【論文紹介】VRトレーニングで脳が変わる：最新MRI研究が示す可能性
最新の研究で、バーチャルリアリティ（VR）を用いた視聴覚トレーニングが、脳の構造と機能に変化をもたらし、学習能力を向上させる可能性が示されました。この研究は、脳の可塑性（変化する能力）に関する新たな知見を提供し、将来のリハビリテーション技術への応用も期待されます。
従来の常識を覆す、VRトレーニングの効果
私たちは、新しいことを学ぶとき、脳が変化することを経験的に知っています。しかし、その変化が具体的にどのようなものなのか、どのように起こるのかは、まだ完全には解明されていませんでした。特に、VRを用いたトレーニングが脳にどのような影響を与えるかについては、これまでほとんど研究されていませんでした。
脳の「配線」と「つながり」を同時に調べる
今回、リバプール大学の研究チームは、健康な成人20名を対象に、VRを用いた体系的な視聴覚トレーニングを1か月間実施し、トレーニング前後で脳の構造と機能がどのように変化するかを、最新のMRI技術を用いて詳細に調べました。具体的には、以下の3つの観点から脳の変化を捉えました。
脳の「配線」の変化: 拡散テンソル画像（DTI）および拡散尖度画像（DKI）と呼ばれる手法を用いて、脳の白質（神経細胞同士をつなぐ、いわば脳の「配線」）の微細な構造変化を調べました。
脳の「つながり」の変化: 機能的MRI（fMRI）と呼ばれる手法を用いて、トレーニング中の脳の活動と、異なる脳領域間の機能的な「つながり」の変化を調べました。
行動の変化: 参加者の視聴覚課題のパフォーマンス（反応時間など）を測定し、トレーニングによる学習効果を調べました。
音と光が脳を「再配線」する
その結果、VRを用いた視聴覚トレーニングによって、脳の「配線」と「つながり」の両方に変化が生じ、さらに視聴覚課題のパフォーマンスも向上することが明らかになりました。
特に、以下の点が重要な発見です。
視覚情報と聴覚情報を処理する脳領域をつなぐ「配線」（視放線や上縦束）の構造が変化しました。 具体的には、情報の伝達効率が高まった可能性が示唆されます。
視覚野と聴覚野、さらに注意や学習に関わる脳領域（視床、前頭葉、頭頂葉、小脳）の間の機能的な「つながり」が強化されました。 これは、トレーニングによって、これらの脳領域が協調して働くようになったことを意味します。
これらの脳の変化は、参加者の視聴覚課題のパフォーマンス向上と関連していました。 つまり、VRトレーニングによって脳の構造と機能が変化し、その結果、学習能力が向上したと考えられます。
リハビリから能力向上まで、VRトレーニングの可能性
この研究は、VRを用いた視聴覚トレーニングが、脳の可塑性を高め、学習を促進する効果的な手段となることを示しています。
今後は、この知見を、脳卒中患者や視覚障害者のリハビリテーションに応用することが期待されます。さらに、VRトレーニングは、健常者の認知機能の向上にも役立つ可能性があり、その応用範囲は広がりを見せています。
今後の課題
本研究は、VRトレーニングの可能性を示す重要な一歩ですが、参加者数が20名と少ないことや、トレーニング効果の持続期間が不明であることなど、いくつかの限界もあります。今後の研究では、より多くの参加者を対象とした、長期間の追跡調査や、他のトレーニング方法との比較などを行い、VRトレーニングの効果をさらに検証していく必要があります。また、脳の「配線」の解析に一般的に用いられているDTIに加え、より詳細な変化の検出を試みたDKIの結果が一致しておらず、これらの技術の有用性や限界についてのさらなる検討が求められます。
参考文献
Alwashmi K, Rowe F, Meyer G. Multimodal MRI analysis of microstructural and functional connectivity brain changes following systematic audio-visual training in a virtual environment. Neuroimage. 2025 Jan;305:120983. doi:10.1016/j.neuroimage.2024.120983.
