脳刺激の効果は年齢ではなく学習能力に依存する

加齢に伴い、認知機能と運動機能が低下し、自立性と生活の質に影響を及ぼします。この問題の解決を目指す技術の中で、特に注目されているのが陽極経頭蓋直流電流刺激（atDCS）です。この方法は、外科的介入を必要とせずに、微弱な電流を用いてニューロンの活動を調節します。

しかし、atDCSに関する研究は相反する結果を示しています。その理由の一つは、刺激に対する個人の感受性の違いにあると考えられており、これは年齢、基礎能力、過去の経験といった要因に依存する可能性があります。この真相を解明するため、フリードヘルム・フンメル率いるEPFLの科学者たちは、自然な学習能力がatDCSの有効性にどのように影響するかを調査しました。

研究の主な結果

学術誌「npj Science of Learning」に掲載された研究によると、次のことがわかっています。

• 学習戦略の効率が低い人（最適ではない学習者）は刺激からより多くの恩恵を受け、タスクの正確性が急速に向上します。
• 最初はより効率的な学習者（最適な学習者）であった人でも、刺激によって悪影響を受けることがあります。

この発見は、atDCS が改善効果ではなく回復効果を持つことを確認しており、これは神経リハビリテーションにとって特に重要です。

方法論

研究者らは40名の参加者を募集しました。内訳は中年（50～65歳）20名と高齢者（65歳以上）20名です。参加者は、能動刺激を受けるグループとプラセボを受けるグループに分けられました。参加者は10日間、連続キー入力課題（運動学習）を行いました。

機械学習アルゴリズムを使用して、参加者は初期パフォーマンスに基づいて最適な学習者と次善の学習者に分類され、刺激から利益を得られるのはどの学習者かを予測できるようになりました。

結論

• 最適ではない学習者は、atDCS の下でより早くタスクの精度を向上させました。
• 最適な学習者は、刺激にさらされるとパフォーマンスが低下する傾向を示しました。
• 刺激の効果は参加者の年齢とは無関係でした。

アプリケーションの未来

これらの発見は、神経リハビリテーションやその他の治療法へのアプローチを変える可能性があります。科学者たちは、画一的なアプローチではなく、個々の患者のニーズに合わせた個別刺激プロトコルの開発を提案しています。

研究の筆頭著者であるパブロ・マセイラ氏は次のように述べています。
「機械学習を用いることで、脳刺激療法の個々の効果に様々な要因がどのように影響するかを理解することができました。これにより、個々の患者にとってのメリットを最大化するための道が開かれました。」

将来的には、このようなアルゴリズムは、どの患者が脳刺激療法から恩恵を受けるかを医師が判断するのに役立つ可能性があり、脳卒中や脳損傷後のリハビリテーションの結果を改善する可能性があります。

この研究は、npj Science of Learning誌に掲載されました。