JPWO2014178400A1 - 運動機能解析システム及びそのシステムの作動方法 - Google Patents
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Abstract
Description
すなわち、本発明は以下の通りである。
発明者らは、後述する運動機能解析システムを用いたパーキンソン病患者の視覚誘導性追跡運動中に、6Hz前後(3〜8Hz)の小刻みな階段状運動または微小振動が見られることを発見した。この現象は、これまでパーキンソン病の専門家にも知られていなかった現象である。発明者らは、この現象を、その波形形状からマイクロステップス(microsteps)と命名した。マイクロステップスは正常被験者や小脳障害の患者では極めて弱く、その亢進はパーキンソン病等の中枢神経系疾患に特有である。発明者らのこれまでの研究から、追跡運動の実行を担う予測的制御の運動指令は、0〜0.5Hzに含まれ、誤差を修正するフィードバック制御の運動指令は、0.5〜3Hzに含まれることがわかっている。0〜0.5Hzの周波数成分(予測運動成分)は、発明者らのこれまでの研究からF1周波数領域(図4)と定義し、0.5〜3Hzの周波数成分(フィードバック運動成分)は、同様にF2周波数領域(図4)と定義する。これに対して、マイクロステップス(3〜8Hz)はどちらの成分とも明らかに異なる高い周波数帯に属し、異なる発生源と機能的意味を持っていることがわかった。3〜8Hzの周波数成分(疾患性運動成分)を、新たにF3周波数領域(図4)と定義する。
本発明で分析するマイクロステップスは微細な運動であるため、精度の高い装置で身体の運動を記録することが重要である。そこで、マイクロステップスの測定には、発明者らがこれまで開発を進めてきた、手関節運動を利用した運動機能解析システムを用いた。この運動機能解析システムは、発明者らにより提案された特許第5154558号の運動機能評価システムに関連するが、当該システムとは異なり筋電図の測定装置を備えていない。以下、図1を参照して、本発明に用いる運動機能解析システムを説明する。
本発明の運動機能解析システム1(以下、本発明のシステムと言う。)は、図1及び図2に示すように、ターゲット画像10と当該ターゲット画像10を追跡するためのカーソル画像11とを含む画像情報9を表示する表示装置3と、被験者5により前記カーソル画像11を移動するために使用される追跡装置2と、追跡装置2による追跡結果を処理する解析装置7とから構成される。
解析装置7は、前記カーソル画像11による前記ターゲット画像10の追跡状況を検出すると共にこの追跡状況を解析する。さらに、解析装置7は、前記解析結果からマイクロステップスを抽出して評価する。解析装置7は、好ましくはコンピュータが用いられる。
本発明のシステムにおける表示装置3は、ターゲット画像10とカーソル画像11とを含む、図2の画像情報を表示する。表示装置3は、当該画像情報を表示するための表示画面9を有するものであることが好ましい。表示画面は、例えば、カラー若しくはモノクロ表示方式の液晶モニター又はブラウン管モニター等が挙げられる。
ターゲット画像10とは、カーソル画像11の追跡対象となる画像を意味し、その形状、大きさ、色調及び動作性などは特に限定はされないが、例えば、下記の(i)〜(iv)からなる群より選ばれる少なくとも1つの画像が好ましく挙げられる。中でも、(i)〜(iii)の画像であることがより好ましい。
(i)所定の軌道に沿って移動する又は任意の方向に移動する画像
(ii)互いに所定の間隔をとって固定された少なくとも2つの画像
(iii)直線及び/又は曲線で構成され、所定の長さ及び太さを有する線状の画像
(iv)始点及び終点のみからなる画像
上記(ii)の画像におけるターゲット画像は、例えば、1つのターゲット画像を中心にして、その同心円上に2つ以上のターゲット画像が配置されてなるものであることが好ましい。詳しくは、中心に位置するターゲット画像は常に表示されているのに対し、その同心円上のターゲット画像については、ある1つの画像が表示されているときは残りの画像は表示されないものとし、表示されていた画像が非表示になると残りの画像のうちのある1つの画像が表示されるというように、1つずつ順番に表示されるものであることが好ましい。
