生物学の革命？ 遺伝子を超える生体電気コード
(bitsofwonder.co)- Michael Levinの研究は、生物の発生を遺伝子中心だけで捉えるのではなく、細胞が生体電気ネットワークによって体の構造を調整しているという仮説を前面に掲げている
- プラナリアの実験では、細胞の静止膜電位と相対的な電気的状態が頭部・尾部の再生に関与し、特定のイオンチャネルを遮断する薬剤で体の構造を変えられることが示された
- 一部のプラナリアの変化は遺伝子編集なしに持続し、二つの頭を持つ構造が追加の操作なしに次世代へ受け継がれた
- 同じアプローチは、カエルの余分な四肢や異常な位置にある目、動いて自己複製するバイオボット（biobot）、損傷したニューロンを治癒するヒト細胞由来のバイオボットへと広がっている
- 細胞・組織・器官も、目標に向けて手段を変える集団知能を持ち得るなら、生物医学工学と認知科学の研究範囲は大きく広がる可能性がある
単一細胞が体になる過程
- 1個の受精卵が胚と成体へ発達するには、骨、皮膚、筋肉、臓器、約1000億個のニューロンの配置と接続が作られなければならない
- 機械は人間が設計図に従って部品を組み立てるが、生物の発生には、体全体を見下ろして各部分に命令する中央制御センターは存在しない
- 従来の生物学はおおむね、分子メカニズムが細胞機能を作り、細胞機能が器官と体を作るというボトムアップ構造に近かった
- 2003年のヒトゲノム解読以降、多くの研究は、遺伝子と化学経路が高次の生物構造をどのように決定するのかに集中してきた
- Levinの核心は、遺伝子は体を作るために必要な多くの情報を含むものの、発生を理解し介入するための唯一の抽象化レイヤーではない、という点にある
- プログラミングの比喩では、遺伝子はマシンコードに近く、現代のプログラマーはオブジェクト、モジュール、アプリケーションのようなより高水準の構成物を扱う
- 生物学にも意味のある上位制御レイヤーがあり、その一形態が生体電気ネットワークである
生体電気ネットワークとプラナリアの再生
- ニューロンは膜の電気的パターンと神経伝達物質でネットワーク通信を行うが、体全体の細胞も同じ通信要素を持ち、よりゆっくりと信号をやり取りしている
- Levinと同僚らは、これをニューラルネットワークと区別して生体電気ネットワークと呼ぶ
- プラナリアは長さ約2cmの生物で、老化せず、がんにならず、体が250片以上に切断されても各部分を再生できる
- 再生過程の核心的な問いは、切断された各断片が、自分にすでにある部位と新たに作るべき部位をどのように判別するのかである
- 体全体の細胞には静止膜電位の勾配が存在する
- 細胞はこの電気的状態を通じて、体内での位置を追跡する
- 実験は、細胞の電気的状態が体の残りの部分と比べてどこにあるかが、頭部または尾部の再生決定に関与することを示した
- 再生能力には成体幹細胞であるneoblastsも重要であり、これらの細胞はプラナリアの体の最大30%を占める
- すべての生物学者が生体電気ネットワークの中心性に同意しているわけではなく、Alfonso Martinez Ariasは幹細胞の能力にもっと注目すべきだと見ている
遺伝子を変えずに体の構造を変えた実験
- Levinのチームは、特定のイオンチャネルを遮断する薬剤を含む溶液にプラナリアを入れて細胞の電気的状態を変え、一つではなく二つの頭を作らせた
- 同じ系統の実験では、頭がまったくできなかったり、別のワーム種の頭ができたりする結果も出た
- これらのワームは遺伝子が編集されておらず、いずれも生きた機能的な生物体だったが、体の構造は変化していた
- 一部の変化は持続的で、二つの頭を持つプラナリアが追加の薬剤や操作なしに、二つの頭を持つ子孫を作り続けた
- このプラナリア系統は分裂生殖を行い、体が二つに分かれて繁殖する
- この結果は、遺伝子を変えなくても体の構造に永続的な変化を作れることを示しており、Levinの見方では、体の生体電気コードを解読するアプローチに当たる
カエル、目、バイオボットへ広がる発生制御
- Levinの研究室と他の研究者は、生体電気ネットワークの調節によって発生を制御する複数の事例を作り出した
- Levinが夢見る最終目標は、任意の臓器や体の設計を入力すると、その臓器を作るための化学的・電気的信号の集合を出力する解剖学的コンパイラである
- この構想は、細部の微細構造をすべて指定する代わりに、「尾に追加の目」のような高水準の説明を与える方式であり、生物学のDALL-Eに例えられる
- 長期的には、外傷、先天性欠損、変性疾患、がん、老化のような生物医学上の問題に応用される可能性が語られている
- ただし、このようなシステムは非常に推測的で遠い可能性であり、開発過程で多くの倫理的問題が生じる可能性がある
発生過程の知能と適応性
- Levinのより広い視点では、「知能」と「認知」は脳のニューロンだけに限られず、生物学のより多くの階層に適用できる
- オタマジャクシの顔の器官を手作業で入れ替えても、成熟過程で器官が正しい位置へ移動する実験は、発生中の体が目標状態に向かって動き得ることを示している
- この「picasso frogs」の状況は進化環境で起きた可能性が低いため、特定の状況に合わせて遺伝的にハードコードされた手順とは考えにくい、という解釈が付く
- Levinは、同じ目標を別の手段で達成する能力を知能と定義する
- 関連する事例は、複数の生物学的階層で見られる
- 胚を外科的に二つに切ると、二つの半身ではなく、健康な双子二体へ発達する
