近赤外線スペクトロスコピー

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星 詳子
財団法人東京都医学研究機構 東京都精神医学総合研究所 脳機能解析研究部門
DOI:10.14931/bsd.800 原稿受付日:2012年3月29日 原稿完成日:2013年2月4日
担当編集委員:定藤 規弘(自然科学研究機構 生理学研究所 大脳皮質機能研究系)

英語名:Near-infrared spectroscopy 英略号:NIRS 独:Nahinfrarotspektroskopie 仏:Spectroscopie proche infrarouge

 近赤外線スペクトロスコピーは、近赤外領域の光を物質に照射し、透過してきた光の性質(強度など)を解析して、非破壊的に対象物の構成成分を分析する方法で、食品科学や農業など様々な領域で用いられている。生体への応用は、1977年にデュ-ク大学のJöbsisが近赤外光を用いて動物の心臓酸素化状態を非侵襲的に計測したのが始めてで[1]、以後、生体組織における血流・酸素代謝モニタ法として研究・開発が進められてきた。さらに、1990年代になってNIRSが神経活動に連動した脳血流変化に伴うヘモグロビン(Hb)変化をとらえることができるということが相次いで報告され、本法は新しい脳機能イメージング法(functional NIRS、fNIRS)としても注目されるようになった。NIRSの応用例の詳細については専門誌の特集号[2]や総説[3]などを参照していただき、ここではfNIRSを中心に基礎的事項を解説する。

基礎

基本原理

図1.代表的なNIRS計測方法
CW、TRSについては本文参照。 PRSでは高周波で変調された光を用い、検出光の強度、、振幅を解析する。I、光強度;Φ、位相; M、振幅([4]からの転載)
図2.頭部における光伝播と拡張ベア・ランバート則
総光路長(L)は光路全体の長さで、散乱により照射・受光間距離ρより長い(βは未知数)。局所脳活動により血流が変化した領域を赤で示した。その領域でのHb濃度変化(ΔC)に由来する吸光度変化(ΔA)は、ΔCと(ε)と部分光路長(partial PL)の積で表わされる。

 近赤外光(通常用いられているのは波長700~900 nmの光)は、生体に対して高い透過性を示す。これは、近赤外光は可視光に比べて散乱されにくく、生体物質でこの領域の光を吸収するのは、血液中のヘモグロビン(Hb)や筋肉中のミオグロビン(Mb)、そしてミトコンドリア内にあるシトクロムcオキシダーゼ(cyt. ox.)などに限られているためである。NIRSは、近赤外光の吸収される度合がHb、 Mbの酸素化-脱酸素化状態、cyt. ox.の酸化還元状態によって異なることを利用して、生体に近赤外光を照射して照射点から数センチメートル離れたところで体外に現れた光を検出し、その性状を解析してHb濃度変化などを求めるが、単一の方法ではなく複数の異なる計測方法がある(図1)。その中で最も一般的なのは、連続光(continuous wave light)を用いて拡張ベア・ランバート則[5]に基づいて、Hbなど光を吸収する物質の濃度変化を求める方法でありCW計測と呼ばれている。拡張ベア・ランバート則は、A(吸光度)= -logI/I0 = εCL + S で表される(図2)。ここでI0とIは照射ならびに検出光の光量、εはモル吸光係数、Cは光吸収物質の濃度、Lは照射された光が検出されるまでに通った生体内における経路の長さ(光路長;個々の光子は違う経路を通るのでそれらの平均光路長)、Sは主として散乱による光の減衰を示す項で通常定数と見なされている。生体計測では、複数の波長を用いて酸素化Hb (oxy-Hb)、脱酸素化Hb (deoxy-Hb)、両者の和である総Hb (t-Hb)の濃度変化を求めるが、光路長を計測することができないため、得られる信号は濃度変化と光路長の積である。しかし、装置によって用いられている波長や演算式が異なり、さらに演算式によってはモル吸光係数も未知数として取り扱っているものもあり、NIRS信号は物理単位をもたない。従って、NIRS信号は[mM・mm](濃度×長さ)の単位で表現されることもあるが、単位をもたないあるいは任意単位(au)として表現されるのが適切である。

生体における光伝搬特性

 照射された光が検出されるまでに生体をどのように伝播してきたのかということは、信号を解釈する上で重要である。ヒト頭部における光の伝播様式はシミュレーションによって検討されているが、通常照射と受光間の距離が長いほど深い領域まで到達した光が検出される。しかし、頭部では脳脊髄液の存在によって、成人では照射-受光間距離が3 cmと5 cmでは到達深度に大きな差はなく[6]、照射-受光間距離が3 cmの場合、頭皮上から約2.5 cmより深部に達した光は殆ど検出されない[7]。つまり、NIRSの計測領域は脳底部を除く頭蓋骨に面する大脳皮質であるが、次項1.3で述べるように、脳活動の増加に連動した脳血流増加は脳表に存在する軟膜動脈が拡張することによって生じており[8]、NIRSはこの血管反応を検出するのに適している。