上記(i)及び(ii)の画像におけるターゲット画像は、例えば、円、楕円、多角形及び星形からなる群より選ばれる少なくとも1つの形状を含むものであることが好ましい。
上記(iii)の画像としては、例えば何らかの文字(数字等)を表示する線そのものに、所定の長さ及び太さを持たせたものが好ましく挙げられる。
上記(iv)の画像としては、始点及び終点以外は特に決まったものは無いため、被験者が考えたイメージの通りに(頭の中のイメージをなぞる様に)カーソル画像を動かせばよい。
本発明のシステムにおける追跡装置2は、表示装置3に表示されたカーソル画像11を移動するために被験者5自身により使用される。図1に示すように、追跡装置2は、被験者5により任意の方向に操作される可動部2aと、この可動部2aの動作情報を前記カーソル画像11を移動させるための情報として表示装置1に伝達する出力部とを備えたものであることが好ましい。出力部より伝達される情報は、アナログ出力によるものでもデジタル出力によるものでもよい。
本発明のシステムにおける解析装置7は、追跡装置2の使用により移動させたカーソル画像11による、ターゲット画像10の追跡状況を検出するものである。解析装置7で検出される追跡状況は、被験者の「動き」を示すものであり、後述する処理によりマイクロステップスを抽出するために用いられる。
解析装置7は、予め取得された多数の解析結果(追跡状況の検出データの解析結果)を備えたデータベース等を備えたものであってもよい。得られた解析結果をこのようなデータベースの情報と比較することにより、例えば、運動障害を伴う中枢神経系疾患(神経変性疾患)の治療可能性及びその病態などを容易に評価することができる。
図1に示すように、被検者5はカーソルとターゲットが表示されているパーソナルコンピュータの表示装置3の前に座り、前腕を支持台に載せ、手で手関節マニピュランダムを操作する。手関節の2自由度の動き(好ましくは角度)は、2個のセンサ2b、2cで計測され、表示装置3のカーソル画像11(直径2mmの黒点)の動きに反映される。ターゲット画像10は、図2に示すように○で表示され、その直径(1cm)は手関節の4.5度の動きに相当し、その位置は手関節の動きの指標となる。
解析部7では、追跡装置2から得られた追跡結果から、図3上段に示すような手首関節の動き(角度変化)を示すデータが得られる。本発明の実施例では、この角度変化のX方向成分(水平方向成分)を用いて解析を行う。図3下段及び図4上段左右に示されるように、手首関節位置のX成分の角度は、時間に対して変化する。なお、解析部7では解析される「動き」として、手首関節の動きを用いたが、これに限定されず、例えば足首等の他の関節の動きを用いることもできるし、マウス等を操作する動きを用いることもできる。また、解析部7では動きの「角度」を解析したが、角度に限定されず、手首等の位置や、動きのトルク等を用いることもできる。
III.被験者および実験課題
実験には、パーキンソン病患者11名、脳卒中患者7名(片麻痺6名、小脳梗塞1名)、および年齢をマッチさせた神経疾患の既往のない健康成人9名が、被験者として参加した。被験者には等速(平均速度:6.2 deg/sec)で動くターゲット画像10を追跡する手関節運動を実験課題として行わせた(図2)。運動の開始点は表示画面1の左上(X=−10°,Y=8°)である。最初に、モニターの左上に円形のターゲット画像10が表示されると、被験者は手関節を動かして連動するカーソル画像11を開始点に保持する。3秒後にターゲット画像10が等速で数字2の軌道を描きながら動き始める。被験者は手関節を動かして、動いているターゲット画像10の○の中に可能な限りカーソル画像11を保ち続ける。各被験者はこのタスクを十分に理解できるように練習を3回行った後、本番の試行を5回ずつ行った。
さらにパーキンソン病患者では、上記の運動課題に加えてカーソル画像11を画面中央に10秒間保持している間に見られる静止時振戦を記録した(静止時振戦課題:×2回)。
