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[41: 大脳皮質でのアバランチはどのような仕組みで起こるのか] |
■最近、社会に役に立つとかいうことがやたら叫ばれていて、僕なんか基礎研究だからそればっかりじゃ困るなっていう面もあるんだけど。工学系の学科にいるけど、モノ作るのは得意じゃない（笑）。
○工学部の人なのに（笑）。
■分かるでしょ（笑）。僕は理学部出身だから。しかも素粒子物理（笑）。
だけどやっぱりね、何か社会に直接コントリビュートできる場所があるんであればね。還元できるというか。やっぱりそういうことはやったほうがいいと。
やったほうがいいというより、自分の研究に直接的な社会的意味を持たせらるたかもしれない、持たせられたとすれば、やっぱりモチベーションが高まるし。
○はい。
■そういうことをちょっと考えてるんですけどね。
実際にいま、パーキンソン病を治すのにね、Deep Brain Stimulation、ＤＢＳという手法があるでしょう。
○ああ、脳深部刺激術のことですね。
■うん。あれが結構効く場合があることは分かってるんだけど、でも、なんで効くのかさっぱりわからんという。
そういったこともモデルを通して研究で、何かしらかのメカニズムを示唆できれば意味があるだろうし。
○なるほど。劇的な効果ですもんね。
■うん、人によってものすごく劇的な効果が出るでしょう。僕もね、あれはびっくりしました。
病気といえば、『レナードの朝』っていう映画があるじゃない。あれの印象が強くて。あの映画の中でもそうだったけど、パーキンソン病なんかの場合、たいてい薬物的に治療しても、一時期は効くんだけど、最後は効果が失われてしまう。そういうことらしいんですよね。でもＤＢＳの場合、うまくいくと効果が数年は続いているみたいなんですよね。何か意味があるんでしょうね、やっぱり。その理屈が知りたいですよね。
それに、「こういうことにモデルが役に立つ」と示せば、臨床系の先生はやっぱり大きなボリュームしめてるから、モデルの未来にとってこれはけっこう強い味方かもしれない（笑）。
○うん、やっぱりそのへんは期待されてるんじゃないでしょうか。たとえば、てんかんなんかでも、なんで大発作が始まるのかといったことは分かってないわけでしょ。おまけに、発作が来そうだったけど来ないこともあると。それはやっぱりなんで？と思います。
■てんかんそのものを意識してるわけじゃないんだけど、そういう神経回路絡みの仕事も僕らはやってるんですよ。
さっきのアップダウン状態じゃないんだけど、最近、大脳皮質の回路の状態の変化がわりと精密に調べられているんですね。精密っていう意味は、状態の変化を物理的な尺度を用いて見ているというか。
ひとつの例としてはね、アバランチっていうんだけど−−雪崩現象みたいなもんですよね。てんかんなどとも実際に関係するだろうと思うけど、大脳皮質のスライスを用意しておいて、多電極で活動を同時に録るわけです。だいたい一個の電極あたりで、１００個くらいのニューロンの同期した活動を録っていると思うんだけど、そうするとね、ある電極が信号を拾うと、他の電極にも同期して信号が出てくる。そんな同期がいくつかの電極に伝播して、そしてあるところでパタッとやむ。そしてしばらくしてると、またバババッと同期活動が起こる。そしてまたやむ。
そういう活動の空間と時間的な構造を見てやるんですよ。そうするとね、面白い事が分かって、空間的なサイズにしても、時間的に同期的発火がどのぐらい続いたかという長さを見ても、べき構造が出てくるんです。横軸にアバランチのサイズのログをとって、縦軸に頻度のログをとると、マイナス1.5の傾きを取った直線になる。きれいに。
○へー。
■なぜこういう現象が起きるかというのは大脳皮質の回路構造の観点からけっこう面白い問題だと思っていて。
というのは、そういうものが起きるためには−−だいたい、べき構造っていうのは臨界点近傍で起きることが物理のほうで分かっている。ということはネットワーク全体が活動が消失していくか、それとも全体が発火して燃え上がっちゃうか、その中間の臨界点に、自然に自己調整されていくようなメカニズムが働くのかもしれない。少なくともシャーレ上の実験では、そういうメカニズムがありそうだということになる。
それが大脳皮質回路の基底状態のようなものだとすると、色んな事が分かってくる可能性がある。情報コーディングの仕組みだけじゃなくて、病気にどういうふうに転移していくかとかね。どういうパラメータがずれたらどうなるかとか。
