生物学を愛しておくべきだった私（2020）
(jsomers.net)- 高校の生物学は、生命の秘密を追う探究ではなく、名前と結論の暗記として教えられ、胚分化・遺伝・免疫のような主題の驚きを覆い隠してしまう
- 同じDNAを持つ細胞たちがそれぞれ異なる運命をたどる過程は、化学的勾配、遺伝子発現の変化、タンパク質シグナルの連鎖として見ると、生物学全体を開く問いになる
- Oswald Averyの細菌実験のように、実際の生物学は問いと実験から始まるが、教科書は発見の過程を削ぎ落として結果だけを残し、数学教育における公式暗記に似ている
- 現代生物学や免疫学は用語や例外が多いが、DNA・RNA・タンパク質・細胞シグナルを物理的な構造と動きとして見ると、抽象的なフローチャートより理解しやすくなる
- 生物学教育には、図、アニメーション、拡大型マップ、シミュレーション、物理モデルのような視覚的思考ツールと、科学者たちの試行錯誤を見せる物語が必要だ
暗記として伝えられた生物学の問題
- 生物学の授業は、Golgi apparatus、Krebs cycle、mitosis、meiosis、DNA、RNA、mRNA、tRNAのような名前を並べる生気のない暗記のように感じられた
- すべての細胞が同じDNAを持つという事実そのものが驚異的だが、教科書はその驚きを十分に伝えていない
- Lewis Thomasの The Medusa and the Snail は、精子と卵子が結びついた1つの細胞から、人間の脳を生み出す系譜の細胞が生まれることを、地球上の大きな驚異として扱っている
- 胚分化は生物学全体を開く問いである
- 胚液の化学的勾配が、一部の細胞の遺伝子発現プログラムをわずかに変える
- 胚は「上」と「下」を区別するようになる
- 片側の端にある細胞が別のタンパク質を作り、そのタンパク質がさらに精密な化学シグナルを放出する
- この連鎖を経て、脳細胞と足の細胞のような違いが生まれる
- Douglas Hofstadterの Gödel, Escher, Bach を通すと、細胞は再帰的に自己修正するプログラムのように理解できる
- DNAがRNAを作り、RNAがタンパク質を作り、タンパク質がDNAからRNAへの転写を制御する
- この構造は、小さなLispプログラムでマクロがマクロを生み出す様子になぞらえられる
問いと実験が抜け落ちた教科書
- 生物学の授業は生命の秘密を探す探究ではなく、実際の生物学者たちの問いや実験を飛ばした結論の寄せ集めに近かった
- Oswald Averyの1940年代の実験は、遺伝物質をめぐる重要なミステリーを示している
- Streptococcus 細菌には、シャーレでざらざらに育つ株と、なめらかで光沢のある株があった
- なめらかな株をざらざらの株と混ぜると、その後の世代がすべてなめらかになる現象が観察された
- 当時は多くの専門家がタンパク質こそ形質を担うと考えていたが、Averyは核酸の役割を疑った
- 遠心分離機、水、洗剤、酸を使って、なめらかな株から核酸を精製し、アルコールで沈殿させて繊維状の物質を得た
- その物質をざらざらの株に少し加えると、次の世代はなめらかになり、この物質が形質転換原理であることが明らかになった
- この実験は、約10年後の二重らせんの発見へとつながる研究熱を引き起こした
- Paul Lockhartの “Mathematician’s Lament” は、学校数学が問いを奪い、数学を安っぽいものにしていると批判する
- 三角形の面積を自力で見つけられるパズルではなく、面積を求める手順だけが与えられるようなものだ
- 生物学は数学よりもさらに雑然とした科目なので、問いもないまま “lipid bilayers” や “endoplasmic reticula” を区別しろと言われると、事実はいっそう恣意的に見える
- 大きなテーマは、薄くて深い断片として近づくと学びやすい
- プログラミングを学ぶとき、小さなプロジェクトが動機と構成原理になる
- “memoization” のような抽象概念も、現実の問題解決で必要になったときには抽象性を失う
- 生物学も、「胚はどのように分化するのか」「なぜ私の目は青いのか」「ハムスターはどうやってチーズを筋肉に変えるのか」「なぜコロナウイルスはある人をずっと重く病気にするのか」といった問いから学習が始まる
