ニューロフィードバックトレーニングプロセス図

ニューロフィードバックは、脳内の電位を用いてオペラント条件付けを通じて望ましい脳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な神経療法であり、通常は脳波（EEG）を用いて脳活動データを収集します。ニューロフィードバックには複数のプロトコルが存在し、定量的脳波（QEEG）や機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を用いることで、治療部位の特定や個別化が可能になるという利点があります。[1] [2]関連技術としては、機能的近赤外線分光法（fNIRS）を介した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）、fMRIバイオフィードバックなどがあります。

ニューロフィードバックはPTSD治療薬としてFDAの承認を受けており、ADHDおよび大うつ病性障害（重症うつ病）に対するトレーニングでも有望な結果が示されています。健康な被験者において、精神疾患に関連する症状の緩和や特定の認知機能の改善など、肯定的な行動成果をもたらすことが示されています。これらの肯定的な行動成果は、脳の可塑性メカニズムと被験者の生涯にわたる学習能力に依存しています。[3]

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。彼はその研究の中で、行動は満足感をもたらす結果か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。これはオペラント条件付けの基礎を築きました。[4]

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、弾道検流計を用いて微小な電流を検出しました。[5]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となりました。[6]

1950年、イェール大学のニール・E・ミラーは、マウスの心拍周波数を調節する訓練に成功しました。その後、彼は聴覚フィードバックを用いた訓練でヒトにも研究を進めました。[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部では、被験者は目を閉じたまま、音が鳴った時にアルファ波を感じているかどうかを答えるように指示されました。当初、被験者は約50%の確率で正しく推測しましたが、最終的には状態をより正確に区別する能力を身につけた被験者も現れました。[10]

M・バリー・スターマンは、猫の脳波パターンを訓練し、いわゆる感覚運動リズム（SMR）をより顕著に表すようにしました。彼はこの研究を1967年に発表しました。その後、スターマンは、SMR訓練を受けた猫は、けいれん誘発物質であるモノメチルヒドラジンへの曝露後、訓練を受けていない猫よりもてんかん発作に対する抵抗力がはるかに高いことを発見しました。[11] 1971年には、てんかん患者においてSMR訓練によって発作を抑制できた場合にも同様の改善が得られたと報告しました。[12]ジョエル・ルバーは、てんかん[13]を皮切りに、その後、多動性障害やADHD [14]にも応用し、脳波バイオフィードバックの研究に貢献しました。

神経可塑性

2010年、ある研究で脳波トレーニング後に神経可塑性変化が起こるという証拠が示されました。この研究では、脳リズムを30分間自発的に制御することで、皮質の興奮性と皮質内機能に持続的な変化が見られました。[15]著者らは、経頭蓋磁気刺激（TMS）に対する皮質反応がニューロフィードバック後に有意に増強され、少なくとも20分間持続し、活動依存的な可塑性を示唆する脳波の時間経過と相関していることを観察しました。[15]関連する科学文献のレビューによると、コンピューター作業による体系的な認知負荷（具体的には、被験者に脳波を測定しフィードバックを提供することで脳機能をモニターするトレーニング）は、合計16時間（週に数時間のパフォーマンス）のトレーニング期間で、その負荷の与え方によっては脳の構造と機能に影響を与える可能性があることが示されています。[16]

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。神経活動に関するフィードバックを与える様々なアプローチがあり、それぞれの専門家はそれらを「ニューロフィードバック」と呼んでいます。ニューロフィードバックはいくつかのレベルで区別することができます。まず、使用される技術（EEG、[17] [18] [19] [20] [21] fMRI、[22] [23 ] [24] [25] fNIRS、[26] HEG）を考慮します。しかしながら、EEGニューロフィードバックの分野においても、更なる区別が重要です。なぜなら、様々な分析手法を選択できるため、その中には査読済み研究の数が豊富なものもあれば、科学文献が乏しく、説明モデルが全く存在しないものもあるからです。

これらの違いはありますが、フィードバックを提供するという点で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的な入力によって提供されます。元々のフィードバックは神経活動に応じて音を鳴らすことで提供されていましたが、多くの新しい方法が見出されています。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したり、画面の明るさが直接的なフィードバックを表す読書タスク中に提供することもできます。脳の活動によってゲーム自体が制御されるシンプル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、すでにコントローラーを使用してフィードバックをより深く活用できるようになっています。

