Brain-Machine Interfaceを併用した上肢機能訓練が回復期脳卒中片麻痺症例の手指運動機能に及ぼす効果について-ヒストリカルコントロール研究-

髙橋, 良輔; 荒, 洋輔; 安部, 千秋; 戎, 駿介; 阿部, 正之; 林, 正彬; 廣瀬, 遼太郎; 白坂, 智英

doi:10.51094/jxiv.1100

##article.authors##

髙橋, 良輔社会医療法人北斗　十勝リハビリテーションセンター　リハビリテーション部 https://orcid.org/0000-0003-1650-6172 https://researchmap.jp/takahashi120?lang=ja
荒, 洋輔社会医療法人北斗　十勝リハビリテーションセンター　リハビリテーション部
安部, 千秋社会医療法人北斗　十勝リハビリテーションセンター　リハビリテーション部 https://researchmap.jp/senshu_abe_pt
戎, 駿介社会医療法人北斗　十勝リハビリテーションセンター　リハビリテーション部 https://researchmap.jp/hokutopt.ebisu
阿部, 正之社会医療法人北斗　十勝リハビリテーションセンター　リハビリテーション部
林, 正彬株式会社LIFESCAPES　事業戦略部 https://researchmap.jp/masaaki_hayashi
廣瀬, 遼太郎株式会社LIFESCAPES　事業戦略部
白坂, 智英社会医療法人北斗　十勝リハビリテーションセンター　診療部

DOI:

https://doi.org/10.51094/jxiv.1100

キーワード:

脳卒中、回復期、上肢運動機能、 Brain-Machine Interface、神経筋電気刺激

抄録

【目的】先行研究では慢性期脳卒中症例に対して，Brain-Machine Interface（BMI）を併用した上肢機能訓練を10日間行うことで手指機能が改善した．本研究では，回復期脳卒中症例におけるBMI併用訓練の効果を明らかにするために，ヒストリカルコントロール（BMI導入前）と比較検討する．【方法】BMI群の対象は，回復期病棟に入棟した脳卒中症例のうちBMI訓練を実施した13名とした．一方でコントロール群（CON群）の対象は，BMI導入前に退院した症例のうち，年齢・発症日からの経過日数・pre評価のFugl-Meyer Assessment（FMA）上肢運動項目をマッチングさせた13名とした．介入として，BMI群はBMI装置を用いた運動イメージ訓練（BMI訓練）を1日40分，2週間で10日間実施した．BMI訓練後はBMI導入前から実施していた訓練（神経筋電気刺激や筋電駆動型電気刺激を併用した上肢機能訓練）をさらに2週間実施した．BMI群の評価項目はFMAとし，pre評価（介入前日）とpost評価（pre評価から30日後）の2回実施した．CON群は30日間隔の定期評価からFMA結果を用いた．統計処理として反復測定二元配置分散分析を行った．交互作用があった場合，事後検定として時間要因に対応のあるt検定を用いた．有意水準は5 %とした．【結果】BMI期間終了時点で10 / 13名 (76.9 %) がEMG-NMES装置を併用した上肢機能訓練に移行した．FMA手指項目はBMI群でpre評価: 0.92±0.83 / post評価: 2.77±2.19，CON群でpre: 0.92±0.83 / post: 1.46±1.39となり，有意な交互作用があった（p = 0.025）．事後検定の結果，BMI群のみpre評価と比較してpost評価が有意に増加した（BMI群：p = 0.001，CON群：p = 0.110）．【考察】回復期脳卒中症例に対するBMIを併用した上肢機能訓練は，1ヶ月後の手指運動機能を改善させることが示唆された．

利益相反に関する開示

林，廣瀬は本研究で使用したBMI機器の販売元企業に報酬を得て勤務している．林，廣瀬はBMI訓練の手法や脳波解析の手法に関する助言のみ実施し，本研究のデータ計測やデータ解析，統計処理には関与していない．また，株式会社LIFESCAPESから機器の授与なども実施していない．上記の点は倫理委員会に説明し，承認得ている．その他の著者において，株式会社LIFESCAPESやその他企業との利益相反はない．

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引用文献

日本脳卒中学会脳卒中ガイドライン委員会：上肢機能障害，脳卒中治療ガイドライン2021（改訂2023）．日本脳卒中学会脳卒中ガイドライン委員会（編），協和企画，東京，2023；pp. 266-267．

Kruse A, Suica Z, Taeymans J, Schuster-Amft C. Effect of brain-computer interface training based on non-invasive electroencephalography using motor imagery on functional recovery after stroke-a systematic review and meta-analysis. BMC Neurol. 2020; 20(1): 385.