免疫学の複雑さと物理的な理解
- SARS-CoV-2と免疫系を扱う文章を準備しながら読んだ Cell 論文の文は、MOI、ACE2、RNA-seq、TBK1、IFN-I、IFN-III、STAT1、MX1のような用語でいっぱいで、文ごとにWikipediaを確認しなければならないほどだった
- 免疫学は命名体系が広く、leukocytes、monocytes、lymphocytesのように包含関係も複雑だ
- すべてのinterleukinはcytokineだが、すべてのcytokineがinterleukinというわけではない、といった関係が多い
- 生物学には、コンピューティングのように至るところに生涯の仕事が埋め込まれた抽象があるが、意図的に設計されたシステムではないため、より難しく感じられる
- 生きたシステムは、グローバルな可変状態の大きな塊のように見える
- 何かを上げ、その抑制因子のプロモーターを下げる、といった形で制御が行われる
- neutrophilのような自然免疫の前線プレイヤーにも複数のタイプがあり、一部は知られている役割と逆に見える
- 生物学の土台には、抽象ではなく物理的世界がある
- 20世紀分子生物学の大きな啓示は、構造と機能の結びつきである
- DNAは巻かれ、ほどかれ、相補的に自分を複製できるため、遺伝の貯蔵庫となる
- Hemoglobinは、酸素原子がレゴのようにはまり込み、残りの席を広げる構造によって、効率的なエネルギー貯蔵庫として理解できる
- 細胞シグナルも、タンパク質と受容体の形がかみ合い、変形する過程として機能する
- 高校流の DNA → RNA → protein というフローチャートだけでは、遺伝子発現が実際にどう「オン」になるのか理解しにくい
- 哺乳類のDNAは、長い二重らせん1本として広がっているのではなく、histoneという小さな円形タンパク質の周囲に何度も巻きついている
- 転写機構は実際にDNAらせんに沿って進まなければならず、巻かれて見えない部分にはアクセスしにくい
- 遺伝子発現とは、ある瞬間に転写機構がDNAの特定の部分にアクセスし、RNA転写産物とタンパク質を大量に作る状態のことだ
- 繊維構造が少し曲がるだけで、転写機構が見られる部分が変わり、作られるタンパク質の分布も変わる
- repressorがDNA上に居座って転写機構を物理的に妨げる方式も、遺伝子発現制御の一例である
- RNA sequencing、すなわちRNA-seqは、凍結した細胞内のRNA転写産物を数え、その瞬間に発現しているタンパク質のスナップショットに近い結果を作る
- 結果は、遺伝子と転写産物数を対応づけた大きな表になる
- ある細胞種と別の細胞種、健康状態と病気の状態の違いは、この表の分布の違いとして見ることができる
- RNA-seqの結果は高次元空間のベクトルとして表現され、細胞は自己調節と環境適応に応じてこの発現空間を動く
図、方法、歴史で学ぶ生物学
- David Goodsellの The Machinery of Life は、手描きのイラストで細胞を、速くて混雑した場所、タンパク質機械で満ちた世界としてもう一度見せてくれる本だ
- 細菌のべん毛モーターを文脈の中で見せ、拡大図と機能要素図によって異なるスケールをつなぐ
- 「部屋が米粒でいっぱいの様子を想像すれば、指先を構成するおよそ10億個の細胞を思い浮かべられる」といった具合に、規模感を身体化する
- 細胞の世界では、動きは主にランダム拡散によって起こる
- 細胞内タンパク質は周囲の水分子に四方からたたかれて素早く跳ね回るが、遠くまで行くには長い時間がかかる
- 長距離を移動するには非常に遅いが、短距離の探索には非常に速い
- 細胞内タンパク質は、混み合ったパーティーで部屋を横切るのに1時間かかるが、その間に全員と60万回ぶつかるような状況にたとえられる
- William W. Cohenの A Computer Scientist’s Guide to Cell Biology は、生物学論文を読める程度の “reading knowledge” を目標にした本だ
- 細胞サイズの物体は周囲の分子と何度もかすめ合うため、膜表面のわずか0.02%だけが特定タンパク質pの受容体であっても、表面全体が受容体で覆われている場合の半分ほどの効率を出せる