専門家向け解説
already known（既知の知見）
神経画像技術の進歩により、脳の構造と機能、およびそれらと学習や行動成績との間の動的な相互作用に関する、前例のない洞察が得られるようになった。
脳の構造変化は学習と関連していることが、これまでの研究で示されている。
多くの研究が、練習の長期的な効果に焦点を当てているが、より短い時間スケール内で起こる検出可能な変化を強調する研究も増えている。
白質路は、異なる脳領域間のコミュニケーションにおいて重要な役割を果たす。
同時発生的なマルチモーダル信号の融合は、認知処理を高める可能性がある。例えば、視覚探索において、同期した聴覚キューの導入は、健常者だけでなく、脳卒中後の視覚障害を持つ患者においても、パフォーマンスを加速させることが知られている。
近年、学習と神経リハビリテーションのために、没入型バーチャルリアリティ（VR）システムが提案されている。これらのシステムは、現実的なマルチモーダル体験を提供し、現実世界でのタスクパフォーマンスと学習の向上につながる。
脳卒中後の運動リハビリテーションに関する研究では、VRを用いたトレーニングと従来のトレーニング方法を比較し、皮質活動の有意な増加、機能の改善、および測定可能な神経可塑性の変化が示されている。
unknown（未解明の点）
学習によって誘発される白質路の微細構造変化は、これらの白質路を用いて接続する脳領域の機能的結合変化とどのように関連しているかは、完全には解明されていない。
視覚野と聴覚野を接続する白質路における微細構造の変化と、これらの領域間の機能的結合の変化との関係は、まだ十分に調査されていない。
従来のDTI（拡散テンソル画像）に加えて、DKI（拡散尖度画像）が微細構造変化をより正確に測定できる可能性があるが、縦断的な学習研究におけるDKIの有用性については、まだ限られた知見しかない。
current issue（現在の問題）
多くの先行研究は、既に確立された学習課題や、長期にわたる介入研究に焦点を当てており、比較的短期間の介入による、微細構造、機能的結合、および行動成績の変化を同時に調べた研究は限られている。
視聴覚トレーニングが、白質路の微細構造、関連する脳領域間の機能的結合、および行動成績にどのような影響を与えるかは不明である。
VRを用いた視聴覚トレーニングが、健康な成人における学習と神経リハビリテーションにどのように役立つかはまだ検討が必要である。
purpose of the study（本研究の目的）
本研究の主な目的は、縦断的研究を通じて、学習メカニズムを調査することである。
本研究では、拡散テンソル画像を用いた微細構造変化、機能的結合、および行動変化に関するデータを初めて同時に提示し、健康な成人のグループにおけるVR環境内での体系的な視聴覚トレーニングから生じる変化を調査する。
半盲症の神経リハビリテーションに基づいたトレーニングパラダイムが使用される。
Novel findings（新規な発見）
VR環境における1か月の体系的な視聴覚トレーニング後の、白質路（特に視放線とSLF II）における微細構造変化、主要な脳領域（視床、一次視覚野および聴覚野、IPL、前頭前野、小脳）における機能的活性化、および行動成績の改善を明らかにした。
微細構造と機能的変化との間の複雑な相互作用が示され、白質路におけるMDの減少とFAの増加は、学習に関連した適応を示し、課題関連脳領域を接続する。
視床は構造的変化と機能的変化を結びつける重要な役割を果たし、特に視放線内で顕著であった。
SLF IIの微細構造変化と行動成績の改善との間に有意な相関が認められ、多感覚統合と視空間注意におけるその役割が強調された。
DKI解析と機能的結合は、没入型視聴覚キューによって橋渡しされる一次視覚野と聴覚野の相互依存性を示した。
空間的注意と多感覚統合は、初期段階および後期段階の両方で、一次野（視覚野および聴覚野）および他の皮質領域（視床およびIPL）において並行して機能していることが示唆された。
DKIは、特に学習に関連した縦断的全脳解析の文脈では、単独のモダリティとしては十分ではない可能性があることが示された。
Agreements with existing studies（既存研究との一致点）
FAの増加とMDの減少は、学習に関連した変化を示唆するものであり、ミエリン化、グリア細胞増殖、軸索リモデリングなどのプロセスを反映しているという点で、既存の研究と一致している。
トレーニング後、特に2週間のトレーニング後にFAのピーク増加が見られ、その後、中間トレーニングとフォローアップの間で徐々に減少したことは、他の研究とも一致している。
行動成績の改善は、トレーニング期間を通じて徐々に進行し、トレーニング終了後も維持された。これは、学習曲線に関する先行研究と一致している。
視床がほとんどの感覚入力の中心的な中継点として機能し、視覚野と接続されているという点は、既存の研究と一致している。
SLF IIが、空間情報をIPLから前頭眼野に伝達し、聴覚局在化キューによって誘導されるものを含む随意眼球運動の実行を可能にする上で重要な役割を果たしているという点は、先行研究と一致している。
Disagreements with existing studies（既存研究との相違点）
明確な相違点として、DKIは複数の先行研究において、より高い感度で微細構造変化を検出するとされているが、本研究においてはDTIと異なる結果を示し、両者の不一致が見られた。これは、標本サイズ、方法論、または解析手法の違いに起因する可能性がある。
