認知行動生理研究室

研究内容

当研究室では、脳波（EEG）、脳磁図（MEG）、近赤外分光法（NIRS）、経頭蓋直流電気刺激（tDCS）、プレパルスインヒビション（PPI）、等の神経生理学的手法と、認知行動科学的手法を用い、統合失調症、認知症、うつ病、てんかん等の精神神経疾患における認知や情動へのアプローチを進め、これらの疾患の病態生理解明と治療法開発の解明を主な研究テーマとしています。

以下に最近の研究結果の一部を紹介します。

1. 脳波（EEG）

健常者の安静時の脳波から、脳部位間の関連を解析することで、脳波によるデフォルトモードネットワーク（DMN）を描出しました（図1）。アルツハイマー病（AD）やレビー小体型認知症（DLB）などの認知症疾患患者の脳波を解析し、脳部位間の関連に異常を見出しました。また、てんかん患者の精神症状やうつ症状に関連した脳波異常の解析も行っています。

2．脳磁図（MEG）

アルツハイマー病（AD）や軽度認知障害（MCI）のMEG活動を解析し、健常高齢者（NC）との脳活動の差を描出しました（図2）。統合失調症の幻聴出現時の側頭葉周辺での神経活動をMEGで捉えました。幻聴を持つてんかん患者の脳内活動部位を推定し、統合失調症との病態の差異を検討しました。

3．近赤外分光法（NIRS）

統合失調症・うつ病・認知症の認知課題施行時のNIRSを用いた脳血流の変化について研究しています。現在統合失調症に関しては、遺伝子、脳機能・形態画像・認知機能・社会機能を統合したプロジェクトを国立精神・神経センター、本学放射線科、教室内の他の研究室と合同で進めています。統合失調症の遺伝子解析に関する研究は本学倫理委員会の承認を得ており、関連病院の皆様方にもご協力頂いています。

また、符号課題を施行中にNIRSを用いて、前頭葉の活動を調べました。7割以上の測定部位で酸素化ヘモグロビンの有意な増加が左側優位に見られました（図1）。

4．経頭蓋直流電気刺激（tDCS）

tDCSを用いた難治性うつ病、統合失調症患者の治療と、tDCSの作用機序の解明をめざす基礎的研究を行っています。

5．プレパルスインヒビション（PPI）

統合失調症患者のプレパルスインヒビション（PPI）を測定し、その病態解明を行っています。

6．統合失調症、自閉症・アスペルガー症候群の認知障害

簡易なパソコンを使用した認知課題を用いて、統合失調症と自閉症患者の情報処理の特徴を調べ、認知障害と臨床的特徴との関連について報告しました。

7．共同研究

金沢大学、関西医科大学、国立精神・神経センター、兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科、スペイン・マドリッド工科大学、イラン・テヘラン大学などの学外のほか、学内の産業科学研究所、医学部脳神経外科、放射線科、麻酔科などと活発に進めています。

代表的な図表

図1

認知行動生理：図1

この図は安静時脳波の独立成分分析からデフォルトモードネットワークを調べたものです。独立成分４で後頭部にアルファ波が分布している様子が見られました。（Aoki et al, 2015）

図2

認知行動生理：図2

この図は、MEGによって計測されたアルツハイマー病患者（AD）と健常高齢者（NC）の安静閉眼時のアルファ波活動の差を見たものです。本来後頭葉に出現するアルファ波が前頭葉にシフトしている様子が観察できました。（Kurimoto et al, 2008）

代表的な業績

  1. Dissociative experiences in epilepsy: Effects of epilepsy-related factors on pathological dissociation,Epilepsy and Behavior, vol. 44, pp. 185-191, 2015.
  2. Detection of EEG-resting state independent networks by eLORETA-ICA method. Frontiers in Human Neuroscience, vol. 9, no. FEB, 2015.
  3. Emotion regulation of neuroticism: Emotional information processing related to psychosomatic state evaluated by electroencephalography and exact low-resolution brain electromagnetic tomography, Neuropsychobiology, vol. 71, no. 1, pp. 34-41, 2015.
  4. Association of cerebrospinal fluid tap-related oscillatory activity and shunt outcome in idiopathic normal-pressure hydrocephalus. Psychogeriatrics, vol. 15, no. 3, pp. 191-197, 2015.
  5. Noninvasive prediction of shunt operation outcome in idiopathic normal pressure hydrocephalus, Scientific Reports, vol. 5, 2015.
  6. Yokukansan and its ingredients as possible treatment options for schizophrenia. Neuropsychiatric Disease and Treatment, vol. 10, pp. 1629-1634, 2014.
  7. Frontal midline theta rhythm and gamma power changes during focused attention on mental calculation: An MEG beamformer analysis. Frontiers in Human Neuroscience, vol. 8, no. JUNE, 2014.
  8. Global complexity and cognitive reserve in MCI. Clinical Neurophysiology, vol. 125, no. 4, pp. 653-654, 2014.
  9. EEG biomarkers of NeuroAIDS. Clinical Neurophysiology, vol. 125, no. 6, pp. 1075-1076, 2014.
  10. EEG connectome: A new candidate for endophenotypes. Clinical Neurophysiology, vol. 124, no. 12, pp. 2289-2290, 2013.
  11. A novel heart failure mice model of hypertensive heart disease by angiotensin II infusion, nephrectomy, and salt loading. American Journal of Physiology - Heart and Circulatory Physiology, vol. 305, no. 11, pp. H1658-H1667, 2013.
  12. EEG and Neuronal Activity Topography analysis can predict effectiveness of shunt operation in idiopathic normal pressure hydrocephalus patients. NeuroImage: Clinical, vol. 3, pp. 522-530, 2013.
  13. Non-parametric permutation thresholding for adaptive nonlinear beamformer analysis on MEG revealed oscillatory neuronal dynamics in human brain. Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS, pp. 4807-4810, 2013.
  14. Normalized power variance change between pre-ictal and ictal phase of an epilepsy patient using NAT analysis: A case study. Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS, pp. 437-440, 2013.
  15. Frequency diversity of posterior oscillatory activity in human revealed by spatial filtered MEG. Journal of Integrative Neuroscience, vol. 12, no. 3, pp. 343-353, 2013.