- Cohenは、細胞サイズの物体は高い帯域幅を持ち、何百種類もの化学シグナルを認識したり吸収したりできると見る
- 生物学の方法を学ぶことは、個々の事実を学ぶことと同じくらい、時にはそれ以上に有用だ
- 遠心分離機で密度の異なる断片を分離する
- gel electrophoresisでサイズの異なる物質を分離する
- Western blotは、ゲルを特殊な紙に移し、特定のタンパク質に結合する抗体と、その抗体に結合して蛍光を発する別の抗体を使う
- Flow cytometry は、蛍光抗体で細胞をタグ付けし、1つずつチューブに通しながらレーザーと電荷で分類・計数する
- 遺伝子操作によって望む分子機械を作ったり、遺伝子を1つずつオフにしたり、動物全体のゲノムを編集して観察したりする
- Western blot、flow cytometry、RNA-seqのような方法は、多くの論文で繰り返し登場する
- Horace Freeland Judsonの The Eighth Day of Creation: Makers of the Revolution in Biology は、発見以前の科学を見せてくれる本だ
- Francis Crick、Jacques Monod、François Jacobとその周辺人物との対話、論文、手紙をもとに、分子生物学革命を扱っている
- tRNA発見前には、RNAがアミノ酸ごとのポケットを作ってタンパク質を合成するというモデルなどが真剣に検討されていた
- タンパク質合成がadapterを介して行われ、核酸が鋳型というよりデジタルコードに近いという発想は、大きな驚きだった
- 教科書の反対側から、発見以前の誤解や回り道も含めた実務家の視野を与えてくれる
生物学理解のためのツールと物語
- 免疫系を勉強する過程で、Bret Victor流に生物学の理解を容易にするツールが必要だという思いが続いた
- YouTubeには、見えないものを見えるようにする強力な解説者がいる
- Ninja Nerd Science の免疫系動画は、見えないものを見えるようにするやり方が強みだ
- Goodsellの本や “Inner Life of a Cell” の3Dアニメーションにも同じ力がある
- WebではMarkdown入力欄さえあれば文書を比較的簡単に作って共有できるが、図やアニメーションの制作ははるかに難しい
- 生物学の過程を理解するには、図とアニメーションが不可欠だ
- iPad ProでRNA-seqを説明しながらリアルタイムで描くやり方は、Khan Academy風の講義に近い体験を生む
- より簡単な生物学可視化ツールが必要だ
- pattern brushes in Adobe Illustrator、BioRender、CellPAINT のように、複雑なオブジェクトをより退屈せずに描けるソフトウェアが必要だ
- Molecular Maya のようなツールはもっと単純化され、Bret Victorの Stop Drawing Dead Fish のようにジェスチャーでアニメーションを作れるべきだ
- ベクターグラフィックとUndo履歴を活用すれば、WikipediaやStack Exchangeのような知識プロジェクトで少しずつ改善されていく協調編集画像が可能になるはずだ
- Ninja Nerdの講義にあるホワイトボード図の一部を選択して下位図表につなぎ、複数人で埋めていける拡大可能な階層型マップも可能だろう
- 生物学は目に見えない小さな機械の世界なので、シミュレーションと相性がいい
- 3Dインタラクティブシミュレーションを作るのに必要な専門技術が多すぎる
- MockMechanics やMinecraftのような、あるいはそれ以上に優れた生物学中心のツールが必要だ
- WatsonとCrickの発見も、特別に作られた物理モデルに依存していた
- Bret VictorのDynamiclandは、コンピュータを使って会話するようにすばやくモデルを作れる、没入的な協働空間を構想している
- 免疫系について書く過程で、手に持って操作できるモデル、免疫反応の最中の上皮の中を歩き回れる博物館、テキストのように検索・コピー・共有・組み合わせができる物理空間というアイデアが必要だった
