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ニューロフィードバックは、脳内の電位を利用してオペラント条件付けを通じて望ましい脳の状態を強化するバイオフィードバックの一種です。このプロセスは非侵襲的で、通常は脳波（EEG）を使用して脳活動データを収集します。ニューロフィードバックのプロトコルはいくつか存在し、定量的脳波（QEEG）または機能的磁気共鳴画像（fMRI）を使用して治療の場所を特定し、個別化することで、潜在的な追加の利点が得られます。[1] [2]関連技術には、機能的近赤外線分光法（fNIRS）ニューロフィードバック、血液脳波バイオフィードバック（HEG）、およびfMRIバイオフィードバックがあります。
プラセボ対照試験では、対照群が実際のニューロフィードバック治療を受けたグループと同程度の改善を示すことがよくあり、これらの改善は副次的な効果によるものである可能性を示唆しています。[3] [4] [5]ニューロフィードバックは、精神疾患に関連する症状の緩和や健康な被験者の特定の認知機能の改善など、肯定的な行動結果を引き起こすことが示されています。これらの肯定的な行動結果は、脳の可塑性メカニズムと被験者が生涯にわたって学習する能力に依存しています。[6]
歴史
1898 年、エドワード・ソーンダイクは効果の法則を定式化しました。彼はその研究で、行動は満足または不快な結果によって形成されるという理論を立てました。これがオペラント条件付けの基礎となりました。[要出典]
1924年、ドイツの精神科医ハンス・ベルガーは、患者の頭皮に複数の電極を接続し、弾道検流計を使用して小さな電流を検出しました。その後の研究では、ベルガーは脳波を定性的に分析しましたが、1932年にG.ディーチュは7つの脳波記録にフーリエ解析を適用し、後に定量的脳波（QEEG）を適用した最初の研究者になりました。
1950年、イェール大学のニール・E・ミラーはマウスを訓練して心拍数を調節することに成功しました。その後、彼は聴覚フィードバックを通じて人間を訓練するという研究を続けました。[7]
ニューロフィードバックを実証した最初の研究は、1962年にジョー・カミヤによって報告されました。[8] [9]カミヤの実験は2つの部分から構成されていました。第1の部分では、被験者は目を閉じたまま、音が鳴ったらアルファ波を経験しているかどうかを言うように求められました。当初、被験者は約50％の確率で正しく推測しましたが、一部の被験者は最終的に状態をよりよく区別する能力を発達させました。[10]
M. バリー・スターマンは、猫の脳波パターンを修正して、いわゆる感覚運動リズム（SMR）をより多く示すように訓練しました。彼はこの研究を1967年に発表しました。スターマンはその後、SMR訓練を受けた猫は、訓練を受けていない猫よりも、けいれん性化学物質モノメチルヒドラジンにさらされた後のてんかん発作に対してはるかに抵抗力があることを発見しました。 [11] 1971年には、SMR訓練によって発作を制御できるてんかん患者で同様の改善が見られたと報告しました。[12]ジョエル・ルバーは、てんかん[13]から始まり、後に多動性障害やADHD [5]にまでEEGバイオフィードバックの研究に貢献しました。ミンヤン・チェンは、特に熟練したゴルファーのSMRパワーの向上をターゲットとしたEEGニューロフィードバックの研究を進める上で重要な役割を果たしました。[14]
神経可塑性
2010年、脳波トレーニング後に神経可塑性の変化が起こるという証拠が研究で示されました。この研究では、脳のリズムを30分間自発的に制御すると、皮質の興奮性と皮質内機能が永続的に変化しました。 [15]著者らは、経頭蓋磁気刺激（TMS）に対する皮質の反応がニューロフィードバック後に大幅に強化され、少なくとも20分間持続し、活動依存の可塑性を示す脳波の時間経過と相関していることを観察しました[15]
ニューロフィードバックの種類
ニューロフィードバックという用語は法的に保護されていません。ニューロン活動に関するフィードバックを与えるさまざまなアプローチがあり、それぞれのオペレーターはそれらを「ニューロフィードバック」と呼んでいます。区別はいくつかのレベルで行うことができます。最初のレベルでは、どの技術が使用されているかを考慮します (EEG、[16] [17] [18] [19] [20] [14] fMRI、[21] [22] [23] [24] fNIRS、[25] HEG)。ただし、EEG ニューロフィードバックの領域内でも、さらに区別することが重要です。分析のさまざまな方法論を選択できるためです。その方法論の中には、より多くの査読済み研究によって裏付けられているものもあれば、科学文献が乏しく、説明モデルがまったく存在しないものもあります。
