文献詳細
総説
文献概要
はじめに
ブレイン-マシン・インタフェース(brain-machine interface:BMI)とは,脳と機械を直接つなぎ相互作用させるシステムである。現在,大きく3種類に分けることができるが1),そのうちの感覚入力型BMI(人工内耳や人工視覚など)と直接操作型BMI(脳深部刺激療法など)は既に医療現場で使われている。一方,運動出力型BMIは,最近登場した新しい研究対象であり,脳の神経活動でロボットや身辺の機器あるいは自身の筋肉を直接操作することを目指している。現在単にBMIと称するとき,そのような運動出力型BMIを指すと考えてよい。
BMIの研究は,欧米では2000年前後から急速に進展し始め,ここ数年に限っても多くの書籍が出版されている2-4)。しかし日本国内では,BMIというものが神経科学的にも工学的にも極めて難易度の高い研究課題であるという認識がほとんどなく,欧米ですぐにでも実現されるという誤解も多かったため,その実体を知らないまま「何年遅れているのか」あるいは「今から追いつくことは可能か」という不毛な議論がしばらく繰り返されていた。これは他の神経科学的な研究課題(それらのほとんどもまず欧米で始まった)では,あまりみられなかった奇妙な状況であった。しかし最近になってようやく具体的な研究が増え始め,文部科学省,厚生労働省,総務省などが研究課題として取り上げるようになった。
ブレイン-マシン・インタフェース(brain-machine interface:BMI)とは,脳と機械を直接つなぎ相互作用させるシステムである。現在,大きく3種類に分けることができるが1),そのうちの感覚入力型BMI(人工内耳や人工視覚など)と直接操作型BMI(脳深部刺激療法など)は既に医療現場で使われている。一方,運動出力型BMIは,最近登場した新しい研究対象であり,脳の神経活動でロボットや身辺の機器あるいは自身の筋肉を直接操作することを目指している。現在単にBMIと称するとき,そのような運動出力型BMIを指すと考えてよい。
BMIの研究は,欧米では2000年前後から急速に進展し始め,ここ数年に限っても多くの書籍が出版されている2-4)。しかし日本国内では,BMIというものが神経科学的にも工学的にも極めて難易度の高い研究課題であるという認識がほとんどなく,欧米ですぐにでも実現されるという誤解も多かったため,その実体を知らないまま「何年遅れているのか」あるいは「今から追いつくことは可能か」という不毛な議論がしばらく繰り返されていた。これは他の神経科学的な研究課題(それらのほとんどもまず欧米で始まった)では,あまりみられなかった奇妙な状況であった。しかし最近になってようやく具体的な研究が増え始め,文部科学省,厚生労働省,総務省などが研究課題として取り上げるようになった。
参考文献
1) 櫻井芳雄, 八木 透, 小池康晴, 鈴木隆文: ブレイン-マシン・インタフェース最前線. 工業調査会, 東京, 2007
2) Dornhege D, Millan Jd, Hinterberger T, MdFarland DJ, Muller KR (eds): Toward Brain-Computer Interfacing. MIT Press, Cambridge, 2007
3) Berger TW, Chapin JK, Gerhardt GA, McFarland DJ, Principe JC, et al: Brain-Computer Interfaces. Springer, New York, 2008
4) Krepkiy R: Brain-Computer Interface. VDM Verlag, Saarbrucken, 2008
5) 櫻井芳雄: 脳と機械をむすぶ―ブレイン-マシン・インタフェースの目指すところ. 科学79: 535-537, 2009
6) 櫻井芳雄: 脳の情報表現を見る. 京都大学学術出版会, 京都, 2008
7) 櫻井芳雄: 脳の情報表現を担うセル・アセンブリ: 局所的セル・アセンブリの検出. 生物物理50: 84-87, 2010
8) Lashley KS: Brain Mechanisms and Intelligence, Chicago Univ Press, Chicago, 1929, 安田一郎(訳): 脳の機序と知能. 青土社, 東京, 2006
9) Nicolelis MAL, Lebedev MA: Principles of neural ensemble physiology underlying the operation of brain-machine interfaces. Nat Rev Neurosci 10: 530-540, 2009
10) Andersen RA, Musallam S, Pesaran B: Selecting the signals for a brain-machine interface. Curr Opin Neurobiol 14: 720-726
11) Yanagisawa T, Hirata M, Saitoh Y, Kato A, Shibuya D, et al: Neural decoding using gyral and intrasulcal electrocorticograms. Neuroimage 45: 1099-1106
12) Velliste M, Perel S, Spalding MC, Whitford AS, Schwartz AB: Cortical control of a prosthetic arm for self-feeding. Nature 453: 1098-1101, 2008
13) 泰羅雅登: ポピュレーションベクトル解析法. 実験医学12: 2546-2552, 1994
14) Moritz CT, Perimutter SI, Fetz EE: Direct control of paralysed muscles by cortical neurons. Nature 456: 639-642, 2008
15) Hochberg LR, Serruya MD, Friehs GM, Mukand JA, Saleh M, et al: Neuronal ensemble control of prosthetic devices by a human with tetraplegia. Nature 442: 164-171, 2006
16) John ER: Switchboard versus statistical theories of learning and memory. Science 177: 850-864, 1972