- 生物学には他の科学と同じようにロマンがあり、パンデミックの中で強力なワクチンや安価で迅速かつ信頼できる検査を提供する人は、子どもたちが夢見る名前になるべきだ
読み物
- The Machinery of Life, David Goodsell
- Bionanotechnology: Lessons from Nature, David Goodsell
- A Computer Scientist’s Guide to Cell Biology, William W. Cohen
- The Eighth Day of Creation: Makers of the Revolution in Biology, Horace Freeland Judson
- The Medusa and the Snail: More Notes of a Biology Watcher, Lewis Thomas
1件のコメント
Hacker Newsのコメント
Krebs cycleのように、テストに出しやすい「私たちが知っていること」に偏りすぎていて、実際には「どうやってそれを突き止めたのか」に焦点を当てるべきだ
たとえば A Brief History of Everything がたどるように、「質量の異なる同位体を使ってDNA中のリンについて解明した」といった過程のほうが重要だ
一般に「何を」は、歴史なしでは意味をなさない。20世紀半ばになぜDNAを探していたのか、それ以前に何が分かっていたのかまで、科学を捜査のようにたどり直すほうが、子どもたちにはずっと有益だ。細胞小器官の事実をいくつか覚えるより、探究の道筋を理解する能力のほうが、はるかに転用が利く
それでも、自分が生物学を選択科目から外した本当の理由は、物理や化学に比べて生物学が頭のいい学生の科目だと見なされていなかったからだ。生化学サイクルを暗記で押し切れてしまう面もあるし、物理に必要な微積分よりたいていは易しいかもしれないが、単なる評判の問題も大きく、それは合理的ではない
生物学分野で統計の博士研究員として働いている友人がいるが、実際には生物学には数学的能力への深い需要がある。ただ、学校にいるうちはそれがあまり見えてこないようだ
明示的に説明しないと、人は自分で理由を作り上げてしまい、それが間違っていることがある。たとえば「休憩時間だから上で作業している人はいない、だから危険区域に入ってもいい = 落下の危険はない」と考えるが、固定が不十分な物が落ちるかもしれないし、放射線透過検査が予定されているかもしれないし、床に穴が開いているかもしれない
規則の理由が分かれば、その規則自体も覚えやすくなる
でも、物理学の物語は魅力的だ。各実験がなぜ、誰によって、何を証明しようとして行われたのかが分かると、あらゆる科学は人物と論争が絡み合う連続ドラマのようになり、ずっと面白く、記憶にも残る
「薄くて深い断片」という表現が本当に的確だ。文脈なしに暗記すべきことだけを投げつけられる
物理学の学生には、本格的に学ぶ前に Brian Greene の The Fabric of the Cosmos を読ませるべきだと思う。生物学にも「今までに分かっていることと、まだ分かっていないこと」を見せてくれる似た本があるはずで、知っていたら教えてほしい
そのとき初めて科学が急に理解できたし、この20年間ずっと「科学」という名で事実を学んできたけれど、実際には科学そのものを理解してはいなかったのだと気づいた
良い例が Hershey-Chase experiment だ。科学とは事実を学んで暗記することではなく、宇宙をぴたりと正しいやり方で突いて何かを知る、創造的な過程なのだ。科学者はエンジニアよりも芸術家に近く、自分は間違いなくエンジニア寄りなのだとも分かった
今でも新しい概念を学ぶときにはこのやり方を使う。以前には何があり、なぜその変化が筋の通ったものだったのかを学ぼうとする
科学を、世界についての事実の一覧ではなく、ひとつの過程として見られるようになるからだ。この本は複数分野における当時の理解水準を、それぞれが新たな問いや問題を生み、さらに研究されていく一連の発展として扱っている
「コンピュータ科学者にとって、生物学者のやり方は狂気じみて見えるかもしれない。問題は、細胞が小さすぎ、多すぎ、複雑すぎて、プログラマーがステップ実行デバッガで見るようには分析できないことにある」という部分は、生物学の外にいる人たちが最も過小評価している点のように思う
