脳の薄いスライスから完全なマウス神経ネットワークを再現できますか？

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ピグミーの白い歯のじゃじゃ馬、質量で最小の哺乳類。内部には小さく、全体論的で複雑な脳があり、原則としてマッピングすることができます。



短い答えは可能ですが、完全ではなく、あまり正確ではありません。つまり、まだ彼女の意識を真似することはできませんが、これまで以上にこれに近づいています。さらに20年生きてください-そして、おそらく、あなたの脳もバックアップすることができるでしょう。



意識のデジタル化とそのようなエキゾチックなタイプの不死に近づくために、あなたは最初に生きている神経ネットワークに対処するべきです。彼らのリバースエンジニアリングは、思考（計算）のプロセスが一般的に最適化されたシステムにどのように配置されるかを示しています。



60年前の1960年9月13日、科学者たちは生物学者とエンジニアの最初のシンポジウムを集め、複雑な機械と生物の違いを理解できるようにしました。そして、それもそこにあります。科学はバイオニクスと呼ばれ、目標は応用工学と新技術への生物学的システムの方法の適用でした。バイオシステムは、新技術の非常に効率的なプロトタイプと見なされていました。



軍事神経解剖学者のジャック・スティールは、神経形態工学や生物に触発されたコンピューティングなどの分野が開発されたAIの分野を含む、技術のさらなる進歩に大きな影響を与えた人物の1人になりました。スティールは、精神医学に精通した医師であり、建築が好きで、飛行機の飛行方法を知っていて、自分の機器を修理しました。つまり、彼は非常に優れた応用エンジニアでした。スティールの科学的研究は、映画サイボーグの脚本の原型となった。ですから、少し力を入れれば、彼をターミネーターの曽祖父と呼ぶことができます。ご存知のように、ターミネーターがある場所にはスカイネットがあります。



この投稿は、同僚のセルゲイ・マルコフの将来の本「電気羊の狩猟：人工知能の大きな本」の資料に基づいています。



一般に、人間の神経系で発生する生理学的プロセスと精神的現象との関係の問題は、現代科学の最も興味深い問題の1つです。秘密のコンピュータープロセッサがあなたの手に渡り、それをコピーしたいとします。あなたはそれを薄い層にスライスし、それを層ごとに注意深くコピーすることができます。しかし、完全にまたは少なくとも部分的に機能するために、コピーはどの程度正確に必要ですか？実験なしでそのような質問に答えることは非常に困難です。



バイオニクス、またはバイオミメティックスは、バイオシステムの原理をコピーするか、それらを基礎として採用しました。 Leonardo da Vinciが鳥の飛行を監視し、ornithopterを発明したとき（残念ながら、適切な材料とエネルギー源は見つかりませんでした）、20世紀に私たちはますます複雑なシステムをコピーしました。 RFIDチップ、医療用接着剤（接着剤）、疎水性構造、ナノセンサー-これらすべて、およびはるかに多くがバイオプロトタイプを使用して作成されました。どこかで、自然界にプロトタイプが存在することで、技術が原則として可能であることが理解できました。植物が二酸化炭素と水から糖とデンプンを合成することができれば、同じ機能を実行するデバイスを作成することができます。



そして、進化によってシステムが環境への適応性に向けて最適化されれば、タスクに合わせてシステムを最適化できます。進化の観点から、人間の脳はエネルギーをほとんど消費せず、物理的な影響に耐性があり（リンゴが頭に落ちて記憶を完全に失った場合、気に入らない可能性があります）、赤ちゃんの頭は出生時に産道を自由に乗り越えなければなりません。



