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# 生物学 # システム生物学

脳とゼノボット:命のダンス

人間の脳と人工的な生きたシステムのつながりを探る。

Thomas F. Varley, Vaibhav P. Pai, Caitlin Grasso, Jeantine Lunshof, Michael Levin, Josh Bongard

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ゼノボットと人間の脳が団結 ゼノボットと人間の脳が団結 する する。 生物システムと知能に関する洞察を明らかに
目次

生物システムって、自然のすごい創造物だよね。「組織化された複雑さ」って呼ばれることもあるけど、単純な機械や構造、例えばトースターやシンプルな橋とは違って、生命体は多くの相互作用するパーツで構成された複雑なデザインを持ってるんだ。みんながそれぞれのことをしているにぎやかな街を想像してみて。なのに、なぜか全てがスムーズに機能している。これが生物システムを研究するのがワクワクするけど、同時に難しいところでもあるんだ。

科学者たちは、特に分子や細胞、臓器といった異なる生物要素間の相互作用がどう機能するのかを理解したいと思っている。これらのシステムは複雑なデザインを示すだけでなく、自分で組織化したり、損傷した時に自己修復する能力も持っているんだ。怪我から回復するスーパーヒーローのようなもので、バイオロジーにはそんな魔法があるんだよね!

この科学的探求の主要なテーマの一つは、生物システムが予期しない挑戦に直面しても、集団でバランスを保って正しく機能できる方法だ。これは成長や治癒、癌の予防のようなプロセスで特に重要になる。でも、生物の複雑さのパズルを解くのはかなり難しい作業で、特に混乱したり誤解を招くデータを扱うときは特にね。

複雑さを理解する挑戦

科学者たちが直面している大きな疑問は、限られた混乱したデータしかない中で、これらの複雑なシステムの構造や振る舞いをどうやって理解するかってこと。彼らは生物システムの構成要素を通して情報がどう流れるかを研究するためにいくつかの手法を開発したけど、まだまだやるべきことはたくさんあるんだ。

例えば、研究者たちは脳内の細胞のネットワークがどうコミュニケーションを取るのかを理解するために、大きな進展を遂げてきた。fMRIやEEG、MEGのような高度な技術を使って、膨大なデータを分析している。でも、彼らが学んだことの多くは神経科学の領域にとどまっていて、脳の活動で見られるパターンが脳特有のものなのか、それとも他の生物システムでも見られるのか疑問が残る。

脳を超えて見る

これらの質問を探るために、研究者たちは人間の脳とカエルの細胞から作られた特別な人工生物「ゼノボット」を比較している。この小さな存在はカエルのXenopus laevisの細胞から形成されていて、自ら動いて自己組織化するユニークな能力を持っている。ペトリ皿で泳ぎ回る小さな生きたロボットを想像してみて!

研究者たちは、この二つのシステムは違っていても、情報を処理する方法に共通する特徴があるかもしれないと考えている。言い換えれば、人間の脳とこのカエルベースの存在は、私たちが思っているよりも似ているかもしれないけど、脳に関連づけられる「考える」部分は欠けている。

ゼノボットって何?

ゼノボットは普通の実験対象とは違う。カエルの胚の皮膚細胞でできていて、これらの細胞は独立して動きやアクションを生み出せる。これらの小さな存在を泳がせるのを見ていると、誰でも魅了されるかもしれない!彼らは従来の神経系なしでも生物システムがどのように活動を調整できるかを研究するモデルとされている。

ゼノボットがどう決定を下し、動き回るのかを研究することで、科学者たちは生命そのものの広い原則についての洞察を得たいと思っている。ゼノボットはただの生物おもちゃなのか、それとも複雑なシステムがどう機能するかの秘密を持っているのか?

