昨年の夏、ハーバード大学の神経科学者と Google のエンジニアのグループが、人間の脳の一部の最初の配線図を公開しました。ピンの頭ほどの大きさの組織が保存され、重金属で染色され、5,000 枚のスライスに切断され、電子顕微鏡で画像化されていました。この立方ミリメートルの組織は、人間の脳全体のわずか 100 万分の 1 にすぎません。しかし、それを描写する膨大な量のデータは、神経細胞、血管などの 1.4 ペタバイト相当の鮮やかな色の顕微鏡画像で構成されています。
「新しい大陸を発見するようなものです」と、これらの結果を示した論文の上級著者であるハーバード大学のジェフ・リヒトマンは述べています。彼は、彼のチームがすでに人間の組織で発見した不可解な特徴の動物園について説明しました。これには、他の動物では見られなかった新しいタイプの細胞が含まれます。たとえば、軸索が互いに巻き付いてらせん状になっているニューロンや、軸索が 1 つではなく 2 つあるニューロンなどです。 .これらの調査結果は表面をなぞったにすぎません。サンプルを完全に検索することは、北米のすべての道路を運転するのと同じような作業になると彼は言いました.
Lichtman は、生きている脳の一部または全体に含まれるすべての神経接続の包括的な地図である、この種の神経配線図、つまりコネクトームを作成し、熟考することにキャリアを費やしてきました。コネクトームは、ある量の脳物質に関連するすべての神経活動を支えているため、その宿主がどのように考え、感じ、動き、記憶し、知覚するかなどを理解する鍵となります.
ただし、人間の脳の完全な配線図がすぐに完成するとは期待しないでください。技術的に実現不可能だからです。関係するデータのゼタバイトは、今日の全世界に保存されているコンテンツのかなりの量に相当すると Lichtman は指摘します。実際、包括的なコネクトームがまだ存在する種は、Caenorhabditis elegans だけです。 、謙虚な回虫。
それにもかかわらず、科学者がミミズ、ハエ、マウス、および人間から集めた大量のコネクトーム データは、すでに神経科学に強力な影響を与えています。また、脳をマッピングする技術が高速化されているため、Lichtman と他の研究者は、大規模なコネクトミクス (1 つの種の多くの個体の脳をマッピングして比較する) がついに現実のものになりつつあることに興奮しています。
生物学的個体は通常、非常に多くの点で非常に多様であるため、科学者はそれらの組み合わせを調べて結論を導き出す必要があります。大規模なコネクトミクスは、神経科学に、高速で単純なゲノム配列決定がゲノミクスにもたらしたのと同じ種類の大きな後押しをもたらす可能性があります.
C との最近の仕事.エレガンス 大規模なコネクトミクスの力を実証しました。ある実験では、科学者がコネクトームの知識から動物の行動を予測できる場合があることが示されました。別の研究では、神経細胞が機能する回路に結合する規則を暗示していました。しかし、これらの成功は、大規模なコネクトミクスがはるかに複雑な生物に取り組む前に、まだどれだけ進む必要があるかを強調しています.研究者はまた、コネクトミクスが教えてくれることに対する組み込みの制限についても慎重です。
接続から行動を予測する
約 35 年前、回虫の最初の全脳配線図が完成しました。この動物の脳には 302 個のニューロンしかありませんでしたが、当時はこの努力は英雄的でした。これは、電子顕微鏡画像のプリントアウトにニューロン接続を手描きするという骨の折れるプロセスを通じて実行されました。完成までに 15 年以上かかりました。
今日、人工知能によって強化されたイメージング技術の進歩により、科学者は単一の C を完成させることができます。エレガンス 約1ヶ月で脳。神経科学者は、1 回の実験で複数のワームをマッピングして、さまざまな特性を持つ個体や異なる生活段階にある個体を比較することができます。マップ上に機能的な画像を重ねて、複雑な行動の際に接続のネットワークがどのように発火するかを学習します。
このアプローチは、これらの動物を理解する上で目覚ましい進歩をもたらしています。 セルのレポート 9 月に発表された科学者たちは、ワームのコネクトームを使用して、自然界で最も複雑な行動の 1 つであるセックスを説明しました。ビデオとカルシウム イメージング (脳細胞の活動を測定して追跡する) を使用して、C を記録しました。エレガンス 交配行為中。ビデオは、ワームが蛇行したパターンでお互いの周りをすり抜けている様子を示し、神経活動を示す蛍光タンパク質からの白色光が細い体の長さに沿って点滅していました.