同じ原理でデバイスを開発する場合、これらの制限はありません。他の何百ものように。



ちなみに、私たちの祖先はしばしば「終末」の思考理論に固執し、プロセスが遠隔地（魂のどこか）で起こり、コマンドの形で何らかの器官を介して伝達されることを示唆しています。アリストトルと彼の同僚は、魂の終末が心の中にあると信じていました。しかし、古代の医師の実験は、文明の技術レベルによって制限されていました。これは、1791年にLuigiGalvaniが電流によって筋肉が収縮することを発見するまで大まかに続きました。これらの実験は、生体電気現象の分野での研究を引き起こしました。ある時点で、カトは彼の周りのすべての可能性を測定することを決定し、彼の測定のために動物を開き始めました。彼は、灰色の物質の外面が脳の深い構造よりも正に帯電していることを発見しました。彼はまた、脳内の電流は基本的な機能に関連しているように見えると述べた。「レーズンをサルに見せたが、与えなかったとき、アンペア数がわずかに減少した。」彼のおかげで、非侵襲的（つまり、体の外部バリアを通過することとは関係がない）脳波記録法が生まれました。 1890年、ポーランドの生理学者Adolf Beckは、ウサギの脳の後頭皮質に配置された2つの電極間で発生する電位の低電圧、高周波変動を発見しました。



その瞬間、多くの科学者にとって、脳は根本的に認識できるものであることが明らかになりました。おそらくこれは神聖な魂の「ターミナル」ではなく、完全に理解できる電気機械ですが、非常に複雑なだけです。または、そのようなエンジニアリングコンポーネントが含まれており、調査することができます。 Catoは、その後のEEGの出現の前提条件を作成しました。現代の脳波記録は、Pravdich-Neminskyなどの前任者がいましたが、Bergerによって作成されました。



Catoの実験の2年前の1873年に、個々のニューロンを染色できるGolgiメソッド（著者にちなんで名付けられたイタリアの生理学者Camillo Golgi）が発見されました（ただし、「ニューロン」という言葉は1891年ま​​で使用されませんでした）。



生物学でゴルジが発見される前は、さまざまな細胞体から出てくる繊維が「網状組織」と呼ばれる単一のネットワークに接続されていると信じていたドイツの組織学者ジョセフ・フォン・ゲルラッハによって提案された概念が人気でした。 Gerlachのアイデアの人気は、心臓や肝臓とは異なり、脳と神経系を別々の構造単位に分割できなかったという事実によるものでした。神経細胞は当時の多くの研究者によって組織で説明されていましたが、神経細胞とそれらを接続する軸との接続樹状突起は不明瞭でした。これの主な理由は、顕微鏡検査の欠如でした。彼の発見のおかげで、ゴルジは、ある細胞体の分岐したプロセスが他の細胞体と融合しないことを発見しました。しかし、彼はGerlachの概念を拒否しなかった。これは、長くて細い付属物がおそらく1つの連続したネットワークに接続されています。



それは、機械工と電気技師がすでに知っていたようなものでした。機械論的アプローチが勝利しました。確かに、それがどのように機能するかはまだ明らかに不明でした。または、少なくともそれがどのように機能するか。



14年後の1887年、スペインの神経解剖学者Santiago Ramon y Cajalは、細胞体から現れる長くて薄いプロセスが単一のネットワークにまったく接続されていないことを証明しました。神経系は、他のすべての生体組織と同様に、別々の要素で構成されていました。 1906年、ラモン・イ・カハールとカミーロ・ゴルジは、神経系の構造に関する研究でノーベル生理学・医学賞を受賞しました。今日まで約3,000人が生き残ったRamon-i-Cajalのスケッチは、今日でも脳と神経系の構造的多様性の最も詳細な説明の1つです。





Santiago Ramon y Cajalによるスケッチ



さらなる研究により、エンジニアリングレベルで私たちの考え方を根本的に理解できる詳細がますます明らかになっています。これは、適用された生体模倣を行うことができることを意味します。







ガルバニの時代から神経を電気的に刺激できることは知られていましたが、神経を刺激するために使用される刺激を制御することは非常に困難でした。信号はどの程度の強さと持続時間である必要がありますか？そして、刺激と興奮性の関係は、根底にある生物物理学によってどのように説明できますか？これらの質問は、19世紀と20世紀の変わり目に、神経興奮性の研究の先駆者によって提起されました。Louis Lapicque（1866-1952）。1907年の彼の最初の 研究で、ラピックは神経のモデルを提示し、それをカエルの神経を刺激することによって得られたデータと比較します。単純なコンデンサ回路に基づくこのモデルは、ニューロンの細胞膜の将来のモデルの基礎として機能します。



