葉やトンボの翅の繊細な分岐パターンを調べると、入れ子になったループの複雑なネットワークが見えます。このパターンは、自然界と構造工学全体に散らばっています。脳の脳血管系、地下に生息する菌類の配列、採餌用の粘菌の複雑な形状、エッフェル塔の金属製支柱などです。
冗長コンピュータ ネットワークや配電網などのループ アーキテクチャにより、構造物が損傷を受けにくくなります。ロックフェラー大学の物理学者であるマルセロ・マグナスコが指摘するように、エッフェル塔はループ構造の明確な例であり、再帰的なフレーム全体で歪みの分布を最大化するように設計されています。しかし、ループ設計の自然な例のすべてについて、驚くべきことに、葉のネットワークと皮質血管がこのように編成されている理由についてはほとんどわかっていません.
単純な循環系についてマグナスコ氏は、「実体間のつながりの物理学を完全に、うんざりするほど詳細に理解しています」と語った。 「とはいえ、全体としてのパターンは理解できていません。なぜこのように見えるのか、なぜすべての木が違うのかはわかりません。」
過去数年間、Magnasco らは、なぜこれらのパターンが自然界でよく見られるのかを正確に調査し始めました。葉と脳の血管系に関する研究により、ネストされたループが損傷に強く、流体の流れの変動に効率的に対処できる構造を提供することが確認されました。現在、科学者はこれらのネットワークの特性を定量化し始めており、回復力などの本質的な特性についての洞察を得て、ネットワーク間のより有益な比較を可能にしています.
「植物は美しく数学的であるため、物理学者として取り組む素晴らしいシステムです。植物は繰り返し成長し、松ぼっくりやヒマワリに見られるような結晶のようなパターンを頻繁に示す. 「葉脈の構造を理解できれば、植物の光合成効率をよりよく理解できると期待しています。」
葉脈を理解することで、脳の表面にある非常に複雑な血管網にも光が当てられ、脳の活動と血流との密接な関係が明らかになる可能性があります。この関係は、まだ十分に理解されていませんが、今日使用されている最も一般的な脳画像技術の 1 つである機能的磁気共鳴画像法の基礎を提供します。
これらのネットワークをマッピングすることで、脳卒中を特に起こしやすい脳の部分を特定できる可能性があり、アルツハイマー病やその他の認知問題における血流の役割についての洞察が得られる可能性があります。ボストンのマサチューセッツ総合病院の物理学者である David Boas は、次のように述べています。
循環系は、液体の流れを支配するよく知られた方程式を使用して、接続されたパイプのネットワークとして表すことができるため、物理学者は葉脈のような単純なネットワークを比較的簡単にモデル化できます。そのようなシステムを研究することで、Magnasco は静脈の大きさの理由、それらが接続する角度、およびネットワーク内のさまざまなスケールの構造がどのように組み合わされるかを明らかにしたいと考えています.
Magnasco 氏によると、簡単に視覚化できるネットワークを分析する方法は、相互作用する遺伝子やタンパク質のウェブ、脳内のニューロンのネットワークなど、モデル化がより困難な生物学的ネットワークに適用される可能性があります。マグナスコ氏は、リーフは「他のネットワークの問題が存在しないため、勉強するのに適した選択肢です」と述べています。
リーフを作成するには
効率的なネットワークの作成に関しては、進化は 2 つの要因を考慮する必要があります。それは、ネットワークを構築するコストと運用するコストです。血管系の場合、これは、静脈を作成し、それらを介して流体を送り込むコストに変換されます.最も安価なネットワークは、いくつかの古代の植物で採用されている単純な分岐ツリー構造です。この構造は効率的ですが、あまり回復力がありません。リンクが損傷すると、システムの一部が液体を失い、死んでしまいます。
静脈アーキテクチャのトポロジを理解しようとするために、Katifori と Magnasco は、その本質的な機能を捉えようとする単純なネットワーク モデルを構築しました。彼らは木部と呼ばれる静脈を、さまざまな流れと圧力を持つパイプのネットワークとしてモデル化しました。パイプの量が限られている場合、水圧の低下を最小限に抑え、システムを可能な限り損傷に対して回復力のあるものにするために、パイプをどのように配置する必要があるか、彼らは尋ねました。現実の世界では、「昆虫が葉をかじると、機能し続けます」と Katifori 氏は言います。
彼らは、階層的にネストされたループ (ループ内のループ内のループを意味する) のアーキテクチャが損傷に対して最も耐性があることを発見しました。 「ループはネットワークを冗長にします」と Katifori 氏は言います。 「損傷がある場合は、水を他のチャネルに再ルーティングできます。」昨年 PLoS ONE で公開されたモデルによって生成された構造は、一部の葉で見られるものと非常によく似ています。
損傷した葉を流れる蛍光液体の印象的なビデオにより、研究者は損傷部位の周りに水がどのように流れるかを定量化することができました。イチョウの葉は、ループ構造ではなく木のような構造を持つ進化的に古い植物であり、同じ回復力を示しません.