科学者たちは、複雑な交配行動をパートナー探し、交尾、休息などのサブカテゴリーに分類しました。次に、神経活動をワームのコネクトームにマッピングして、交尾中に環境からの情報を処理する脳のメカニズムを特定しました。結果として得られた脳活動のマップは、研究で使用された 8 つのワーム間で非常に顕著で一貫していたため、9 番目のワームの行動を予測するために使用できた、と神経科学者で研究の筆頭著者である Vladislav Susoy は説明した。
そこで科学者たちは、自分たちの理解を実験的にテストすることにしました。新しいワームを使って、交尾の直前にワームが仲間を包み込む「回転」と呼ばれる動きに関与する 5 つのニューロンの 1 つを正確に排除しました。そのニューロンがなければ、ワームは向きを変える能力を失いました。 「関連性が非常に明確だったのは本当に印象的でした」と Susoy 氏は言います。
Florian Engert はハーバード大学の神経科学者で、C と呼ばれるもう 1 つの広く使用されている実験種であるゼブラフィッシュの脳地図に取り組んでいます。エレガンス 複雑な行動への洞察を生み出すためにコネクトームを使用した分野での「マイルストーン」を論文で発表しました。コネクトームは「重要なリソースになりつつあります」と彼は言いました。
Engert の研究室の神経科学者でポスドク研究員である Gregor Schuhknecht は、次のように述べています。
しかし、行動の基盤を説明することに加えて、コネクトミクス研究は、それらの行動が脳にどのように配線されているかについての微妙な詳細を明らかにすることもできます.
たとえば、C.エレガンス 、ニューロン間の接続は、誕生と成人期の間に劇的に再編成されます。 Nature に掲載された最近の論文で、発達を通じて脳がどのように変化するかを理解する トロントのマウント サイナイ病院のルネンフェルド-タネンバウム研究所の Mei Zhen の研究室と、ハーバード大学の Aravinthan D.T. Samuel と Lichtman の研究室は、幼虫期と成虫期に及ぶ 8 つの遺伝的に同一の回虫のコネクトームを比較しました。
筆頭著者の Daniel Witvliet によると、この研究で最も興味深い発見は、線虫が遺伝的に同一であったにもかかわらず、脳内の神経細胞間の接続の 40% が異なっていたことでした。さらに、個人間で異なるつながりは、類似しているものよりも弱かった。 100 以上のシナプスを含むより強い接続は、複数の生物間で一貫していました。
Witvliet と Lichtman にとって、この発見は、脳地図をまとめて比較することの威力を示しています。 「各コネクトームはわずかに異なるため、『ワームのコネクトームをマッピングしました』とだけ言うことはできません」と Witvliet 氏は述べています。
Lichtman は、この発見は、可変のものと一貫性のあるものの 2 つのクラスの接続の存在を示していると述べています。動物が生存に不可欠な神経活動をサポートするために、より一貫した接続を行うことが判明した場合、彼は、接続の変動レベルがコネクトームの重要な特徴の重要なマーカーになる可能性があると考えています.
「複数のコネクトームがある場合、機能的に重要な部分がランダム性の海から飛び出してくる可能性があります」と Lichtman 氏は述べています。彼は将来、コネクトミクスが複数の個人の脳を定期的に分析し、健康な動物と不健康な動物、若い動物と古い動物などを比較することを望んでいます. 「脳のマッピングが日常的になれば、そこに向かうと思います。」
神経科学の「n 1インチの問題
ただし、大規模なコネクトミクスをルーチン化することは、言うは易く行うは難しです。コネクトミクスの分野は、リヒトマンが「n」と呼んでいるものにまだ苦しんでいます of 1」の問題:ニューラル マッピング テクノロジの最近のすべての改善にもかかわらず、特にワームよりも複雑な種では、1 人の個人の脳の配線を図式化することは、簡単に実行できる作業ではありません。
Susoy と共著でミミズの交尾に関する論文を書いた同僚の Samuel も同意見です。 「私は、エベレスト登山のようなほとんどの状況でコネクトミクスについて考える傾向があります」とサミュエルは言いました。 「一度やったら終わったと言う。」
この課題は、特に複雑な生物に関する研究にとって大きなハンディキャップとなります。たとえば、リヒトマンと彼の同僚が人間の脳の断片をマッピングしたとき、彼らが見た奇妙なものが正常なのか、その人の独特の歴史と遺伝子構成のために一度限りのものなのかはわかりませんでした. 100 個の人間の脳から同等のサンプルをマッピングできれば、これらの未知数をある程度明確にすることができますが、脳あたり 1.4 ペタバイトであるため、すぐに実現する可能性は低いでしょう.
