2020 年 1 月の睡眠研究シンポジウムで、Janna Lendner は、覚醒と無意識の境界の兆候について人々の脳活動を調べる方法を示唆する調査結果を発表しました。昏睡状態または麻酔下にある患者の場合、医師がその区別を正しく行うことが非常に重要になる可能性があります。しかし、そうするのは思ったより難しいのですが、人が急速眼球運動 (REM) 睡眠の夢を見ている状態にあるとき、彼らの脳は、起きているときと同じおなじみの滑らかに振動する脳波を生成するからです。
しかし、レンドナーは、その答えは通常の脳波にあるのではなく、科学者が通常無視する神経活動の側面にあると主張しました。それは、不規則なバックグラウンド ノイズです。
一部の研究者は信じられないようでした。 「彼らは、『つまり、ノイズの中に情報があると言っているのですか?』と言いました」と、ドイツのテュービンゲンにある大学医療センターの麻酔科レジデントで、最近カリフォルニア大学でポスドクを完了した Lendner は言いました。 、バークレー。 "もちろん。誰かのノイズは別の信号です。」
レンドナーは、脳の電気的活動のノイズがその内部の働きに対する新しい手がかりを保持している可能性があるという考えに刺激された、ますます多くの神経科学者の 1 人です。かつて迷惑なテレビの雑音と神経学的に同等と見なされていたものは、科学者が脳を研究する方法に大きな影響を与える可能性があります.
懐疑論者は、神経科学者のブラッドリー・ヴォイテックに、脳活動のこれらの騒々しい特徴について研究する価値は何もないと言っていた。しかし、加齢に伴う電気ノイズの変化に関する彼自身の研究と、不規則な脳活動の統計的傾向に関する以前の文献から、彼らには何かが欠けていると確信しました。そこで彼は、科学者がデータを再考するのを助ける方法に何年も費やしました。
カリフォルニア大学サン校の認知科学とデータ科学の准教授であるVoytekは、「科学者グループの前に出て、『私たちは間違ったことをしていると思います』と言うだけでは不十分です」と述べています。ディエゴ。 「物事を行うための新しいツールを提供する必要があります」。
カリフォルニア大学サンディエゴ校とバークレー校の神経科学者と協力して、Voytek は、脳活動の非周期的な部分に隠れている定期的な振動 (睡眠中と覚醒中の両方でよく研究されているアルファ波など) を分離するソフトウェアを開発しました。これにより、神経科学者は、規則的な波動と非周期的な活動の両方を分析して、行動、認知、および疾患における役割を解明するための新しいツールを得ることができます。
Voytek や他の科学者がさまざまな方法で調査している現象には、さまざまな名前が付けられています。これを「1/f」と呼ぶ人もいます スロープ」または「スケールフリー活動」; Voytek は、これを「非周期信号」または「非周期活動」と改名するよう推進しています。
それは単なる脳の異常ではありません。レンドナー、ヴォイテックらが探すパターンは、科学者が 1925 年に自然界とテクノロジー全体の複雑なシステムに注目し始めた現象に関連しています。未発見の自然法則。
不整脈による脳の活動については 20 年以上にわたって研究が発表されてきましたが、それが実際に何を意味するのかは誰も解明できていません。しかし現在、科学者は、新しい実験で非周期信号を分離し、古いデータをより深く調べるためのより優れたツールを手に入れました。 Voytek のアルゴリズムやその他の方法のおかげで、ここ数年で発表された一連の研究は、非周期的な活動には老化、睡眠、子供の発達などの研究を前進させる可能性のある隠された宝物が含まれているという考えに基づいています。
非周期的活動とは
私たちの体は、心拍と呼吸の慣れ親しんだリズムに合わせてグルーブします。これは、生存に不可欠な持続的なサイクルです。しかし、パターンを持たないように見える同じように重要なドラムビートが脳内にあり、行動と認知の基盤への新しい手がかりが含まれている可能性があります。
ニューロンがグルタミン酸と呼ばれる化学物質を別のニューロンに送ると、受信者が発火する可能性が高くなります。このシナリオは励起と呼ばれます。逆に、ニューロンが神経伝達物質のガンマアミノ酪酸 (GABA) を吐き出すと、受容ニューロンは発火しにくくなります。それが抑制です。いずれかが多すぎると結果が生じます:興奮が狂ってしまうと発作が起こり、抑制は睡眠の特徴となり、より極端な場合には昏睡状態になります.
