人間の脳1㎣片、ナノスケール解像度でマッピング

 (nature.com)
2 ポイント 投稿者 GN⁺ 2024-05-11 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • 研究チームは人間の脳のごく小さな一片を極めて詳細にマッピングし、脳の接続構造をのぞき見ることができる細胞アトラスを作成した
  • この細胞アトラスは Science に掲載され、オンラインデータとしても公開されており、今後の解析に活用できる
  • アトラスはニューロン間の新たな接続パターンを明らかにし、従来は観察が難しかった細胞レベルの構造を示している
  • 一部の細胞は自分自身を包み込んで結び目のような構造を作り、ほぼ鏡像のように見えるニューロンのペアも確認された
  • 1㎣という小さな組織にも複雑な接続と形態が現れており、人間の脳構造を理解するために必要なデータ規模を示している

人間の脳片の細胞アトラス

  • 研究チームは人間の脳の小さな一片を非常に詳細にマッピングした
  • 成果物は脳細胞であるニューロンを含む細胞アトラスである
  • このアトラスは Science 論文として公開され、オンラインでもアクセスできる

アトラスで明らかになった構造

  • ニューロン間で新たな接続パターンが確認された
  • 一部の細胞は自分自身を包み込み、結び目のような構造を形成している
  • ほぼ互いの鏡像に近いニューロンのペアも見られた

関連記事

1件のコメント

 
GN⁺ 2024-05-11
Hacker Newsの意見

  • 2024/05/11時点でコメントを全部読んでみたが、主要大学の教授の立場から見て明白な質問が一つも出ていないのはかなり驚きだった。
    脳機能、哺乳類と鳥類の違い、AIやLLMのような教科書的知識を並べるより、私たちがまったく知らないあの奇妙な構造や物体が何をしているのかを問うべきではないかと思う: https://h01-release.storage.googleapis.com/gallery.html
    数えてみると7個ある。

    • 全体の複雑さと未知性に圧倒されるが、その一部が痕跡器官かもしれないと考えると笑ってしまう。
      特に「接続された突起のない卵形の物体」が気に入った。
    • 完全な部外者なので何を見るべきかも分からないが、細胞体内の樹状突起が一番驚きだった。
      ある細胞の樹状突起が別の細胞の細胞体を貫通して通っている構造だなんて。
    • これほどの複雑さが微笑みや愛のような美しいものを生み出すというのは本当にすごい。
    • このデータには類似した健康な組織標本の対照群がないため反証可能ではなく、100%科学的に妥当とは見なしにくい。

  • インタラクティブな可視化が本当に素晴らしい。
    切片を拡大し、上下にレイヤーをスクロールしてみるとよく、3Dモデルも拡大してみる価値がある。
    ニューロンのどこかにマウスを載せると、そのニューロン全体がハイライト表示されるのも見える: http://h01-dot-neuroglancer-demo.appspot.com/#!gs://h01-release/assets/neuroglancer_states/20210601/c2_library.json

    • 本当に圧倒される。
      私たちの脳の1立方ミリメートルにすぎないのに、あれほどの接続があるとは。カラスがクルミほどの脳でもなぜあれほど賢くなれるのか理解できる。
      脳はおそらく宇宙で最も複雑なものかもしれないが、果たして自分自身を理解できるほど十分に複雑であり得るのか、論理的に可能なことなのかが気になる。
    • あのウェブサイトは私のキーボード配列を尊重していない。
      どうやってそう作ったのか分からない。