運動課題または静止時振戦課題を行っている際に、解析装置7(コンピュータ)により、手関節の位置(X,Y)を記録し、手関節の速度は位置信号をそれぞれ1階微分して求めた。さらに、手関節の位置または速度に含まれる異なる周波数成分の組成を分析するために、解析装置7(コンピュータ)により、高速フーリエ変換で周波数分析を行った。本発明のシステムで、マイクロステップスは被験者による予測的運動(0.5Hz以下)や被験者によるフィードバック運動(0.5〜3Hz)に比べて明らかに高い周波数帯(3〜8Hz)の運動として観察された(図4右下段の周波数特性を参照)。従って、被験者の手関節運動をフーリエ変換し、周波数分析(図4の下段)することにより、その増減は容易かつ定量的に評価できる。検査は数分で済み、全く非侵襲的であり、分析結果も即座に得られる。
図3は「Yahr’s stage II」のパーキンソン病患者の、右手の手関節運動を記録したものである。この患者は同じ右手で明瞭な静止時振戦が認められた。なお、「Yahr’s stage」は パーキンソン病の重症度を示すものであり、「Yahr’s stage II」は重症度を5段階に分けた2番目に軽い症状である。
マイクロステップスの周波数帯である4〜8Hzは、パーキンソン病の代表的な症状の一つである静止時振戦の周波数帯(典型的には4〜6Hz程度)と重なるため、両者の生成機構が少なくとも部分的に共通する可能性がある。そこで図3と同じパーキンソン病患者で静止時振戦(図5)の周波数分析(図6)を行った。
パーキンソン病は左右どちらか一方から片側性に始まり、やがて反対側に進展して行く。この片側性に留まっている初期段階を「Yahr's stage I」と呼ぶ。図7は、1例のYahr’s stage Iの患者の未発症側(左)と発症側(右)のデータを示している。ここで「未発症」とは「振戦・固縮・無動」のパーキンソン病の3主徴が専門家の診察で認められないことを意味する。なお、反対側の発症側では静止時振戦が認められている。図7の症例の未発症側(左)では、反対側の発症側(右)ほどではないものの、マイクロステップスが正常被検者(図4左)よりも明瞭に増加している。このことから、マイクロステップスがパーキンソン病の主要兆候に先行して出現する、より感度の高い診断指標として利用できる可能性が強く示唆される。
本発明のシステムの解析装置7(コンピュータ)は、図4の下段右図に示されるパーキンソン病患者の周波数成分を用いて、マイクロステップスを評価する。具体的には、図4の下段右図において、随意的な予測的制御動作を表す、0〜0.5Hzの範囲の低周波数領域を積分した低周波側積分値SF1(非疾患性運動成分である予測運動成分の量)と、マイクロステップスを表す、3〜8Hzの範囲の高周波領域を積分した高周波側積分値SF3(疾患性運動成分の量)とを求める。そして、低周波側積分値SF1に対する高周波側積分値SF3の比率(SF3/SF1)を求める。この比率を指標として、パーキンソン病の病態を評価することができる。具体的には、この比率を用いて、パーキンソン病の初期段階の発症の兆候を示す指標としたり、パーキンソン病の重症度を分類するための指標とすることも可能となる。例えば、図4左のコントロール被検者では、SF3/SF1=0.15であるのに対して、図4右の進行したパーキンソン病患者ではSF3/SF1=2.11と14倍も上昇している。一方、図7の発症初期の患者では、発症側(右)ではSF3/SF1=1.14で7.6倍、未発症側(左)でもSF3/SF1=0.69で4.6倍となっており、未発症側でさえも正常と比較して顕著な増加を示していた。以上の様に、この指標SF3/SF1は、従来不可能であったパーキンソン病の病態の定量的評価を可能にする。
