ウェーブレットエントロピーを使用して心理学の練習が不規則な大脳と心臓活動の間の調整をどのように増加させるかを実証する
2017年5月10日
この論文では、ウェーブレットエントロピーインデックスを使用して、高密度脳波記録（EEG）および心電図（ECG）データを分析する方法について説明します。マインドフルネスに基づいたストレス軽減の実践において、脳および心臓活動の不規則性がより調整されたことを示す。
このEEG実験の全体的な目的は、ウェーブレットエントロピー指数を用いて高密度EEGおよびECGデータを分析することです。私たちは、マインドフルネスに基づくストレス低減法（MBSR）の練習中に、脳および心臓活動の不規則性がより協調的になることを示します。この手法は、マインドフルネスの実践中に心と心のカオス的な活動をどのように測定し比較するかという、神経科学および心理学における問いに答えるのに役立ちます。
本手法の独自性は、ウェーブレットエントロピー解析を用いて脳と心臓のカオス活動を測定し、共通の指標を作成することで、それらの関係を効果的に分析および比較できる点にあります。多くの宗教的・精神的な伝統において、心身は何らかの形で調和していると信じられています。しかし、両者を比較するための共通指標が見つからなかったため、科学的にそれを証明することは困難でした。
本手法は、マインドフルネスやその他のメンタルトレーニングが、脳と心臓の活動をどのように調節するのかという動作メカニズムに関する知見を提供することも可能です。ウェーブレットエントロピーが異なる精神状態における活動に対して感度を持つことが分かったため、私たちはまず、脳と心臓の相関関係を調査するためにウェーブレットエントロピーを利用するというアイデアを得ました。Junling氏とJicong氏に加え、私の研究室のHang Kin氏が、これらの手順の実演を補助します。
彼はデモンストレーション中の被験者も務めます。まず、被験者を静かな脳波（EEG）測定室へ案内します。記録を行うために、EEGキャップ、アンプ、ヘッドボックス、およびデスクトップコンピュータで構成される128チャンネルEEGシステムを準備します。
次に、アルコール綿を使用して、被験者の顔面および乳様突起付近を清拭します。メジャーで被験者の頭囲を測定し、適切なサイズのキャップを選択します。鼻根から外後頭結節までの距離と、両耳の上端を通って頭頂部を横切る距離の2か所を測定します。
ナジオン（鼻根点）とイニオン（外後頭結節）の中間地点かつ、両耳の中間地点にあたる頂点（バーテックス）に、ソフトマーカーで印を付けます。次に、10-5電極系に従って電極位置を設定します。Cz電極が頂点の上に、Nz電極がナジオンに、Lz電極がイニオンに、RM電極が右乳様突起に、そしてLM電極が左乳様突起に位置するようにキャップを装着してください。
鈍端シリンジを用いて、電極ホルダーにゲルを充填します。次に、ECG電極を左右両側の鎖骨下窩に配置します。各電極のインピーダンスを20 kiloohm未満に維持してください。
電極の配置を調整して頭皮との接触を増やし、インピーダンスを低下させます。必要に応じてジェルを追加してください。次に、マインドフルネスに基づくストレス低減法（MBSR）コースの開始時にEEGデータを記録します。参加者に、吸気と呼気に意識を向けるよう促し、短いボディスキャンを行わせて全身をリラックスさせます。
最後に、EEGデータ収集中に、各参加者に10分間のMBSRマインドフル呼吸と10分間の通常の休息を行わせ、2つの条件を持つMBSRトレーニング前データセットを作成します。その後、2ヶ月後にこのEEG手順を繰り返し、2つの条件を持つMBSRトレーニング後データセットを作成します。まずEEGソフトウェアを開いてデータセットを読み込み、「Tools」から「Change sampling rate」を選択してデータをリサンプリングします。
次に、[ツール]、[データのフィルタリング]、および[基本FIRフィルタ]を選択し、0.5から100 Hzのパスバンドで帯域通過フィルタリングを行うための有限インパルス応答フィルタを使用します。商用交流電源によるノイズを低減させるには、[ツール]、[データのフィルタリング]、および[短非線形IIRフィルタ]を選択し、47から53 Hzのストップバンドでノッチフィルタリングを行うための短非線形無限インパルス応答フィルタを使用します。続いて、EEGソフトウェア内の[プロット]および[チャネルデータ]を選択し、EEG信号を視覚的にスクロールして確認します。
