CiNetの研究員 池上 剛（内藤グループ）の論文が PLOS Computational Biologyに掲載されました。

掲載内容：
動作の失敗後、脳はどのように動作を改善するのでしょうか？これまでのヒト運動適応研究では、外乱によって動作が乱されるものの課題は失敗しない条件において運動適応が調べられることが多く、失敗がその後の動作に与える影響についてはよく分かっていませんでした。そこで本研究は、到達運動中に課された力学的外乱が課題の失敗を導くような新しい力場適応課題を開発し、この問題を検討しました。我々の実験結果と計算モデル解析によって、脳は一般的な「internal model」適応プロセスに加えて、失敗が生じる条件において「failure-negotiating」適応プロセスを利用していることが明らかになりました。この「failure-negotiating」プロセスは、失敗の存在下において、たとえ運動効率を犠牲にしても素早く課題を成功させるように動作を改善させます。今回の結果は、この2つの運動適応プロセスの階層的な相互作用が、ヒトが動作の失敗にうまく対処するための鍵であることを示唆しました。

論文：
Ikegami T, Ganesh G, Gibo TL, Yoshioka T, Osu R, Kawato M (2021) Hierarchical motor adaptations negotiate failures during force field learning. PLoS Comput Biol 17(4): e1008481.