パーキンソン病では不足している脳内のドーパミンをレボドーパ(L−DOPA:L−3,4−ジヒドロキシフェニルアラニン)の内服により対症的に補充する薬物治療がほぼ全ての患者で行われる。その治療効果の評価は「パーキンソン病統一スケール: Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS)」により行われることが多い。ただし、このスケールはヤール(Yhar)の重症度分類に較べるとはるかに細かな評価が可能であるものの、多数の項目について重症度を4段階に分けてスコア化したもので、定量的とはいえず、医師の主観的判断も除外出来ない。更に様々な項目を調べるため時間がかかり、反復して頻回に評価するには患者・医師の双方に負担が大きく適当でない。そこでSF3/SF1の指標を用いて、パーキンソン病患者におけるL−DOPAの効果を簡便に定量化する可能性を検討した(図10)。症例は60代の男性で初診時には未治療であった。片側のみの発症と診断されたため、ヤールの重症度分類は最も軽いIであった。
パーキンソン病では筋緊張が上昇し、伸張反射が亢進することが知られている。一方、脳卒中でも、最も高頻度に見られる片麻痺では特に屈筋の筋緊張が上昇し、伸張反射が亢進する。従って、2つの疾患の間には何らかの共通する病態があり、脳卒中患者でもマイクロステップスが病態指標として使える可能性が示唆される。そこで脳卒中患者7名(片麻痺6名,小脳梗塞1名)に同様の数字2の追跡運動課題を行っていただき、その際のマイクロステップスの量をSF3/SF1比として評価した(図11に代表例を示す)。この症例は図12のDに対応し、発症後2ヶ月目(上段)と4ヶ月目(下段)の記録を示している。2ヶ月目には軌道は目標から大きく外れる事がしばしば見られ、SF3/SF1比は1.23と高かった。その後リハビリテーション治療を続けた結果、その2ヶ月後(発症後4ヶ月)には軌道はより目標に近く滑らかさを増し、SF3/SF1比が0.83に改善した。
1.マイクロステップスの機能的意義
発明者らが使用している実験系では、指標追跡運動のための予測的制御の成分が0〜0.5Hzに含まれ、フィードバック制御の成分が0.5〜3.0Hzに含まれる。従ってマイクロステップスに対応する3〜8Hzの成分はどちらの成分とも異なり、機能的にも異なると考えられる。現時点で特定の機能との対応を断定することはできないが、以下に示すような有力な仮説がある。
パーキンソン病の症状では「安静時振戦」が有名で、この安静時振戦は、パーキンソン病の3主徴(振戦・固縮・無動)の一つである。安静時振戦は典型的には4〜6Hz程度とされ、その名の通り安静時に出現し、能動的な運動開始とともに消失する。従って、能動的な運動中に現れるマイクロステップスとは本質的に異なる可能性もある。しかし今回の発明者らの研究で、同一患者の同じ手関節ではマイクロステップスと安静時振戦はほぼ同じ周波数成分を持つことから、両者の生成機構がかなり共通している可能性が高い。一方、片側性のパーキンソン病患者の未発症側ではマイクロステップスのみが見られ、安静時振戦が認められないことから、マイクロステップスは安静時振戦の先行現象と考えられる。これら二つの観察を総合すれば、随意運動時には安静時振戦が「消失」するとされていたのが、実はその強度を非常に減弱させて随意運動中も続いているのがマイクロステップスである可能性が高い。つまり両者は同じ現象の異なる現れに過ぎず、相互に移行し合うと考えられる。従ってマイクロステップスはパーキンソン病の早期診断指標として位置づけられる。こうしてみると、これまでパーキンソン病を日常的に診察する専門家にもマイクロステップスが気付かれなかった心理学的理由が2つ考えられる。1つ目は運動中の微細な動きは特別な動体視力を持たない限り認識するのは困難であるためであり、2つ目は微細なマイクロステップスがはるかに顕著に見える静止時振戦によってマスクされていたからであろう。
1817年にJ.Parkinsonによりパーキンソン病が初めて記載されて以来ほぼ200年間、マイクロステップスは、医師による臨床診察では見過ごされてきた現象であり、パーキンソン病および脳卒中の病態を分析するこれまでに無い鋭敏な指標としての価値がある。この鋭敏さを生かして少なくとも次の3つの臨床応用が考えられる。
考察に述べたように、マイクロステップスはパーキンソン病の早期診断指標として利用できると考えられる。その更なる証明のため、片側性の患者で病状が進行して「非発症側」が安静時振戦を呈する「発症」に至った際に、マイクロステップスと安静時振戦の周波数比較を行う研究を進めている。