次に、マウスを左クリックしてドラッグし、明らかな筋ノイズやその他の異常なイベントを含むEEGセグメントをハイライトして削除します。不良セグメントの削除後、不良チャネルの有無を確認します。「Tools」から「Interpolate channel」を選択し、球面補間法を用いて各不良チャネルを再構築してください。
次に、[ツール]から[ICAの実行]を選択し、データに対して独立成分分析を行います。その後、視覚的に適切な成分を特定し、[ツール]、[ICAを用いたデータの除去]、[マップによる成分の除去]の順に選択し、さらに[ツール]から[成分の削除]を選択することで、眼球運動や瞬き、筋肉の動き、およびその他のノイズと思われる成分を除去します。最後に、さらなる解析に進む前に、[ツール]から[リリファレンス]を選択し、データを全チャネルの平均でリリファレンスします。
次に、ここに示す公式を用いてウェーブレット係数を算出し、相対エネルギーを定義し、ウェーブレットエントロピーを計算します。EEGデータのスペクトラム解析において、通常の安静時と比較して、MBSRマインドフル呼吸中にはアルファ波およびベータ波の増強と、デルタ波の減少が見られました。さらに、ソース解析により、MBSRマインドフルネス訓練による主な影響を受けた脳領域は、左後頭回、右前楔部、中側頭回、および左紡錘状回であることが示されました。
最後に、MBSRのマインドフル呼吸中には脳と心臓のエントロピーに有意な相関が見られましたが、通常の安静時には見られませんでした。習得すれば、適切に実施することでこの手順を1週間で完了させることができます。この手順を試みる際は、期待される結果を得るために、すべての適切なセンシングステップが不可欠であることに留意してください。
この手順に従うことで、チャンティング、祈り、ヨガ、太極拳、および同様の瞑想的なエクササイズなどの他の精神トレーニングや習慣が、身体と精神の同調を改善できるかどうかを明らかにすることができます。このビデオを視聴することで、マインドフルネス瞑想中の脳と心臓の電気的活動の間の関係を測定し、探索するためにウェーブレットエントロピーをどのように使用するかについて、十分な理解を得ることができるはずです。
概要
本稿では、高密度脳波（EEG）および心電図（ECG）データの解析におけるウェーブレットエントロピー指数の利用について述べる。本研究により、マインドフルネスに基づくストレス低減法の実践中に、脳および心臓活動の不規則性がより協調的に変化することが示される。
研究の主要構成要素
科学分野
- 神経科学
- 心理学
- 電気生理学
背景
- マインドフルネスの実践は、心身を調和させると考えられている。
- 先行研究では、脳と心臓の活動を比較するための共通指標が不足していた。
- ウェーブレットエントロピーは、異なる精神状態に対して感度が高い。
- 本研究では、マインドフルネス中の脳と心臓の相関性を探究することを目的とする。
研究目的
- ウェーブレットエントロピーを用いてEEGおよびECGデータを分析する。
- マインドフルネス中の脳活動と心活動の協調性を調査する。
- マインドフルネスが脳および心活動をどのように調節するかについての知見を提供する。
使用方法
- 128チャンネルEEGシステムのセットアップおよび被験者の準備。
- マインドフルネスに基づくストレス低減法（MBSR）の実践中のEEGデータの記録。
- フィルタリング、アーティファクト除去、および独立成分分析（ICA）を含むデータ処理。
- 解析のためのウェーブレット係数およびエントロピーの算出。
主な結果
- MBSRの実施中に、α波とβ波の増強およびδ波の減少が認められた。
- マインドフルネス中の脳と心臓のエントロピーの間に有意な相関が認められた。
- 影響を受けた主要な脳領域には、左後頭回および右前帯状回（precuneus）が含まれる。
- 本手法は、他のメンタルトレーニングの実践にも適用可能である。
結論
- ウェーブレットエントロピーは、脳と心臓の協調性を効果的に測定します。
- マインドフルネスの実践は、脳と心臓の活動間の関係を向上させます。
- 今後の研究では、この手法を用いて他の瞑想的なエクササイズを探索することが可能です。
よくある質問
産業界における重要性
