Emergent locomotion from anatomy alone: a whole-connectome, conductance-based neuromechanical model of Caenorhabditis elegans

生物がいかにして動くのかを理解するために、科学者たちはしばしば、脳の配線図と体の物理的なメカニズムという、二つの異なる側面に着目します。コネクトームとして知られる配線図は、都市の道路の詳細な地図のように、ニューロン間のあらゆる接続をマッピングしたものです。メカニズムは、筋肉がどのように体に働きかけて運動を生み出すかを記述します。数十年もの間、研究者たちはこれら二つの地図を、小さな動物がどのように前進、後退、あるいは停止するかを説明できる単一の機能的なモデルへと統合することに苦心してきました。大きな疑問は、神経系の生の設計図に現実的な電気的特性を与えただけで、複雑な行動を生成するのに十分なのか、それとも脳には動き方を指示するための別個の、あらかじめプログラムされたリズムが必要なのか、という点でした。この問いは、生物学における「縮退（degeneracy）」と呼ばれるより深い謎に触れています。これは、多くの異なる内部設定が全く同じ外的な結果を生み出し得るという考え方です。もしこれが真実であれば、神経系は極めて堅牢であり、個々の部分が変化したり故障したりしても、機能を維持できる可能性があることを意味します。

上海リャンタ・バイオテック社のファン・リーによる新しい研究は、その神経系全体が完全にママップされているほど単純な生物である、線虫（Caenorhabditis elegans）を用いてこの問題に取り組んでいます。この線虫は正確に302個のニューロンを持っており、科学者たちはすでにそれらがどのように接続されているかの完全な図を描き出しています。リーは、この神経系全体に命を吹き込む大規模なコンピュータ・シミュレーションを構築しました。このモデルは、ニューロンを単純なオン・オフのスイッチとして簡略化するのではなく、線虫の体にある292個のニューロンのすべてを、17種類のイオンチャネルを持つ複雑な電気ユニットとして扱います。これらのチャネルは、細胞内の電気や化学物質の流れを制御する、小さなゲートのような役割を果たします。また、モデルには線虫の体も含まれており、それは曲げることが可能な柔軟な棒としてシミュレートされています。そして、脳と体を結びつけることで、筋肉が体が曲がるのを感知し、その情報を脳へと送り返せるようにしています。決定的なのは、研究者たちはモデルに動き方を教えていないという点です。彼らは、線虫が正しく歩行するように数値を調整したわけではありません。彼らは単に、既知の物理的な接続と細胞の既知の電気的特性を組み込み、そしてスイッチを入れただけなのです。

結果は驚くべきものでした。訓練も、あらかじめプログラムされたリズムもなしに、シミュレーションは自律的に動き始めました。一定で穏やかな電気信号によって駆動されるニューロンのネットワークが、頭部から尾部へと伝わる曲げの波を生成したのです。この波は、仮想の線虫を画面上を時速0.210ミリメートルで前進させ、うねりの周波数は0.58ヘルツでした。これらの数値は、実際の線虫の動きとほぼ完璧に一致していました。この研究は、解剖学的構造そのもの――つまり、ニューロンがどのように配線されているかという特定の仕組みと、それらの自然な電気的挙動――があれば、組織化された現実的な運動を生み出すのに十分であることを示しています。運動のリズムは、脳内の中心的な時計から来たのではなく、脳、筋肉、そして体の位置に関する感覚の間のループから自然に創発したものです。これは、線虫の神経系が歩行のための隠れた指示書を必要としていないことを裏付けています。指示は、接続の物理的な構造の中にすでに組み込まれているのです。

研究者たちは次に、このシステムが実際にどれほど脆弱であるかをテストしました。彼らは、すべてのニューロンにおいて特定の種類のイオンチャネルを同時にオフにするという、遺伝子変異を模倣した一連の仮想実験を行いました。いくつかのケースでは、これらの変化はニューロンの内部電気状態を劇的に変化させ、静止電位を最大12ミリボルト変化させ、発火の強さを50パーセント近くも変えました。こうした大規模な内部変化にもかかわらず、線虫の動きはほとんど変わりませんでした。うねりの速度と周波数の変化は0.3パーセント未満でした。この発見は、個体レベルにおける縮退の概念を強力に裏付ける証拠を提供しています。これは、神経系が、部品の変化を吸収できるほどの冗長性を備えて設計されていることを示唆しています。行動は単一のチャネルによって守られているのではなく、変化に対して補償しようとするネットワーク全体の集団的な能力によって守られているのです。

しかし、初期のモデルには一つの小さな欠陥がありました。線虫の体の曲がりが、実際の線虫と比較してわずかに浅すぎたのです。これを修正するために、研究者たちは、近年発見されたものの従来のモデルには欠落していた、単一の化学的シグナル伝達層を追加しました。このシステムは、DVAと呼ばれる特定のニューロンを含んでおり、それが筋肉に対するボリュームノブのように機能する化学伝達物質を放出します。体が曲がると、このニューロンはストレッチ（伸展）を感知し、筋肉に送られる信号を増幅させて、曲がりをより深くします。この単一のメカニズムが追加されると、シミュレーションの曲がり振幅は生物学的な範囲へと増加しました。この調整により、モデルは、このシステムにおける遺伝子変異を持つ実物の線虫が、よりゆっくりと、かつ浅い曲がりで動くという事実も正しく再現できるようになりました。さらに、モデルは特定の薬物であるアルディカーブに対して、実物の線虫と同じように反応しました。薬物が導入されると、完全な化学システムを持つシミュレーション上の線虫は素早く加速しましたが、壊れたシステムを持つものは加速せず、これは現実世界の実験を正確に反映していました。

最後に、チームは、科学者が光を使って個々のニューロンをオン・オフにする特定の実験に対して、モデルをテストしました。AVAと呼ばれるニューロンをオンにするシミュレーションを行うと、仮想の線虫は即座に方向を反転させ、後退して這い始めました。これは実際の線虫が行うのと同様です。また、睡眠に関連するRISというニューロンをオンにするシミュレーションを行うと、線虫は動きを止め、光が消えるまで静止したままでした。これらの結果は、モデルが線虫の行動の根本的な論理を捉えていることを示しました。この研究は、完全な配線図が、現実的な電気的特性を備えたとき、複雑な行動を生み出すのに十分であることを結論づけています。また、配線が基礎ではあるものの、動きを生物の精密さに合わせるためには、特定の化学的変調の層が必要であることも強調しています。この研究は、脳がどのように機能するかを研究するための新しい手法を提供しており、科学者が生きている生物に一切触れることなく、遺伝子や薬の変化が行動にどのような影響を与えるかをテストできるツールを提供しています。