○はい。
■それと、もうひとつは、そういう同期発火の伝達の背景には神経回路の構造が効いているはずなんだけれど、その構造っていうのはまだ良く分からないわけです。
回路モデルをつくるときには「ランダムネット」といって、ニューロンどうしをランダムに繋いだりしてるわけだけど、それはまずいかもしれない。それに変わる一つの候補として、最近流行のスモールワールド・ネットワークなんかが挙げられているわけだけど、それもある程度現実味を帯びてきていると思うし、そういうことがはっきり分かってくると、より大脳皮質の情報処理メカニズムに迫ることができると思う。
○ええ。
■ああ、そうか、先ほどのご質問の答えだけど、たったいま現在、いちばん精力的にやっているのは、こういった仕事かもしれない。大脳皮質の神経回路の動態を調べるために。 なぜアバランチというか、クリティカルな状況に回路が落ち着くのかを、生理学的な学習ルールとか、そういったものを入れて、シミュレーションとか理論的考察を行って理解しようと目論んでいます。
どんな回路構造だったら一連の実験にあうのか。アップダウン状態みたいなものが必要なのか必要でないのか。そこから見えてくる大脳皮質神経回路の情報処理原理は何なのか、そういったことを、ここ１年くらいやってますね。
それに対して、時間の話とかは５年くらい前から続けている仕事だと言える。決着はそんな短時間ではつかないですけれどもね。
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[42: 素粒子物理から脳科学へ移った理由] |
○どうして素粒子物理から脳の研究に移ったんですか。そもそもどうして素粒子物理だったんですか。
■ああ、それはね（笑）。ひとつは素粒子は難しすぎて私にはわからんということがあるんだけど。もともと素粒子だったのはミーハーだったからかな。理論志向の物理の学生は素粒子をやりたがるんだよね。カッコ良さそうだし、物質世界の一番の基本を扱っているという思いもあるし。僕もご多分にもれず素粒子の研究室にいって、ドクターを取ったんだけど。
○それで？
■素粒子って、数学のセオリーそのものって感じなんですよ。特にジオメトリかな。だから数学がすごく好きな人には、そこから世界が描けるんだろうけど、僕はそういうのあんまり好きでも得意でもなくて。世界が見えてこなかったわけ。僕はどっちかというとダイナミクスのほうが好きだということもある。時間が入っているような。
○なるほど。
■やってても、正直言ってぜんぜん興味がわかなくなって。実は博士課程の半ばくらいからね、自分でやってることに自分で興味がわかなくなってきてね（笑）。しょうがないから仕事しているサラリーマン状態みたいな感じ。企業戦士のレベルじゃない、窓際族といってもいい。
○でもドクターは素粒子でお取りになったんですよね？
■ええ。早稲田なんですけどね。ドクターをとったあとも２年間は素粒子やってたんですけど。これじゃいかんだろうと。ヘタすると就職もできないかもしれないしね。
○（笑）。
■なによりも、やってて楽しくない。これはいよいよ駄目だと思った。実は高校時代から生物が好きだったんですよ。高校時代には生物をやりたかったんです。分子生物学。
○ああそうか。先生方が高校生のときは分子生物学がちょうど華やかだった頃ですか。
■華やかになりはじめたころかな。DNAとか、ああいう話がね。とにかく遺伝子が生命の基本であると。遺伝子を自由に切ったり繋げたりして、機能分子を作るんだとか。大学の初等的な教科書とか買ってきて読んで「ようし、これにしよう」とか思っていたんだけど、友達にあるとき、「お前、物理が世の中の基本だよ」って言われてね（笑）。それでころっと変わって物理にいっちゃった。
ただ、そのことはすごく良かったとおもってますけどね。物理やったことは。物理と生物という、二つの異なる分野にまたがった仕事ができる道が開けた。生物の遺伝子だけやってたら、運が良かったとしても狭い物の見方に固まっていただろうと思う。
○なるほど。どういうきっかけで脳の研究に入ったんですか？
■僕はポスドクのときは、インドのタタっていう研究所にいたんですよ。
○え、インドですか？
■うん、ちょっと変わってるでしょ（笑）。何しろいろいろあってさ、そこにいたんだけど。
ただ、タタって、インドではナンバーワンの研究所で、イギリス連邦の遺産が残っていてね。たくさん、欧米人が、特にヨーロッパから人が来るんです。その時、「極東」ということの意味もよく分かった。
