Frontiers in Aging Neuroscience

はじめに

空間能力は機能的自立に不可欠である。 空間的な目標を見つけ、物体を視覚的に認識し、物体と環境の間の2次元および3次元の空間的な関係を理解することができます。 これらの能力により、私たちは方向と距離を正確に判断し、環境を安全にナビゲートすることができるのです。 空間能力は一元的な機能ではなく、一般に空間視覚、空間知覚、精神回転に分類されるいくつかの異なるカテゴリーに分けることができる。 空間可視化とは、空間タスクの成功のためにいくつかのステップが必要な場合に、複雑な空間情報を精神的に操作する能力と定義されている（Linn and Petersen, 1985; Voyer et al.、1995）。 空間視覚化能力を取り入れたタスクの例としては、スーツケースに入るようにアイテムを配置することなどがある。 空間認識とは、気が散るような情報があるにもかかわらず、自分の方向に関する空間的な関係を正確に確立する能力のことである（Linn and Petersen, 1985; Voyer et al.） 空間認知能力は、混雑した高速道路で走行中の交通に合流する際に使用される。 運転者は、高速道路上の無関係な周辺車両を無視しながら、車が交通の隙間に収まるかどうかを判断しなければならない。 空間能力の3番目のカテゴリーである心的回転は、2次元または3次元空間における物体の心的表現の向きを変換する能力です（Linn and Petersen, 1985; Voyer et al, 1995）。 精神的回転能力は、例えば、鏡に向かって髪をとかすときや化粧をするときなど、一日を通して頻繁に使用される。 空間タスクの解決方法を測定するために開発された標準的な空間テストバッテリーが数多く存在する。 空間視覚能力を測定するためによく使われるタスクの例として、展開された図形を折りたたむとどのように見えるかを識別させるペーパーフォームボード（Likert and Quasha, 1941）や、ブロックの表面にあるいくつかの手がかりから、基準ブロックと一致するブロックを配列から識別する同一ブロックテスト（Stafford, 1961）などがあります。 また、空間認知を評価する標準的なテストとして、回転した正方形の枠の中に水平または垂直な線を識別する棒と枠のテスト（Witkin and Asch, 1948）、傾いた容器の画像中の水の線の方向を示す水位テスト（ピアジェとインヘルダー, 1956）などがあります。 最後に、精神的な回転をテストするために、数多くの空間テストが開発されてきた。 最もよく使われているのは、ShepardとMetzler（1971）が開発したテストを変形させたMental Rotation Test（Vandenburg and Kuse, 1978）である。 このテストは、深さ方向に回転させた2つの物体が同一であるか鏡像であるかを判断するものである。 空間テストは、空間視覚、空間知覚、心的回転の3つのカテゴリーに分類されるが、1つのテストの課題を解くには、複数の空間プロセスを用いることが一般的である。 例えば、空間可視化カテゴリーに割り当てられたテスト（すなわち、ペーパーフォームボード課題、同一ブロックテスト）は、おそらく精神的回転と空間知覚の要素を含んでいる。

人間が空間環境とどのように相互作用するかについての我々の知識は、主に、標準のペーパーアンドペンシル心理テスト、コンピュータベースの時間測定テスト（Linn and Petersen, 1985; Voyer et al, 1995）、そして最近では没入型3D環境でのテスト（Parsons et al.） これらの研究は空間認知の理解に不可欠であるが、採用された2次元タスクの視覚運動要件は低く、日常環境における物体との物理的相互作用を代表するものではないことがしばしばである。 さらに、その複雑さから、標準化されたテストの多くは、幼児、高齢者、患者集団の使用に適していない。

