単純な動きでさえ、脳全体に波紋を作ります

まとめ： 新しい研究は、ボタンを押すなどの単純な動きが、脳全体を覆うニューロンを介して活動の波を送ることができると報告しています.

ソース： オレゴン大学

オレゴン大学の新しい研究によると、ボタンを押すような単純な動きでさえ、脳全体に広がるニューロンのネットワークを介して活動の波を送ることが示されています。

この発見は、人間の脳の複雑さを浮き彫りにし、特定の機能に割り当てられた異なる脳領域の教科書の単純化された図に挑戦します。

「一次運動皮質が運動の生成を制御していることはよく知られています」と、ニッキー・スワンの人間生理学研究所の大学院生であるアレックス・ロックヒルは述べています。 「しかし、この脳の領域よりも、動きにはもっと多くのことがあるのです。」

Rockhill は、12 月に出版された研究室からの新しい論文の最初の著者です。 神経工学ジャーナル.

Swan と彼女のチームは、オレゴン健康科学大学の医師や研究者と協力して、人間の脳ネットワークを研究しています。 OHSUチームは、頭蓋内EEGと呼ばれる技術を使用して、治療抵抗性てんかん患者の発作がどこから始まるかを判断しています. 彼らは、患者の脳に一連の電極を外科的に埋め込み、発作がいつどこで発生したかを正確に特定し、影響を受けた脳領域を除去する可能性があります。

頭蓋内EEGは、他の脳活動についての洞察も提供できます。 これは「ゴールド スタンダード」技術だとスワン氏は述べています。 しかし、電極の埋め込みは集中的なプロセスであるため、研究者がアクセスできることはめったにありません。 Swann の研究の参加者は、発作を研究するためにすでに電極に接続されている間に、彼女のチームに脳を研究させることに同意しました。

スワンと彼女の同僚は、研究参加者にボタンを押すという単純な動作タスクを与えました。 彼らは、参加者がタスクを実行している間、脳全体の何千ものニューロンの活動を記録しました。 次に、彼らは、脳活動の特定のパターンが静止時または運動時に検出されるかどうかを判断するようにコンピューターをトレーニングできるかどうかをテストしました。

信号は、脳の特定の領域で明らかでした。 これらは、以前は運動に関連していた領域であり、ほとんどのニューロンがこの行動に集中する可能性が高い. しかし、研究者はまた、特に指定されていない領域を含む、脳全体の動きを予測する脳信号も発見しました。

脳の多くの部分では、「そのデータが運動中に得られたかどうかを偶然よりも正確に予測できます」と Swan 氏は述べています。

「人が100%動いていることを解読できる基本的な運動領域から、75%の時間を解読できる他の領域まで、さまざまな脳領域を発見した」とロックヒル氏は付け加えた。

動きに特化していない一部の領域では、「一部のニューロンが発火している可能性がありますが、動きに関係のないニューロンに圧倒されている可能性があります」と彼は言いました.

彼らの調査結果は、2019 年にジャーナルに掲載された研究を補完するものです。 自然、他の研究者は、マウスの動きに関連する同様の長距離脳ネットワークを示しています。

「その論文は、運動が脳内のいたるところにあることを示しており、私たちの論文は、これが人間にも当てはまることを示しました」とスワンは言いました.

おそらく、現象は動きに限ったことではありません。 また、視覚や触覚などの他のシステムが、これまで予想されていたよりも多くの脳の部分にまたがっている可能性もあります。

チームは現在、さまざまなタイプの動きを含む新しいタスクを開発しており、これらが脳内でどのように現れるかを確認しています。 彼らは引き続き OHSU との協力を拡大し、より多くの研究者をプロジェクトに参加させ、脳の複雑さをより深く理解することを計画しています。

「この新しいコラボレーションにより、多くの機会が生まれました」とスワンは言いました. 「OHSUチームとその素晴らしい患者と協力して、このようなエキサイティングなデータを収集する機会を得ることができて本当に幸運です。」

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この研究について Neuroscience News に掲載

著者： ローレルハンマー
ソース： オレゴン大学
コンタクト： ローレル ハンマー – オレゴン大学
写真： 画像はパブリックドメインです

元の検索: クローズド アクセス。
“ステレオ脳波記録は、標準的な運動関連振動の既知の分布を拡張しますアレクサンダー・P・ロックヒル他 神経工学ジャーナル

概要

ステレオ脳波記録は、標準的な運動関連振動の既知の分布を拡張します

目的。 以前の電気生理学的研究では、主に一次感覚運動皮質の記録から、動きに関連する標準的な振動パターンが特徴付けられています。 特に人間の定位脳波 (sEEG) によってサンプリングされたものなど、より広い範囲の脳領域からの電気生理学的記録に基づいて動きを解読しようとする研究はほとんどありません。 私たちは、人間の脳領域の比較的広いサンプル全体の動きに関連するさまざまな振動を特定して特徴付けることを目的としました。

近づいています。 線形サポート ベクター マシンを使用して、動きが制限された時間周波数スペクトル パターンをデコードし、クラスター順列テストと空間パターン デコードで結果を検証しました。

主な調査結果. キーストローク移動タスクと試行間の時間間隔の間に、sEEG 分光法を正確に分類することができました。 具体的には、以前に説明したこれらのパターンを見つけました：ベータ非同期化（13〜30 Hz）、ベータ同期（リバウンド）、運動前のアルファ変調（8〜15 Hz）、運動後の広帯域ガンマ増加（60〜90 Hz）、および関連する可能性行事。 これらの振動パターンは、他の電気生理学的記録方法ではアクセスできない sEEG でアクセスできる広範囲の脳領域で最近観察されています。 たとえば、前頭葉におけるベータ非同期化の存在は、以前に説明されたよりも一般的であり、一次および二次運動皮質を超えて広がっていました。

表示。 私たちの分類により、非侵襲的EEGおよびEEGを使用した以前の研究でも観察された顕著な時間周波数パターンが明らかになりましたが、ここでは、まだ動きに関連付けられていない脳領域でこれらのパターンを特定しました。 これは、これらの振動モードのそれぞれを表示する推定運動ネットワークのシステムの解剖学的範囲の新しい証拠を提供します。