興奮と抑制の間の微妙なバランスを研究するために、科学者は脳波計 (EEG) を使用して脳の電気的活動を測定します。興奮と抑制のサイクルは、さまざまな精神状態に関連する波を形成します。たとえば、約 8 ～ 12 ヘルツの脳の放射は、睡眠に関連するアルファ波パターンを形成します。
しかし、脳の電気的出力は、完全に滑らかな曲線を生み出すわけではありません。代わりに、ラインは、ピークに向けて上昇し、谷に向けて下降するにつれて、ジッタリングします。脳の活動には規則性がなく、むしろ電気ノイズのように見えることがあります。この「ホワイト ノイズ」成分は、静的なもののように真にランダムですが、一部はより興味深い統計構造を持っています。
Voytek のような神経科学者が関心を持っているのは、滑らかさとノイズの不完全さです。 「これはランダムですが、さまざまな種類のランダムがあります」と彼は言いました。
この非周期的な活動を定量化するために、プリズムが太陽光線をさまざまな色の虹に分解できるのと同じように、科学者は生の EEG データを分解します。彼らはまず、フーリエ解析と呼ばれる手法を採用します。時間の経過とともにプロットされたデータのセットは、正弦波のような三角関数の和として表すことができ、周波数と振幅で表すことができます。科学者は、さまざまな周波数での波の振幅を、パワー スペクトルと呼ばれるグラフにプロットできます。
パワー スペクトルの振幅は、値の範囲が広いため、通常は対数座標でプロットされます。純粋にランダムなホワイト ノイズの場合、パワー スペクトル曲線は比較的平坦で水平で、勾配はゼロです。これは、すべての周波数でほぼ同じであるためです。しかし、ニューラル データは、周波数が低いほど振幅が大きくなり、周波数が高くなると強度が指数関数的に低下するような、負の勾配を持つ曲線を生成します。この形状は 1/f と呼ばれます 、周波数と振幅の間の逆の関係を指します。神経科学者は、傾斜の平坦性または急峻性が脳の内部の働きについて何を示しているのかに興味を持っています.
この方法で EEG データを分析することは、高速道路に架かる橋で録音された音声記録の音波を見ることに似ていると、ブリティッシュ コロンビア大学の認知神経科学者であるローレンス ウォードは説明します。ランダムに通過する車のタイヤのハムは、非周期的な背景の特徴を生成しますが、10 分ごとに汽笛を鳴らす近くの列車は、データのピークが背景よりも大きい周期的な信号を生成します。長いクラクションや車両の衝突などの突然の 1 回限りのイベントは、音波に顕著なスパイクを生成し、全体的な 1/f に寄与します。
1/f の認識 この現象は、ベル電話研究所の J.B. ジョンソンによる 1925 年の論文にさかのぼります。彼は真空管のノイズを調べていました。ドイツの科学者ハンス・ベルガーは、わずか 4 年後に最初の人間の EEG 研究を発表しました。その後の数十年間の神経科学研究は、脳活動における顕著な周期的波に重点を置いていました。まだ 1/f あらゆる種類の電気的ノイズ、株式市場の動き、生体リズム、さらには音楽にも変動が見られましたが、その理由は誰にもわかりませんでした.
おそらくそれは非常に普遍的であるように思われたため、多くの生物学者は、ノイズを 1/f のレンズを通して見るという考えを却下しました。 特性は有用なシグナルを生み出す可能性があります。ニューヨーク大学グロスマン医科大学の神経学、神経科学、生理学の助教授である Biyu J. He は、Trends in Cognitive の 2014 年のレビューで、使用されている科学機器からの一種のノイズである可能性があると考えていました。科学 .
しかし、彼と他の人々は、楽器のノイズを制御する実験を通じてその考えを暴き、その大きさは非周期的な脳活動よりもはるかに小さいことが判明しました。 Neuron の 2010 年の論文 、彼と彼女の同僚はまた、脳波の読み取り値、地面の地震波、および株式市場の変動がすべて1/fを示すことを発見しました これらのソースからのデータは、さまざまな高次の統計構造を示しています。この洞察は、単一の自然法則があらゆるものに非周期的な信号を生成するという考えに影響を与えました。
しかし、それは完全に解決された問題ではありません。 Ward は、さまざまな文脈で数学的共通点を発見しており、何か基本的なことが舞台裏で進行している可能性があると考えています.
いずれにせよ、Ward も He も、脳のより深い部分を調査する価値があることに同意しています。
「何十年もの間、脳の活動は「1/f」に含まれていました 傾きは重要ではないと見なされており、脳の振動を強調するために分析から削除されることがよくありました」と彼は2014年の論文に書いています. 「しかし、近年、スケールフリーの脳活動が脳の機能に積極的に寄与していることを示す証拠が増えています。」
ノイズからの新しいシグナル
Voytek が非周期信号の話題に飛び込んだのは偶然でした。彼は当初、EEG データからホワイト ノイズをモデル化して除去したいと考えていました。しかし、ノイズを取り除くためにコードをハッキングするにつれて、彼はコード内の興味深いことにもっと注意を払うようになりました.