我々は、3歳の子供（Sacreyら、2012）から高齢者（Gonzalezら、2014）、さらには患者集団まで、空間能力の範囲に適したバリエーションを持つ新しい視覚運動課題を開発した（未発表）。 この課題では、参加者は、並べられた積み木の中から適切な積み木を探し出し、手を伸ばし、掴み、操作して、3Dモデルを再現する必要があります。 この課題は、空間能力の3つの主要なカテゴリーである、精神的回転、空間視覚化、空間知覚を組み合わせたものである。 回転能力は、作業空間にある3次元ブロックを回転させて、見本となるモデルのブロックの向きに合わせることができるかを判断することで問われる。 また、色、形、大きさが異なる複数のブロックの中から、見本となるブロックと一致するブロックを探し出す視空間的な能力も問われる。 また、課題の大部分では、候補の中から正しいブロックを特定するために空間認知能力が必要となる。 この課題は、紙と鉛筆を使った標準的なテストやコンピュータを使ったテストと同様に、視覚運動能力を一定に保ったまま、視覚空間の複雑さのレベルを操作することができる。 しかし、これらの標準的なテストとは対照的に、我々のタスクの視覚運動要求は日常的なタスクの要求と一致し、広範囲に及んでいる。 本研究では、若年者（18-25歳）および高齢者（60-82歳）の男女を対象に、視空間機能および視運動機能を評価するためのリーチ・トゥ・グラスプ課題を用いて、その実現可能性を検討した。 本研究は、空間視覚化（視空間探索）と精神回転の側面を併せ持つ視覚運動課題を用いた初めての研究である。 この実験では、視空間探索の要求は一貫していたが、複製するモデルの空間的複雑さは2つの条件間で調節されていた。 低空間的複雑性条件では、複製されるモデルの各ブロックの位置、特性（すなわち、色とサイズ）、および方向が単一平面から見え、モデルは「平面」構成であった。 高空間的複雑性条件では、モデルは3次元構成を持ち、モデル内の各建築ブロックを正確に選択し配置するために、回転させる必要があった。 159>

各モデルの複製に要した総時間と、各把持における手の嗜好が記録された。 加齢に伴う認知機能の複数の指標の低下が報告されていること（Blanchard-Fields and Hess, 1996; Gabrowski and Mason, 2014）、空間視覚化（Hertzog, 1989; Salthouse, 1990; Borella et al, 2014）および精神回転（Willis and Schaie, 1989; Jansen and Heil, 2010; Borella et al, 2014）能力の加齢による劣化が観察されていることから、課題の成績が低下すると予想された。 さらに、メンタルローテーションのテストにおいて、女性と比較して男性の優れたパフォーマンスを報告する文献に従って（McGlone and Davidson, 1973; Linn and Petersen, 1985; Voyer et al…）。 159>

材料と方法

参加者

大学コミュニティから24名の自称右利きの若年成人（YA、男性12名、18-25歳）および20名の自称右利きの高齢者（OA、男性10名、60-81歳）を募集してこの調査に参加させた。 本研究は、レスブリッジ大学人間対象研究委員会の承認のもとに実施された。

手順

参加者は、高さ0.74m、0.70m×1.22mの作業スペースを持つテーブルの前に、中央に快適に座らされた。 参加者は4つのモデルの2つのシリーズを再現するように指示された。 その後、参加者は、Edinburgh (Oldfield, 1971) とWaterloo (Brown et al., 2006) の手話質問票の修正版に回答した（修正版の質問票の完全な説明については、Stone et al.）

