How much of a nervous-system model does behaviour identify?
本研究は、行動データが個体全体の神経系モデルのパラメータ空間における特定の方向を制約し得る一方で、コネクトーム規模のパラメータの大部分は未決定のままであり、識別可能性の程度は引き出される行動の多様性と機能的要求に依存することを示している。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは査読を受けていないプレプリントのAI生成解説です。医学的助言ではありません。この内容に基づいて健康上の判断をしないでください。 免責事項の全文を読む
科学者たちは、ミミズの這う様子やハエの歩行様式を模倣するコンピュータプログラムである、生物のデジタルツインを構築することを長年追い求めてきた。これらのシミュレーションは、神経細胞間の結合の強さ、電気信号が伝わる速度、そして細胞の生命を維持する化学反応といった、数千もの微細なパーツから構築されている。もしコンピュータモデルが動物の動きを完璧に再現できるならば、そのモデル内の数値は、その動物の実際の生物学的特性と一致しているはずだ、ということが期待されてきた。仮想のミミズが実物のミミズと同じように動くのであれば、その論理によれば、仮想のミミズは実物と同じ設定で構築されているはずだということになる。しかし、増えつつある研究成果は、これが真実ではない可能性を示唆している。多くの異なる数値の組み合わせが、全く同じ動きを生み出すことが可能であり、つまり、動物の動きを観察することだけでは、その神経系がどのように配線されているかを正確に突き止めるには不十分かもしれないということだ。
ケンブリッジ大学のチェンシー・ヘによる新しい研究は、この問いを大規模に検証している。研究者は単一の神経細胞や小さな細胞群を見るのではなく、線虫とショウジョウバエの個体全体のシミュレーターを調査した。これらのモデルには、神経系の仕組みを定義する数千のパラメータが含まれている。研究者は、これらのモデルのあらゆる数値を体系的に微調整し、それによって行動がどのように変化するかを観察することで、モデルのどの部分が動物の行動によって固定され、どの部分が変動の余地があるのかを正確にマッピングした。その結果、行動は神経系の詳細を解明するための非常に乏しいガイドであることが示された。動物の動きはいくつかの特定の数値の組み合わせを特定するものの、モデルの内部数値の大部分を完全に未制約のまま残してしまうのである。
この研究はまず、神経系の配線図が完全に判明している小さな線虫、C. elegansの詳細なモデルに焦点を当てた。このモデルには、神経細胞間の3,076もの異なる結合強さが含まれている。研究者は、一つの結合を一度に変更しながら何千回ものシミュレーションを実行し、ミミズの這うパターンが変化するかどうかを確認した。その発見は衝撃的であった。これら3,076の結合のうち、ミミズの行動が決定づけていたのは、考えうるすべての設定空間におけるわずか8つの特定の方向のみであった。たとえ研究者が少し緩い測定基準を用いたとしても、その数はわずか47までしか増えなかった。これは、モデル内の結合強度の99%が、変化してもミミズの動きに違いが生じないことを意味している。ミ位ズの行動は、モデルの極めて狭い特定の領域を照らし出すスポットライトのような役割を果たし、残りの部分は暗闇に置き去りにしているのである。
このパターンは、別の動物と別の神経系を対象とした場合でも同様であった。ショウジョウバエの視覚系（それが何を見ているかを処理するシステム）のモデルにおいて、研究者は330の調整可能な設定のうち、行動が制約していたのはわずか14であった。ミミズとハエの両方において、行動によって厳密に制御されていたモデルの部分は、動きや視覚のための主要な信号を運ぶ接続であった。一方で、自由に変えられる部分には、細胞内の特定の化学的な電流などが含まれていた。例えば、ミミズのモデルでは、行動は2つの特定のタイプのカルシウムチャネルに対してほとんど敏感ではなく、それらの強さを大幅に変更しても、ミミズの歩行様式が変わることはなかった。これは、神経系が多大な柔軟性を備えていることを示唆している。つまり、内部の設定が異なっていても、同じ結果を達成することができるのである。
研究チームは、動物がより多くの行動をとることを観察すれば、より多くの詳細を特定できるかどうかについても調査した。彼らは、直進して這うのか、あるいは餌に向かって移動するのかといった、異なる種類の動きを用いてミミズのモデルをテストした。その結果、歩行速度を速めたり遅くしたりといった、同じ種類の動きを増やすだけでは、新しい情報はほとんど得られないことがわかった。モデルの設定のうち、これら類似した動作を制御するものは、最初の動きによってすでに固定されていたのである。しかし、化学物質の勾配に向かって進むといった、機能的に異なるタスクを動物が実行した場合、モデルは新たな制約を受けた設定のセットを明らかにした。単純に歩行するのではなく、匂いに向かって進むときのミミズの行動は、単純な歩行とは異なる接続を固定した。しかし、これらの異なるタスクを用いてもなお、モデルの大部分は自由なままであった。この研究は、神経系を理解するためには、単に同じ動作の記録を長く取るのではなく、多種多様な異なる行動を観察する必要があることを示した。
これらの知見が単なるコンピュータモデルの癖ではないことを確実にするため、研究者は、正解がすでに分かっているより単純な細胞モデルを用いて同じ手法をテストした。これらのケースでは、モデルが小さく行動が単純であれば、手法は完璧に機能した。すなわち、正しい設定が回収された。しかし、有名なMAPKシグナル伝達経路のような複雑なモデルの場合、シミュレーションは行動を正確に一致させることができたものの、内部パーツについては全く誤った数値を使用していた。これは、行動との完全な一致が、基礎となる生物学が正しく特定されたことを保証しないことを裏付けた。また、研究は、他の科学者による実在の生物学的データ（例えば、同じ種の個体間で神経細胞がどの程度変異するかという測定値）とも比較を行った。実在のミミズやハエに見られる変異と不変のパターンは、コンピュータモデルで見られたパターンと一致しており、この「緩慢さ（sloppiness）」はシミュレーションの欠陥ではなく、生物学の実際の特徴であることを示唆している。
最終的な結論は、行動は神経系モデル内の特定の低次元の空間を特定するものの、そのモデルの空間の大部分は開放されたままにするということである。制約を受ける部分は、その特定のタスクに不可欠な部分であり、自由な部分は、結果に影響を与えずに生物学が変化できる方向を表している。これは、実物の生物のように振る舞うデジタル生物を構築したとしても、我々がその生物の正確な設定を発見したことにはならない、ということを意味している。代わりに、我々は、適切な動きを生み出すことになる、たまたま適合した設定の組み合わせを見つけたに過ぎないのである。本研究は、この不確実性を測定の失敗としてではなく、生命の特徴として再定義している。すなわち、最終的な出力である行動が効果的である限り、神経系は幅広い内部の変化を許容できるほど堅牢であるということである。研究者は、神経系を真に理解するためには、それが生み出す行動の先にあるものを見なければならず、その行動に至る道筋には多くのルートが存在することを認識しなければならないと結論づけている。
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