膨大な新データセットが神経科学の限界を押し広げる

ほぼすべての神経科学入門講座で見られるビデオがあります。一見すると大したことはありません。黒い画面に光のバーが移動し回転し、BGMは遠くの花火大会のようなポップ音やパチパチという音で鳴り響きます。退屈な内容ですが、ポップ音は画面上のバーの動きを見ている猫の脳内の1つのニューロンの発火を表していると知るまでは。バーが特定の位置に到達し、特定の角度になると、ポップ音が爆発し、大騒ぎのグランドフィナーレを迎えます。メッセージは明確です。このニューロンは、そのバーを本当に、本当に気にしているのです。

動画で紹介されている実験は、1960年代にデイヴィッド・ヒューベルとトルステン・ヴィーゼルによって行われ、科学者が視覚システムの仕組みに関する基本原理を推測するのに役立ちました。それ以来数十年にわたり、神経科学者たちはマウス、フィンチ、サルの脳に細い金属電極を刺し、個々のニューロンを観察し、何がそれらを刺激するのかを解明してきました。特定の色や形、空間の特定の位置や頭の向き、顔全体や個々の特徴に反応するニューロンが存在します。

単一細胞解析は強力なエンジンであることが証明されているが、「ニューロンがもっと欲しいと誰もが常に思っていた」とカリフォルニア大学ロサンゼルス校の神経生物学教授アン・チャーチランドは言う。理由の1つは単純な統計学で、実験に関係なく、観察数が多いほど良いというものだ。しかし科学者たちはまた、ニューロンを1つ1つ調べていく際に分析の壁にぶつかっていた。計画、意思決定、社会的行動に主要な役割を果たす脳の前部にある前頭前皮質では、ニューロンが視覚的特徴、タスク、決定など非常に多様なものに反応するため、研究者たちは少なくとも個別にはニューロンに特定の役割を割り当てることができなかった。ヒューベルとヴィーゼルが記録を行った脳のはるか後部にある一次視覚皮質でさえ、動物が方向のあるバーを見たときに実際に発火するニューロンはごくわずかだ。

フーベル氏とヴィーゼル氏の技術では、一度に数個以上のニューロンを観察することは不可能でした。しかし、エンジニアたちはその能力を追求に努力を重ね、2017年にはニューロピクセルプローブの開発に至りました。長さ1センチメートルのシリコン製プローブは、1個で数百個のニューロンを同時に聴取でき、神経科学者が動物の脳に複数挿入できるほど小型です。マイクロソフトの共同創業者ポール・アレン氏が設立した非営利研究機関、アレン研究所では、6個のニューロピクセルプローブを用いて、マウスの視覚系の8つの異なる領域を同時に記録しました。8月、同研究所は81匹のマウスから得られた約30万個のニューロンの活動を記録したデータを公開しました。このデータは、利用を希望する研究者であれば誰でも自由に利用できます。

この種のデータセットとしては史上最大規模（以前の記録保持者の3倍）となる今回の公開により、研究者は協調して活動する巨大なニューロン集団を観察することが可能になった。この前例のない規模は、これまで科学界の理解を逃れてきた認知の領域を解明する機会を開く可能性がある。「私たちは、私たちがどのように考え、見、意思決定を行うかを理解したいのです」と、このプロジェクトで中心的な役割を果たしたアレン研究所の研究者ショーン・オルセン氏は語る。「そして、それは単一のニューロンレベルでは起こり得ないのです。」

今の課題は、膨大なデータをどのように解析するかということです。膨大なデータセットの扱いは容易ではなく、共有やダウンロードさえ困難な場合があります。しかし、分析がどれほど難解であっても、多くの研究者にとって、このようなデータセットを扱うことは非常に価値があります。なぜなら、脳をありのままに研究できるからです。

フーベルとヴィーゼルにとって、脳は組立ラインのように見えました。それぞれが特定の役割に特化したニューロンの集団が、それぞれのタスクを分担してこなしていくのです。赤い風船を見せれば、赤と丸に反応するニューロンは独立して反応します。しかし、このアプローチは脳の実際の機能には決して当てはまりませんでした。脳は非常に密集して配線されているため、どのニューロンも単独で機能することはありません。「脳は一度に1つのニューロンだけを見ているわけではありません」と、コロンビア大学の神経科学教授、ステファノ・フージは言います。「ニューロンは何千もの他のニューロンを見ています。ですから、私たちも同じ視点を持つべきです。」