心身の協調における客観的なバイオマーカーを確立することは、主観的なエンドポイントが中枢神経系（CNS）創薬における予測の信頼性を制限しているという、神経精神疾患のターゲットバリデーションにおける重大な課題を解決します。本手法は、マインドフルネスによって調整される経路の機序的な関与を評価するための、電気生理学に基づいた定量的なフレームワークを提供し、神経精神疾患適応症のリスク低減を支援します。神経出力と自律神経出力の間のクロスモーダル相関分析を可能にすることで、初期探索から前臨床バリデーションまでのトランスレーショナルな連続性を向上させます。
バイオ医薬品研究開発における戦略的応用
初期創薬およびターゲットバリデーション
- 科学的価値： 共通のエントロピーベースの指標を通じて、神経活動と自律神経調節を結びつける治療仮説の検証を可能にする。
- 運用的価値： 心・脳・身体軸研究における機能的標的バリデーションのための、再現可能な指標を提供する。
- 予測的価値： 協調的な脳・心臓バイオマーカーを介して、中枢神経系（CNS）調節化合物のメカニズム的なリスク低減を定量化し、ポートフォリオの優先順位付けを支援する。
スクリーニングおよびアッセイ開発
- アッセイの準備：同期されたEEGおよびECG記録から、アッセイバリデーションのための標準化された定量的なウェーブレットエントロピー出力を生成します。
- スケーラビリティ：システム間の信号比較を必要とする高密度電気生理学的スクリーニングプラットフォームをサポートします。
- 再現性：実験条件下で一貫したバイオマーカー測定を可能にし、ダウンストリームスクリーニングにおける変動を低減します。
トランスレーショナル・前臨床研究
- 疾患との関連性：脳-心臓間の調節不全が病態生理学的特徴であるストレス関連疾患に適用可能。
- トランスレーショナルな連続性：客観的な神経心臓結合指標を用いることで、探索フェーズにおけるメカニズムの知見を前臨床での検証へと橋渡しする。
- リスク調整後の意思決定：自律神経回路におけるターゲットエンゲージメントを定量化することで、go/no-go基準に根拠を与える。
パイプラインおよびワークフローの統合
この手法は、初期のターゲット検証におけるメカニズム的な読み出しを提供することでディスカバリーワークフローに統合され、アッセイ開発から、自律神経調節に影響を与えるCNS活性化合物の前臨床評価へと進展させます。
- 探索生物学：エントロピーを共通のバイオマーカーとして用いることで、心・脳・心の経路変調に関する仮説検証を促進します。
- スクリーニング：アッセイにそのまま利用可能な定量的出力を提供し、神経・心臓間の協調に対する化合物の影響を比較することを可能にします。
- 分析：EEGとECGのエントロピー間の相関データを生成し、マルチシステムにおけるターゲットエンゲージメントを評価します。
- トランスレーショナルリサーチ：疾患関連モデルにおいて神経心臓バイオマーカーを検証することで、前臨床段階の連続性をサポートします。
- 企業内での再利用：CNS（中枢神経系）および心身症の適応症研究に向けた、再利用可能な電気生理学的プラットフォームを確立します。
運用および企業への影響
- 科学的価値： 脳・身体軸の調節におけるメカニズムの曖昧さを軽減することで、ターゲット検証における予測の信頼性を向上させます。
- 運用的価値： 施設や研究間における神経生理学的評価の標準化と再現性を確保します。
- 戦略的価値： ターゲットへの関与を示す客観的かつ定量可能なバイオマーカーを提供することで、go/no-go決定の質を向上させます。
- ポートフォリオへの影響： 実証された自律神経調節に基づき、CNS候補物質のリスク調整済み優先順位付けを可能にします。
実施上の検討事項
- 正確なエントロピー計算のためには、電気生理学、信号処理、およびウェーブレット解析の専門知識が必要です。
- 電極の正確な配置とインピーダンス制御を伴う、高密度EEGおよびECG取得システムに依存します。
- クリーンな信号分離のために、フィルタリング、アーティファクト除去、およびICAを含む標準化された前処理パイプラインが必要です。
- 解析結果の解釈には、神経科学、循環器内科、およびデータサイエンスチーム間の分野横断的な連携が含まれます。
- 装置の複雑性からラボ環境に限定されており、適応させない限り、ハイスループットな処理や臨床展開には適していません。