私たちは今や細胞やタンパク質がどう働くかについて多くを知っているが、特定の細胞の中でその場の状態として正確に何が起きているのかを理解するのは、いまだにきわめて難しい。多くの測定手法は、測ろうとしている対象を破壊したり変化させたりする可能性が高い。ハイゼンベルクの不確定性原理のように、測定という行為が状態を変えてしまう
あらゆるものが温度、せん断力、イオン強度、pH などに敏感で、ほとんどの手法は解像度とシグナルを得るために、まさにそうしたつまみをいじる。だから、測定手法を選ぶ前の段階から、何が起きていると考えているのかを明確にしておかないと、それを壊してしまうことになる
だから基本原理は多く分かっていても、特定の環境で機能を工学的に設計するのは依然として難しい。工学には多くの測定とフィードバックが必要だ
ソフトウェアが素早く工学化できる理由もここにある。望む場所に比較的簡単にプローブを差し込み、時には決定論的に正確に何が起きているかを理解できる分野だからだ。ソフトウェアと比べると、他の分野はすべてぼんやりした暗闇の中を撮影しているようなものだ
プログラムをデバッグするときに、反復実験の回数を気にしなければならないと想像してみればいい。ソフトウェアでは、コードがたった今失敗したのに何も変更せず再実行するのはおかしいが、他の工学分野では、たった今失敗したものを何回再試行するか会議まで開くことがある
コンピュータ科学が独特なのは、物理現象を、あたかも数学法則を実行するかのように見える機械へと飼いならすことに、例外的な成功を収めたからかもしれない。もちろん rowhammer や単一事象エラーのように物理が顔を出すこともあるが、今日の私たちが機械の物理的本性をどれほど考えずに済んでいるかは、本当に印象的だ
ただ、他の工学分野も成功の度合いは違えど、似たような抽象化を作ろうとしている。世界中の電気技術者が、電子の奇妙な量子的気まぐれを理解しなくても電力システムを作り推論できるようにする、簡潔な電気標準の体系をすでに作り上げている。生物学もいつかはそうなる気がするが、まだ1世紀ほど早いように思う
もう分析化学の悪夢は見ないが、理解できない理由で実験が何度も失敗するときに生じる自己嫌悪のレベルを経験すると、コードのデバッグの苛立ちはほとんどかわいく思えてくる
もちろん今では、ローカルで LLM 呼び出しを回すと、デプロイされたソフトウェアのバージョンと他の条件はすべて同じに見えるのに、まったく異なる応答が返ってくる時代なので、「昔はそうだった」と言うべきかもしれない
不確定性原理とは、位置と運動量のような二つの物理量、つまり共役変数は、同時に任意の精度で知ることはできないという意味だ。言い換えれば、二つの波動関数をそれぞれの空間で同時に任意に小さな領域へ局在化することはできないということだ
これは互いにフーリエ変換の関係にある二つの関数に適用され、位置と運動量がそうであることと関係している。言い方は少し粗いが、実用上は十分に正しい。測定によって波動関数が変わることとは関係がない
粉砕機に入れて破片を分析し、逆算して歯車の大きさを推定することはできるが、時計を一つだけすり潰すわけにはいかない。一度に10万個を砕かなければならず、その中には分針の長さや時針の長さが異なる複数の時計モデルが複雑に混ざっているはずだ
入門生物学であまり教えられていないと感じたことの一つは、人間の細胞が今なおどれほど未知なのかということだ。教科書としては、タンパク質を千個並べて横に「機能不明」と書きたくはないだろうからだ。だが、驚くほど広い範囲がいまだに未踏の地だ
ここ数年の間にも、RNA のまったく新しい種類が発見されている: https://www.science.org/content/blog-post/enter-glycornas
量子場 → 原子、原子 → 化学、化学 → 生化学、生化学 → 細胞生命、細胞生命 → 多細胞生命、多細胞生命 → 意識、個人の意識 → 社会現象へと続く
https://podcasts.apple.com/en/podcast/ask-a-spaceman/id958825741?i=1000651175650
「巨大なテーマは、薄く深い断片として取り組むのが最善だ」という部分に強く共感した
