科学者たちはAIを活用して脳の領域を前例のないほど詳細にマッピングしているが、これはほんの始まりに過ぎない。

科学者らは、ChatGPTと比較する人工知能プログラムが、地図上に1,300の領域とサブ領域が記された、これまでで最も詳細なマウスの脳地図の1つを作成するのに役立ったと述べています。

これらのサブ領域の中には、これまで解明されたことのないものもあり、研究者たちは今後さらに解明が進むと述べている。「現在私たちが目にしているものを超える可能性を示唆する兆候がすでにあると思います」と、シアトルのアレン脳科学研究所の分子遺伝学ディレクター、ボシリカ・タシック氏は述べた。

カリフォルニア大学サンフランシスコ校とアレン研究所の研究者が主導したこのマッピング作業の詳細は、本日ネイチャー・コミュニケーションズ誌に掲載された研究論文に記載されている。

「私たちのモデルは、ChatGPTのようなAIツールと同じ強力な技術に基づいて構築されています」と、UCSFの神経科学者で論文の主任著者であるレザ・アバシ＝アスル氏はニュースリリースで述べています。「どちらも、文脈理解に優れた『トランスフォーマー』ネットワークを基盤としています。」

その状況は神経疾患の治療に重要になる可能性があるとタシック氏はGeekWireに語った。

「脳においては、位置がすべてです」と彼女は述べた。「脳の地理を定義し、さらにすべての領域とその機能を定義することは、より深い理解につながるだけでなく、より優れた治療能力にもつながります。」

脳細胞構造のより詳細なマップは、副作用の少ない、より標的を絞った薬物治療につながる可能性があります。「私たちは常に、より優れた、より精密な脳治療法の開発を目指していますが、そのためには、どこに介入すべきか、どこで何がうまくいかなかったのか、そして何を修正する必要があるのか​​を知る必要があります」とタシック氏は言います。「マップがなければ、どこに問題があるのか​​をどうやって知るのでしょうか？」

脳の近傍領域のマッピング

脳マッピングの取り組みは、これまで脳の解剖学的構造に関する人間の解釈に頼ってきたが、科学者たちは何百万個もの個々の脳細胞の位置と機能を特定する能力を向上させている。膨大な量のデータを収集する能力が飛躍的に向上しているため、解釈を支援するAIが必要不可欠となっている。

「私たちは今、驚異的な実験技術を持つ段階に達しており、次世代シーケンシングは完全に革命的な変化をもたらしました」とタシック氏は述べた。「細胞の種類を定義する私たちの方法、つまり細胞ごとに数千もの遺伝子を測定し、類似する細胞を細胞の種類として定義できるという事実は、生物学に革命をもたらしました。」

このような高次元データに対応できるソフトウェアが利用できるようになったことで、今は「神経科学者にとって素晴らしい時代」になっていると彼女は語った。

新たに発表された研究の鍵となるのは、「CellTransformer」と呼ばれるAIモデルです。このモデルは、脳細胞の位置と機能に関する膨大なデータセット（空間トランスクリプトミクスデータセット）を精査し、どの細胞が脳内の同じ「近傍」に属するかを判断します。

CellTransformerは、4匹のマウスの脳から採取した200以上の組織切片に含まれる約900万個の細胞の空間トランスクリプトミクスデータを解析しました。研究者らは当初、モデルを25の脳領域の境界を定義するようにプログラムしました。最終的には解像度を上げて、670の領域とサブ領域を定義しました。各解像度レベルにおいて、CellTransformerの脳マップは、以前に人間の専門家によって定義されたものと一致しました。

その後、ダイヤルを回して1,300の領域とサブ領域を作成しました。このレベルで、CellTransformerは脳のカタログ化された領域の地図を再現することに成功しました。また、これまでカタログ化されておらず、現在十分に理解されていない脳領域における、より詳細なサブ領域も特定しました。

タシック氏は、このプロセスは、大陸だけ、あるいは国だけを示した地図から、州、都市、さらには都市内の地区までを示した地図に移行するようなものだと述べた。

「つまり、任意の細胞を取り上げて、『隣の細胞は誰か？』と問いかけ、隣の細胞の共通性に基づいて、それを領域と呼ぶのです」と彼女は述べた。「基本的に、CellTransformerがやっていたのはまさにこれです。」

これまで未解明だったサブ領域の一部は、感覚情報と運動情報の処理において複雑な役割を果たす中脳網様体核にあります。また、新たに特定されたサブ領域は、感覚情報を処理し、関心のある物体に焦点を合わせるために眼球、頭、体の動きを始動させる中脳の一部である上丘にあります。

新たな神経フロンティアに焦点を当てる

タシック氏は、CellTransformerのアルゴリズムをさらに強化することで、より詳細な脳地図を作成できると述べた。「さて、問題は、どの地図がどのような意味で意味を持ち、生物学的に何を表しているのかということです」と彼女は述べた。

もう一つの課題は、新たに特徴づけられた小地域をどう呼ぶかという点だ。「新しい土地に来たと想像してみてください。そこにはあれやこれやがあるのが見えます。でも、今度はそれに名前を付けなければなりません。今度は、周囲に何があるのか​​を確認する必要があります」とタシック氏は述べた。「意味のある体系的な名前を付け、古い地図との関連性も示したいと考えています。」

おそらく最大の疑問は、細胞の種類に基づいた今回発表された地図が、細胞間のつながりや脳細胞の活動パターンをトレースする地図とどのように一致するかということだろう。「より体系的なデータ収集、より体系的なデータ分析、そしてよりマルチモーダルなモデル、つまり遺伝子発現や細胞の種類だけでなく、接続性や活動も測定し、それらすべてに基づいて脳領域を定義するモデルが実現することを期待しています」とタシック氏は述べた。

タシック氏は、マウスの脳のマッピングのために開発されたAIベースの技術は「人間の脳にも間違いなく拡張可能」だが、それが一夜にして実現するとは考えていないと述べた。

「実は限界はデータ収集にあります」と彼女は言った。「人間の脳は巨大なので、それが一つの問題です。…具体的な見積もりは出せませんが、マウスで行ったのと同じレベルの詳細なレベルで、人間の脳全体に関するデータを収集するには、おそらくあと10年はかかるでしょう。」

UCSFの研究者アレックス・リー氏は、Nature Communications誌に掲載された論文「トランスフォーマーを用いたマウス脳におけるデータ駆動型細粒度領域発見」の筆頭著者です。他の著者には、アルマ・デュバック氏、マイケル・クンスト氏、シェンチン・ラオ氏、ニコラス・ラスク氏、リディア・ン氏、ホンクイ・ゼン氏、ボシリカ・タシック氏、 レザ・アバシ＝アスル氏が含まれます。