前頭前皮質のような領域は、すべてのニューロンがさまざまなものに反応しますが、各職人が幅広い作業の専門知識を持っている作業場のように機能しているようです。生の粘土を成形するのに特別な才能を持っている人もいれば、釉薬をかけることに特に熟練している人もいます。そして、彼らが協力して作業すると、さまざまなものを作ることができます。この多様性は利点であり、人間が非常に優れている複雑な問題解決能力と推論能力に不可欠であると考えられます。（前頭前皮質の研究で、フーシは、ニューロン集団が異なる状況に対して豊かな多様性の反応を示す場合、サルは記憶課題でより良い成績を収める傾向があることを実証しました。）一方、高度に特化されたニューロン集団は、組立ラインのように柔軟性がありません。つまり、限られた種類のことしか達成できません。

しかし、組立ラインは非常に理解しやすい。工程の各ステップを個別に分析することで、製品全体にどのように貢献しているかを正確に把握できる。しかし、高度にインタラクティブな作業場で働く職人たちは、単独では観察できない。前頭前皮質のような領域のニューロンも同様だ。そして、こうした集団的な活動パターンは、数学的なツールの助けなしには人間が理解するにはあまりにも複雑だ。「視覚化できるものではない」とフーシは言う。

そこで神経科学者は、「次元削減」と呼ばれる手法を用いて、このような可視化を可能にしています。数千個のニューロンからデータを取得し、線形代数の巧みな手法を応用することで、それらの活動をわずか数個の変数で記述するのです。これはまさに、1990年代に心理学者が人間の性格の5つの主要領域、すなわち開放性、協調性、誠実性、外向性、神経症傾向を定義する際に行った手法です。心理学者は、個人がこれらの5つの特性でどの程度の得点を得たかを知るだけで、その人が性格テストの何百もの質問にどのように答えるかを効果的に予測できることを発見しました。

しかし、神経データから抽出された変数は、「開放性」のような一言で表現することはできません。それらはむしろモチーフ、つまり神経集団全体に広がる活動パターンのようなものです。これらのモチーフのいくつかはプロットの軸を定義することができ、各点はそれらのモチーフの異なる組み合わせ、つまり独自の活動プロファイルを表します。

何千ものニューロンからのデータを少数の変数に減らすことには欠点がある。3D の都市景観を 2D 画像にすると一部の建物が完全に見えなくなるのと同じように、複雑なニューロン データをわずか数次元に詰め込むと多くの詳細が失われる。しかし、数千の個々のニューロンを一度に調べるよりも、少数の次元で作業する方がはるかに管理しやすい。科学者は、モチーフによって定義された軸上に進化する活動パターンをプロットして、ニューロンの行動が時間とともにどのように変化するかを観察できる。このアプローチは、混乱を招く予測不可能な単一ニューロンの応答が長い間研究者を困惑させてきた領域である運動皮質で特に効果的であることが証明されている。しかし、全体として見ると、ニューロンは規則的な、多くの場合円形の軌跡を描きます。これらの軌跡の特徴は、動きの特定の側面と相関しており、たとえば、ニューロンの位置は速度に関連しています。

オルセン氏は、科学者たちが次元削減を用いて複雑なデータから解釈可能なパターンを抽出することを期待していると述べています。「ニューロンごとに分析することはできません」と彼は言います。「ビッグデータの構造を見つけるのに役立つ統計ツール、機械学習ツールが必要です。」

しかし、この研究はまだ初期段階にあり、科学者たちはパターンや軌跡が何を意味するのかという点で意見の一致に苦慮しています。「こうしたことが事実かどうかについて、人々は常に議論しています」と、ジョンズ・ホプキンス大学の神経学・神経科学教授、ジョン・クラカワー氏は言います。「本当にそうなのでしょうか？ 単一ニューロンの反応のように簡単に解釈できるのでしょうか？ それほど根拠があって具体的なものではないように感じます。」

チャーチランド氏によると、これらの軌道を現実のものにするには、新たな分析ツールの開発が必要だという。アレン研究所のような大規模なデータセットが利用可能であれば、この作業は確実に容易になるだろう。そして、潤沢な資金と膨大な研究スタッフを擁する同研究所の独自の能力は、これらのツールを検証するための膨大なデータを生み出すことを可能にするだろう。オルセン氏によると、同研究所は天文台のような機能を持つ。単一の研究室だけではその技術に資金を投じることはできないが、科学界全体がその実験能力から恩恵を受け、貢献しているのだ。

彼によると、アレン研究所は現在、研究コミュニティ全体の科学者が、動物にどのような刺激を与え、どのような課題を実行させるべきかを提案できるシステムの試験運用に取り組んでいるという。その際、数千個のニューロンが記録される。記録容量が増大するにつれ、研究者たちはより豊かで現実的な実験パラダイムを考案し、ニューロンが集合的な能力を駆使するような、現実世界での困難な課題にどのように反応するかを観察しようとしている。「脳を真に理解したいのであれば、皮質に方向を示すバーをただ提示し続けるだけでは不十分です」とフーシ氏は言う。「私たちは本当に前進する必要があるのです。」