○ああ、なるほど。
■当時は、インドを経由してアメリカへ行くとか、逆にアメリカからインドを経由してヨーロッパへ行く人とかもいたんですね。イギリス人なんかは、過去の偉大な時代に思いを馳せるのかもしれませんね。
○ふむふむ。
■それであるとき、ニューラルネットの統計力学モデルをやってる人がやってきてね。それで連想記憶の講義をしたんです。はっきり言ってその講義自体はとんでもない−−準備も何にもしてない、しょうもない講義だったんだけど、ただ、そのアイデアにすごく惹かれてね。そのモデル自体は何年も前に出ていたんだけど、僕が知らなかっただけ。でもそれを聞いて、これは非常に面白いと思ったんですよね……。自分の今まで知っている物理の道から脳の問題へアプローチできるかもしれないと。
それで１年間勉強して、そこから入っていった。
○なるほど。
■ちょうど当時は物理、特に素粒子物理の未来が見えなかった時期でもあって、実験のほうがなかなか進まない。理論のほうも行き詰まっちゃった感じがする時代があったんですよね。夕方、若い人たちと集まってね、この先、素粒子物理が再び輝く時代なんてないんじゃないかという話も出ましたね。それで別の方向を探したいという感じはあったんですよね。
僕だけじゃなくて、日本でも、あるいは世界的に見てもね、物理から脳に入った人ってけっこういるんです。
○はい。
■だから世界的にちょっとそういう風潮があったんじゃないですかね。
やっぱり物理を知っていたことで、なんていうんだろ、自分は得をしていると思いますけどね。
○どういう部分で？
■サーキットとか、大規模な集団の現象とか、そういった部分をやっていこうと思うと、物理学の力学の知識とか、手法とか活きてくるし、実験の人には思いつかない視点も提供できるとかね。
○ポピュレーションで見ていこうとしたときに、それを丸ごと扱えるようなテクニック？
■そうですね。まあ単純に言っちゃえば色々な統計力学とか確率過程とかね。統計力学までいかなくても、さっきのべきルールとかでも、それがべきになるということが意味があるかどうかはわからなくても、それがたとえば臨界現象に結びついているとか、色々そういうことを知っていれば、じゃあ脳のなかでの意味はどうかということも問える。
○なるほど。
■ニューロンのモデルを作ってね、それを繋げて同期現象を調べるときでも、使っているのは結局物理の手法なんですよね。
いろんなことを教えてくれるというのはありますよね。
○ふむ。
■本質的に重要だと思うのは、物理学って、学部時代にものすごく訓練される学科だと思うんですよね。演習を通して、いろんな幅広いところを。
「何が自明なことで、何が自明じゃないことなんだろう」ということを見抜くっていうか、そういう目を養うことをすごくやらされる気がする。特定の問題解決の手法もあるけども、ものの見方っていうかね、それがやっぱりね、自分の中では一番役に立っているような気がする。
○なるほど。自明か。
■口の悪い実験の先生なんかは、「自明な理論が多いからね」と言ったりしてね。
○ん？
■やらなくても結果が分かってると。確かにそういう批判を受ける理論もあるけども、そういうところからは物理を知っているおかげで、わりと遠ざかっていられる（笑）。
○なるほど分かりました（笑）。
■ただ物理をやっていたことのマイナス面もないわけじゃない。それは論文の書き方。
○どういうことですか？
■物理には頭の良い人が多いためか−−というよりも数式がやりたいことを語ってくれるからというほうが適切かもしれないけど、読んで分からないのは読者のせいと決めつけるところがある。論文を巧く書く努力が払われない。結果、分かりにくくなる。
それから差異歩に全て本質的な結果を要約するように訓練される場合が多いけど、生物ではそのようなやり方は、あまりうまく働かない。手の内を見せることになったり、あるいはいきなり言われても意味不明ということになりやすい。それから物理の道具に囚われすぎると、既にある結果を後で説明するような仕事が多くなる。
○ああ、なんとなく分かります。
■何か話がすごいばらばらになっちゃって、非常に申し訳なかったな（笑）。
○いえいえ。こちらこそ興味の赴くままに質問してしまいまして。
本日はどうも有り難うございました。
【2004/11/10 玉川大学工学部にて】
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