研究者はまた、環境条件の変化に伴う流体の流れの変動をループ ネットワークがより適切に処理できることも発見しました。
Katifori と Magnasco は現在、環境の変化に応じて進化する適応ループ ネットワークのモデリングを行っており、菌類、粘菌、さらには動物の発達中の血管系でさえも機能している可能性があります。たとえば、粘菌は絶えず形を変え、食物を求めて長い指を伸ばし、しばしばループ状のネットワークの形をとっています。ある印象的な実験では、日本の研究者は、東京周辺の都市を模倣するように配置されたオートミールフレークが点在する表面で粘菌を増殖させました.粘菌は、東京の効率的な鉄道システムに似たループ状のネットワークに成長しました.
血管のマッピング
効率的な血流は、脳の機能に不可欠な要素ですが、脳にはエネルギー貯蔵のための広範なメカニズムがありません。電気的にアクティブなニューロンは、迅速に補充する必要があります。その結果、脳は血流を正確に調節し、標的部位への送達を増加させます。チューリッヒ大学の神経科学者であるブルーノ・ウェーバーは、「血流の微調整は非常に局所的なレベルで発生し、おそらくミリメートルの範囲をはるかに下回っています」と述べています。
10 年以上前、カリフォルニア大学サンディエゴ校の物理学者で神経科学者の David Kleinfeld と共同研究者は、げっ歯類の脳の個々の毛細血管の血流を監視できることを発見しました。彼らは、血流がしばしば方向を逆にすることを発見し、血管のネットワークがループ構造を形成していることを強く示唆しました。 「血管系は最初に思っていたよりも興味深いものであるという予感がありました」と Kleinfeld 氏は述べています。
数年前、Kleinfeld のチームは、ラットの体性感覚皮質の表面血管系 (動物がひげを使って世界を移動するときに活動する脳の一部) が、ランダムな一連の相互接続ループで編成されていることを発見しました。この配置により、血液があらゆる方向から特定の場所に流れることが可能になり、その場所のニューロンが必要な燃料を得ることができます. 「ループが二次元格子でランダムに接続されている場合、血液は電気的に活性なスポットに放射状に移動できます」と Kleinfeld 氏は述べています。
2010 年、研究者らはラットとマウスの大脳皮質の外層である新皮質の表面を覆う血管網をマッピングしました。 「メッシュが形成される予感がしたので、血管を完全に埋めて表面をマッピングしました」と Kleinfeld 氏は言います。 「船の大部分はループ構造でした。」科学者たちは、ネットワークにある程度の冗長性があるのではないかと疑っていましたが、Kleinfeld のチームは新しいレベルの詳細を提供しました。 「ネットワークを定量化し、それを使用してフローを計算するために、全体をマッピングし、トポロジーを把握したのは私たちが初めてでした」と Kleinfeld 氏は述べています。
研究者は、その接続マップを使用して、ネットワーク内の単一の船舶がブロックされたときに何が起こるかのコンピューター シミュレーションを実行しました。モデルと実際の脳の両方で、二次元格子内の血管をブロックしてもほとんど効果がありませんでした。血液は単に他の血管を通って流れます。その発見は臨床診療に反映されています。脳の表面で脳卒中が検出されたことはありません。 「私たちの推測は、このように構築されているためです」と Kleinfeld 氏は述べています。
Kleinfeld と共同研究者は、体性感覚皮質のニューロンに栄養を与える血管のネットワークを調べて、脳の奥深くまで押し込みました。 7 月に Nature Neuroscience に掲載された論文で、研究者らは毛細血管が連続的なネットワークを形成していることを示しました。 「これは、微小血管 (毛細血管) が相互に完全に接続されていることを意味します」と Kleinfeld 氏は述べています。 「孤立した船の地域はなく、不動産の観点からゲートされたコミュニティはありません。」
研究者は、グラフ理論と呼ばれる統計力学のアプローチを使用して、正確に 3 つのエッジを持つ頂点を持つネットワークを形成する血管の結果を理解しました。これは以前に研究室で観察されていました。 (ここで、「エッジ」は容器を指します。) Kleinfeld の共同研究者であり、UCSD の物理学者である Harry Suhl は、これが特に堅牢なアーキテクチャであることを示しました。 「これは、インターネットで見られるように、頂点あたりの辺の数が固定されていないグラフとは対照的です」と Kleinfeld 氏は述べています。
表面ネットワークと同様に、毛細血管系の血流を遮断しても、より大きなネットワークにはほとんど影響がありませんでした。血液は単に経路を変更しただけです。ただし、皮質の表面から脳に突き刺さる貫通血管をブロックすると、深刻な影響があります。血流が遮断され、周囲の脳組織が死にます。貫通血管はループを形成しないため、閉塞に対して脆弱ですが、Kleinfeld はこのアーキテクチャが脳の特定の部分に血液を再分配するための効率的な手段を提供すると考えています.