- サンショウウオの細胞を人為的に大きくしても、腎尿細管はより少ない数の細胞を使って同じ客観的な大きさへ発達する
- 細胞がさらに大きくなると、サンショウウオは一つの細胞が内側へ巻き込まれた形の尿細管まで作ることができる
創造性、エージェンシー、集団知能
- 生物学的システムは、撹乱を受けた後に同じ機能を回復するだけでなく、適切な信号が与えられれば新しい機能も採用できる
- Levinのチームは、胚性カエルの皮膚細胞に特定の信号を与え、自ら動き自己複製するバイオボットを作った
- この事例も、遺伝子操作なしに通常の幹細胞へ薬剤を与える方式である
- より最近では、成人ヒト肺組織の細胞から動くバイオボットを作り、それらが損傷したニューロンを治癒できることを示した
- 潜在的な応用には、がん細胞への攻撃、環境毒素の浄化、変性した神経組織の治癒といった活用が含まれる
- Levinは、脳が登場する前にも、進化が形態形成、細菌コロニー、遺伝子ネットワークのような下位システムで、エージェンシーと知的な情報処理を発見していた可能性があると見ている
- 細胞と細胞集団を、生得的な知能を持つシステムとして捉えると、その知能を意図した目的に活用する研究の方向性が開ける
認知科学の範囲拡大
- 脳、臓器、細胞が同じ基本的な認知構成要素を持つなら、ツールとアイデアを分野間で共有できる
- 「認知科学」は脳ニューロン研究を超え、ともに調整されるすべての細胞タイプ、さらにはあらゆる集団へと拡張され得る
- すでに、がんを細胞集団の「解離性同一性障害」と見るアプローチや、アリのコロニーが脳と似た種類の錯視に陥る現象が研究されている
- Levinは、すべての知能を集団知能と見る
- 多様な知能は、それぞれ能力と下位の知能を持つ多くの下位単位が結びついて作られる
- 人間個人も、約1000億個のニューロンと数兆個の他の細胞が協力する集合体である
- 体は細胞たちの社会であり、人間社会と体内の細胞社会とのつながりは、単なる比喩以上のものかもしれない
1件のコメント
Hacker News の意見
Michael Levinの視点は、Humberto Maturanaのオートポイエーシス（autopoiesis）とNick Laneのプロトンポンピングにかなり近づいている
オートポイエーシスは簡単な概念ではないが、構造の細部よりも、自分の構成要素を継続的に補充できるようにする関係の保存のほうが重要だ、という考えがその核心の一つだ。プラナリアの適応力が非常に高いこと自体は、今さら驚くような話ではない
Nick LaneはDNAよりも生体エネルギー学と膜をまたぐプロトンポンピングを重視しており、最近の著書『Transformer』ではクエン酸回路とミトコンドリアを生命の中核として扱っている。Laneはとても読みやすいが、Maturanaはほとんど難解と言っていい
対象の記事は楽しく読んだが、発生を「生体電気」に還元することには違和感がある。補完的な視点ではあるにせよ、昔からある発生分子生物学より先へ連れて行ってくれるかは分からない
他の分野でも、実際の労働のように感じることなくこれほど多くを学べる著者を見つけるのは難しい
質量中心の観点から離れ、電気工学における理想化された電磁放射の数学的完全性へ進むと、理論的応用におけるその価値が見えてくると考えている
プログラム可能なセル・オートマトンとして木が成長する様子をシミュレーションで作った。各セルは周囲の条件と年齢／反復回数に応じて、複製のような演算を実行する
この手法なら、より複雑な有機体も成長させられる。ここで直接試せる: https://acionescu.github.io/digitalfire/WebContent/
脚注5に重要な事実が隠れている。二つ頭のプラナリアが二つ頭の子孫を作る場合、卵を産むのではなく分裂によって繁殖する
つまりこの生理的特性が遺伝子を通じて伝わっているわけではない。もし遺伝子で伝わるのだとしたら、かなり驚くべきラマルク的事実になっていただろう
プラナリアは一般に有性生殖と無性生殖、つまり卵・精子による方法と体を分ける方法の両方を使う
文章の表現はやや誇張されている。パターン形成に勾配が関与する例はすでに数多くあり、電気的電位は比較的新しい研究領域にすぎない。
ショウジョウバエ発生における WNT シグナルに基づく化学勾配、四肢パターン形成と体軸非対称性における SHH(sonic hedgehog) の化学勾配、植物発生におけるオーキシンシグナルもある。
Alan Turing の 1950年代の有名な論文も、パターン形成のための反応拡散メカニズムを扱っていた。進化が再現可能なパターンを作るには、何らかの種類の勾配から始めて、それを遺伝子転写へ結び付ける必要がある。
ショウジョウバエの例では、WNT シグナルを通じて核に到達する化学的トリガーであり、扁形動物の例では、化学的勾配の代わりに膜分極勾配が駆動する。電気的脱分極で作れるパターンは、反応拡散で生じる興味深い相互作用を失うため、化学的相互作用より単純になりそうだ。
実際に描写されている状態は、動物の体内外にある複数のイオンや分子の濃度によって決まる。電気的に帯電した原子イオンや分子が関与するため、化学濃度変化の結果として電位分布が生じ、その電位は複数の化学濃度を相互に結び付けるメカニズムに近い。
同じ"生体電気"状態、つまり同じ電位分布が、異なるイオン分布から生じることがあり、見かけ上は同じ電気状態でも実際の挙動はかなり異なる可能性が高い。