  • 「3Dマップは脳全体の100万分の1にあたる約1立方ミリメートルの体積を扱い、約57,000個の細胞と、ニューロン間の接続である1億5,000万個のシナプスを含む」
    これは、人間の脳を模倣するにはニューラルネットワークモデルがどれほど大きくなければならないかを概算できる、良い実測の基準点だ。
    1億5,000万シナプス / 57,000ニューロンなら、ニューロンあたり平均2,632シナプスで、成人の人間の脳が約1,000億ニューロンだとすれば、合計2.6e14個のシナプスになる。
    シナプスあたりパラメータを1個だけと見積もっても、最小モデルは噂されているGPT-4の1.8e12パラメータより数百倍大きい。
    これでもあまりに粗く、シナプスあたり10〜100個のイオンチャネル、イオンチャネルあたり少なくとも10個のパラメータと見積もると2.6e16個以上、つまりGPT-4より4桁以上大きくなる。
    もちろん神経可塑性の実装のような別の問題もあるが、面白い概算だ。
    計算能力は2048年ごろに到達するかもしれない: https://news.ycombinator.com/item?id=38919548

    • Geoffrey Hintonの見方のように、人工ニューラルネットワークは実際のニューラルネットワークよりはるかに効率的なのかもしれない。
      何十年もの間、人工ニューロンは実際のニューロンの貧弱なモデルだと信じてきたこととは、ほとんど逆だ。
      「私たちの脳には100兆個の接続がある。大規模言語モデルは多くても5,000億、最大で1兆個だ。ところがGPT-4は、どんな一人の人間よりも何百倍も多くのことを知っている。もしかすると私たちよりはるかに優れた学習アルゴリズムを持っているのかもしれない」という引用がある。
      この脳標本の密度で見ると、GPT-4の接続は5立方センチメートル、つまり人間の大脳皮質の1%の体積を占める。
      それでもGPT-4は80言語をある程度流暢に話し、翻訳し、コードを書き、数百人あるいは数千人の作家の文体を模倣し、哲学から料理、科学、法律まで会話できる。
    • その計算では、ニューロンが単に一つの数値を持つノードではなく、それ自体が計算システムであるという部分が抜けている。
    • そのモデルはなお単純すぎるかもしれない。
      細胞内には複雑なナノスケールの機械装置がぎっしり詰まっており、その一部が認知過程に関与している可能性もある。
      記憶がニューロンで機能する仕組みに直接関与するナノ構造を特定した研究も、少なくとも一つは知っている。
      さらに、多くの過程にはかなりアナログ的な側面もある。
      ある神経学者がインタビューで、人類は何世紀にもわたって脳をその時代の最も複雑な技術になぞらえてきた、と語っていたのを覚えている。
      最初は機械装置、次は管と蒸気、電気回路、電子工学、そして今はコンピュータになぞらえるが、脳はそのどれとも同じようには動作しないので、私たちのモデルの限界を認識すべきだ。
    • ニューロン内部には多くの複雑性があり、シナプス間の信号伝達もきっとあるはずだ。
      遮るものがないのに、どうしてないと言えるのかと思う。
      シナプスの動作を単により多くの信号としてモデル化できるとは思わない。
    • 逆に、神経回路のかなりの部分は維持管理や歩行のような機能に使われているようだ。
      そのため、汎用知能にははるかに少ない脳組織だけで足りるのかもしれない。

  • 重要で印象的な結果ではあるものの、神経科学の根本問題を思い起こさせる
    プロセッサについてほとんど何も知らないまま、ダイに電極だけを取り付けられるとしたら、測定値だけからプロセッサがプログラムをどのように実行し、そのプログラムが何をしているのかを詳しく解明できるだろうか？
    ここにスケールを数桁大きくし、信号到達タイミングへの感度まで加えると、それが脳である
    たとえペタバイト級のデータが得られたとしても、たとえば認知がどのように機能するのかを理解するところに本当に近づけるのだろうか？
    計算神経科学の入門授業を受けたとき、時間領域で数個以上のニューロンを扱える数学が事実上存在しないと知って、かなり衝撃を受けた
    実際のニューロンは時間領域で動作し、Hebb 学習ではタイミングが重要で、グローバルなクロックもない
    脳が行うことはすべて連続的なプロセスである