48個のユニークな積み木（LEGO®）が、参加者がテーブルを背にした状態でテーブルの上に擬似的にランダムに配された。 作業スペースは透明テープで半分に区切られ、24個のブロックが左右に分配された（図1A）。 各試験は、参加者が複製する12個の模型を検査することから始まった。 実験者は、模型をテーブルの右端か左端に置く（試行間でカウンターバランス）。 テーブル上の模型の位置は手の使い方に影響しないことが示されている(Stone et al., 2013)。 各試行で、参加者は “テーブルの上に用意されたピースを使って、できるだけ早く、できるだけ正確にモデルを再現してください” という指示を受けました。 それ以上の指示は、参加者に与えなかった。 参加者は、製作中に複製するモデルを自由に操作し、回転させることができた。 模型の複製後、両方の模型を取り除き、複製する別の模型を提供した。 試行間の積み木の入れ替えは行わなかった。 本実験では、4つの12ピースモデルの各セットに、同じ48個のユニークなビルディングブロックのセットを使用した（図1A）。 2種類のレゴ® モデルは、空間の複雑さに関しても異なる。 低空間要求条件（2D）では、複製されるモデルの積み木は「平ら」な構成であった（図1B）。 このため、参加者は12個のブロックの性質と向きを一平面から見ることができ、物理的にモデルを回転させる必要がなかった（ただし、参加者は複製するモデルを手に取って自由に操作することができた）。 一方、空間的要求が高い条件（3D）では、複製するモデルに含まれる積み木（2Dで使用したものと同じ）が、同じ平面上にすべて見えるわけではありません（図1C）。 このため、正確な複製を行うためには、モデルを回転させる必要があった。 2D条件では、48ブロックすべてを使い、4つのモデルを連続して作成しました。 次に、3D条件では、48ブロックすべてを使用して、4つのモデルを連続的に作成した。 開始条件（2D、3D）はカウンターバランスされ、モデルの提示順は参加者間でランダム化された。 159>

Data Processing and Analysis

時間の総量（すなわち, 参加者がテーブルから手を上げて積み木に手を伸ばした瞬間から、レプリカモデルがテーブルに置かれるまでの時間（リーチング、把持、モデル操作、モデル構築の時間を含む）をタフタイマー®（スポーツライン株式会社）のストップウォッチで記録した。） また、デジタルビデオカメラ（JV HD Everio®）を被験者の真正面に設置し、作業スペース、積み木、被験者の手がよく見えるようにして、作業を記録した。 各把持は左手か右手かで採点し、右手の使用はモデル構築の総把持数に対する割合（右手把持数/総把持数×100）で判定した。

モデルの複雑さとタスクの進行が待ち時間と手の使い方に及ぼす影響を、複雑さ（2D、3D）とモデル（1-4）を被験者内因子、性別（男性、女性）とグループ（YA、OA）を被験者間因子とした混合因子反復測定分散分析（RM ANOVA）で性別とグループ間で比較検討した。 その後、若年者と高齢者の間で運動速度ではなく精神的回転要求による潜時の変化を比較できるように、3D潜時のデータを2Dデータに正規化（*100）し、三元配置RM ANOVAに入力した。 モデル番号（1-4）は被験者内因子、Sex（男性、女性）およびGroup（YA、OA）は被験者間因子である。 統計的有意性が決定された場合、適切なRM ANOVAまたはペアt検定が行われ、ペアt検定では多重比較のためのボンフェローニ補正が用いられた。

データはSPSS Statistics 18.0 for Windows (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) で分析された。 統計的有意性は0.05とした。 効果量（ES）はη2値として報告した。

結果

すべてのデータは正規分布し、分散の均質性の仮定に違反しなかった。 そのため、行動データの解析にはパラメトリック統計が用いられた。 データは平均値および標準偏差で示した。

参加者全員が右利きと自己申告し、この情報は手話アンケートで確認された。 手先の器用さに関する得点は群間で差があり（F(1,40) = 6.94, p = 0.012, ES = 0.148）、OA群はYA群よりも高い手先の器用さを示した（YA = 30.5 ± 6.9; OA = 35.4 ± 4.7 ）。 この知見は、高齢の参加者が自分をより右利きと認識する傾向があるという以前の報告（Gonzalez et al.、2014）と一致する。 手先の器用さスコアは、Sexによる差異的な影響を受けなかった（p > 0.05）。 年齢は男女間で差がなかった（p > 0.05）。 女性OA参加者は全員、ホルモン補充療法を行っていないと自己申告した。

