先週の火曜日、グーグルとハーバード大学のチームは、人間の脳の立方ミリメートル内のすべての細胞と接続の複雑な地図を発表した。
マッピングされた領域には、思考、計画、言語などの高次の認知に関連する脳組織の領域である大脳皮質のさまざまな層と細胞タイプが含まれます。Googleによるとこれは、これまでのこの詳細レベルでの最大の脳マップであり、科学者 (およびその他の人々) はオンラインで無料で利用できます。 （本当に。ここに行きます。散歩してください。）
ハーバード大学リヒトマン研究所の博士研究員であり、論文の筆頭著者であるアレクサンダー・シャプソン・コー博士は、「人間の脳は、人間のあらゆる行動に関与する非常に複雑な脳細胞のネットワークである。しかし、これまでは、たとえ脳の小さな領域であっても、これらのつながりを完全にマッピングすることはできなかった」と述べた。作品についてのプレプリントペーパー.
マップを作成するために、チームは提供された組織を厚さ 30 ナノメートルの 5,300 個の切片にスライスし、走査型電子顕微鏡を使用して解像度 4 ナノメートルで画像化しました。結果として得られた 2 億 2,500 万枚の画像がコンピューターによって位置合わせされ、その領域の 3D デジタル表現につなぎ合わされました。機械学習アルゴリズムが細胞をセグメント化し、シナプス、軸索、樹状突起、細胞、その他の構造を分類し、人間がその働きをチェックしました。
昨年、グーグルとハワード・ヒューズ医学研究所のジャネリア・リサーチ・キャンパスが同様にショウジョウバエの脳の一部を地図化したことで話題になった。その地図は、当時としては最大規模の、約25,000個のニューロンと2,000万個のシナプスをカバーしました。注目すべき人間の脳をターゲットにしていることに加えて、新しいマップには数万のニューロンと1億3,000万のシナプスが含まれています。 1.4 ペタバイトのディスク容量を必要とします。
比較すると、NASA の Landsat プログラムによる 30 年以上に相当する地球の衛星画像には、1.3 ペタバイトのストレージが必要です。アレン研究所のクレイ・リード氏は、最小スケールの脳画像のコレクションは「砂粒の中の世界」に似ていると語った。自然、マウスの脳の以前の地図についてウィリアム・ブレイクの言葉を引用しています。
しかし、それらはすべて人間の脳の100万分の1にすぎません。つまり、同様に詳細な全体地図が完成するのはまだ何年も先のことだ。それでも、この作品はこの分野がいかに速く動いているかを示している。このような縮尺と詳細な地図は、数十年前には想像できなかったでしょう。
脳をマッピングする方法
脳の細胞回路の研究はコネクトミクスとして知られています。
ヒト コネクトーム、つまり脳全体の配線図を取得することは、ヒト ゲノムに似たムーンショットです。そして、ヒトゲノムと同様、最初は不可能な偉業のように思えました。
の完全なコネクトームのみ単純な生き物、つまり線虫 (C.エレガンス）と呼ばれる海の生き物の幼生C.インテスティナリス。それには十分な理由があります。最近まで、マッピング プロセスには時間とコストがかかりました。
研究者のマッピングC.エレガンス1980年代、電子顕微鏡に取り付けられたフィルムカメラを使用して線虫のスライスを画像化し、ニューロンとシナプス結合を再構築した手で、めちゃくちゃ難しい立体パズルのようなもの。線虫ニューロンは 302 個しかなく、シナプスは約 7,000 個しかありませんが、コネクトームの草案には 15 年かかりました、最終草案にはさらに 20 かかりました。明らかに、このアプローチはスケールしません。
何が変わったのでしょうか？一言で言えば自動化です。
今では、当然ながら映像自体もデジタル化されています。集束イオンビームミリングとして知られるプロセスでは、組織の各スライスを一度に数ナノメートルずつ削ります。 1 つの層が蒸発した後、電子顕微鏡で新たに露出した層を画像化します。次に、画像化された層がイオン ビームによって削り取られ、組織のスライスの残りがナノメートル解像度のデジタル コピーになるまで、次の層が画像化されます。コダクロームの時代とは大きく異なります。
しかし、おそらく最も劇的な改善は、科学者がその画像の山を完成させた後に何が起こるかです。
手動で組み立てる代わりに、アルゴリズムが引き継ぎます。彼らの最初の仕事は、画像化されたスライスを注文することです。そして彼らは、過去10年までは不可能だったことを実行します。画像をそのように並べて、細胞と細胞間のシナプスの経路を追跡し、3D モデルを構築します。人間は依然として結果を校正しますが、最も難しい部分はもう行いません。 （校正さえも洗練することができます。たとえば、有名な神経科学者でコネクトミクスの支持者であるセバスチャン・スン氏は、、何千人ものボランティアが構造を確認する.)