現在の最も標準的なパーキンソン病の治療ではレボドーパ(L−DOPA)の内服による治療が行われる。レボドーパは投与開始からしばらくは極めてその効果が高いが、服用が長期になるにつれて効果が徐々に低下し、用量の増加が必要になるとともに、服用効果の持続時間が短縮する、いわゆる「オフ」状態が出現する。オフ期の出現は不安定で、オフ期には身体が急に動かしにくくなり、家の外で生じると非常に困るため、患者は外出を控え、その結果として生活の質(クオリティ・オブ・ライフ,QOL)が大きく損なわれる。オフ状態になる前にレボドーパの追加内服を行えばよいが、そのタイミングを知る客観的方法が無いのが現状である。もしオフの前兆現象を検出できれば、服薬のタイミングを知ることができ、患者のQOLを大きく改善する可能性が高い。マイクロステップスはパーキンソン病の病態を反映する鋭敏な指標であり、オフ期の先行指標となる可能性がある。現在そのオフの前兆現象としてのマイクロステップスの増加を探索中である。なお、レボドーパ治療の評価が可能であれば、パーキンソン病の他の治療法、例えば脳深部刺激治療の効果判定にも応用可能であり、間もなく実施が予定されているiPS細胞から作成したドーパミンニューロンの移植治療の評価も可能になる。
今回示したように、パーキンソン病と同様に筋緊張と伸張反射が亢進する脳卒中患者においてもマイクロステップスが上昇することが明らかになった。マイクロステップスの上昇と運動機能の低下はパーキンソン病と同様に負の相関を示した。さらに脳卒中患者ではリハビリテーションによって運動機能が改善するとともにマイクロステップスが減少した。従ってマイクロステップスは、これまでその出現が強く望まれていたリハビリテーションを定量的に評価するエビデンスとしての役割が期待される。リハビリテーションの種類は問わないため、作業療法士や理学療法士による一般的なリハビリはもちろん、最先端の反復経頭蓋磁気刺激治療、ボトックス治療等を用いた最新のリハビリテーションを精密に評価するにも最適である。
2 追跡装置(手首関節マニピュランダム)
2a 可動部
2b 水平(X)方向センサ
2c 垂直(Y)方向センサ
3 表示装置
5 被験者
7 解析装置
10 ターゲット画像
11 カーソル画像
Claims (28)
- 被験者の運動機能を解析する運動機能解析システムであって、
移動するターゲット画像、及び当該ターゲット画像を追跡するためのカーソル画像を含む画像情報を表示する表示装置と、
前記被験者により前記カーソル画像を移動するために使用される移動装置と、
前記カーソル画像による前記ターゲット画像の追跡状況を検出すると共に、前記追跡状況に含まれる運動成分の周波数解析を行う解析装置とを備える、前記システム。 - 前記解析装置は、前記被験者の疾患に関わる疾患性運動成分と前記被験者の疾患に関わらない非疾患性運動成分とを分離する、請求項1に記載のシステム。
- 前記疾患性運動成分は、前記被験者の中枢神経系疾患に起因する運動成分である、請求項2に記載のシステム。
- 前記疾患は、パーキンソン病又は脳卒中である、請求項2又は3に記載のシステム。
- 前記疾患性運動成分により生じる周波数範囲は、前記非疾患性運動成分の周波数により生じる周波数範囲とは異なる、請求項2〜4のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記疾患性運動成分により生じる周波数範囲は、前記非疾患性運動成分の周波数により生じる周波数範囲より高い、請求項2〜5のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記疾患性運動成分は、前記被験者の不随意運動に関わる運動成分である、請求項2〜6のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記非疾患性運動成分は、前記被験者の随意運動に関わる運動成分である、請求項2〜7のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記解析装