Kawakami M, Fujiwara T, Ushiba J, Nishimoto A, Abe K, Honaga K, et al.: A new therapeutic application of brain-machine interface (BMI) training followed by hybrid assistive neuromuscular dynamic stimulation (HANDS) therapy for patients with severe hemiparetic stroke: A proof of concept study. Restor Neurol Neurosci. 2016; 34(5): 789-797.

Nishimoto A, Kawakami M, Fujiwara T, Hiramoto M, Honaga K, Abe K, et al.: Feasibility of task-specific brain-machine interface training for upper-extremity paralysis in patients with chronic hemiparetic stroke. J Rehabil Med. 2018; 50(1): 52-58.

Liu M, Fujiwara T, Shindo K, Kasashima Y, Otaka Y, et al.: Newer challenges to restore hemiparetic upper extremity after stroke: HANDS therapy and BMI neurorehabilitation. Hong Kong Physiotherapy Journal. 2012; 30(2): 83-92.

Tuji T, Liu M, Sonoda S, Domen K, Chino N: The stroke impairment assessment set: its internal consistency and predictive validity. Arch Phys Med Rehabil. 2000; 81(7): 863-838.

Pocock SJ: The combination of randomized and historical controls in clinical trials. J Chronic Dis. 1976; 29(3): 175-188.

Fugl-Meyer AR, Jääskö L, Leyman I, Olsson S, Steglnd S: The post-stroke hemiplegic patient. 1. a method for evaluation of physical performance. Scand J Rehabil Med.1975; 7(1): 13-31.

Kanda Y: Investigation of the freely available easy-to-use software 'EZR' for medical statistics. Bone Marrow Transplant. 2013; 48(3): 452-458.

Wagner JM, Rhodes JA, Patten C: Reproducibility and minimal detectable change of three-dimensional kinematic analysis of reaching tasks in people with hemiparesis after stroke. Phys Ther. 2008; 88(5): 652-663.

Pichiorri F, Morone G, Petti M, Toppoi J, Pisotta I, et al.: Brain-computer interface boosts motor imagery practice during stroke recovery. Ann Neurol. 2015; 77(5): 851-865.

Wu Q, Yue Z, Ge Y, Ma D, Yin H, et al.: Brain Functional Networks Study of Subacute Stroke Patients With Upper Limb Dysfunction After Comprehensive Rehabilitation Including BCI Training. Front Neurol. 2020; 10: 1419.

Chen S, Cao L, Shu X, Wang H, Ding L, et al.: Longitudinal Electroencephalography Analysis in Subacute Stroke Patients During Intervention of Brain-Computer Interface With Exoskeleton Feedback. Front Neurosci. 2020;14: 809.

Woodbury M, Velozo CA, Richards LG, Duncan PW: Rasch analysis staging methodology to classify upper extremity movement impairment after stroke. Arch Phys Med Rehabil. 2013; 94(8): 1527-1533.

Shindo K, Kawashima K, Ushiba J, Ota N, Ito M, et al.: Effects of neurofeedback training with an electroencephalogram-based brain-computer interface for hand paralysis in patients with chronic stroke: a preliminary case series study. J Rehabil Med. 2011; 43(10): 951-957.

Monte-Silva K, Piscitelli D, Norouzi-Gheidari N, Aureli Pique Batalla M, Archambault P, et al.: Electromyogram-Related Neuromuscular Electrical Stimulation for Restoring Wrist and Hand Movement in Poststroke Hemiplegia: A Systematic Review and Meta-Analysis. Neurorehabil Neural Repair. 2019; 33(2): 96-111.

Ono T, Tomita Y, Inose M, Ota T, Kimura A, et al.: Multimodal sensory feedback associated with motor attempts alters BOLD responses to paralyzed hand movement in chronic stroke patients. Brain Topogr. 2015; 28(2): 340-351.

Tsuchimoto S, Shibusawa S, Mizuguchi N, Kato K, Ebata H, et al.: Resting-State Fluctuations of EEG Sensorimotor Rhythm Reflect BOLD Activities in the Pericentral Areas: A Simultaneous EEG-fMRI Study. Front Hum Neurosci. 2017; 11: 356.

Ushiyama J, Ushiba J: Resonance between cortex and muscle: a determinant of motor precision?. Clin Neurophysiol. 2013; 124(1): 5-7.

牛場潤一: 神経科学とリハビリテーション医学を接続する-BMIリハビリテーションを題材として-. Jpn J Rehabil Med. 2016; 53: 316-323.

日本脳卒中学会脳卒中ガイドライン委員会：上肢機能障害，脳卒中治療ガイドライン2021．日本脳卒中学会脳卒中ガイドライン委員会（編），協和企画，東京，2021；pp. 266-267.