Next generation Human Neocortical Neurosolver model with biophysically realistic somatic, dendritic and synaptic dynamics

人間の脳は、電気活動の広大で複雑な景観ですが、私たちがどのように考え、感じ、あるいは世界をどのように知覚しているのかを理解しようとしている科学者にとって、その活動の多くは依然として隠れたままです。私たちは頭皮にセンサーを配置して、脳の電磁気的なささやき、すなわち脳波（EEG）や脳磁図（MEG）を記録することができます。これらのツールは、数十億のニューロンが同期して発火する集団的なハミングを捉えますが、それらが記録する信号は、スタジアムで観客一人ひとりの姿は見えないまま、群衆の歓声を聞いているようなものです。このノイズの背後にある物語を理解するためには、研究者はこれら大規模な信号と、脳内部の微小でミクロな回路との間の溝を埋めなければなりません。これには、脳の広範な波を、個々の細胞の具体的な挙動へと翻訳する方法が必要となりますが、人間のニューロンの電気的特性は動物のものと比較して理解が進んでいなかったため、この作業は長らく困難な課題でした。

研究チームは現在、この問題を解決するために大幅に改良されたデジタルモデルを構築しており、人間の脳がいかにしてその電気的シグネチャーを生成しているかを示す、より鮮明な窓を提供しています。彼らは「Human Neocortical Neurosolver」と呼ばれる高度なコンピュータ・シミュレーションを作成しました。これは、細胞のミクロの世界と脳スキャンのマクロの世界との間の翻訳機として機能します。この新しいバージョンのモデルが特別なのは、それがもはや主にラットやサルからのデータに基づいたものではないからです。研究者たちは、新鮮なヒトドナーからのデータを用いて、仮想のニューロンを実際のヒトの脳組織の電気的挙動に一致するように調整しました。これにより、彼らは単なるニューロンの基本的な発火だけでなく、脳細胞の長い枝の奥深くで起こる複雑で隠れたイベント、つまり以前はヒトの文脈では追跡不可能であったイベントをもシミュレートできるツールを作り上げました。

この研究の核心は、脳の外層である新皮質のデジタル・アーキテクチャを、二つの主要な細胞タイプ、すなわち主要な伝達者である錐体ニューロンと、ネットワークのバランスを保つためのブレーキとして機能する抑制性介在ニューロンに焦点を当てて再構築することにあります。以前のバージョンのモデルでは、コンピュータ・シミュレーションを高速化するためにこれらの細胞を簡略化していましたが、それらは実際のヒトの組織に見られる特定の電気的な癖を欠いていました。研究者たちは、仮想細胞の内部の導体やスイッチを調整することでモデルを更新し、ヒトのニューロンの記録に一致させました。彼らは、ヒトのニューロンが、特に細胞体から細胞の長い樹状の枝である樹状突起へと伝わる電気信号の扱いにおいて、動物のニューロンとは異なる振る舞いをすることを発見しました。

この新しいモデルにおける最も重要な発見の一つは、カルシウムスパイク、すなわち特定のニューロンの樹状突起の奥深くで発生する電気的活動のバーストをシミュレートできる能力です。ヒトの脳の深い層、特に第5層において、これらのニューロンは特定の入力パターンを受け取ったときに強力なカルシウムスパイクを生成することができます。これらのスパイクは単なるランダムなノイズではありません。それらは脳の異なる部分からの情報を統合し、細胞に対して身体の他の部分へ信号を送るよう指令を出すことができる複雑なイベントなのです。研究者たちは、新しいモデルがこれらのカルシウムスパイクを再現できることを実証し、ニューロンが急速な一連の信号を受け取ったとき、あるいは二つの異なる方向から同時に入力を受け取ったときに、これらが発生することを示しました。これは極めて重要な追加要素です。なぜなら、これらの樹状突起でのイベントは、現在では脳スキャンで測定される大きな電気信号に寄与していることが知られており、つまり、私たちが脳スキャンで見ているものは、これら隠れた深部脳イベントによって部分的に駆動されている可能性があるからです。