興味深い比較

研究者たちがこの二つの生物的存在の機能を分析すると、両方の人間の脳とゼノボットが興味深い組織や相互作用のパターンを示すことが分かる。彼らは高度な統計ツールを使って、情報がそれぞれのシステムを通じてどう流れるかを測定し、その結果を比較する。

この調査は探偵のようなもので、両方のシステムがどのように機能するかの謎を解くための手がかりを調べることに似ている。彼らは情報を処理する似たような方法を持っているのか?目標を達成するのに役立つような複雑な組織の兆候を示しているのか?ネタバレ:答えはイエス!

機能的接続性の重要性

人間の脳とゼノボットの理解における重要な概念の一つが「機能的接続性」だ。この用語は、システムの異なる部分がどうつながり、コミュニケーションを取るかを指している。人間の脳では、領域同士が情報を共有し合い、考えたり、感じたり、世界に反応したりするのを助けている。同様に、ゼノボットでは各細胞がコミュニケーションを取り、動きを調整している。

研究者たちはこれらの接続を表すネットワークを構築するために特別な技術を使っている。両方のケースで、機能的接続性はシステムがどれだけ効果的に協力し合っているかについての興味深い洞察を明らかにする。データが分析されると、両方のシステムが深いレベルの複雑さを示唆する組織化されたパターンを持っていることが明らかになる。

情報のダイナミクスに飛び込む

科学者たちがさらに掘り下げると、両方のシステムにおける情報の共有がどのように行われるのかを調べ始めた。この分析は単純なペアワイズ相互作用を超えて、細胞や脳の領域のグループがどう活動を調整するかを考慮に入れている。よくリハーサルされたダンスルーチンを思い描いてみて。みんながそれぞれの役割を果たして、素晴らしいパフォーマンスを作り上げるんだ。

情報のダイナミクスを探ることで、人間の脳とゼノボットはペアワイズの関係を超えた高次の相互作用を持っていることが分かる。つまり、両方のシステムの細胞グループが協力し、全体の機能を支える方法で情報を共有できるんだ。

変動性とパターン

でも、まだまだあるよ!研究者たちはこれらのパターンが時間とともにどう変化するかも調査した。両方のシステムは、集団的な同期の期間と、個々の部分が独立して行動する瞬間を示すことが分かった。これをチームハドルのように考えてみて—みんなが集まって戦略を立てる瞬間、その後に各メンバーがそれぞれの役割を果たす行動の期間が続く。

この同期と独立の動的な相互作用は、複雑なシステムの特徴であり、脳とゼノボットの適応力を表している。よく調和したスポーツチームのように、両方のシステムは一緒に密接に働くべき時と、お互いにスペースを与えるべき時を知っている。

高次の情報:近くで見る

高次の情報を掘り下げると、両方のシステムにユニークな特徴が見えてくる。研究者たちはペアだけでなく、グループの要素がどう情報を共有するかを調べた。この分析には、全体相関のような概念が含まれ、これは複数の領域や細胞間でどれだけ情報が共有されているかを調べるし、二重全体相関は共有情報の冗長性に焦点を当てる。

興味深いことに、脳もゼノボットもこの高次の情報の兆候を示した。彼らは協調的な行動を示すパターンを持っていて、自立した部分の集まりではなく、一体となって調和して働いているユニットであることを示唆している。

「脳的」なの?

これが面白い問いを投げかけるよね:ゼノボットは「脳的」なの?彼らは神経系の洗練された構造を欠いているけど、脳に見られる特定の組織的特徴を示している。これは情報を処理するとはどういうことか、そしてその能力が神経系だけに限定されるのかという議論を生む。特定の非神経系のものを「知的」と見なすことができるのかな?

