神経補綴物は記憶力の向上を目指す – Physics World

<a href="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/neural-prosthetic-aims-to-boost-memory-physics-world-2.jpg" data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/neural-prosthetic-aims-to-boost-memory-physics-world-2.jpg" data-caption="画像想起タスク 研究チームは、視覚認識記憶課題中に研究参加者に神経刺激を与え、人々が画像をどの程度記憶しているかに大きな変化があることを発見した。 (提供: ウェイクフォレスト大学医学部)>

電子補綴システムは、アルツハイマー病、外傷性脳損傷、てんかんなどにより記憶障害のある人々が特定の情報を思い出すのに役立つ可能性があります。この新技術は、の研究者によって開発されています。 ウェイクフォレスト大学医学部 と サザンカリフォルニア大学、新しい記憶の作成に関与する脳の一部である海馬に作用します。

ロボットの手足などの脳とコンピューターのインターフェイスは、脳と外部デバイス間の通信を確立します。海馬 (実際には人間には 2 つの海馬があり、脳の各半球に 1 つずつあります) は、ある程度、新しいニューロンを成長させることができます。しかし、科学者たちは海馬の損傷を修復する方法を発見していません。研究者らによって開発された神経補綴物は、海馬の電気活動に由来するモデルを使用して、想起を刺激します。

「ほとんどの脳制御インターフェイスは、物からの入力を処理する方法を脳に依存してきました。私たちは、脳の動作をどのように一致させるかを解明する方法に取り組んでいます」と、このプロジェクトに10年近く取り組んでいるウェイクフォレストの研究員ブレント・ローダー氏は言う。 「私たちは、記憶機能を強化するためにどのような方法が考えられるのか、そしてどの方法がどのような人やどのような状態に最も効果があるのか​​を考え出しています。」

メモリのエンコードおよびデコード

2018年に出版された研究では、 神経工学ジャーナル研究チームは、多入力多出力の非線形数学モデルを使用して、海馬のニューロンをリアルタイムで刺激しました。 「[その研究では、モデルは]人が何を覚えようとしているのか気にしませんでした…それはただ海馬の働きを良くしようとしていただけでした」とローダー氏は説明する。

彼らの最新の研究では、 計算神経科学のフロンティア研究者らは、電気活動を特定のニューロンに分離し、その情報を使用して海馬を刺激し、それが人々が特定の画像をよりよく記憶できるかどうかを確認しました。

この研究には成人14人が参加しており、全員がてんかんと診断されており、少なくともXNUMXつの海馬に電極を設置する脳マッピング診断手順に参加していた。参加者には、視覚的な遅延照合とサンプルの記憶タスクで、さまざまなカテゴリの画像 (動物、建物、植物、道具、乗り物) が示されました。研究者らは、画像カテゴリごとに海馬に共通する神経活動を特定し、この情報を使用して数学的に計算された固定発火パターンを導き出しました。この発火パターンは、視覚認識記憶課題中に海馬を刺激するために使用されました。

「この研究では実際に 2 つのことをテストしていました。 1 つ目は、特定の情報を刺激できるかどうかです。そして2つ目は、私たちが刺激したい情報を刺激するのにどれだけ優れているかということでした。」ローダーさんは言います。 「したがって、最初の質問に対する答えははい、特定の情報を刺激することができます。 2 番目の質問に対する答えは、改善の余地がたくさんあるということです。」

研究者らは、記憶能力の増加と低下の両方を観察しました。約 22% のケースで、参加者が以前に見せられた画像をどれだけよく覚えているかに違いがありました。脳の両側に刺激を与えると、記憶機能に障害のある参加者のほぼ 40% で記憶能力の変化が見られました。

「私が例として挙げるのは、ウェイターがトレイを指に乗せて運んでいるのを見たことがあるでしょう。トレイ全体を支えているのではなく、トレイの一部を支えているのです。しかし、トレイのこれらの部分はトレイの残りの部分に接続されているため、トレイ全体が持ち上げられます」とローダー氏は説明します。 「私たちの記憶は連想的なものです。私たちは記憶のすべてをサポートしようとしているわけではありません。神経活動の一部をサポートしてすべての記憶を強化しようとしているのです。」

研究者らは、画像カテゴリ間には予想より多くの重複があった可能性があると結論付けています（たとえば、動物は植物の近くでよく見られます）。たとえば、画像の代わりに色や方向を表示することで、画像のカテゴリをより明確にすると、電子補綴物のパフォーマンスを向上させることができる可能性があります。

「それが可能であることがわかったので、あとはもっと上手になるだけです」とローダー氏は言います。

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• 情報源： https://physicsworld.com/a/neural-prosthetic-aims-to-boost-memory/