プログラミングを初めて学んだときも、教科書は役に立たず、小さな個人プロジェクトを始めてようやく理解できるようになった。プロジェクトは動機であるだけでなく、組織原理でもあり、道端で拾い集めた無作為な鉄粉を整列させる磁石のようなものだった
「メモ化」のような抽象概念も、自分の問題を解くために必要だったからこそ学びたくなり、自分の具体例の光の下で抽象性が消えていった
具体的な動機と問題空間への没入なしに、そういう体験をしたことはほとんどない気がする。優れた文章はその敷居のところまで連れていってくれることはある
Smart Biology というサイトに、細胞システムを扱った素晴らしい3Dアニメーション動画がある
https://www.smart-biology.com/
個人向け価格もかなり手頃だ: https://smart-biology-academy.getlearnworlds.com/courses
この会社で働いているわけでも金銭的利害関係があるわけでもない。ただ本当にすばらしい仕事をしていて、もっと知られてほしいと思っているだけだ。自分が学生だったころにこういう動画があればよかったのにと思う
高校の頃、生物学が好きだった。先生は本当に退屈なタイプで、授業時間の半分は実際に寝ていたが、家に帰って宿題として教科書を読むと完全に魅了された。
先生にいつ起こされて質問されても必ず答えを知っていたので、クラスメートには面白がられる一種の定番ネタになっていた。秘訣は単に、自分にとってそれが面白く、自然に吸収できると感じていたというだけだ。
ある主題への好奇心の欠如を他人のせいにする考え方はあまり好きではない。私たちが何かを学ぶことにどれだけ受容的でいられるかは、その時々の関心、人生経験、脳の発達の度合いなど、教え方の外側にある要因に大きく左右される。
たとえば今では、学校の頃より地質学をずっと深く味わえるようになったが、プレートテクトニクスの教え方が変わったのではなく、自分が変わったのだとかなり確信している。
「テーマXを教えてくれていたら好きになっていたのに」「観点Yから教えてくれていたら好きになっていたのに」と言っていたが、私たちの高校の先生はまさにその通りに教えていた。
15歳の頃を振り返ると、その頃の自分たちが今とどれほど違っていたかを思い出すのは難しいのだと思う。当時の感情が今の経験の仕方でも筋が通るように、記憶を再構成してしまう。
たいていは、いら立たしい子どもが20〜40人いるクラスを3〜5つ受け持ち、他人が決めた広い範囲の内容を学ばせなければならない。同時に行動上の問題を正し、保護者や管理職にも対応しなければならない。
ほとんどの教師は、生徒ごとに深い探究を個別に提供できるほどの分野の専門家ではないし、たとえそうであっても、すでに難しい仕事が不可能になってしまうだろう。どんな形であれ、個別化教育というものが存在していること自体が驚きだ。
物理の先生の一人は、その愛情が伝染するほどで、もともと好奇心のあった生徒たちは多くを学び、しぶしぶ受けていた生徒たちでさえ実演や実験に引き込まれずにはいられなかった。
私は高校の生物の授業を2つ受けるまでは生物学に魅了されていたが、その後回復するまでに何年もかかった。好奇心の欠如とは無関係だった。少なくとも私の授業では、物の名前を暗記することに重点が置かれていた。驚異を感じる時間はなく、重要なのは小胞体の図にラベルを書けるかどうかだった。
この文章は責任転嫁ゲームとして読むより、生物学という科目は一般にもっとずっとよい形で教えられるはずだ、という意味に受け取った。それは私にも当てはまるし、あなたの話にも当てはまるように見える。あなたは、その科目がひどい提示のされ方をしていたにもかかわらず、それでも好きだったわけだ。
著者はそういう方向で語っているように見える。エッセイストやコラムニストなら、ある程度そうした信念が必要なのかもしれない。
ただし、その期待が基準線になってはいけないという点には同意する。
「派手な宇宙船が裏庭に着陸し、ドアが開いて、学べることは何でも調べてみろと招かれる。その技術は私たちが作れるものより何百万年も先を行っている。これが生物学だ」というBert Hubertの表現が好きだ。
私は生物学を、グレイ・グーの終末を経験した惑星で発見された、人間の理解を超えたナノテクノロジーと呼ぶことがある。表面にあるあらゆる可能な穴は、今や逃走したモノマーに感染され、絶え間ない開発競争を繰り広げている。中には、巨大に動くメガストラクチャや理解しがたい群知能として束ねられているものすらある。