当時の科学の複雑さを理解するために、いくつかの例を挙げてみる価値があります。 Lapikが使用した刺激は、この目的のために特別に設計および製造された2つの電極を介して供給される短い電気インパルスでした。理想的には、刺激実験では電流パルスを使用できますが、適切な電流源を作成するのは簡単ではありませんでした。代わりに、Lapikは電圧源（バッテリー）を使用しました。電圧調整は、最新の電位差計と同様に、スライダー付きの長いワイヤーである分周器を使用して実行されました。また、わずか数ミリ秒の持続時間で正確なパルスを取得することは困難でした。これのために少し前に発明されたツールは「レオトーム」と呼ばれていました。デバイスは、カプセルロック付きのピストルで構成されていました。その弾丸は最初に最初のジャンパーを壊し、刺激回路に電流を生成し、次にその途中で2番目のジャンパーを壊し、接触を中断しました。



1907年の作業により、Lapikはいくつかの理論的考察に至りました。彼は、神経細胞の連鎖の活性化は、前の細胞のインパルスまたは作用電位による各細胞の連続的な電気刺激に依存すると仮定した。 Lapikは、振動無線​​回路間の調整または共振に似た神経プロセスの理論を提案しました。



1943年に、科学者の長年の研究を要約したLapikの本La machine Neurouse [ Nervousmachine ]が出版されました。





出版社パリ：Maison parisienne Neurdein（ND。Phot。）、Sd



しばしば、計算神経科学のためのLapikの仕事 について議論するとき、 人は遭遇するかもしれませんLapikは、「統合と発火」と呼ばれる最初のニューロンモデルの作成者および研究者であるという声明とともに。このモデルによれば、ニューロンのアルゴリズムは次のように説明できます。ニューロンの入力に電流を流すと、膜の両端の電位差（電圧）は、出力電位のジャンプのような変化が発生する特定のしきい値に達するまで時間とともに増加し、電圧がリセットされます。残留電位まで、その後、プロセスを何度も繰り返すことができます。実際、ラピック時の神経興奮と神経インパルスの形成との関係はまだ不明であり、科学者はこれについて、またはインパルスが発行された後に膜がどのように元の状態に戻るかについての仮説を提示していません。



計算神経生物学の枠組みの中でLapikのアイデアをさらに発展させることで、生物学的ニューロンのより正確で完全なモデルが数多く登場しました。これらには、リーキーインテグレートアンドファイアモデル、フラクショナルオーダーリーキーインテグレートアンドファイアモデル、Galves-Löckerbachモデルが含まれます[ Galves – Locherbachモデル]、指数関数的な統合発火モデル、その他多数。 1963年のノーベル賞は、サー・アラン・ロイド・ホジキン（1914-1998）とサー・アンドリュー・フィールディング・ハクスリー（1917-2012、作家と混同しないでください）の研究に対して授与されました。





ソース



足の長い沿岸イカ（Doryteuthis pealeii）は、他のイカと同様に、巨大な軸が存在するため、神経生理学者にとって非常に便利なモデル生物です。巨大なイカの軸は非常に大きく（通常は直径約0.5 mm、場合によっては最大1.5 mm）、イカの水反応システムの一部を制御します。この軸は、主に水中での短いが非常に速い動きに使用されます。イカの触手の間にサイフォンがあり、動物の体壁の筋肉が収縮するため、水をすばやく押し出すことができます。この収縮は、巨大な軸の作用ポテンシャルによって開始されます。電気抵抗は物体の断面積に反比例するため、作用電位は小さな軸よりも大きな軸の方が速く伝播します。したがって、巨大な軸の直径の増加は、それが筋肉反応の速度の増加を可能にしたので、進化の過程で維持されました。これは、作用電位のイオンメカニズムに興味を持っていたホジキンとハクスリーへの本当の贈り物でした-結局のところ、軸の直径が大きいため、その内腔にクランプ電極を取り付けることができました！