これが臨床用語で何を意味するかはまだ明らかではありません。神経科医は、貫通血管の閉塞に起因する脳卒中を報告していませんが、それは、血管が小さすぎて典型的な脳画像装置で見ることができず、個々に症状を引き起こす可能性が低いためです.しかし、オランダのユニバーシティ メディカル センター ユトレヒトの神経科医である Geert Jan Biessels は、新しい高性能の脳画像技術により、非常に小さな病変の検出が可能になっていると述べていますが、まだ貫通血管自体の解像度には達していません。 .彼は、脳解剖からの証拠は、そのような微小脳卒中が「死の数年前の認知機能低下と認知症の重要なマーカーである可能性がある」ことを示唆していると付け加えています.
脳内ループ
Kleinfeld のチームは、脳の血管系をマッピングするための新しいツールを使用して、脳循環系が特定の突然変異を持つげっ歯類、またはおそらく他の種でどのように変化するかを調査することを計画しています。 「今、私たちはさまざまな血管系を観察し始め、なぜそのような構造になっているのかについての手がかりを得ることができます」と Kleinfeld 氏は述べています。
酸素感知タンパク質を欠くマウスの予備検査では、劇的に変化した構造が明らかになりました。典型的な動物とは異なり、変異マウスは脳の表面を横切る血管の二次元格子を欠いています。 「あなたが持っているのは 3D 構造だけです」と Kleinfeld は言いました。 「小さなパイプのルーブ・ゴールドバーグのようなものです。」
Weber と Kleinfeld は現在、マウス脳の血管系全体をマッピングするプロジェクトで協力しています。これは、欧州連合のヒューマン ブレイン プロジェクトによって資金提供された取り組みです。 Weber は、このマップがより正確なモデルを可能にし、脳全体をマッピングするというより広い目標に役立つ足場を提供すると述べています。また、研究者は、運動計画に関与する線条体など、脳卒中を起こしやすい脳の部分が、相互接続が弱い血管網のために脆弱であるかどうかを調べることもできます.
研究者は、体の他の部分の循環ネットワークの研究も始めています。マサチューセッツ総合病院の生物学者であるランス・マンは、ほとんどの組織がループの形でかなりの冗長性を持っていると述べました. 「たとえば、皮膚では、これらのループは、損傷が発生した場合に流れの代替ルートを提供します。流れは、切断された供給血管のすぐ下流にある組織に到達するために「回る」ことができます」と彼は言いました. Munn は、腫瘍内の血管ネットワークの特性を調査しています。血管ネットワークは、成長する癌組織に栄養を与える血管の広範なネットワークを発達させます。 (抗がん剤の一般的なクラスである血管新生阻害剤は、新しい血管の形成を妨げることで腫瘍の成長を止めます)。
Kleinfeld は現在、血管ネットワーク用に開発されたツールを使用して、ラットのひげの動きや情報の感覚を制御する感覚運動ループなど、脳幹のニューラル ネットワークを研究しています。 「血管系はそれ自体が興味深いものです」と Kleinfeld 氏は述べていますが、「神経系のウォームアップの一部としても」機能します。
