BMIの新技術で，難治性神経疾患・脳機能障害に光を

平田 雅之
大阪大学大学院 医学系研究科 脳神経外科学講座 特任准教授
牛場 潤一
慶應義塾大学理工学部 生命情報学科 専任講師

ブレイン・マシン・インターフェースとは何か

　ブレイン・マシン・インターフェース（Brain Machine Interface; BMI）とは，脳と機械を直接つなぎ，脳機能を補填・増進させる技術の総称である。BMIは，脳に対する作用から「入力型」「中枢介入型」「出力型」に分類される（表）。

　本稿で主に取り上げる出力型BMIは，脳信号を計測してコンピューターで解読（decoding）し，脳活動の内容を推定，外部機器を操作することで，失われた神経機能を代行，回復させる技術である。入力型，中枢介入型BMIと比較すると本格的な臨床応用には至っていないが，筋萎縮性側索硬化症（ALS）や脊髄損傷，脳卒中後の運動麻痺をはじめとする脳機能障害患者の機能補填や再建への活用が大いに期待され，研究が盛んに行われている。

　出力型BMIは，手術により頭蓋内に電極を置く侵襲型と，手術をせず頭皮脳波や近赤外分光法（NIRS）などを用いる非侵襲型，大きく二つに分類することができ，目的・用途に応じて使い分けられている。

神経生理学分野における成果と課題

　BMIによる機器操作を初めて実証した研究として有名なのが，Chapinらによるラットの実験である（Nature. 1999，図1）。彼らはまずレバーを押せば水がもらえる電動アームを用いて，ラットにレバー操作による水飲みを学習させた。次にレバー操作の直前に発火する神経細胞を脳内刺入型針電極から検出して，その神経細胞が発火すれば，水飲み操作を補助するよう電動アームの制御を変えた。しばらくするとラットはもはやレバーは操作しなくなり，頭でレバーを押すことを考えるだけで水飲みを操作するようになったという。

　次いでDonoghueやSchwartzのグループがサルでコンピューターカーソルやロボットアームの制御に成功して注目された。Schwartzらは運動野の神経細胞に"preferred direction"と呼ばれる，一定の方向に腕が動いたときによく反応する特性があることを見いだしていた。その特性を制御に用いることにより，わずか100個程度の神経細胞の発火活動を計測するだけでロボットアームの3次元コントロールを可能にした（Nature. 2008，図2）。

　これらの研究成果はいずれも基礎の神経生理学者が長年の研究により見いだしていた神経生理学的特徴...