出典



Hodgkin-Huxleyモデルは、励起されたセルの電気的特性を近似的に記述する非線形微分方程式のシステムです。その結果、より詳細な研究の基礎となるモデルが生まれました。これは、20世紀の神経生理学における大きな進歩でした。



より興味深いプロジェクトの1つは、SebastianSeungの研究室の科学者によって実行されています。プロジェクトの当面の目標は、ハロルドという名前のマウスの網膜内のニューロン間の接続のマップを作成することでした。網膜は、長期的な科学的目標を達成するために必要な技術をテストするためのモデルオブジェクトとして選択されました-人間の脳の接続の完全な説明。マウスの脳を頭蓋骨から取り出し、薄層にスライスしました。



得られた切片を電子顕微鏡に通した。研究室のスタッフが、単一のニューロンの接続マップを再構築するには専門家の作業時間が約50時間かかり、100人の科学者のグループのマウスの網膜をマッピングするには約200年かかることに気付いたとき、根本的に異なる解決策が必要であることが明らかになりました。そしてそれが見つかりました。彼はオンラインゲームEyeWireを作成しました。このゲームでは、プレーヤーが互いに競い合い、マウスの脳のスライスの写真にカラーを付けます。



EyeWireの発売から2年後の2014年に、研究所のスタッフが最初の発見を行い、それをジャーナルNatureに報告しました。科学者たちは、哺乳類がどのように動きを認識するかを正確に理解しています。光が光受容細胞に当たると、それらは信号を双極細胞、次にアマクリン細胞、そして最後に神経節細胞に伝達します。科学者は、80個の星状アマクリンニューロン（そのうち29個はEyeWireプレーヤーが説明を手伝った）とそれらに付着した双極細胞を分析しました。彼らは、異なるタイプの双極細胞がアマクリンニューロンに異なる方法で接続することに気づきました。あるタイプの双極細胞は星状細胞の「相馬」（体）から遠くに位置し、信号をすばやく送信します。別のタイプの細胞は近くにありますが、信号は遅れて送信されます。



視野内の刺激が星状アマクリン細胞の体（相馬）から離れると、最初に「遅い」双極細胞が活性化され、次に「速い」双極細胞が活性化されます。次に、遅延にもかかわらず、両方のタイプの細胞の信号が同時に星状アマクリンニューロンに到達し、強い信号を発してそれを神経節細胞に渡します。刺激が体細胞に向かって移動する場合、異なるタイプの双極ニューロンの信号は「出会う」ことはなく、アマクリン細胞からの信号は弱い。



プレーヤーによってラベル付けされたデータは、対応する機械学習モデルをトレーニングするために使用されました。その後、プレーヤーは自分でカラーリングを実行できます。..。皮肉なことに、これらのモデルは、脳の視覚皮質を研究する過程で得られた科学的データの影響下で作成された畳み込み神経ネットワーク（後で詳しく説明します）に基づいているという事実にあります。



2013年4月2日、BRAINイニシアチブが開始されました。財団の最初のレンガはPaulAlivizatosによる記事で、「機能的なコネクトーム」を構築するために使用できる方法を含む、より控えめなプロジェクトの実験計画を概説し、プロジェクト中に開発する必要のある技術もリストしています。ワームやハエからより大きなバイオシステム、特にピグミーシュリューに移行することが計画されていました。それは体重で知られている最小の哺乳類であり、その脳はわずか約百万のニューロンで構成されています。じゃじゃ馬から霊長類へ、最終段階も含めて、人間へと移動することが可能になるでしょう。