脳活動領域におけるNIRS信号

 局所の脳活動の増加に伴ってその領域の酸素・グルコース消費が亢進して脳血流が増加する現象は、神経-血管-代謝カップリングと呼ばれており、この現象の存在によって脳血流や代謝変化の計測から脳の活動状態を知ることができる。この場合、血流増加の程度は酸素消費増加のそれを上回るため[9]、 NIRS計測では、活動領域でoxy-Hbとt-Hbの増加、deoxy-Hbの減少を認めることが多いが、t-Hbとdeoxy-Hbは脳血流の変化量によって必ずしもそのような変化を示さない場合がある。たとえば、脳血流の変化が小さい場合には、oxy-Hbとdeoxy-Hbは鏡像的に変化しt-Hbの変化は認められない。また、deoxy-Hbは静脈血の酸素化状態のみならず血液量によっても変化するため、脳血流増加が大きい場合は細静脈も拡張してdeoxy-Hbが増加し、静脈血の酸素化によるdeoxy-Hbの減少を相殺あるいはそれを上回って増加を示すことがある。一方、oxy-Hbの変化方向は常に脳血流のそれと同じで、NIRS計測におけるoxy-Hbは局所脳血流変化の良い指標である[10]

 NIRS信号は動脈細動脈毛細血管細静脈静脈のうち、どの血管のHb情報をもつのかということがしばしば問題にされている。単純に考えると静脈血の占める割合が多いので静脈血に由来すると思われるが、脳賦活領域では脳表から脳内へ垂直に走る軟膜動脈(細動脈)まで逆行性に拡張が生じるため、動脈、毛細血管内Hbの濃度変化は無視できないと考えられる。従って、各血管内Hb変化のNIRS信号に対する寄与度は、検出光の伝播経路内における血管分布によって異なると考えられる。

応用[2] [3]

組織血流・酸素代謝モニタ 

 脳血管障害や体外循環中の患者などを対象に、脳内酸素化状態のモニタとして手術室や集中治療室などで用いられている。また、末梢血管領域では、閉塞性動脈硬化症の主症状である間欠性跛行肢に対する機能評価法としてその有用性が報告されている。さらに、骨格筋における安静時・運動時の循環・代謝研究法としても普及している。

神経機能イメージング

 NIRSは脳の表層レベルの情報しか得ることができないが、装置が簡便で測定時に厳しい体動制限を必要とせず、また日常生活と同じような環境で計測することができる。さらに、 NIRSは時間分解能が高く(1秒以下)、脳血流の変化をリアルタイムかつ経時的に追跡することができるなどの利点を持つ。このようなNIRS の利点は、 物理的(運動中など)・生理的(乳幼児など)にPETfMRI計測が難しい対象での神経機能イメージング研究を可能にし、認知脳科学にとどまらず、工学、教育学など様々な領域で用いられている。

課題

定量的Hb濃度計測

 上で述べたように、一般に市販されている装置(CW計測装置)から得られる信号は、 Hb濃度変化に光路長が掛け合わさった値で、脳賦活時のように血流変化が脳内に限局している場合には、血流変化の生じている部分の光路長(部分光路長)との積になる(図2)。CW計測による光トポグラフィーでは、多チャンネル装置を用いて複数の領域を計測し、各計測領域の光路長は照射-受光間距離が同じなら一定であると仮定して、得られる画像はHbの濃度変化のマッピングを示していることになっている。しかし、光路長は照射-受光間距離が同じでも計測部位によって異なり、さらに、部分光路長と総光路長は負の関係にあるため(照射-受光間距離が一定の場合、総光路長が長いほど部分光路長は短い[7])、信号の振幅は必ずしもHb濃度変化の大きさを示しているわけではなく、計測領域全体でHb濃度が一様に変化した場合は、光路長のマッピングを示している可能性もある。しかし、図1に示した時間分解計測法(time-resolved spectroscopy, TRS)や位相分解計測法(phase-resolved spectroscopy, PRS)を用いて総光路長を計測することはできても、現時点では部分光路長を実測することは不可能であるため、拡張ベア・ランバート則に基づくCW計測で、脳活動に連動するHb濃度変化を定量的に算出することはできない。さらに、NIRS計測では照射と受光ファイバペアの位置によって、信号の振幅は異なるため、NIRS信号の振幅の部位間・個体間比較は、血流反応の大小の比較にはならない。