Latency

Young and Older Adults

分析の結果、複雑さの主効果が有意に認められた（F（1，40）=112、p < 0.001, ES = 0.737; 図2A)、参加者は3Dモデルよりも2Dモデルを有意に速く構築したことが示唆された（2D = 62.4 ± 33.4 s, 3D = 101.5 ± 52.5 s)。 モデル1=97.8±54.5秒、モデル4=69.7±35.4秒）これは、課題が進むにつれ、職場に残っているブロックが少なくなり、「気が散る」ブロックが少なくなり、被験者がより容易に目的のブロックを識別できるようになるため、課題特有の視空間的探索が自然に減少することを示唆しています。 モデル・グループ間相互作用も有意になった (F(3,120) = 6.90, p < 0.001, ES = 0.147)。 ポストホック比較では、モデル1からモデル3へのモデル構築の待ち時間が両群で有意に減少し、YA (t(23) = 4.77, p < 0.001) とOA (t(19) = 4.74, p < 0.001) でそれぞれ8秒と40秒の短縮を示した。 同様に、モデル1からモデル4への移行においても、YA（t(23) = 4.23, p < 0.001）は12.0秒、OA（t(19) = 4.39, p < 0.001）は47.4秒と、両グループとも有意に短縮された。 モデル別複雑度、グループ別モデル別複雑度の交互作用は有意ではなかった(p > 0.05)。 グループによる主効果（F(1,40) = 46.7, p < 0.001, ES = 0.539; Figure 2A）は、YAがOAよりも有意に速く試行を完了することを示した（YA = 54.5 ± 10.4 s, OA = 114.8 ± 41.5 s）。 また、グループによる複雑さの交互作用も有意であった（F(1,40) = 11.2, p = 0.002, ES = 0.220; Figure 2A）。 ポストホックペアワイズ比較では、両群とも2Dから3Dモデル構築までの待ち時間が増加し、YA (t(23) = 15.4, p < 0.001) とOA (t(19) = 6.704, p < 0.001) でそれぞれ27.5sと52.9s増加したことが示された。 性別による平均待ち時間の違いは見られなかった（p > 0.05）。

続いて、モデルの複雑さとタスクの進行が待ち時間に及ぼす影響をより詳細に調べるため、各グループ（YA、OA）について、複雑さ（2D、3D）とモデル（1-4）を被験者内要因、性別（男性、女性）を被験者間要因として、三元配置RM ANOVAが実行された。

Young Adults

解析の結果、YAは3Dモデルよりも2Dモデルを早く完成させた（F(1,22) = 274, p < 0.001, ES = 0.926; 2D = 40.8 ± 7.4 s, 3D = 68.3 ± 14.2 s; Figure 2B）ことが確認された。 モデル提示の順番にも影響され（F(3,66) = 6.97, p < 0.001, ES = 0.241）、早い試行は遅い試行よりゆっくり完了した（モデル1 = 60.6 ± 14.2 s, モデル4 = 48.6 ± 13.3 s）。 性別の有意な主効果 (F(1,22) = 4.38, p = 0.048, ES = 0.166; Figure 2B) により、男性被験者は女性被験者より速く課題を完了した (男性 = 50.4 ± 10.5 s, 女性 = 58.7 ± 9.0 s)。 最後に，有意なComplexity by Sex交互作用(F(1,22) = 4.75, p = 0.040, ES = 0.177; Figure 2B)から，2Dモデルと3Dモデルの複製によって，男女間で潜伏時間に差があることが示唆された． しかし、一対一の比較では有意差はなく（p > 0.05）、両条件とも男性の方が女性より有意に速くモデルを構築することが分かりました。 興味深いことに、YA参加者にレゴ®ブロックの操作の快適さに関するアンケートに答えてもらったところ、男女とも、レゴ®ブロックで遊び始めた年齢（p > 0.05、男性=4.2歳、女性=4.1歳）と最後に使った年齢（p > 0.05、男性=13.4歳、女性=12.7歳）が同じだったことが明らかになったのです。 さらに、レゴ®ブロックを使った工作の快適さ（10が「非常に快適」を示す10段階評価）を尋ねたところ、男女間で有意差は見られなかった（p > 0.05；男性＝8.9、女性＝8.7）。