生き物、すなわち線虫C. elegansの最初のコネクトームは、ケンブリッジの生物学者Sydney Brenner（1927-2019）が率いる研究者グループによって1986年に建てられました。ブレナーと彼の同僚は、ミリワームを注意深く薄切りにし、電子顕微鏡に取り付けられたフィルムカメラを使用して各セクションを撮影し、画像からニューロン間のすべての接続を手動で追跡しました。ただし、C。elegansには302個のニューロンと約7,600個のシナプスしかありません。 2016年、カナダのダルハウジー大学の科学者チームは、中枢神経系が177のニューロンと6,618のシナプス接続で構成されていた、チュニケートCionaintestinalisの幼虫について同僚の偉業を繰り返しました。..。ただし、コネクトームを構築するために使用される方法は、大きな神経系には効果がないことに注意する必要があります。物理学者のWinfriedDenkと神経解剖学者のHeinzHorstmannが自動顕微鏡を使用して脳を解剖および視覚化し、ソフトウェアを使用して結果の画像を収集および結合することを提案した2004年まで、研究者ははるかに大きなプロジェクトに着手することを真剣に検討しませんでした。



2019年、ジャーナルNatureは、スコットエモンズ博士による出版物を発表し、新しい方法を使用した線虫Caenorhabditiselegansコネクトームの再構築に関する詳細なレポートを掲載しました。..。 1年前、プリンストン大学のZhihao Zhengが率いる科学者のグループが、約100,000個のニューロンで構成されるドロソフィラ脳のスキャン作業を完了しました。 Zhengと彼の同僚によって開発されたこのシステムは、それぞれが約40 nmの厚さで、得られた画像の合計サイズが 40兆ピクセルである、ハエの脳の7,000を超える薄い部分を透過走査電子顕微鏡に通すことを可能にしました。



2019年4月、脳研究所の従業員。シアトルのアレンは、1立方ミリメートルのマウスの脳を10万個のニューロンとそれらの間の10億個の接続でマッピングするプロジェクトの最終マイルストーンを破ったことを祝いました。マスタードシードのサイズのサンプルを処理するために、顕微鏡を5か月間継続して実行し、視覚皮質の25,000セクションから1億を超える画像を収集しました。その後、研究所の科学者によって開発されたソフトウェアは、画像を2ペタバイトの単一の3次元配列に結合するのに約3か月かかりました。 Landsatミッションによって30年以上にわたって収集された私たちの惑星のすべての画像は、約1.3ペタバイトしか占有しないため、マウスの脳スキャンは事実上「一粒の砂の中の全世界」になります。究極の目標であるナノスケールの人間の脳のコネクトームは、まだ遠い道のりです。その中のニューロンの数は、天の川の星の数に匹敵します（約10¹¹）。今日のイメージング技術では、最終的な目標を達成するために必要なデータを収集するには、数十の顕微鏡が数千年にわたって24時間稼働する必要があります。しかし、顕微鏡の進歩、および画像分析のためのより強力なコンピューターとアルゴリズムの開発により、コネクトミクスの分野は急速に前進し、研究者自身を驚かせています。 「5年前、1立方ミリメートルについて考えるのは野心的すぎました」とリードは言います。今日の多くの研究者は、体積が約500立方ミリメートルであるマウスの脳の完全なマッピングが次の10年で可能になると信じています。 「今日、シナプスレベルで人間の脳をマッピングすることは信じられないように思えるかもしれません。しかし、進歩が同じペースで続く場合、計算能力と科学的手法の両方で、すでに能力がさらに1000倍に増加しています私たちには考えられないことではないようです。」 BRAINイニシアチブ





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この分野での唯一の大規模なプログラムではありません。ブルーブレインプロジェクトとヒューマンブレインプロジェクトの科学者は、ラットの脳の機能モデルの作成にも取り組んでいます（人間の脳に目を向けています）。チャイナブレインプロジェクトもまだ立ち止まっていない。



実際、これらの生物学的プロトタイプの複雑さを理解したので、エンジニアリングアプローチに移り、現代のコンピューティングにおける原理の適用について徐々に議論を始めることができます。しかし、次回はそれについてもっと。または、この部分と次の部分について、セルゲイ・マルコフの著書「The Hunt for the Electric Sheep：A Big Book of Artificial Intelligence」で、出版社「AlpinaNon-Fiction」による出版の準備をしています。まだ本を購入することはできませんが、資料の投稿はすでに読むことができます。まあ、一般的にoulenspiegel とてもクールなスペシャリスト。