それにもかかわらず、コネクトミクスは、まだ大規模化できない場合や、部分的なコネクトームしか存在しない場合でも、重要な進歩を遂げています.ショウジョウバエ、キイロショウジョウバエでの作業 、幼虫 (約 10,000 のニューロンを持つ) と成体 (約 135,000 のニューロンを持つ) の両方で、特に大きく進んでいます。昨年、ハワード ヒューズ医学研究所のジャネリア リサーチ キャンパスの研究者は、ハエの脳内の多くの重要な制御センターをマッピングしたシナプス レベルの「半脳」コネクトームを発表しました。これは 10 月に重要な発表につながり、神経科学者はハエのナビゲーションに役立つと思われる数十の新しいニューロン タイプと回路を発見しました。この研究は、ハエがどのように感覚情報を取り込み、それを行動に変換するかを明らかにする重要なマイルストーンとして歓迎されました.
それぞれのコネクトームが本質的に 1 回限りのものであっても、異なる種のゲノムを比較できることにも大きな価値があります。 7 月、アレン脳研究所、プリンストン大学、ベイラー医科大学の神経科学者の共同研究により、マウスの視覚新皮質における 200,000 個の脳細胞の微細構造と接続性を含むデータ セットが発表されました。このプロジェクトは完了までに 5 年を要し、これまでで最大のマウス データ セットを表しています。
これは脳全体のほんの始まりに過ぎませんが、これは研究者がマウスとヒトという 2 つの哺乳類のコネクトームの一部を初めて比較できることを意味します。ゼブラフィッシュのコネクトームが利用可能になると、3 つの異なる脊椎動物を観察できるようになります。
コネクションにできないこと
コネクトミクスの成功はほろ苦いものです。長年にわたり、コネクトミクスに対する主な批判は、脳がどのように機能するかを説明するには不十分だというものでした。 Cの脳の地図を持っていたにもかかわらず.エレガンス 何十年もの間、科学者たちはその神経機能について有意義な結論を導き出すことにいまだに苦労しています。 Lichtman にとって、より複雑な脳の一見無限の相互接続性を解析することは、人間と人工知能の限界を試す挑戦です。
コネクトームのもう 1 つの制限は、接続の質 (接続が強いか弱いか) について何も教えてくれないことです。関係があるということだけを教えてくれます。 「2 つのニューロン間に 20 の接続があるが、それらがすべて非常に弱い場合、情報が脳をどのように流れるかを知りたい場合は、それを知る必要があります。」
神経科学者は、ニューロンが接続を確立する場合、それが触れたニューロンに何かをさせているに違いないと考えてきました。しかし、すべての接続が重要なわけではないと Lichtman は指摘します。なぜなら、ニューロンは、重複する機能を持つ冗長性と経路に満ちた広大なネットワーク内で、他のニューロンと何千もの接続を行うからです。これが、何千ものニューロンを一掃する脳卒中を起こし、記憶を失わない人がいる理由です. 「脳が物事を行う方法は無数にあります」とリヒトマンは言いました。 「そして私の推測では、ほとんどの場合、神経系は単純になるように設計されていないため、最も単純な経路をたどることはめったにありません。」
コネクトミクスはまた、ニューロン間のシナプス結合内で正確に放出される神経伝達物質化学物質とは異なり、ニューロン周囲の液体を循環するニューロモジュレーターと呼ばれる脳内化学物質についてほとんど何も教えてくれません.それらは、脳内の細胞が互いに通信する別の方法を表しています。
Janelia Research Campus の神経科学者であり計算生物学者でもある Louis Scheffer は、多くの神経回路が神経調節物質の存在下でその動作を変化させると述べています。彼は、胃の筋肉のリズミカルな動きを制御するロブスターとカニのわずか 3 つのニューロンの回路である、口胃神経節の例を挙げています。科学者は、この神経節の発火パターンを変化させる約 20 の神経調節因子を特定しました。これにより、運動機能が純粋にニューロン間の接続によってどの程度定義されているかについて、具体的な結論を導き出すことが困難になっています。 Scheffer は、なぜコネクトームだけでは脳機能を説明できないのかについて、この神経回路を「ポスターの子」と呼んでいます。
Engert は、コネクトームが脳を理解するのに十分ではないという点で広く合意されていると考えている.しかし、回虫やハエの行動を説明する脳配線図のこれまでの成功は、コネクトームが「確かに機能に情報を与えるのに非常に役立つだろうし、必要でさえあるかもしれない」ことを示している.
