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Direct application of mechanical stimulation to individual focal adhesions with magnetic micropillars
and analysis of subsequent cellular response	  vn £´ (®ÕÇ)	  	  Ģ	  ƨÔ ³w (®ÕÇ)	  	 Ģ	  ēŁ µ (®ÕÇ)	 

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Takuya INOUEƾNagoya Institute of Technology, Nagoya 466-8555
Kazuaki NAGAYAMAƾNagoya Institute of Technology
Shukei SUGITAƾNagoya Institute of Technology
Takeo MATSUMOTOƾNagoya Institute of Technology
Abstract: We have developed a novel magnetic micropillar substrate made of poly(dimethylsiloxane) to apply the mechanicalstimulation to individual focal adhesions of cells, and to measure associated internal tension of cells. We have successfully embedded
enough amount of iron particles into the micropillars and controlled their location on the substrate. By applying magnetic field to themagnetic micropillars, external force can be transferred to the focal adhesions formed on the top of these pillars. We investigatedchange in the internal tension of aortic smooth muscle cells (SMCs) before and after mechanical stimulation using the magnetic pillars.
We found that the internal tension of SMCs fluctuated markedly during releasing of their pretension, which may be due to the tensional
homeostasis of SMCs.
Key words: Cell biomechanics, Magnetic micropillars, Traction forces, Focal adhesions, Mechanotransduction
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とが予測されるため、この荷重を吸収するために、Fig.3 に示すようにモータと傘歯車間にモータ保護装置を設ける。
この装置はモータ耐荷重以上の力がかかった場合に変形・破断することで過負荷をモータに伝えず、保護する機能を持つ。本報では CAE による解析で、その機能を確認する。

本研究ではニューラルネットワークでの波形解析手法を用いる。
ヒトの神経伝達回路をモデル化した多層パーセプトロンモデルにおいて、あらかじめ入力・出力を例示し、各ユニットの重み調整（学習）を行うことで、パターン認識を可能にする手法としてバックプロパケーションがある (5)。これにより、未学習の入力データでも、このネットワークを通せばパターン認識が可能になる。また、重み修正を繰り返し行うことで、識別精度が向上する。これを本研究における筋肉活動電位におけるデータ識別に応用する。

gearboxsafety3.従来モデルからの改良点
3-1 アクチュエータの変更
従来モデルでは、Table.1 に示す平均的な体格の 65 歳男
性の定常歩行動作時にかかる床反力（踵接地時約 600N、爪先離地時 700N）を 30％アシストするように、Table.2 上段の DC モータ（マクソンジャパン株式会社 RE25）を使用していた。しかし、高負荷がかかると強度不足によりギアの破損が生じていた。
今回はモータ本体の耐久性を向上させ、さらに装着者が労働作業に従事し、運搬する荷物の重量が 10kg 程度であると仮定、それを運搬可能にするモータの使用を検討する。
なお、今回は脚部モデルのみの製作であるため、上半身モデルを装着する今後の展開を考慮し、それのみで上半身の保持、荷物保持のアシストが可能なようにする。
Table.1 のモデルから、モータ最大出力を求める。上半身αに重力加速度と大腿長γを掛け、膝関節を 90°屈伸させた場合の静止状態で片足の膝関節にかかるトルクを求めると、（１）式になる。なお本来は動的加重で発生するトルクを考慮する必要があるが、余剰トルクを持たせていることから、今回は詳しくは検討しない。

53kg × 9.8m / s 2 × 0.4m ×

1= 104Nm
2motor
Fig.3 Safeguard unit
4.結果
Fig.4 は 設 計 し た 装 置 を Dassault Systemes SolidWorks
Corporation の CAE(COSMOSWorks)によって応力解析したものである。モータ保護装置の材質をアルミ合金 3003 番で設定し、モータの耐久力以上の力（ラジアル方向 28N、軸スラスト方向 5.6N）をギアボックス側軸からかけたところ、モータ保護装置は変形して負荷を吸収し、モータ側にはほとんど負荷が伝わっていない。

（１）

これに重量物保持に余裕を持たせ、耐久性を向上させたモータを検討した結果、Table.2 下段の DC モータ（マクソンジャパン株式会社 RE40）を用いる。

Fig.4 The analysis by cosmosworks
5.今後の課題
今回はこれまでのモデルを元にモータ換装による改良を行い、設計したモータ保護装置に対してシミュレータによる評価を行ったところ、モータ耐久以上の力で変形して負荷を吸収し、保護装置として機能する良好な結果が得られた。
今後はこれを製作の後、動作実験とアンケート調査を行い、装着感等の改良とこれまでのモデルと比較し、最終的な評価を行う。またここで得られた結果を参考に、上半身モデルの制作に着手し、パワーアシストスーツを実用的なものに近づけて行こうと考えている。

Table.1 The average value of 65-year-old men’s body
164cm

Height63kg

WeightUpper body αLower body β
Thighγ53kg
10kg0.4m

Table.2 Specification of each motors

RE25RE40Torque(motor+gearhead+spiral bevel gear)

29.8Nm144.5Nm

Radialdirection
withstand load

16N
28N

Axial thrust
direction
withstand load

3.2N
5.6N

Weight(motor+gearhead)

720g
2820g

3-2 各部品の改良
これまではモータと傘歯車が直接繋がっていたため、傘歯車の受けるモータの耐久力以上の力が直接モータに伝わっていた。
重量物保持モデルにおいては更に大きな負荷がかかるこ

参考文献(1)総務省統計局・政策統括官（統計基準担当）
・統計研修所,人口推計（平成 23 年 8 月確定値，平成 24 年 1 月概算値）(2)高瀬鍛, 二関節筋モデルを用いたパワーアシストスー
ツの研究（第１報）, WWLS2010講演会,2010(3)福 井 勉 ,理学療法ジャーナル 42巻6号（2008.06）pp.511(4)三田勝己、筋電図計測、BME, Vol.5, No.1, 1991, pp.33-40(5)西川隆記、離散学習パラメータを持つバックプロパゲー
ション学習法の評価、電子情報通信学会技術研究報告.
CAS, 回路とシステム 98(223), （1998-07-30）p23-29,−2−