人間の手足の生体工学を考えるとき、現代科学が複製しにくい多くのトレードオフを備えたシステムのために、純粋な力と速度を犠牲にしていることを覚えておくべきだ。
非常に多くの個別の動きと関節を支え、重量制限を満たし、動作を止めることなく複数の自己修復手法を実行する。ありふれた原材料から、未熟練、あるいは無意識的ですらある労働によって生産・維持され、包括的なセンサー群も備えている。
過度に脆くならず、衝撃から機械的エネルギーを蓄えたり放出したりできるようにしなり、変形が検知されると選択的に補強する。長期エネルギー貯蔵部位は衝撃吸収材も兼ね、自身の作動流体の一部を補充する小さな製造装置を内蔵し、蒸発冷却や自動的な微細活性化のような熱管理サブシステムも備えている。
細胞がぐにゃぐにゃして柔らかい袋だという点は、もはやそれが「技術」や「ロボット的」ではないという反論にはならない。それは意図された工学なのだ。ナノテクノロジーの梯子からなる複雑な支えが絶えず再形成され、「柔らかさ」を機能として模倣しているのだ。
文末の要点、つまり生物学を推論するためのより良い道具が必要であり、生物学という科目では現実と内容のあいだの隔たりが他の科目よりとくに大きいという点が、あまりうまく扱われていないように思う
完全に同意する。今の私たちは、自然界でもっとも複雑な考えを、単純な言語と静的な図表というストローで少しずつ吸い上げていて、こうした媒体と学校そのものの制約が合わさることで、生物学は自然と暗記科目に傾いてしまう
自然に現れるそのままの形で生物学を推論することは、こうした媒体では流れに逆らうようなものだ。可能ではあるが、デフォルトではない。優れた生物の先生の話は例外であって、標準ではない
複雑なものには、その複雑さを反映しつつ使いやすいシステムが必要だ。要は、コミュニケーションと理解の方法をどう作るかだ
生物学はとにかく本当に複雑だ。"使いやすいシステム"のようなものは永遠に存在しないかもしれない。私たちはまだ、その海の浜辺で石の色を数えているような段階だ
たとえば発生生物学、つまり1つの細胞が機能する赤ん坊になる過程では、細胞が何に分化するかを決める理論が3つある。イギリス式モデルでは娘細胞は母細胞から何になるかを指示される。アメリカ式モデルでは娘細胞が周囲を見回し、近くの細胞の多数決で決める。ラスベガス・モデルでは、多くのアポトーシスと破産が入り混じった完全なランダムだ
問題は、私たちがこれらのモデルを正しいと思っているという事実そのものが、この分野にとって不安なことだという点だ。心の底では、このどれも正しくありえないと分かっているのに、きちんと反証できていない
はっきり言えば、発生生物学者たちは自分たちの理論がめちゃくちゃだとほぼ確信していて、その根拠はほとんど完全に直感だ。生物学者が「大理論」の匂いがしただけでどれほど身構えるか、それだけ複雑だということだ
生物学が実際の状態を反映しつつ、同時に理解可能な形へ還元できるという保証はない。自然には、そんなものを私たちに与える義務はない
今では記号体系には弱いが理解には優れた人が多く、記号体系の専門家が理解については初心者であることも多い
私たちが理解により適した記号形式を見落としているのか、それとも理解を犠牲にして記号体系を過大評価してきたのかは、よく分からない
ただし推論は、なお私たちの役割として残るのかもしれない
人間はおよそ150人のあいだの関係を推論する認知能力を持っている。これが頭の中に保持できる遺伝子数のもっともらしい上限だとしたら、私たちはおしまいだ。各細胞には何千種類もの異なるタンパク質と、それよりはるかに多くの小分子がある。遺伝子を1つノックアウトすると、その反応として何百ものものが変わるのは普通だ
私たちは、そんなに大きなシステムを頭の中に収めることはできない。ある程度は可能でも、遺伝子はあまりに相互接続されていて、別個の「部分」のあいだにもっともらしい境界を引くのが非常に難しい
生物学は、直感に反する形でも振る舞う。フィードバックループ、ランダム性、裾の長い分布は生物システムで非常に重要な概念だが、人間はこうしたことを考えるのがひどく苦手なことで知られている
細胞1つだけを考えても大きすぎて奇妙すぎる。組織や器官は忘れていい