脳波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（同義語として用いられる）は、科学文献が最も多く存在する手法であり、EEGニューロフィードバックの元祖とも言える手法である。[8] [12] [14] EEG信号は周波数スペクトルに基づいて分析され、EEG神経科学で用いら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）に分割される。この訓練では、頭皮上の特定の部位における特定の周波数帯域の振幅を、高くまたは低く調整する。

訓練目標（例えば、注意力と集中力の向上、[27] [28] 、落ち着きの感覚の獲得、[29] 、てんかん発作の軽減、[12] [30] [31]など）に応じて、電極の位置を変える必要がある。さらに、訓練する周波数帯域や訓練方向（振幅の上昇または低下）も訓練目標に応じて異なる場合がある。

このように、トレーニング目標に有益であると予想される脳波成分は、出現時および／または振幅増加時に正のフィードバックによって報酬を得られます。一方、トレーニング目標の達成を妨げ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修正されます。

ADHDを例に挙げると、中枢から前頭葉にかけての低ベータ波や中ベータ波の振幅を増やす訓練を行うと同時に、脳の同じ領域にあるシータ波や高ベータ波の振幅を減らすように努めることになります。[32] [33] [34]

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多くの研究がある。[35]

SCPトレーニング

SCP（緩徐皮質電位）トレーニングでは、脳波信号の直流電圧成分を訓練します。このタイプの脳波ニューロフィードバックトレーニングの応用は、ニールス・ビルバウマーとそのグループによる研究によって主に支持されました。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

通常の脳波信号は頭皮表面に限定されています。多数の電極（19個以上）を用いることで、特定の電気的活動の発生源を特定することができます。多数の2D画像から3D画像を生成する断層撮影法と同様に、多数の脳波チャンネルを用いて、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と組み合わせて用いることで、構造的活動と機能的活動を融合させることができます。PETやfMRIよりも優れた時間分解能を実現できます。しかしながら、ライブニューロフィードバックへの応用においては、19チャンネルニューロフィードバックとLORETAの科学的根拠は限られており、これまでのところ、従来の1チャンネルまたは2チャンネルニューロフィードバックに比べて優れているという結果は示されていません。[37]

効果

ニューロフィードバックはPTSD治療薬としてFDAの承認を受けています。2023年に実施された10件の臨床試験を対象としたシステマティックレビューとメタアナリシスでは、脳波ニューロフィードバックがPTSD症状を有意に軽減し、対照群の24.4%と比較して79.3%の寛解率を示したことが明らかになりました。また、症状の改善は脳活動における神経生理学的変化に関連していることが示唆されています。[38] [39]

ADHDに対するニューロフィードバック訓練は有望な結果を示しており、いくつかのプロトコルはより良い結果をもたらしているものの、その有効性については依然として議論の余地があり[40]、最良のアプローチを決定するにはさらなる研究が必要である。[41] 22の研究のメタアナリシスでは、ニューロフィードバックは大うつ病性障害の患者のうつ症状、神経生理学的結果、神経心理学的機能を大幅に改善し、介入期間が長いほど心理的結果が向上し、セッションが短いほど神経生理学的測定値に有益であることが明らかになった。[42]

ニューロフィードバックの効果量については、科学文献にお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モデルに基づいて説明されるため、[43]フィードバックの感度（報酬を受け取る難しさ）も重要な役割を果たします。閾値を低く設定しすぎると、望ましい条件付けが逆転してしまうことが示されています。[44]他の文献では、80%の成功率を一定に保つために30秒ごとに更新される自動閾値を用いた場合、プラセボを除いてニューロフィードバックの効果は認められませんでした。[45] [46]

参照

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さらに読む

  • Arns M, Sterman MB (2019).ニューロフィードバック：その始まり. オランダ、ナイメーヘン：Brainclinics Insights. ISBN 978-90-830013-0-2。
  • エヴァンス・JR、アバーバネル・A (1999).定量的脳波とニューロフィードバック入門. サンディエゴ: アカデミック・プレス.
  • Kerson C, Collura T, Kamiya J (2020).ジョー・カミヤ：Thinking Inside the Box . コーパスクリスティ、テキサス州: Bmed Press LLC. ISBN 978-1-7349618-0-5。
  • ニューロフィードバックがミュージシャンのパフォーマンスを向上させるというBBCの記事