視覚知覚学習を生じさせることに成功~12月9日号サイエンス誌掲載~はじめに努力や、注意や、集中あるいは場合によっては意識さえせずにいろんな学習ができたらよいと思いませんか。一人で静かにしているときにでもストレスを解消できると良いと思いませんか。neurofeedback)を開発しました。知覚能力が向上することが分かりました。それをいろんな方法でユーザに帰すことで、薬などを使わなくても脳の状態を望ましい方向に導いてくれる方法と言えます。これまでなかなか良い治療手段がなかった脳の病気の全く新しい治療法につながることも期待されます。学習に伴って生じる脳活動の相関を調べる方法が主流でした。ヒトのこころは脳活動によって担われると多くの人が考えているにも関わらず、それを直接実験的に証明できませんでした。脳活動を原因として結果として行動を引き起こす、因果関係の研究は従来行えませんでした。neurofeedback)法を開発しました。特定の視覚刺激に対してだけ知覚能力が向上する、いわゆる視覚知覚学習を導きました。これは、脳活動パターンを原因として、知覚学習が結果としてえられたという意味で、因果関係を証明したことになります。その時の脳活動とニューロン活動をfMRIや刺入電極による単一ニューロン記録法で調べる研究がほとんどでした。あるニューロンの活動が学習の原因なのか結果なのかについては、いつまで経っても結論が出ません。激しい論争が続いていたのも、一つの原因として相関に頼るシステム神経科学の弱点の現れであるとも理解できます。この論争に決着がつきました。臨界期を過ぎると神経回路が固定されシナプス可塑性がなくなると考えました。大人でも十分なシナプス可塑性を保持し、それによって知覚能力が向上する、つまり知覚学習が可能なことを示しました。今後の展開DecNef法は、神経科学において、因果関係を証明する画期的な実験手法になると期待しています。疾病の理解など様々な脳科学・神経科学の重要な問題に適用されていくと期待しています。治療法などの基礎となると期待しています。遊びから医学的治療まで広い範囲の応用の可能性があります。化学的機械である以上に電気的機械であるところにその最大の特徴があります。ECT療法による精神疾患の治療などに限られていました。DecNef法が持つこれらの優れた特性と組み合わせることによって、治療効果が格段に向上する可能性があります。脳科学の基礎研究としても、応用開発としてもDecNef法を大きく育てていきたいと考えています。この研究成果は、12月9日の米国雑誌サイエンスに掲載されます*。課題A『日本の特長を活かしたブレインマシンインターフェースの統合的研究開発』として実施したものです。International(ATR)。