だからこそ、学生に計算モデリングを早い段階で教えるのが本当に重要だと思う。私たちの脳には複雑すぎるので、コンピュータモデルに頼らなければならない
文章は美しく書かれていたが、前提には同意しない
少なくともイギリスでは、アメリカは違うかもしれないが、著者が学べなかったことを残念がっている多くの概念やその土台となる推論は、実際に学ぶ
A-Levelの段階では、エピジェネティックな修飾の物理的基盤を学ぶ。著者が遺伝子をオン・オフすることだと説明していた部分だが、それ自体があまりに二分法的な単純化で、実際には発現の上方・下方制御に近い。1つの遺伝子が複数の異なるタンパク質を発現できる選択的スプライシングのような興味深い過程も学ぶ
ありふれたRussell Groupの大学の学部1年生のときでさえ、生物学の歴史は講義で大きな比重を占めていた。とくに遺伝学が1つの分野として進化してきた過程ではそうだった。生物学のカテゴリや概念が本質的に曖昧だという点も、非常に明確に示されていた
細菌には膜で囲まれた細胞小器官がないと言いながら、講義のテーマだったmagnetosomeは明らかにその例外なのに、なぜそう言うのかと質問したとき、ある講師はこう答えたのをはっきり覚えている。生物学で「常に真」と言うとき、それは80%以上で起こるという意味で、「絶対に起こらない」と言うときは、実際には20%未満でしか起こらないという意味だと
より広く重要な概念を犠牲にして、化学的な細部を暗記することにときどき焦点が当たりすぎる、という点には同意する。Krebs cycleのようなものだ。ただ、この件では著者は誇張していると思う
著者が学べなかったことを残念がっていた概念や、その土台となる推論を実際に学ぶという点、そしてより広い概念よりも化学的な細部の暗記にときどき偏りすぎるという点は、どちらもその通りだ
ただ、著者がほぼ確実に話していたのは高校の生物学だけだったはずだ
アメリカでは、AP Biologyの教師は概念を教えることと、高校3年生が受けるAP試験に合わせて教えることのあいだで折り合いをつけなければならない。その試験対策には、Krebs cycleを暗記して試験直後に忘れるような内容が含まれる
私の先生はこのバランスをかなりうまく取っていて、私は多くを得たが、人によって違うだろう。生徒たちは試験で良い点を取れば大学の生物学必修を回避できるが、その大学の授業のほうがずっと良かったはずだ。私自身がまさにそうだった
私の高校の生物学教師だったDinnetz先生は本当にすごかった
授業内容を生き生きと、いや正確には死に直結するものとして感じさせるやり方があった。新しい概念を教えるたびに、その概念がなければ私たちがどう死ぬかを説明していた。ものすごく記憶に残る授業だった
生物学の授業で、生物学は生命の秘密を探る営みとして提示されておらず、教科書からは探究性が絞り取られていた、という意見には全面的に同意する。
私たちは実際の生物学者や、彼らが抱いていた本当の問い、答えを見つけるために行った本当の実験に触れることができず、結論だけを受け取っていた。
生物学に限らず、探究と好奇心と驚きを育てる良い本や学習資料が何か気になる。
真っ先に思い浮かぶのは Feynman’s Lectures。
生物学は抽象度の高い分野なので、基礎がしっかりしていないと厳密に何かをするのは非常に難しい。音楽をめぐって Hacker News で繰り広げられる議論にも少し似ている。人々は音楽そのものより、プログラミング概念を楽譜表記に結び付けたり、西洋音楽の提示のされ方に不満を言ったりすることに、より関心がある。
生物学で表面的な経験的試行錯誤を超えて何かをしたいなら、セントラルドグマと生化学をしっかり理解する必要がある。特に「ハッカータイプ」の人たちの大半は前者、つまり DNA の翻訳と転写をぼんやり知っている程度で終わっている。
厳密に仕事をしたいなら、生化学に対する直観を必ず身につけなければならない。そうでなければ、バイオテック版のブートキャンプ上がりの Web 開発者のように、せいぜい試験管洗いに向いている程度だろう。
A Brief History of Nearly Everything - Bill Bryson
Entangled Life - Merlin Sheldrake
The Hidden Life of Trees - Peter Wohlleben