高齢者の脳は、若い成人の脳よりも非周期的な活動をしているように見える、とヴォイテックは、バークレーの神経科学の教授である彼の博士アドバイザーであるロバート・ナイトとの2015年の研究で発見した. Voytek と Knight は、脳が老化するにつれて、ホワイト ノイズに支配されるようになることを観察しました。彼らはまた、このノイズと加齢に伴う作業記憶の低下との間に相関関係があることも発見しました.
Voytek は、神経科学者が、古いデータ セットを含む任意のデータ セットの周期的および非周期的な特徴をより簡単かつ自動的に分離し、研究者が意味のある 1/f を探すのに役立つソフトウェアを手に入れることを望んでいました。 トレンド。そこで彼と彼のチームは、それを実行できるアルゴリズムのプログラムを作成しました。
このようなツールの需要はすぐに明らかになりました。 2018 年 4 月 11 日に Voytek と同僚がコードをウェブサイト biorxiv.org に投稿した後、1 か月で 2,000 回近くダウンロードされました。ニッチな神経科学計算ツールとしては大ヒットです。その年の 11 月、Voytek は、Society for Neuroscience 会議で、その使用方法に関する立ち見のみの講演の司会を務めました。その人気のため、彼は土壇場でフォローアップ セッションを開催し、そこで彼のラボ チームは、関心を持った何十人もの科学者に技術サポートを提供しました。チュートリアルと電子メールのやり取りが新しいコラボレーションにつながりました。
これらのコラボレーションの 1 つは、オンライン ジャーナル eLife に掲載された、睡眠中の覚醒のマーカーに関するレンドナーの研究でした。 Voytek のソフトウェアを使用して、Lendner と彼女の同僚は、被験者の EEG の非周期的ノイズにおいて、覚醒しているときよりもレム睡眠中に高周波活動がより速く低下することを発見しました。言い換えれば、パワー スペクトルの傾きが急になったということです。
論文の中で、レンドナーと彼女の共著者は、非周期信号が人の意識状態を測定するための固有のサインとして役立つ可能性があると主張しています。このような新しい客観的マーカーは、昏睡患者の麻酔と治療の改善に役立つ可能性があります.
Voytek のコードを使用した他の公開された研究には、ADHD の薬効の調査や、自閉症の人々の脳活動の性差に関する研究が含まれていました。コードは初めて査読付きジャーナルに掲載されました — Nature Neuroscience — 2020 年 11 月。カリフォルニア大学サンディエゴ校の Thomas Donoghue、Matar Haller (当時はバークレー校)、および Erik Peterson (当時は UC San Diego 校) がこの論文の共同筆頭著者であり、バークレー校の Avgusta Shestyuk 氏が Voytek の共同主任著者を務めました。彼らとチームの他のメンバーは、シミュレートされたデータに対するコードのパフォーマンスと、新しい発見を明らかにする可能性を示しました。
Voytek の研究室のポスドク研究員である Natalie Schaworonkow は通常、「非周期信号よりも美しい」アルファ波のような規則的な振動を研究していると彼女は語り、Voytek を私たちの Zoom 通話で笑わせました。しかし、最近彼女の興味が幼児の脳とその認知発達の特徴である電気パターンに向けられたとき、彼女は問題に直面しました。正確にいつ、どのように波が現れ始めるかは未解決の問題です.
彼女はこのアルゴリズムを使用して、乳児の脳活動に関するオープンな EEG データ セットを分析しました。 Developmental Cognitive Neuroscience に掲載された新しい論文で 、Schaworonkow および Voytek は、人生の最初の 7 か月間に非周期的な活動に大きな変化があることを発見しました。ただし、この活動が子供の成長に伴うタスクへの関与の増加を反映しているのか、それとも単に灰白質密度が増加しているだけなのかを解明するには、さらなる研究が必要です.