Older Adults

YA参加者と同様に、OA参加者は3Dモデルよりも2Dモデルを早く完成させた（F(1,18) = 42.6, p < 0.001, ES = 0.703; 2D = 88.4 ± 33.9 s, 3D = 141.3 ± 54.0 s; Figure 2C）。 また、完成時間はモデルの提示順の影響を受け（F(3,54) = 11.6, p < 0.001, ES = 0.392 ）、早いモデルは遅いモデルよりゆっくりと構築された（モデル1 = 142.4 ± 51.4 s, モデル4 = 95.0 ± 37.2 s）。 しかし、YAとは対照的に、OAでは男女間で待ち時間が一致した（p > 0.05）。 さらに、性別はモデルや複雑さによる潜時の差はなかった（p > 0.05）。

Percentage Change

課題の精神回転要求の影響をさらに調べるためにデータを正規化したところ、分析では有意な主効果や因子間の交互作用は見られなかった（p > 0.05）。 つまり、YAとOAの参加者は、モデルの複雑さが増すにつれて、同等の待ち時間増加を示した（YA = 167.4 ± 18.8%; OA = 163.9 ± 43.0%; Figure 3）。 この結果は、この新しい視覚運動課題を完了するために必要な空間能力が、男女の参加者で同様に挑戦され、さらにこれらの空間能力が年齢とともに保存されるようであることを示唆するものである

Hand Use

Young and Older Adults

分析の結果、複雑さの主効果は有意であり、3Dモデルに比べ2Dモデルでは右手を多く使うことがわかった（2D = 75.5 ± 15.5%, 3D = 72.0 ± 15.1% ）。 また、モデルの提示順にも影響され（F(3,120) = 12.4, p < 0.001, ES = 0.236）、モデル1とモデル4で右手の使用率が80～68%に変化しました（モデル1 = 80.2 ± 15.6%, モデル2 = 68.0 ± 19.7%, モデル3 = 76.4 ± 18.1%, モデル4 = 70.4 ± 18.0%）。 モデル別グループ間相互作用も有意であった（F(3,120) = 38.0, p < 0.001, ES = 0.386）。 ポストホックペアワイズ比較では、YA群では有意にならなかった。 しかし、OA群では、モデル1を構築する際に、右手を有意に多く使っていた。 モデル2（t(20) = 5.02, p < 0.001; モデル1 = 88.2 ± 12.8%, モデル2 = 66.0 ± 21.3%） とモデル4（t(20) = 4.18, p = 0.001; モデル4 = 71.0 ± 20.6%) と比較した場合、OA群はモデル1を構築する際に右手をより多く使用することがわかった。 また、モデル3は、モデル4と比較して、右手の使用頻度が有意に高かった。 モデル2（t(20) = 5.00, p < 0.001; モデル3 = 86.9 ± 15.1%) とモデル4 (t(20) = 4.179, p = 0.001) を比較すると、モデル3の方が右手を使うことが有意に多いことがわかった。 グループと性別は右手の平均使用量に差はなかった（p > 0.05）。

考察

本研究では，視運動領域の視空間能力に関する新しい評価ツールを開発した． 我々の知る限り、空間可視化能力と精神回転能力の両方に挑戦する対話型視覚運動課題を記述し評価した最初の研究である。 この課題では、参加者は、形状、色、サイズなどの特徴が異なる積み木を配列から探し出し、選択することで、複雑なモデルを再現することが要求された。 その結果、空間的複雑さの両条件において、両参加者グループとも、連続したモデルの構築に伴い、各モデルの完成にかかる時間が短縮されることがわかりました。 これは、作業空間からブロック（つまり「気が散るもの」）が取り除かれ、モデルに組み込まれるにつれて、課題における視空間探索の要求が自然に減少したことを示唆している。 モデルの空間的な複雑さが条件によって異なることを確認すると、両グループとも、より空間的に複雑な（3D）条件で、モデルを完成させるのに時間がかかった。 2Dと3Dのモデルは同じ数の同じブロックから構成されているため、この時間の差は、3Dモデルの空間的な複雑さが増したことを反映していると考えられる。 さらに、操作対象がモデルの次元構成であったため、条件間の時間差は4つのモデルすべてで持続した。

