筋シナジーを変化させることで正常歩行を制御できるか?

Mehrabi N, Schwartz MH, et al.: Can altered muscle synergies control unimpaired gait? J Biomech. 2019; 90(6): 84-91.

PubMed PMID:31101431

  • No.2006-1
  • 執筆担当:
    群馬大学大学院保健学研究科保健学専攻博士後期課程
    海津 陽一
  • 掲載:2020年6月1日

【論文の概要】

 この論文では、コンピュータシミュレーション技法を用いて、筋シナジー数を変化させることで健常歩行を再現・制御できるかを検討している。先行研究より運動学的(Kinematics)データ、筋活動データを収集し実験データとして使用した。筋活動に対して集合データをその構成成分に分解するnon-negative matrix factorization(NNMF)アルゴリズムを用いて筋シナジーを算出し、筋シナジーを利用した歩行の動力学シミュレート(Synergy-Based Controller: SBC)を実施にしている。動力学シミュレートは、筋骨格系の計算モデルを使用して、特定条件を変化させた際のKinematics、筋活動、筋張力、関節圧力などを算出し、条件変化の影響を把握するものである。SBCでは、筋シナジー数を変化させた際のKinematics(矢状面における股関節、膝関節、足関節の関節角度)、筋活動(下肢8筋)を算出した。得られたシミュレーション筋活動の再現度を知るためにTotal Variance Accounted For(tVAF, ≧0.9で高い再現度と解釈)を算出している。その結果、筋シナジーが3つ以上の場合tVAFが0.97以上、筋シナジーが2つの場合0.8であり、筋シナジー数が2つ以下になると正常歩行の再現が困難となった。また、筋シナジーが5つの場合にはKinematics、筋活動ともに実験データに近似したが、筋シナジーが2つの場合には実験データから大きく逸脱し、特に足関節において再現性が乏しかった。

【解説】

 中枢神経システムは、脊髄インターニューロンにある筋シナジーシステムを用いて、多くの筋活動の選択肢を単純化していると考えられている1)。いくつかの筋活動の組み合わせが1つの筋シナジーとして機能し、複数の筋シナジー活動が重なり合うことで全体の筋活動が構成される。
 健常成人における歩行時の筋シナジーは、下肢のみで4つ2)、全身含めると5つ3)であることが報告されている。歩行時の筋シナジーは、発達により個数が増え4)、脳卒中などの疾患では個数減少や活動度変化が生じる5)。また、その個数が多いほど課題に関連した位相特異的で複雑な筋活動需要に対応できるため良い6)とされる。シミュレーションを用いた研究では、筋シナジーを基盤とした制御が協調された順方向歩行を生成できる7)こと、疾患により障害された歩行の予測精度を高める8)ことが報告されてきた。
 本論文では健常歩行データを用いて、例えば脳卒中に観察されるような筋シナジー数減少をシミュレーションによって引き起こした際に、健常歩行を制御できるかを調査している。結果として、2つの限られた筋シナジーによる制御では、健常歩行Kinematics、筋活動の再現が困難であり、しばしば脳卒中者に観察される足関節制御の困難性を認めた。この結果は、神経損傷後の歩行障害に筋シナジー変化がどのように寄与しているかの理解につながり、歩行再建を目的としたリハビリテーションにおいて筋シナジーをアウトカムに用いることの有用性を示唆している。また、日常の臨床においては複数筋が1つのグループ(筋シナジー)として活動していることを念頭におき、複合関節運動としての評価や治療の視点を持つことが有用であろう。
 現在のところ、多チャンネルFES9)、歩行支援ロボット10)の併用によって脳卒中患者の歩行中筋シナジー数が増加したことが報告されている。しかし、筋シナジーをアウトカムとした介入研究の報告数は少なく、今後更なる研究が期待される。 

【引用・参考文献】

1) Bizzi E, Cheung VCK: The neural origin of muscle synergies. Front Comput Neurosci.
    2013; 7: 51.
2) Lacquaniti F, Francesco YP, et al.: Patterned control of human locomotion. J Physiol.
    2012; 590(10): 2189-2199.
3) Ivanenko YP, Cappellini G, et al.: Coordination of locomotion with voluntary movements
    in humans. J Neurosci. 2005; 25(31): 7238-7253.
4) Dominici N, Ivanenko YP, et al.: Locomotor primitives in newborn babies and their
    development. Science. 2011; 334(6058): 997-999.
5) Clark DJ, Ting LH, et al.: Merging of healthy motor modules predicts reduced locomotor
    performance and muscle coordination complexity post-stroke. J Neurophysiol.
       2009; 103(2): 844-857.
6) Levine AJ, Hinckley KL, et al.: Identification of a cellular node for motor control
    pathways. Nat Neurosci. 2014; 17(4): 586-593.
7) Sartori M, Gizzi L, et al.: A musculoskeletal model of human locomotion driven by a low
    dimensional set of impulsive excitation primitives. Front Comput Neurosci.
       2013; 7: 79.
8) Meyer AJ, Eskinazi I, et al.: Muscle synergies facilitate computational prediction of
    subject-specific walking motions. Front Bioeng Biotechnol. 2016; 4: 77.
9) Ferrante S, Bajarano NC, et al.: A personalized multi-channel FES controller based on
       muscle  synergies to support gait rehabilitation after stroke. Front Neurosci.
       2016; 10: 425.
10) Tan CK, Kadone H, et al.: Lateral symmetry of synergies in lower limb muscles of
       acute post-stroke patients after robotic intervention. Front Neurosci. 2018; 12: 276.

2020年06月01日掲載

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