Voytek のコードは、最近の多くの研究を後押ししましたが、非周期的ノイズ分析のための唯一のゲームではありません。 2015 年に、テクノロジー企業 Nvidia の Haiguang Wen とミシガン大学の Zhongming Liu が両方ともパデュー大学で働いていたとき (Wen は研究助手で、Liu は准教授でした)、彼らは周期性を非周期性から分離するための別のアプローチを発表しました。これは、不規則リサンプリング自動スペクトル分析 (IRASA) と呼ばれます。一方、Biyu He は、これらのツールのいずれかが登場する前から、このトピックに取り組んできました。ヴォイテックに影響を与えた故神経科学者のウォルター J. フリーマンもそうでした。この種の作業は手作業で行うことができますが、はるかに時間がかかります。
データ自体は特定の期間にわたって収集された一連の数値にすぎないため、神経科学者が周期的および非周期的な信号に関してデータを簡単に調べることができるツールを持つことは重要です。ポイントのグラフだけでは、脳の機能や機能不全については何もわかりません。
「神経科学で重要なのは解釈ですよね？なぜなら、それが私たちが臨床上の意思決定や医薬品開発などを行っているからです」とVoytek氏は述べています.文献にある膨大な量のデータ セットをこのように再検討すると、新しい洞察が得られる可能性があると彼は言いました。
意味
科学者によるこれらの非周期的な特徴の調査における大きな制限は、生理学的にそれらを引き起こす原因を正確に知っている人がいないことです。さまざまな神経伝達物質、神経回路、および大規模なネットワーク相互作用のそれぞれの寄与を明らかにするには、さらなる研究が必要であると、マギル大学の神経学および神経外科、生物医学工学、コンピューター サイエンスの教授である Sylvain Baillet 氏は述べています。
「原因と発生源はまだ特定されていません」とバイエ氏は述べた。 「しかし、知識と観察を蓄積するために、この調査を行う必要があります。」
1 つの理論は、非周期的な信号は、脳が健康で活動的な状態を維持するために必要な興奮と抑制の間の微妙なバランスを何らかの形で反映しているというものです。興奮しすぎると脳に過負荷がかかり、抑制しすぎると脳が眠ってしまう可能性がある、とレンドナー氏は述べた。
ナイトは、説明は正しい方向に進んでいると考えています。 「それが抑制興奮比の変化であると確信しているとは言いたくありませんが、それは最も倹約的な説明だと思います」と彼は言いました。
別の考えとして、非周期信号は単に脳の物理組織を反映しているというものがあります。
他の物理システムが 1/f を反映する方法に基づく Ward は、非周期的な活動を引き起こす、ある種の構造的、階層的な関係が脳に存在する可能性があると考えています。たとえば、これは、膨大な数のニューロンがグループに編成され、それらが一緒に機能するより大きな領域を形成する方法から生じる可能性があります.
1/fに関連する脳活動 傾向は、自然環境での感覚入力の処理に理想的に適している可能性があります。これは、多くの場合、1/f を示すためです。 -タイプの変動、と彼は言いました。 The Journal of Neuroscience での彼女の 2018 年の研究 1/f も持つ音について、脳がどのように予測できるかを調べます 非周期的な活動が「自然主義的な刺激の処理と予測に関与している」ことを示唆している、と彼女は電子メールで述べた.彼女にとって、ジャズからバッハまでの音楽に 1/f があることは驚くことではありません プロパティ — 結局、音楽は人間の脳の創造物です.
非周期信号がどこから来るのかについての仮説を検証するために、研究者はどのような種類の神経回路が非周期信号を発生させるのかをより詳しく調べる必要がある、と Voytek は述べた。次に、神経科学者は、これらの回路を持つ部位を脳の全体的な生理機能に関連付けることを試みて、どの神経メカニズムが特定の活動パターンを生成するかをよりよく理解し、さまざまな脳障害で非周期的信号と周期的信号がどのように見えるかを予測することができます.
Voytek はまた、コードを既存のデータセットに適用して未開発のシグナルを引き出す大規模な研究を行うことも望んでいます。
レンドナーとナイトは現在、アラバマ大学で昏睡患者のデータを分析して、非周期的な活動が昏睡の進行と相関しているかどうかを調べています。彼らの予測は、人が昏睡状態から抜け出している場合、脳内の高周波活動の上昇が 1/f の変化として現れるというものです。 スロープ。暫定的な結果は有望である、とレンドナーは述べた.
ベイエにとって、脳内の非周期信号は暗黒物質に少し似ています。これは、宇宙の目に見えない足場であり、重力によってのみ通常の物質と相互作用します。それが何でできているのか、その特性が何であるかはわかりませんが、天の背景にあり、ひそかに天の川をまとめています.
科学者たちは、これらの非周期的な信号の原因をまだ解明していませんが、それらも私たちの頭の中の宇宙にとって不可欠なサポート構造を反映している可能性があります.神秘的な何かが、私たちの心を覚醒から眠りへと誘うのに役立つかもしれません。