選択的脳内Hb濃度計測

 頭部での計測において、皮膚血流に変化が生じた場合、それがNIRS信号に影響することは必至であるが、顔面・頭皮の皮膚血流制御機構が複雑であるため、血流変化がどのような場合に生じ、その影響がどの程度であるのかについて予測することは難しい。これまでに皮膚血流の影響を取り除く方法は幾つか提案されており、光の照射点を起点にして直線上に複数の異なる照射-受光間距離で計測するマルチディスタンス法は有効で、後述の拡散理論に基づいて光学特性値(吸収係数、換算散乱係数)を求める空間分解計測法を利用して、脳組織のHbの酸素飽和度を算出する装置は市販されている。また、得られたデータから主成分分析独立成分分析法を用いて体循環などに起因する変化を取り除く方法も考案されているが、装置に組み込まれている方法はまだ少ない。

データ解析

 NIRSにはPETやfMRIで用いられているような標準的な解析法がないことが、しばしば欠点として指摘されてきたが、多チャンネル装置の普及により自動的に解析を行うことができる標準的解析ソフトの開発が試みられ実際に用いられつつある[11]。しかし、NIRS信号には自然変動や脳外組織Hb由来の信号の混在があり、これらの影響度は測定条件(被験者、測定部位、課題など)によって異なるので、この点も考慮した解析法の開発がなされるべきである。 NIRS信号強度の群間比較(たとえば患者群と健常群)に意味がないという事実は、本法が臨床の場に普及する妨げになってきたが、カテゴリカルデザインを用いた群間比較は可能である。たとえば、患者群と健常群において、タスク間比較(コントロールタスクとテストタスクなど)の結果に違いを認めるかどうかという様な比較は行うことができる。また、事象関連デザインによる解析は信号の絶対値を必要とせず、時間分解能がすぐれているNIRSには適した解析法と思われる。しかし、fMRIで用いられている血流動態反応関数(hemodynamic response function、 HRF)を、そのままNIRSの解析に用いることの妥当性などは、今後さらに検討が必要である。

 fMRIやPET計測においては、複数の被験者データを同一空間(標準脳)で解析することがルーチンに行われている。ある個人に特異的な所見ではなく、多くの人に共通に認められる現象を見出すためであるが、マルチチャンネルNIRS装置で得られたデータ解析において、最も困難な解析法の一つである。NIRS計測の前あるいは後で頭部MRI画像を取得して、デジタイザー光ファイバーの位置を脳表に投射してから、解剖学的正規化と空間的平滑化を行って標準脳に変形させることは可能である。脳波電極の配置(たとえば国際10-20法)は、その直下の脳領域を推定するのにしばしば利用されるが[12]、たとえ脳波電極設置部位をランドマークにして光ファイバ固定用ホルダーを設置しても、各照射-受光ペアが計測する脳領域は被験者ごとに異なる。これは、ホルダーの大きさは同じでも、頭の大きさは個人で異なるためで、さらにホルダーをとりつける時に多少ずれてしまうこともある。

 そこで、標準脳に変形させてから、計測領域がほぼ同じとみなせる被験者のデータのみを用いて解析することは可能であるが、賢明な解決法とは言いがたい。脳磁場計測(MEG)や脳波計測(EEG)もNIRSと同様に標準的な集団解析の方法はなく、個人解析がまず行われ、その結果が集団解析の対象になっている。NIRS信号の解析においても、直接集団データの中から共通項を見いだすのではなく、MEGやEEGのように個人データ解析から行うのが確実であると考える。

選択的・定量的脳内Hb計測

図3.TRSで計測された検出光の時間プロファイル
tm重心に対応する時間

時間分解計測法

 時間分解計測法(time-resolved spectroscopy、TRS)では、ピコ秒オーダーの極短パルス光を生体に照射し、照射部位から数センチメートル離れた体表に現れた光を時間分解計測することによって、時間に対する検出光の強度分布(検出された光子数の時間プロファイル)をもとめる(図3)。比較的直進に近い状態で生体内を透過した光子は早い時間成分になり、散乱を強く受けた光子は遅い時間成分になる。つまり、図3は光子の飛行時間分布で、ここから平均飛行時間(tm:時間プロファイルの重心に対応する時間)が決まり、生体内における光速をtmで乗ずることによって平均総光路長を求めることができる。また、この時間プロファイルに生体における光伝搬モデルとしてしばしば用いられる光拡散方程式の解析解から得られた検出光強度分布をカーブフィッティングして吸収係数を決定し、吸収係数からHb濃度を算出することができる。このようにして求めたHb濃度は、CW計測に比べてより選択的に脳内Hb濃度変化を計測することができる。しかし、この方法を用いても脳外組織の影響を完全に取り除くことはできない。