結局、この研究の結果は、生物学における知性や情報処理についての従来の考えを揺るがすものだ。知性が私たちが慣れ親しんでいる従来の文脈を超えて見つけられるか、またはシステムの組織と相互作用についての問題なのか、考えさせられる。

未来の研究への影響

ゼノボットと人間の脳で得られた発見は、科学研究に重要な意味を持つかもしれない。これらの二つのシステムにおける調整や情報共有の原則を明らかにすることによって、科学者たちは生物システムの一般的な研究に新しいアプローチを促すことができる。

さらに、生物システムがどのように適応し、変化に反応するのかを理解することは、医療から人工知能に至るまでの分野に貴重な洞察を提供するかもしれない。結局のところ、生命システムがどのように繁栄し生き延びるかを学べれば、その知識を使って技術やヘルスケアの進歩を遂げることができるんだから。

次のステップの準備

今後、研究者たちはゼノボットと人間の脳において、さまざまな要因が調整やコミュニケーションにどのように影響を与えるかを調査したいと考えている。これには、毒素や温度変化、さらには機械的な摂動がこれらのシステムにどう影響を与えるかを探ることが含まれる。突然の音がコンサートの邪魔をするように、外部からの影響がこれらの生物ネットワークのダイナミクスを大きく変える可能性がある。

これらの変化を追跡することで、両方のシステムのレジリエンスや適応能力をよりよく理解できる。もしゼノボットが人間の脳と似た反応を示すことが分かれば、多様なシステムが共有の方法で情報を処理するという考えが強まるだろうし、生命の広範なパターンについての光を当てることになる。

結論

要するに、人間の脳やゼノボットのような生物システムの研究は、エキサイティングな可能性を開く。よく知られた存在と新しい存在のこの二つは、複雑さと情報処理の本質を探求するユニークな機会を提供している。その類似点と違いを調べることで、研究者たちは知性と調整が神経ネットワークに限られたものであるという考えに挑戦している。

いつか、私たちは脳やゼノボット、さらにはスライムカビのような生きたシステムを、新たな視点からその情報のパターンに対して感謝する日が来るかもしれない。結局、ペトリ皿で泳いでいようが、日常生活を送ろうが、生物システムの複雑さは自然の不思議さを証明するものだから。そして、もしかしたらいつか、私たちに問題解決の能力で勝るゼノボットが現れるかもしれないね!

オリジナルソース

タイトル: Identification of brain-like functional information architectures in embryonic tissue of Xenopus laevis.

概要: Understanding how populations of cells collectively coordinate activity to produce the complex structures and behaviors that characterize multicellular organisms is a fundamental issue in modern biology. Here we show how mathematical techniques from complex systems science and multivariate information theory can provide a rigorous framework for inferring the structure of collective organization in non-neural tissue. Many of these techniques were developed and refined in the context of theoretical neuroscience, a field well-used to the problem of inferring coordinated activity in high-dimensional data. In neuroscience, these statistics (functional connectivity network structure, modularity, higher-order information, etc) have been found to be altered during different cognitive, clinical, or behavioral states and are generally thought to be informative about the underlying dynamics linking biology to cognition. Here we show that these same patterns of coordinated activity are also present in the aneural tissues of evolutionarily distant biological systems: preparations of self-motile embryonic Xenopus tissue (colloquially known as "basal Xenobots"). When analyzing calcium recordings from basal Xenobots and comparing them to fMRI recordings from a sample of adult human brains, we find that the bots have a "brain-like" functional information architecture, complete with positive and negative functional connections, meso-scale communities, higher-order redundant and synergistic interactions, and integrated information that is "greater than the sum of its parts". By comparing each recording (brain and bot) to a personalized null model that preserves all first-order statistical structures (autocorrelation, frequency spectrum, etc.) while disrupting all higher-order interactions, we show that these are genuine higher order interactions and not trivially reducible to lower-order features of the data. These similarities suggest that such patterns of activity and information structures either: arose independently in these two systems epithelial constructs and brains, are epiphenomenological byproducts of other dynamics conserved across vastly different configurations of life; or somehow directly support adaptive behavior across diverse living systems.

著者: Thomas F. Varley, Vaibhav P. Pai, Caitlin Grasso, Jeantine Lunshof, Michael Levin, Josh Bongard

最終更新: 2024-12-09 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.05.627037

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.05.627037.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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