チームはまた、これらの仮想細胞が互いにどのように接続されるかを精緻化しました。脳内において、ニューロンは単にランダムに発火するのではなく、細胞間の距離に依存する精密なパターンに従って連結されています。新しいモデルは、これらの距離依存的なルールを取り入れており、細胞同士が近いほど互いに強く影響し合うようにしています。彼らは、細胞間を通過する神経伝達物質と呼ばれる化学信号を調整し、ヒトの組織で観察される速度と強度に一致させました。これには、抑制性細胞が隣接する細胞を沈黙させる方法の更新も含まれており、これらの「ブレーキ」のタイミングが、齧歯類のような速いペースではなく、ヒトの脳ス切片に見られる慎重で緩やかなペースと一致するようにしました。

この更新されたモデルを用いて、研究者たちは現実世界の脳パターンを再現する能力をテストしました。彼らは、人が皮膚を叩かれた際に脳が特定の電気波形で反応するという一般的な実験である、突然の接触に対する脳の反応をシミュレートしました。新しいモデルは、これらの波の形状とタイミングを正確に再現し、ヒトの被験者から記録されたデータと一致しました。また、脳が安静時や運動時に現れるアルファ波やベータ波といった自然なリズムもシミュレートしました。これらのシミュレーションにおいて、モデルは興奮性と抑制性の細胞の相互作用がいかにしてこれらのリズム的な活動のバーストを生み出すのか、そして新しい、より現実的なヒトの細胞特性が、古いモデルと比較してリズムの生成方法をどのように変化させたのかを示しました。

研究者たちはまた、脳のこれらの異なる部分が最終的な信号にどのように寄与しているかを探求しました。彼らは、長い枝を持ち、カルシウムスパイクを生成する能力を持つ深層ニューロンが、EEGやMEGで測定される大きな電流を作り出す上で支配的な役割を果たしていることを発見しました。モデルは、これらの深部細胞におけるカルシウムスパイクが、上層の素早い活動の閃光よりも長く続く持続的な電気的牽引を生み出すことを明らかにしました。このことは、脳スキャンで見られる大きな波は、単にすべてのニューロンの発火を単純に足し合わせたものではなく、深層部で起きているこれらの特定の複雑なイベントによって大きく形作られていることを示唆しています。電気の流れと細胞内のカルシウムイオンの動きを可視化することで、研究者たちは個々のニューロンのミクロな行動がいかにしてマクロな信号へと集約されるのかを正確に把握することができました。

この研究は、動物のデータに基づく推測を超えたものであるため、人間の脳を理解するための大きな前進を意味します。研究者が duecker_ET_model と呼ぶこの新しいモデルは、実際のヒトのニューロンの生理学に基づいているため、脳スキャンを解釈するためのより信頼性の高いツールとなります。これにより、科学者は、人が考え、感じ、あるいは神経疾患に苦しんでいるときに脳内で何が起きているのかについて、仮説を検証できるようになります。例えば、患者に異常な脳波パターンがある場合、研究者はこのモデルを使用して、その問題が深層部におけるカルシウムスパイクの問題や、抑制信号のタイミングの不一致によるものかどうかを確認できるのです。このモデルは他の科学者が利用できるように公開されており、これまで到達できなかった詳細なレベルで人間の精神の謎を探求するための共有プラットフォームを提供しています。

研究者たちは、自分たちのモデルは簡略化されたものであり、計算効率を高めつつも脳の不可欠な挙動を捉えるように設計されていることを注意深く述べています。彼らは、すべての種類のニューロンや細胞構造のあらゆる微細な詳細を含めることはせず、シミュレーションが有用であるための速度を維持することに注力しました。なぜなら、それらすべてを含めれば、シミュレーションはあまりに遅くなってしまうからです。彼らは、モデルがヒトのニューロンの多くの特徴を再現している一方で、特に細胞の長い枝に沿った信号の伝わり方に関して、モデルと現実との間には依然として差異があることを認めています。しかし、モデルをヒトのデータに根ざさせることで、彼らは以前の試みよりもはるかに正確な基礎を築きました。

最終的に、この論文は人間の脳を眺めるための新しいレンズを提供します。それは、EEGやMEGという抽象的な波を、特定の細胞、特定の接続、そして特定の電気的イベントの物語へと変貌させます。ヒトのニューロンが、私たちの脳波を形作るカルシウムスパイクを生み出す能力のような独自の特性を持っていることを示すことで、研究者たちは人間の脳がどのように機能しているかを理解するための新たな道を切り開きました。このモデルは架け橋として、目に見えない細胞生物学の世界と、目に見える脳画像の世界を結びつけ、かつてないほどの明晰さをもって、精神の背後にある仕組みを見ることができるようにしてくれるのです。