導入
脳卒中後の運動リハビリテーションは現在、仮想現実および拡張現実 (VR/AR)、ロボット工学、侵襲的および非侵襲的ブレイン コンピューター インターフェイス (BCI) などの他の技術分野によって急速に成長しています。 BCI は、EEG 活動のリアルタイムの感覚フィードバックを提供できるため、脳卒中患者が意識的に感覚運動リズムを調節できるようになります。 一般的な非侵襲性の EEG ベースの BCI では、関連する特徴を抽出することによって、ユーザーの運動意図 (運動イメージまたは実行) が脳の電気活動からリアルタイムでデコードされます。 BCI による動作意図の検出は、対応する感覚フィードバックをユーザーにトリガーします。 このフィードバックは、抽象的な形式 (コンピューター画面上で動くカーソルなど) または具体的なフィードバックの形式 (仮想アバター上での参加者の身体部分の視覚的表現、または参加者に物理的に直接重ね合わせられるなど) にすることができます。ロボット、触覚、または神経筋電気刺激（NMES）システムを介して体性感覚を伝達し、意図した動きを再現し、運動学習を強化することが示されています。
ブレイン・コンピュータ・インターフェースは、脳卒中後のリハビリテーションに使用され始めています。 神経生理学的活動を調整または自己調整することで神経可塑性を促進し、それによってリハビリテーションの効果を向上させることを目的としています。 ただし、実際の臨床効果についてはまだ不確実性があります。 この記事は、既存のランダム化比較試験（RCT）のメタ分析を実施することにより、脳卒中後の上肢リハビリテーションにおけるBCIトレーニングの有効性を定量化することを目的としています。 介入の開始時と終了時の運動機能の変化がこれらの RCT で報告されました。 研究者らは、これらの手法を使用して、すべての RCT から入手可能な報告書を検討しました。 彼らは、実験群と対照群の介入前後のジスキネジースコアを提供しました。これには、標準治療、ロボット治療、電気刺激、BCI を使用しない運動イメージが含まれます。
メソッド
MEDLINE、CENTRAL、PEDroなどのデータベースを使用し、複数の総説論文の参考文献を確認することで文献のスクリーニングを行った。 脳卒中後の運動リハビリテーションにBCIを使用したランダム化比較試験が選択され、介入前後の運動障害スコアが提供されました。 要約効果量は、変量効果逆分散法を使用して計算されました。 最初に 524 件の論文が見つかり、重複を削除した後、473 件の論文のタイトルと要約がスクリーニングされました。 最終的に、BCI 臨床試験に相当する 26 件の論文が見つかり、そのうち脳卒中生存者合計 235 人を対象とした 9 件の研究がメタアナリシス（運動能力をアウトカム指標とするランダム化比較試験）の対象基準を満たしていました。
結果
6件のBCI研究において、主に上肢のFugl-Meyer評価(FMA-UE)によって定量化された運動改善は、臨床的に重要な最小差(MCID=5.25)を上回りましたが、この改善は3つの対照群のみで達成されました。 。 全体として、対照条件と比較した BCI トレーニングと FMA-UE 間の標準化平均差は 0.79 (95% CI: 0.37 ～ 1.20) であり、プールされた中程度から大規模の範囲内でした。効果の大きさ。 さらに、いくつかの研究は、BCI が無症状レベルで機能的および構造的な神経可塑性を誘導することを示しています。
結論
ブレインコンピューターインターフェースベースのニューロリハビリテーションは、上肢の運動機能に対して中程度から大規模な効果を示し、運動イメージ、ミラーセラピー、ロボット支援トレーニング、拘束誘発運動療法、仮想現実療法などの従来のリハビリテーション治療よりも優れています。 tDCS。 運動結果に加えて、いくつかの研究では、BCIによって誘発される無症状レベルの機能的および構造的神経可塑性が報告されており、その一部は運動結果の改善と相関しています。 これらの結果の信頼性を向上させるには、より大きなサンプルサイズでのさらなる研究が必要です。
参考文献: Cervera MA、Soekadar SR、Ushiba J、他。 脳卒中後の運動リハビリテーションのためのブレイン コンピューター インターフェイス: メタ分析。 アン・クリン・トランスレル・ニューロール。 2018 年 3 月 25 日;5(5):651-663。