    • そのリバースエンジニアリング問題は、この記事で広く知られるようになった: https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108%2802%2900133-2
      もう一つ、すでによくマッピングされている C. elegans の約300個のニューロンでさえ、OpenWorm がまともにモデル化できていないという点は、多くを物語っている
    • その通り
      AI 研究における論拠の一つは「鳥の羽を電子顕微鏡で覗き込んでも、飛行の原理は発見できない」というものだった
      興味深くはあるが、この方法で知能を理解できるようになるとは思えない
      創発現象は複雑系理論の一部であり、私たちはそれに使える数学を持っていない
      この領域における私たちの無知は大きい
      子どもの頃、「脳は自分自身を理解できるのだろうか？」という言葉をよく聞いた
      そうではないのかもしれないが、理解しようとする努力自体には依然として価値がある
      複雑系理論の研究にブレークスルーが必要だ
    • 素粒子物理学も似たように動く
      電極を取り付ける代わりに粒子を撃ち込み、その破片の軌跡を分析する
    • 標本を保存液に浸し、重金属で染色したのなら、私の脳も同じように処理したうえで、上のようなコメントを書けるか実験してみればよい
      サル式の方法がサル式の認知を明らかにし続けるのも驚きではない

  • Feynman の “There's plenty of room at the bottom” を読み返す時期だ: https://web.pa.msu.edu/people/yang/RFeynman_plentySpace.pdf
    生物学者たちが彼に1,000倍強力な電子顕微鏡を作ってほしいと言う部分を見て、これらの画像のスキャンにどんな技術が使われたのかも見るといい

  • 単一ニューロンの画像を見ると、脳シミュレーションに関わる人たちは、必要な計算能力の見積もりを再計算する必要がありそうだ

  • こういうものを見たときに生じる、少し居心地の悪い感情に名前があるのか気になる
    もっと上手く説明したいのだが、脳組織の顕微鏡画像に向き合うと、なぜか妙に変な気分になる
    普通の反応なのだろうか？

    • 私の場合は、その無秩序さを見るのがストレスだ
      脳はケーブル管理がひどい
      それでも画像からは不気味な虚無感も感じる
      意識ある存在としての私の「実装」がまさにこういうもので、頭蓋骨の完全な暗闇の中に閉じ込められた繊維の束なのだ、という考えがまず浮かんだ
      人間の脳組織の画像には、それがかつて人生と経験を持った人だったという事実から来る陰鬱さもある
      生きている私の脳が、死んだ脳を見ているわけだ
    • https://hitchhikers.fandom.com/wiki/Total_Perspective_Vortex
    • 形のせいなのか気になる
      穴の模様が一部の人を不快にさせるのと似たものなのか、それとも「誰かの最も内密な現実の、知りようのない断片があそこを流れていた」のような、もっと抽象的な感覚なのか分からない
      いずれにせよ名前は知らないが、その形自体が文脈上、記憶や人格の一側面を表している可能性もあるし、誰にも分からない
    • 人間は特別ではなく、魂はなく、意識はコンピュータのように配線の塊にすぎないという考えが浮かぶ
      人間の経験全体、愛や悲劇や達成が、あの曲がりくねった細胞たちが伝える電位にすぎないのを見ると、人間に感じていた魔法のような感覚が消えてしまう
    • 宗教的ではないが、私にとってはほとんど霊的体験に最も近い
      非常に直接的な何かに向き合っているのに、同時に自分には決して理解できないほど巨大なものに向き合っているように感じる

  • Neal Stephenson の小説がこのテーマをうまく扱っている: https://en.wikipedia.org/wiki/Fall;_or,_Dodge_in_Hell

  • Neuroglancer のフォークで、自己教師あり学習によりラベルなしの体積データに注釈を付けるアルゴリズムを開発した
    大規模な脳マッピングプロジェクトでさらなる進展が期待される
    プロジェクト詳細: https://www.ll.mit.edu/sites/default/files/other/doc/2023-02/TVO_Technology_Highlight_45_NeuroTrALE.pdf

  • 「標本を約5,000枚の切片に切り分け、各切片は34ナノメートルの厚さで、電子顕微鏡で撮影できた」
    標本を傷つけずにどうやってこれを行うのか、知っている人はいるだろうか？