17) Koike Y, Hirose H, Sakurai Y, Iijima T: Prediction of arm trajectory from a small number of neuron activities in the primary motor cortex. Neurosci Res 56: 146-153, 2006
18) Choi K, Hirose H, Sakurai Y, Iijima T, Koike Y: Prediction of arm trajectory from the neural activities of the primary motor cortex with modular connectionist architecture. Neural Netw 22: 1214-1223, 2009
19) 牛場潤一: Brain-machine interfaceの現在, 未来. Brain Nerve 62: 101-111, 2010
20) Chapin JK, Moxon KA, Markowitz RS, Nicolelis MA: Real-time control of a robot arm using simultaneously recoreded neurons in the motor cortex. Nat Neurosci 2: 664-670, 1999
21) Zacksenhouse M, Lebedev MA, Carmena JM, O'Doherty JE, Henriquez C, et al: Cortical modulations increase in early sessions with brain-machine interface. PLoS One 2: e619, 2007
22) Gabriel M, Sparenborg SP, Stolar N: An executive function of the hippocampus: pathway selection for thalamic neuronal significance code. The Hippocampus vol.4 (Issacson RL, Pribram K eds), Plenum, New York, 1986, pp1-40
23) Fetz EE: Volitional control of neural activity: implications for brain-computer interfaces. J Physiol 579: 571-579, 2007
24) Fetz EE: Operant conditioning of cortical unit activity. Science 163: 955-958, 1969
25) Takahashi S, Anzai Y, Sakurai Y: Automatic sorting for multi-neuronal activity recorded with tetrodes in the presence of overlapping spikes. J Neurophysiol 89: 2245-2258, 2003
26) Takahashi S, Anzai Y, Sakurai Y: A new approach to spike sorting for multineuronal activities recorded with a tetrode - how ICA can be practical. Neurosci Res 46: 265-272, 2003
27) Sakurai Y, Takahashi S: Dynamic synchrony of firing in the monkey prefrontal cortex during working-memory tasks. J Neurosci 26: 10141-10153, 2006
28) Takahashi S, Sakurai Y: Real-time and automatic sorting of multi-neuronal activity for sub-millisecond interactions in vivo. Neuroscience 134: 301-315, 2005
29) Takahashi S, Sakurai Y: Coding of spatial information by soma and dendrite of pyramidal cells in the hippocampal CA1 of behaving rats. Eur J Neurosci 26: 2033-2045, 2007
30) Sakurai Y, Takahashi S, Nomura M: Dynamic changes of firing frequency and synchrony of the rat hippocampal neurons caused by BMI. Proceedings of 3rd International Symposium on Mobiligence 206-210, 2009
31) 櫻井芳雄: ブレイン-マシン・インタフェースでわかる高齢脳の力. 脳を知る・【創】る・守る・育む11(脳の世紀推進会議編), クバプロ, 東京, 2009, pp115-138
32) Evans JR (ed): Handbook of Neurofeedback. Haworth Medical Press, New York, 2007
33) 入来篤史: 知の鍵を握る「主観的身体イメージ」の生物学. 脳の科学22: 265-274, 2000
34) Chiel HJ, Beer RD: The brain has a body : adaptive behavior emerges from interactions of nervous system, body and environment. Trends Neurosci 20: 553-557, 1997
35) Vincent JL, Patel GH, Fox MD, Snyder AZ, Baker JT, et al: Intrinsic functional architecture in the anaesthetized monkey brain. Nature 447: 83-86, 2007
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