記録データでは、時刻正解率は45%、標的正解率は38%(方向正解率は51%、振幅正解率は60%)だった。擬似同時記録データに比べ、時刻正解率はやや悪かったが標的正解率は改善した。更に、実際の運動の300[ms]前(後)に運動を推定することも試みた。運動300ms前の時刻正解率の比較は補足眼野(55%)の方が前頭眼野(47%)より良く、標的正解率は補足眼野(24%)より前頭眼野(29%)が良かった。一方、運動300ms後の時刻正解率は補足眼野(82%)より前頭眼野(96%)が良く、標的正解率は補足眼野(33%)より前頭眼野(73%)がはるかに良かった。結論:これらの結果は以下の可能性を示唆している。1.比較的少数の前頭眼野・補足眼野の神経活動の同時記録でも眼球運動を正しく予測できる。2.実際の運動より早くに推定を行う場合には、前頭眼野に加え補足眼野に多チャンネル電極を埋め込むことで推定精度の改善が期待できる。3.実際の運動より遅れて推定を行う場合には前頭眼野だけでもかなりの推定精度が期待でき、補足眼野を加えるメリットは小さくなる。