拡散光トモグラフィ

 NIRSの最大の課題である選択的・定量的脳内Hb濃度計測に対して、最も有望視されているのが拡散光トモグラフィ(Diffuse optical tomography、DOT)[13] である。DOTは光CTとも呼ばれ、多チャンネル装置を用いて複数の領域を計測し、光の生体伝播現象を記述する光拡散方程式あるいは輻射輸送方程式に基づいて順問題・逆問題を解いて、脳内Hb濃度などの分布を断層画像として示す技術である。CWやPRSを用いるDOTも開発されているが、逆問題を解くために必要な情報をより多く与えるTRSがDOTには適しており、Hb以外にもcyt. ox.など生理機能指標候補物質の濃度分布を示す断層画像の取得を目指した研究が進められている。

参考文献

  1. Jöbsis, F.F. (1977).
    Noninvasive, infrared monitoring of cerebral and myocardial oxygen sufficiency and circulatory parameters. Science (New York, N.Y.), 198(4323), 1264-7. [PubMed:929199] [WorldCat] [DOI]
  2. 2.0 2.1 Elwell, C.E., & Kolyva, C. (2011).
    Making light work: illuminating the future of biomedical optics. Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences, 369(1955), 4355-7. [PubMed:22006894] [WorldCat] [DOI]
  3. 3.0 3.1 Ferrari, M., & Quaresima, V. (2012).
    A brief review on the history of human functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) development and fields of application. NeuroImage, 63(2), 921-35. [PubMed:22510258] [WorldCat] [DOI]
  4. 星詳子
    神経科学における近赤外線スペクトロスコピーの最新知識
    脳神経外科 速報 2012 22(4): 441-447, 2012
  5. Delpy, D.T. (1988).
    Developments in oxygen monitoring. Journal of biomedical engineering, 10(6), 533-40. [PubMed:3070170] [WorldCat] [DOI]
  6. Fukui, Y., Ajichi, Y., & Okada, E. (2003).
    Monte Carlo prediction of near-infrared light propagation in realistic adult and neonatal head models. Applied optics, 42(16), 2881-7. [PubMed:12790436] [WorldCat] [DOI]
  7. 7.0 7.1 Yoko Hoshi, Miho Shimada, Chie Sato, Yoshinobu Iguchi
    Reevaluation of near-infrared light propagation in the adult human head: implications for functional near-infrared spectroscopy.
    J Biomed Opt: 2005, 10(6);064032 引用エラー: 無効な <ref> タグ; name "ref6"が異なる内容で複数回定義されています
  8. Ngai, A.C., Ko, K.R., Morii, S., & Winn, H.R. (1988).
    Effect of sciatic nerve stimulation on pial arterioles in rats. The American journal of physiology, 254(1 Pt 2), H133-9. [PubMed:3337250] [WorldCat] [DOI]
  9. Fox, P.T., & Raichle, M.E. (1986).
    Focal physiological uncoupling of cerebral blood flow and oxidative metabolism during somatosensory stimulation in human subjects. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 83(4), 1140-4. [PubMed:3485282] [PMC] [WorldCat] [DOI]
  10. Hoshi, Y., Kobayashi, N., & Tamura, M. (2001).
    Interpretation of near-infrared spectroscopy signals: a study with a newly developed perfused rat brain model. Journal of applied physiology (Bethesda, Md. : 1985), 90(5), 1657-62. [PubMed:11299252] [WorldCat] [DOI]
  11. Ye, J.C., Tak, S., Jang, K.E., Jung, J., & Jang, J. (2009).
    NIRS-SPM: statistical parametric mapping for near-infrared spectroscopy. NeuroImage, 44(2), 428-47. [PubMed:18848897] [WorldCat] [DOI]
  12. Okamoto, M., Dan, H., Sakamoto, K., Takeo, K., Shimizu, K., Kohno, S., ..., & Dan, I. (2004).
    Three-dimensional probabilistic anatomical cranio-cerebral correlation via the international 10-20 system oriented for transcranial functional brain mapping. NeuroImage, 21(1), 99-111. [PubMed:14741647] [WorldCat]
  13. Zhao, H., Gao, F., Tanikawa, Y., & Yamada, Y. (2008).
    Time-resolved diffuse optical tomography and its application to in vitro and in vivo imaging. Journal of biomedical optics, 12(6), 062107. [PubMed:18163810] [WorldCat] [DOI]