腕を失った人が高精度なロボットアームを取り付ければ、あとは“考える”だけで本物の手のように動きだす──。そんな「次世代の義手」の開発につながる技術の開発が進められている。鍵を握るのは装着者の信号を増幅する新たな手法と、信号に対応する動きを学習するアルゴリズムの存在だ。
TEXT BY MATT SIMON
TRANSLATION BY MIHO AMANO/GALILEO
PHOTOGRAPH BY EVAN DOUGHERTY/UNIVERSITY OF MICHIGAN ENGINEERING
ミシガン大学にあるごく普通のラボで、ジョセフ・ハミルトンはごく普通の作業をしていた。光沢がある球や瓶をつかんだり、ボタンを押したり、小さな立方体を積み重ねたり、ファスナーを開閉したりといったことだ。
どれもごく普通の動作に思える。だがそれは、ハミルトンが片手を失っていなければの話だ。彼はこれらの作業すべてを、まるでルーク・スカイウォーカーの手のようなロボットハンドでこなしていたのである。
ハミルトンは、ロボットアーム制御の大きな進歩を示す実験で被験者を務めている。「見事に動きました。これを日常的に使えれば、日々の生活がかなり楽になるでしょうね」と、彼は言う。
電気信号を“メガホン”のように増幅
これまでも研究者たちは、腕の一部分の神経活動を測定することによって、腕を切断した人にもロボットハンドを制御する方法を提供してきた。だが、この神経活動の信号が微弱なことから、コントロールはぎこちなくなる。義手の親指を動かすために、肩を曲げなければならないといった具合だったのだ。
ところが、学術誌『Science Translational Medicine』に2020年3月に掲載された論文で、研究者たちは装着者の信号を増幅する優れた方法を明らかにしている。非常に有効な方法によって、被験者はトレーニングの必要もなく、ロボットハンドを装着してすぐ微細運動ができるというのだ。
ポイントは、患者がどう自分の神経を再生するかにある。例えば、ある人がひじから先を失った場合、その部分の神経は成長して元の状態に戻ろうとする。「患者には神経鞘腫と呼ばれる神経の球ができます」と、この新しいシステムを共同開発したミシガン大学の整形外科医、ポール・セダーナは言う。「これが痛むことで義手を装着できなくなり、生活の質が大きく損なわれることになるのです」
これに対して今回の新しい方法は、成長するという神経の性質そのものを利用している。セダーナと同僚たちは、筋肉片を切除し、それを外科手術によって残肢の神経終末を包むように移植した。すると、神経は球状にならずに筋肉組織に分布し、これによって電気信号が大きく増幅されたという。神経のメガホンがつくられたわけだ。
「神経の末端を治療することで、神経腫の痛みや幻肢痛を防げるだけでなく、ほんのわずかな信号を増幅することもできました」と、セダーナは言う。
研究チームが筋肉に電極を付けて信号を検出したところ、神経が筋肉まで伸びる前と比べると信号の強度は最大で100倍になっていたという。神経の声が「大声」になっていたのだ（余談だが、この方法は皮膚移植だと筋肉移植ほどうまく機能しない。運動神経は皮膚まで伸びないからである）。
MOVIE BY UNIVERSITY OF MICHIGAN ENGINEERING
信号に対応する動きをアルゴリズムが学習
ハミルトンと、ほか3名の被験者を対象とした実験で、筋肉片の移植後に親指を制御する神経は、親指があったときと同じように新しい筋肉と相互作用することがわかった。「親指を曲げようとしている、といった意図がわかります。これは親指があったときの神経と筋肉の相互作用と同じです」と、セダーナは言う。
次の実験では、被験者にさまざまな手の動きを想像してもらった。このときは、ただ動きを想像するだけでも、心電図が神経活性化の信号を記録したという。この信号もまた、被験者が腕を失う前の神経信号と同じだった。チームはさらにこれらを追跡し、特定の神経信号を特定の動きと組み合わせた。
「それぞれの神経が、まったく違う信号を出すんです。しかもその信号は、指ごとにも固有のものでした」と、ミシガン大学の医用生体工学者で、このシステムの共同開発者でもあるシンディ・チェステックは言う。例えば、ある神経は親指をコントロールするときに非常に活性化するが、ほかの指が動いているときには活性化しないといった具合だ。
こうした情報がすべてアルゴリズムに送り込まれる。このアルゴリズムは、例えばこぶしをつくるときの神経信号の検出を学習する。次に、集まった信号をコマンドに変換し、5本の指をどのように丸めるのかをロボットハンドに伝えるのだ。
「15分相当の訓練データでアルゴリズムを訓練し、完了したらそのアルゴリズムをオンラインで実行します」と、チェステックは言う。これで被験者は、ロボットハンドを制御できるか試せるようになる。「一発でコントロールに成功しますよ」
これが被験者たちが過去に使ってきた義手との大きな違いだ。既存の義手では長時間の練習が必要で、直感的に使用できるわけでもない。「学習はアルゴリズムが担当します。人は学習しなくていいのです」と、チェステックは言う。
このハードウェアは、人の腕の自然な動きを忠実に真似するので、ハミルトンら被験者は、ファスナーを閉じるといった細かな操作もうまくできる。「有用性の点においては、本物の手を取り戻したとも言えるほどでした。非常に見事に、スムーズに動いたんです」とハミルトンは話す。
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「すぐに動かせる義手」の実現を目指して
このハードウェアの正式名称は「DEKA（デカ）」という。このロボットハンドを開発した企業、DEKA Research and Developmentからとった名だが、開発チーム内では愛を込めて「ルークの手」とも呼ばれている。もちろん、ルーク・スカイウォーカーにちなんでのことだ。
義手はロボットの骨格を半透明の白い外皮で覆った構造をしており、特別に設計されたソケットを使って被験者の残肢に取り付けられる。
クリーヴランド・クリニックの医用生体工学者ポール・マラスコ（この研究には関与していない）は次のように話す。「この研究で特に興味深いのは、これが生物学的インターフェースである点です。生物学的に増幅するので、一度手術を受ければインターフェース自体はかなり安定したものになります」。つまり、ロボットアームの複雑な操作に変換される信号が、強力かつ明確になるということだ。
このシステムはまだ初期段階にあることから、被験者は研究室のコンピューターにつながれていなければならず、自宅や職場では使用できないという大きなただし書きが付く。とはいえ、この技術を完璧に仕上げ、研究室の外に出せるようになれば、その価値は計り知れない。
義手を装着した人は、ロボットハンドの制御方法を学習する必要がなくなる。動きを思い浮かべるだけで、義手が即座につまんだり握ったり放したりするようになるのだ。
ミシガン大学のセダーナは、義手をできるだけ簡単に使えるようにすることが重要だと話す。その装置が最終的には役立つとしても、人は面倒なものを使いたがらないからだ。
「朝起きて装着し、スイッチを入れたらすぐ動かせるものが求められます。使用前の調整に2～3時間もかかるものは受け入れられません。毎晩のデンタルフロスに10分もかかったら、誰も使わないのと同じことです」
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