置は、前記疾患性運動成分の量と前記非疾患性運動成分の量との比率により、前記被験者の運動機能を分類、評価、又は定量化する、請求項2〜8のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記疾患性運動成分は、中枢神経系疾患患者の随意運動中に生じる運動成分である、請求項2〜9のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記非疾患性運動成分は、前記被験者が前記ターゲット画像の運動を予測して前記カーソル画像を動かすための予測運動成分と、前記被験者が前記ターゲット画像及び前記カーソル画像の間の誤差を修正するためのフィードバック運動成分とを含む、請求項2〜10のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記解析装置は、前記疾患性運動成分の量と前記予測運動成分の量との比率により、前記被験者の運動機能を分類、評価、又は定量化する、請求項11に記載のシステム。
- 前記周波数解析は、フーリエ解析を用いて行われる、請求項1〜12のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記フーリエ解析は、高速フーリエ解析である、請求項13に記載のシステム。
- 被験者の運動機能を解析する運動機能解析システムの作動方法であって、
表示装置が、移動するターゲット画像及び当該ターゲット画像を追跡するためのカーソル画像を含む画像情報を表示するステップと、
前記被験者により操作される移動装置が前記カーソル画像を移動するステップと、
解析装置が、前記カーソル画像による前記ターゲット画像の追跡状況を検出すると共に、前記追跡状況に含まれる運動成分の周波数解析を行うステップとを備える、前記方法。 - 前記周波数解析を行うステップにおいて、前記解析装置が、前記被験者の疾患に関わる疾患性運動成分と前記被験者の疾患に関わらない非疾患性運動成分とを分離する、請求項15に記載の方法。
- 前記疾患性運動成分は、前記被験者の中枢神経系疾患に起因する運動成分である、請求項16に記載の方法。
- 前記疾患は、パーキンソン病又は脳卒中である、請求項16又は17に記載の方法。
- 前記疾患性運動成分により生じる周波数範囲は、前記非疾患性運動成分の周波数により生じる周波数範囲とは異なる、請求項16〜18のいずれか1項に記載の方法。
- 前記疾患性運動成分により生じる周波数範囲は、前記非疾患性運動成分の周波数により生じる周波数範囲より高い、請求項16〜19のいずれか1項に記載の方法。
- 前記疾患性運動成分は、前記被験者の不随意運動に関わる運動成分である、請求項16〜20のいずれか1項に記載の方法。
- 前記疾患性運動成分は、前記被験者の随意運動に関わる運動成分である、請求項16〜21のいずれか1項に記載の方法。
- 前記周波数解析を行うステップにおいて、前記解析装置が、前記疾患性運動成分の量と前記非疾患性運動成分の量との比率により、前記被験者の運動機能を分類、評価、又は定量化する、請求項16〜22のいずれか1項に記載の方法。
- 前記疾患性運動成分は、中枢神経系疾患患者の随意運動中に生じる運動成分である、請求項16〜23のいずれか1項に記載の方法。
- 前記非疾患性運動成分は、前記被験者が前記ターゲット画像の運動を予測して前記カーソル画像を動かすための予測運動成分と、前記被験者が前記ターゲット画像及び前記カーソル画像の間の誤差を修正するためのフィードバック運動成分とを含む、請求項16〜24のいずれか1項に記載の方法。
- 前記周波数解析を行うステップにおいて、前記解析装置が、前記疾患性運動成分の量と前記予測運動成分の量との比率により、前記被験者の運動機能を分類、評価、又は定量化する、請求項25に記載の方法。
- 前記周波数解析は、フーリエ解析を用いて行われる、請求項15〜26のいずれか1項に記載の方法。
- 前記フーリエ解析は、高速フーリエ解析である、請求項27に記載の方法。
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