これらの違いにもかかわらず、フィードバックを提供するという要件には共通点があります。通常、フィードバックは聴覚または視覚入力によって提供されます。元のフィードバックは神経活動に応じて音を鳴らすことによって提供されていましたが、多くの新しい方法が見つかりました。たとえば、音量をフィードバックとして制御して音楽やポッドキャストを聴くことが可能です。多くの場合、視覚的なフィードバックはテレビ画面上のアニメーションの形で使用されます。視覚的なフィードバックは、ビデオや映画と組み合わせて提供することも、画面の明るさが直接的なフィードバックを表す読み取りタスク中に提供することもできます。ゲーム自体が脳の活動によって制御される単純なゲームを使用することもできます。最近の開発では、仮想現実 (VR) を組み込む試みが行われており、コントローラーはすでにフィードバックへのより深い関与のために使用されています。
EEGニューロフィードバック
周波数帯域/振幅トレーニング
振幅トレーニング、または周波数帯域トレーニング（同義語として使用される）は、科学文献が最も多い方法であり、EEGニューロフィードバックの元の方法でもあります。[8] [12] [5] EEG信号は、EEG神経科学で使用される一般的な周波数帯域（デルタ、シータ、アルファ、ベータ、ガンマ）に分割された周波数スペクトルに関して分析されます。この活動には、頭皮上の特定の場所の特定の周波数帯域の振幅を高い値または低い値にトレーニングすることが含まれます。
訓練の目的（例えば、注意力や集中力を高める、[26] [27]落ち着いた状態に到達する、[28]てんかん発作を減らす、[12] [29] [30]など）に応じて、電極を異なる位置に配置する必要があります。さらに、訓練する周波数帯域や訓練の方向（より高い振幅またはより低い振幅）は、訓練の目的に応じて異なる場合があります。
したがって、トレーニング目標に有益であると予想される EEG 波成分は、出現時および/または振幅が増大したときに、正のフィードバックで報われます。妨げになると予想される周波数帯域の振幅は、フィードバックによる強化によって下方にトレーニングされます。
例えば、ADHDを考えると、これは中枢から前頭葉の低ベータまたは中ベータ周波数の振幅を増やすように訓練すると同時に、脳の同じ領域でシータと高ベータの振幅を減らすように努めることになる。[31] [32] [33]
スポーツ分野では、SMRトレーニングが注目を集めており、それを強化するとパフォーマンスが向上する可能性があることを示唆する研究が多数あります。[34]この改善は、正確な動きに不可欠な運動能力を強化するように設計された複数回のトレーニングセッション[14]の後に特に顕著です。このような精度は、ゴルフのパッティング、サッカーのフリーキック、バスケットボールのフリースローなど、さまざまなスポーツ活動で必要とされます。 [35]
SCPトレーニング
SCP（低速皮質電位）トレーニングでは、EEG信号のDC電圧成分をトレーニングします。このタイプのEEGニューロフィードバックトレーニングの応用は、主にニールス・ビルバウマーと彼のグループによる研究によって支持されました。SCPトレーニングの最も一般的な症状はADHDですが、SCPは脳コンピューターインターフェースにも応用されています。[36]
LORETA（低解像度電磁波トモグラフィー解析）トレーニング
通常の EEG 信号は頭皮の表面に限定されます。多数の電極 (19 個以上) を使用すると、特定の電気的イベントの発生源を特定できます。多数の 2D 画像から 3D 画像をレンダリングする断層撮影法と同様に、多数の EEG チャネルを使用して、脳内の電気活動分布を 3D で表す LORETA 画像を作成します。LORETA 法は、MRI と組み合わせて使用して、構造的活動と機能的活動を統合することができます。PET や fMRI よりも優れた時間分解能を提供できます。ただし、ライブ ニューロフィードバックのアプリケーションでは、19 チャネル ニューロフィードバックと LORETA の科学的証拠は限られており、これまでのところ、従来の 1 チャネルまたは 2 チャネル ニューロフィードバックよりも優れているという結果は出ていません。[37]
議論と批評
科学文献では、ニューロフィードバックの効果の大きさについて議論が続いています。ニューロフィードバックは主にオペラント条件付けのモデルに基づいて説明されているため、[38]フィードバックの感度（報酬を受け取る難しさ）も役割を果たします。閾値が低すぎると、望ましい条件付けが逆転する可能性があることが示されています。[39]他の出版物では、80％の一定の成功率を維持するために30秒ごとに更新される自動閾値を使用した場合、プラセボを除いてニューロフィードバックの効果は見つかりませんでした。[40] [41]
参照
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外部リンク
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