半導体でも、電荷分布だけでは動作をシミュレーションできず、電子・正孔・固定結晶欠陥のような複数の電荷キャリア濃度を個別に考慮しなければならないのと似ている。
有機体が成長するにつれて、細胞は時間と空間の中で何をすべきかをどう知るのか、そしてその論理はゲノムにどのようにエンコードされているのか?
Eric Davidson はウニにおいて、この時空間的なゲノム論理を丹念に"デバッグ"する先駆的な仕事を行っており、本当に驚異的だ。私たちのような真核生物は、遺伝子のすぐ上流にある調節要素だけでなく、数十万塩基対も離れた調節要素も持つ。
遺伝子開始部のオープンリーディングフレームの直前にある DNA 領域には、通常、遺伝子発現を増やしたり減らしたりするタンパク質が結合する DNA モチーフがあり、Davidson らは、この調節モチーフに結合した転写因子の上にさらに別のタンパク質層が結合し、その二次タンパク質配列がさらに三次タンパク質層を呼び込み、その正体に応じて発現を条件付きで調節することを示した。
二次・三次層は論理演算の階層をエンコードするため、文字どおり一種の抽象化と見なせる。一般読者向けにも概念をより詳しく明らかにするオープンアクセスの概説は、Ellen Rothenberg の “ERIC DAVIDSON: STEPS TO A GENE REGULATORY NETWORK FOR DEVELOPMENT” である: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4828313/
解読された論理を疑似コードや図式で見るには、Howard と Davidson の “cis-Regulatory control circuits in development” を参照するとよい: https://doi.org/10.1016/j.ydbio.2004.03.031
現在の記憶・学習・活動電位の理解に根ざした基礎神経科学の知識をもとに、このテーマを LLM に尋ねてみたが、研究がまだ十分でなく散発的なので、答えが正しいのか確信しにくい。
電圧勾配が正確には何なのか、活動電位とどう違うのか、細胞レベルの過程がより大きなシステムとどうつながるのかを知りたい。たとえば SHH がパターン形成だけでなく四肢再生にも使われるのか、正常な四肢では休眠状態なのか、四肢細胞なのか脳細胞なのか、どの論文がそれを明らかにしているのかが気になる。
Claude は、両生類の四肢再生における Hv1 電位依存性プロトンチャネル、切断部位の上皮細胞の脱分極、pH・プロトン勾配、カルシウム・ナトリウム勾配、ギャップ結合を介した長距離の生体電気信号伝播、再生結果を左右する電圧・イオン勾配パターンを説明していた。
また、電圧勾配や生体電場は、ある一点の単一の電圧値ではなく、空間的に分布した電圧差のパターンであり、活動電位は特定時点における細胞膜の両側の電圧差だという点で異なるとも答えていた。ただ、何か核心を"敷物の下に掃き込んでいる"ような感じもする。
関連資料です。ほかにもあるでしょうか？
Computational Boundary of a Self: Bioelectricity and Scale-Free Cognition (2019) - https://news.ycombinator.com/item?id=39244333 - 2024年2月
Brains are not required to think or solve problems – simple cells can do it - https://news.ycombinator.com/item?id=39127028 - 2024年1月
Bioelectricity, Biobots, and the Future of Biology [video] - https://news.ycombinator.com/item?id=38423588 - 2023年11月
How bioelectricity could regrow limbs and organs - https://news.ycombinator.com/item?id=38027587 - 2023年10月
M. Levin – Bioelectrical signals reveal, induce, and normalize cancer [video] - https://news.ycombinator.com/item?id=37140965 - 2023年8月
https://news.ycombinator.com/item?id=36912245 - 2023年7月
Aging as a morphostasis defect: a developmental bioelectricity perspective - https://news.ycombinator.com/item?id=36264719 - 2023年6月
Bioelectric networks: cognitive evolutionary scaling from physiology to mind - https://news.ycombinator.com/item?id=36009513 - 2023年5月
Bioelectric networks: from body intelligence to regenerative medicine - https://news.ycombinator.com/item?id=35763121 - 2023年4月