「見るのは本当に美しいです」と、研究室が新しい地図でグーグルと協力したハーバード大学のジェフ・リヒトマン氏は語った。自然このプログラムは、チームが画像データを大量に作成するよりも速くニューロンを追跡できると彼は述べた。 「私たちは彼らに追いつくことができません。そこは素晴らしい場所です。」
しかし、なぜ...？
で2010年のTEDトーク, スンは観客にあなたはあなたのコネクトームだと言いました。つながりを再構築すると、記憶、経験、性格といった心そのものが再構築されます。
しかし、コネクトミクスはそうではありませんでした何年にもわたって論争もなく.
脳を深く理解するには、この詳細レベルでコネクトームをマッピングすることが必要であると誰もが信じているわけではありません。そして、特にこの分野の初期のより職人技的な過去では、必要なリソースの規模が単純に同等に価値のある（またはタイムリーな）結果をもたらさないのではないかと研究者たちは懸念していました。
「各脳の各細胞と各シナプスの配線の正確な詳細を知る必要はありません」と神経科学者のアンソニー・モフションは言う2019年に言った。 「むしろ、私が知る必要があるのは、それらを結び付ける組織原則です。」モフション氏は、これらは低解像度での観察から推測できる可能性が高いと考えている。
また、脳の物理的な接続の静的なスナップショットでは必ずしも説明できないどうやってこれらの接続は実際に使用されます。
「コネクトームは必要だが、十分ではない」と何人かの科学者は長年にわたって言ってきた。実際、脳の内部構造が最も鮮明に解明されるのは、刺激に応じてニューラルネットワークを流れる信号を追跡する機能的で高レベルのマップを含む脳マップの組み合わせにおいてである可能性があります。
それでも、線虫コネクトームは神経科学の基礎的な構成要素であることが長年にわたって証明されてきました。そして、地図作成のスピードが高まっていることから、かつては非現実的だと思われていた目標も、今後数十年以内に実際に達成できる可能性があることが示唆され始めています。
まだそこにいるのか？
スンさんは言いました彼が最初に研究を始めたとき、人が人間の皮質の 1 立方ミリメートルのすべてのつながりを手動で追跡するには 100 万年かかると見積もっていました。彼はさらに、脳全体には 1 兆年程度かかるだろうと推測した。
だからこそ、自動化とアルゴリズムがこの分野にとって非常に重要なのです。
ジャネリアのジェリー・ルービン言ったステータス彼と彼のチームは、2008 年にショウジョウバエのコネクトームの研究を開始して以来、マッピング速度の 1,000 倍の向上を監視してきました。コネクトーム全体 (最初の部分は昨年完成しました) は、2022 年に到着する可能性があります。
他のグループはタコのような他の動物について研究しており、さまざまな形態の知能がどのように結びついているかを比較することで、特に豊かな発見の基盤が得られる可能性があると述べている。
すでに進行中のプロジェクトであるマウスの完全なコネクトームは、10 年代の終わりまでにショウジョウバエに続く可能性がある。ルービン氏は、マウスから人間に移行するには、マッピング速度をさらに 100 万倍上げる必要があると推定しています。しかし、同氏は、1973年以来、DNA配列決定の速度が何兆倍も向上していることを指摘し、このような劇的な技術的進歩が前例のないものではないことを示している。
ゲノムは別の意味でも適切な比較となるかもしれない。最初のヒトゲノムの配列を解読した後でも、ゲノミクスの可能性をより完全に実現できるレベルまでゲノム解析を拡張するには何年もかかりました。おそらくコネクトミクスについても同じことが言えるでしょう。
テクノロジーが新たな扉を開くとしても、テクノロジーが提供するすべてを理解し、活用するには時間がかかる場合があります。
「人々は（コネクトームが）何を提供するかについて焦っていたと思います」とオープン コネクトーム プロジェクトの共同創設者ジョシュア フォーゲルシュタインは言う。言ったザ・ヴァージ去年。 「優れたテクノロジーがシードされてから、そのテクノロジーを使用して実際の科学が行われるまでの期間は、多くの場合約 15 年です。今では 15 年後、科学を始めることができます。」
支持者らは、脳マップによって、思考から感情、記憶に至るまでの脳の働きや、脳障害をより適切に診断し治療する方法について新たな洞察が得られることを期待している。
「この進歩により、健康な脳と病気の脳のネットワークを比較し、精神疾患やその他の神経障害の原因と考えられるネットワークの変化を特定できる可能性が開かれました」とシャプソンコー教授は述べた。
他の企業、その中には間違いなく Google も含まれており、より効率的なコンピューティング (この点で脳は驚くべきものです) やより強力な人工知能につながる可能性のある洞察を収集したいと考えています。
科学者たちはニューロンごとにシナプスごとに私たちの心の内部の働きをマッピングしているため、科学者たちが何を発見するのか正確にはわかりません。しかし、確実な偉大な発見を除いてはすべてが待っているようです。
更新 (2021/6/9): ハーバード大学リヒトマン研究所の博士研究員であり、この研究を説明する論文の筆頭著者であるアレクサンダー・シャプソン・コー氏からの研究の重要性についての引用を追加しました。
画像クレジット: Google / ハーバード大学