今回の調査の重要な発見は、空間能力がOA参加者に保持されていることである。 YAと比較して、OA参加者は実験条件間でより遅い試行時間を示した。 これは、課題への慣れ（若年層は高齢者よりもレゴで「遊ぶ」経験が多いと言えるかもしれません）と、加齢に伴う知覚・運動速度の低下（例：Goggin and Meeuwsen, 1992; Chaput and Proteau, 1996）によるものと思われます。 しかし、データを正規化し、より負荷の低い視空間課題（2Dモデル）の割合で表現すると、YAとOA参加者は同様の挙動を示した。 つまり、視覚空間の複雑度が低い条件から高い条件への課題完了時間の比例的増加は、YAとOAの間で差がなく、開発課題によって問われる特定の視覚空間能力が、実際には高齢になっても維持されていることが示唆されたのである。 これは重要な発見である。なぜなら、加齢によってどの視空間プロセスが影響を受け、どれが免除されるかは依然として不明だからである（総説は、Iachini et al.、2009；Klencklen et al.、2012参照）。 例えば、いくつかの研究では、視覚イメージを精神的に回転させる能力、時空間シーケンスを検索する能力、および視空間イメージの加齢による減少が示されている（Bergら、1982；CraikおよびDirkx、1992；Iachiniら、2005；Ruggieroら、2008）。 他の研究でも、高齢者において空間能力が維持されていることが示されている（Cherry and Park, 1993; Parkin et al.） 例えば、Yamamoto and Degirolamo（2012）は、若年者と高齢者に、仮想環境内のランドマークの位置を、一人称視点でナビゲートするか、環境の航空写真を見て学習するように求めた。 その結果、一人称視点でナビゲートした場合、シニア層は空間学習の精度が低かったが、航空写真でナビゲートした場合は若年層と同等の精度が得られた。 これらの研究および今回の調査の結果は、空間認知における加齢の結果が、問題となる空間プロセスの種類によって異なることを強く示唆している。 また、本研究で用いた課題は、日常的な動作（すなわち、手を伸ばし、物をつかむ）に類似しているため、本研究は、抽象的な実験室テストと比較して、身近な生態学的な空間課題では空間能力の低下が少ない（あるいはない）ことを示す証拠に貢献するものである（De Beni et al, 159>

