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第3章 限定されたrTMSの刺激効果における近似モデル
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すいことが報告されている (Muellbacher et al., 2000)。その機序として、閾値以 上の刺激は、閾値以下の刺激に比べ、M1におけるより多くの細胞集団に影響を 与えることや、閾値以上の1 Hz rTMSでは、隣接する運動前野背側部に影響が 広がり、より強い抑制効果が生じること、また、閾値以上のrTMSにより筋肉が 収縮し、再求心性のフィードバックが生じるなど、様々な機序があるとされて いる(Lang et al., 2006)。上記の機序から、刺激強度を上げることで強い抑制効果 が生じた可能性がある。パルス数については、従来の研究より、90% MT の刺 激強度で、1 Hz 1600 pulsesのrTMSは1 Hz 240 pulsesに比べ、MEPの振幅を顕 著に減少させること(Maeda et al., 2000a)や95% RMT 1 Hzの刺激条件のもとで 1500 pulsesのrTMSは、150 pulsesに比べ抑制効果が強いことが報告されている (Touge et al., 2001)。これらの報告から、Cluster Bにおける結果も同様の影響が 生じたことが考えられる。
本研究のクラスタ分析による符号化において、何人かの被験者は同じクラス タ分類されなかった(Cluster A: [85% RMT n=10, 100% RMT n=13, 115% RMT
Table 3.2 Summary of rTMS effect on Cluster A and B
rTMS Condition Cluster A Cluster B
85% RMT rTMS MEP increases MEP decreases
100% RMT rTMS No effect MEP decreases
115% RMT rTMS No effect MEP decreases
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n=12], Cluster B: [85% RMT n=10, 100% RMT n=7, 115% RMT n=8])。rTMSの刺激 効果は実験を行った時間や集中のレベル、年齢等に影響を受けたため、このよ うな結果になった可能性が考えられる(Ridding et al., 2010)。
クラスタの情報と刺激前の MEP の特徴量から判別関数を作成した。解析の 際、全データの内16.66% (-log (p) > 0.62)が除かれたが、それ以外のデータはす べて正確に判別された。更に、モデル作成に用いていない被験者のデータによ り、判別されたクラスタにおけるモデルによる推定値の誤差は、もう一方のク ラスタのモデルによる推測値の誤差に比べ小さいことを確認した。この結果は、
本研究で作成した判別関数を用いることで、1 Hz rTMSの抑制効果が生じるか否 か判別することができることを示唆している。
3.4.2 rTMS
の近似モデルに関する考察
本研究では、MEPの振幅変化を推定するために、近似モデルを作成した。ク ラスタ分析により、被験者は符号化され、それぞれの群におけるMEPの解析結 果に対し、重回帰分析を行うことで近似モデルが作成された。Cluster A では rTMSの抑制効果が誘発されにくく、条件によっては促進効果も誘発され、推定
誤差は46.19%であった。一方、Cluster Bでは抑制効果が強く生じ、その推定誤
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差は 20.25%であった。それぞれのクラスタにおける誤差は、rTMS の刺激効果
が被験者内、被験者間で異なることから生じると考察した。推定誤差の約 90%
は推定区間内であったが、どちらのクラスタにおいても刺激強度が強く、パル ス数が多いときは推定誤差が小さくなる傾向にあった。
Cluster Aでは、刺激強度のみがモデルの変数になっている。Cluster Aにおけ
る rTMS の刺激効果は興奮性シナプスの活動が強く抑制性シナプスの活動が弱 かったことに起因するものであることが考えられる(Pascual-Leone et al., 1994c;
Kantak et al., 2010)。そのため、rTMSの刺激効果は刺激強度により変化したこと
が考えられる。Cluster B では刺激強度とパルス数の両方がモデルに含まれる結 果となった。Cluster BにおけるrTMSの効果は、純粋な1 Hz rTMS の抑制効果 である可能性があることから、被験者の情報等、他のパラメータを加えること でモデルの精度を高めることが可能であると考えられる。
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