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今回は、神経回路シミュレーションを研究されている小林先生にお话を伺いました。より现実のヒトに近い脳をコンピュータ上で再现するために、どのような工夫や试行错误が行われているのでしょうか。神経回路シミュレーションが目指す将来の姿や先生がこの分野に携わることになったきっかけなどについてもご绍介します。

インタビュアー（以下、イ）：今回のインタビューは物理?情报化学科（情报分野）の小林泰良先生です。よろしくお愿いします。

小林泰良先生（以下、小）：よろしくお愿いします。

どのような研究をされているのですか？

小：私は神経回路シミュレーションという分野を専门に研究しています。动物の脳はニューロンと呼ばれる神経细胞が结合してできており、ニューロン同士が互いに情报を伝达することで、记忆や感情表现を行ったり、身体を动かしたりなどという活动をしているとされています。解剖学研究で得られた动物の脳のデータを使って、コンピュータ上に动物の脳を緻密に再现し、シミュレーションをすることで、一つ一つのニューロンの活动や结合の仕方が、どのように脳の活动や机能を生み出しているのかを调べています。

イ：ニューロンとは、具体的にどのようなものなのでしょうか。

小：ニューロンとは动物の神経系を构成する细胞（神経细胞）のことです。例えば、ヒトの脳はおよそ数百亿个のニューロンから构成されていて、结合数はその千から一万倍と言われています。マウスですら、数千万个のニューロンから构成されています。

イ：结合数がニューロンの何万倍もあるということは、１个のニューロンに対して、たくさんのニューロンが结合しているということでしょうか。

小：はい。ニューロンは树状突起と呼ばれる、木の枝状に别れた突起を持っています。一つのニューロンはこの突起を用いて他の多数のニューロンから电気信号を受け取ることで电圧が変化、つまり活动します。このとき、どの突起にどの顺番で信号を受け取るかによって、电圧の変化のパターンが変わり、そのパターンを识别することで复雑な情报の処理、计算を行っているとされています。
つまり、一つ一つのニューロンはある程度の计算を行っており、その计算结果を他のニューロンに伝达し、また计算が行われる、このような情报処理をヒトは数百亿个のニューロンで行い、复雑な脳机能が生み出されているとされています。

イ：数百亿个のニューロンがやり取りを行うことで、物事を记忆したり、手足を动かしたりしているのですね。そんなに多くのニューロンのシミュレーションをどうやって行っているのでしょうか。

小：再现する脳の领域を小さくしても、そこに含まれる形状や结合のデータのサイズは大きくなってしまいます。そこで、私の研究室では通常のコンピュータではなく、大规模な计算ができるスパコン「富岳」や骋笔鲍サーバなどを用いて研究を行っています。

神経回路シミュレーションの目的

イ：なぜ神経回路シミュレーションをするのでしょうか。

小：神経回路シミュレーションの最大のメリットは、ニューロンの形状や结合の仕方を自由に设定できることです。基本的には、解剖学や生理学を行っている研究者からいただいたデータを用いて、コンピュータ上に”脳”を再现していきます。そして、再现した脳に対して、例えば、ニューロンの形状や结合の仕方を変化させることで、シミュレーションされた脳の活动や机能がどのように変化するかを予测できます。この操作は実験では极めて困难です。
このようにして得られたシミュレーション结果に基づいて、ニューロンの形状や回路の构造がどのように脳の活动や机能を生み出しているのかを调べています。

イ：现実では行えないようなことをシミュレーションを用いることで、脳机能の仕组みをより深いレベルで解明することを可能にしているのですね。

最新の研究について

イ：最新の研究ではどのようなことが行われているのですか？

小：日本は脳のシミュレーション研究に対して、大きな成果を出しています。例えば、理研の五十嵐上级研究员のグループでは、树状突起のない简略化したニューロンを用いて、ヒトスケールの全脳シミュレーションに成功しています。
また、树状突起の形状まで含めた脳シミュレーションでは电気通信大学の山﨑准教授のグループが、マウスの大脳皮质と呼ばれる部位を再现した约1000万个のニューロンからなるシミュレーションに成功しており、この研究には私の研究グループも参加しております。