Non-neural, developmental bioelectricity as a precursor for cognition - https://news.ycombinator.com/item?id=33902641 - 2022年12月
Michael Levin: Intelligence Beyond the Brain (networked daptive morphogenesis~) - https://news.ycombinator.com/item?id=33217070 - 2022年10月
Plasticity without genetic change – Michael Levin [video] - https://news.ycombinator.com/item?id=32119375 - 2022年7月
Mike Levin on using bioelectricity to study how cells form (2019) - https://news.ycombinator.com/item?id=27819791 - 2021年7月
Persuading the Body to Regenerate Its Limbs - https://news.ycombinator.com/item?id=27062477 - 2021年5月
The Link Between Bioelectricity and Consciousness - https://news.ycombinator.com/item?id=26435281 - 2021年3月
Growing Neural Cellular Automata: A Differentiable Model of Morphogenesis - https://news.ycombinator.com/item?id=22300376 - 2020年2月
What Bodies Think About: Bioelectric Computation Outside the Nervous System - https://news.ycombinator.com/item?id=18736698 - 2018年12月
Brainless Embryos Suggest Bioelectricity Guides Growth - https://news.ycombinator.com/item?id=16589702 - 2018年3月
Memory in the Flesh: Can memories survive outside the brain? - https://news.ycombinator.com/item?id=9226391 - 2015年3月
Growing Neural Cellular Automata https://news.ycombinator.com/item?id=22300376, 2020年2月
人間を作るのに必要な情報が、圧縮しなくても約 750MB しかないという点は驚きだ。たとえば肩甲骨の非常に具体的な形状や、クモ恐怖症のようなものまで含めて
同じ受精卵10個をそれぞれ別の10人に入れたら、人々がよく考えるような10人のクローン人間ではなく、10人の異なる人間が生まれるはずだ。これは母親の遺伝だけでなく、食事、生活様式、過去の履歴も初期の胎児発達に大きく影響するためだ
生きた細胞を完全に記述するのにどれだけのデータが必要なのかは分かっていない。既存の細胞なしにDNAだけで細胞を作ることはできないので、必要な情報がDNAにしかないわけではない
細胞が分裂または増殖するときには、ナノロボット全体がわずかな修正を加えながら複製される。DNAは複製されたナノロボットをどう修正するかを指示しており、どんな細胞でも元の状態に再プログラムすることも可能だ。
細胞というナノロボットを最初から作る方法は誰も知らない。コンピュータープログラムがコンピューターを作るための指示を含んでいないのと同じで、その情報はDNAの中にはない
しかも私たちはまだ エピジェネティクス の表面をかすった程度にすぎない
「彼の仕事はScientific AmericanからLex Fridmanのポッドキャスト、The New Yorkerに至るまでさまざまな場所で取り上げられた」といった表現は、科学的成果を語る言い方としては奇妙だ。
Lancet、Nature、Scienceのようなところに論文を出したと言うのなら科学的な重みは明らかだが、大衆科学メディア・有名ポッドキャスト・一般読者向け雑誌で紹介されたというのは、研究をどれだけうまく説明したり売り込めるかを示すだけで、研究の強さを語るものではない
「カエルに余分な手足を作らせたり、腸や尾に実際に見える目を作らせたりした」というくだりには、互いに矛盾する反応を覚える。
ひとつは「科学って本当にすごい！」で、もうひとつは「かわいそうなカエル、ひどすぎる」だ
タイトルが本当にひどい。もっと良いタイトルは Bioelectric Signals Guide Body Development and Regeneration くらいだと思う
彼は肺細胞ではなく ヒト気管支細胞 を使っていた。
「体の中で運動性繊毛を持つ数少ない組織のひとつだから」だという。
だから動き回れる。
[0] https://twitter.com/drmichaellevin/status/173042805284737055...