いくつかの研究で、男性は精神的回転、3次元図形、空間認知を伴う課題でより良い成績を上げることが示されている(McGlone and Davidson, 1973; Linn and Petersen, 1985; Voyer et al., 1995; Sherwin, 2003)。 本課題で用いられた異なるレベルの視空間的複雑さは、これまで紙と鉛筆によるテストやコンピュータを用いた色覚検査で評価されてきた性差を生み出すのに十分であった（例えば、Linn and Petersen, 1985; Voyer et al., 1995; Sherwin, 2003）。 今回の実験では、若い男性参加者は若い女性参加者よりも有意に速く課題をこなした。 不思議なことに、YA参加者に見られた性差は、OAでは観察されなかった。 これは予想外であった。いくつかの研究では、視空間タスクにおける性差が高齢者に存在すると報告されているからである（Bergら、1982；WillisとSchaie、1989；JansenとHeil、2010）。 しかし、高齢者におけるパフォーマンス関連の性差の存在を報告する研究は、標準的な紙と鉛筆のテストを利用している。 これに対し、今回開発した課題は、参加者が刺激と相互作用し、ブロックをつかむ前に精神的に回転させ、組み立て中の3Dモデルにブロックを追加するために適切な方向付けを行うことを要求している。 このようなインタラクティブなタスクの新規性が、OAにおける空間能力を評価した先行研究との間の矛盾の原因である可能性がある。 また、若い男性参加者が若い女性参加者よりも積み木で「遊んだ」経験が豊富であったために、性差が認められた可能性もあるが、この差は年齢とともに解消されると思われるため、最大の要因とはなりそうにない。 また、レゴ®ブロックの操作のしやすさに関するアンケートを実施したところ、若い男女の回答には差がなかったと報告されています。 また、空間能力の性差に関与するという説がある性ステロイドレベル（Hampson, 1995; Martin et al, 2007による総説）が、今回の結果に関与している可能性もある。 エストロゲンレベルの上昇は、視空間能力の低下と関連している（Gordonら、1986）。 一方、エストロゲンの産生を担うゴナドトロピンホルモンが減少すると、視空間能力が高くなる（Gordonら、1986）。 本研究の高齢女性は閉経後であり、エストロゲンホルモンの補充を受けていなかったので、これらの女性のエストロゲンレベルの低下が性差の欠如に寄与した可能性がある。

本研究では、両手を使って把持する機会が与えられると、参加者は強い右手選好を示した。 この知見は、当研究室の先行研究（Gonzalez et al., 2007; Stone et al., 2013）や、視覚誘導行動に対する左半球の特化の提案（Goodale, 1988; Gonzalez et al., 2006, 2007; Serrien et al., 2006）と整合的であった。 興味深いことに、右手の使用は課題の空間的複雑さによって異なる影響を受け、精神的回転の要求が高くなると右手の使用は減少した。 この発見は、メンタルローテーションは主に右半球の特殊化であるという一般的な見解（Corballis and Sergent, 1989; Ditunno and Mann, 1990）と一致するものであった。 この結果は、ANOVA全体（YAとOA）でも見られたが、よりOAに特異的であるように思われた。 おそらく、高齢者の手の使用は、特に空間的要求のタスク要件に対応して、より可鍛性である。 159>

最後に、本研究で開発した課題は、標準的な空間テストと多くの共通点を持っているが、ユニークなのは、環境にある物体に手を伸ばし、掴み、組み立てるという実世界の相互作用を特徴としている点であることを言及する価値がある。 私たちは日々、身の回りのものに触れたり、握ったりすることを要求されています。 私たちは、このような視空間能力に依存して、周囲に積極的に影響を与えることができるようになる必要があります。 開発した課題は、ブロックサイズやモデル構成を操作することで変更可能であるため、子ども（Sacrey et al. 興味深いことに、空間能力は可鍛性であり、訓練可能であることを示唆する研究が増えてきています。 この柔軟性は、空間パフォーマンスにおける識別された格差や障害を最小化するために実施できるトレーニングやリハビリテーション戦略を設計する可能性を示しており、これらの差が性別の結果であるか、社会経済的地位（Levine et al., 2005; Hackman and Farah, 2009）、老化（Klencklen et al. 高齢者は若年者よりも一貫して視覚運動課題の実行速度が遅かったが、結果を課題要求変化率の関数として表すと、彼らのパフォーマンスは同等であった。 重要なことは、視覚運動タスクの要求が条件間で一貫していたため、タスク完了までの時間の差は、視覚空間の複雑さの操作に起因するものであったということである。 この課題は、視運動領域における視空間機能、特に性差や発達・病理に関する研究に適していると思われる。

Conflict of Interest Statement

著者らは、本研究が潜在的な利益相反と解釈され得る商業的または金銭的関係がない状態で行われたことを宣言する。

Acknowledgements

この研究はカナダ自然科学・工学研究評議会の支援（グラント番号：40314）である。 研究デザイン、データ収集と分析、出版の決定、原稿の作成において、資金提供者は一切関与していない