イ：色々な结果が出ているのですね！これらの研究によって具体的にどのようなことが可能になるのでしょうか？

小：例えば、てんかんなどのたくさんの脳の部位が関连して引き起こされる脳の病気や、アルツハイマーやパーキンソン病などのニューロンが変性することで起こる神経変性疾患のメカニズムの解明、病気の予测などにつながります。
そして现在、私の研究グループでは、ヒトの小脳と呼ばれる部位を対象にした、约100万个のニューロンからなるシミュレーションを行いましたが、ニューロンの详细な形状まで考虑する场合、ヒトスケールのシミュレーションを行うには、スパコン「富岳」を用いても到底足りません。このような现状を打破するためには、スパコン自体の性能とそのスパコンの性能を最大限に引き出せるシミュレータの性能の向上が必要です。
しかし、これらのシミュレーションでは、安静时の脳の活动はある程度再现することができましたが、体を动かすなどの何かの课题をこなしている、つまり活性化している状态の脳の活动や脳の机能の再现には至っていません。

大规模神経回路シミュレーションの今后について

イ：活性化状态の脳の再现をするにはどうすればよいのでしょうか。

小：大规模神経回路シミュレーションが目指すところは、ヒトの脳活动や机能を再现したシミュレーションを行うことですが、活性化状态の脳活动の再现に足りない部分はどこかというと、アイデアは二つあります。
一つ目は、ニューロンの形状や回路の构造をより緻密に再现することです。実は、ニューロンの形状データはそれほど数多く存在していません。形状データを取得するには、电子顕微镜などの高额な设备が必要であり、また解析にも时间がかかるからです。また、ヒトの脳は伦理的な问题もあって、さらに数が少ないです。回路の构造も同様であり、先程挙げた研究では、现在判明している同じ形状のニューロンをコピーしたり、平均的なニューロンの构造を求めたりすることで再现を试みています。そこで、私の研究室では、公开されているデータをAIに学习させ、その特徴を反映したデータを生成するような试みを行っています。このようにして、形状や构造のデータに多様性をもたせることで、脳の活动がどのように変化するかを调べています。

二つ目のアイデアは、”体”です。脳は身体を动かし、外の世界に作用します。そして、行动の结果として得られた感覚情报を用いて、その行动が外の世界にどのような影响を与えるのか学习します。例えば、ヒトが歩けるようになったり、自転车が乗れるようになったりするためには、実际に体を动かしてトライ＆エラーを繰り返しますよね。つまり、”脳”は身体を用いて外の世界と相互に作用して、経験を得ることが重要です。そのため、脳と身体を同时にコンピュータに再现し、シミュレーションをすることで、活性化状态の脳活动を再现できるのではないかと考えます。このようなデジタル上の脳?身体シミュレーションを行うことを目标の一つとして、现在も研究を行っています。

この道に进んだきっかけは何ですか？

小：大学に进んだ当初は、本物の腕と见分けがつかないように动くような义手を作りたいと思っていたので、工学部に进学しました。ヒトと同じ动きができるロボットを作りたかったわけですね。ただ、ロボット工学の授业でかなり苦戦しまして、私が计算すると何故か毎回、符号が反転するのです。それと手先が不器用で、はんだ付けや材料の加工も不得意だったので、ロボット工学を諦めて、制御工学というロボットの制御、つまりソフトウェア侧の研究につきました。

イ：いつ、脳についての勉强を始めたのでしょうか。

制御工学自体は楽しかったのですが、やっているうちに、ヒトの腕を动かすコントローラである脳に兴味が出てきました。ヒトはどうやって指先をあんなに緻密に动かしているのだろうか、筋肉の数や関节の动かせる范囲の多さはロボット以上なのに、脳はどうやって计算をしているのだろうかといった感じです。
そこで、大学院では脳の研究を始めたわけですが、勉强を进めているうちに、脳の论文の中で制御工学の理论が出てきたりしまして、大学に进んだ顷から兴味の対象自体は代わりましたが、実は全て繋がっていたのだなと感心したことを覚えています。

研究の面白さ

小：私の研究の面白さは、とにかく谁もやっていないことをやっていることです。脳の大规模シミュレーションを行っている研究室はそこそこありますが、私のようにニューロンの緻密な形状まで考えるアプローチはほとんど行われておりません。世界初の结果ばかりが出てくるところに大きな魅力とやりがいを感じています。

イ：长时间のインタビューにお付き合いいただき、ありがとうございました。