コンピュータ科学者は脳を構築できるか？

単一の細胞から始まり、ゲノムにエンコードされた情報のみを使用して、脳はどのように配線されるのでしょうか？これを工学的な問題として提起します。単一の細胞が実行して脳を構築するためのプログラムを書いてください。プログラムはゲノムに収まるほど小さく、発達時間内に完了するほど速くなければなりません。 生物学をほとんど知らないコンピュータ科学者は、発生生物学が実験的に却下した明白な戦略が、なぜスケールしないのかをすぐに理解します。ゲノムはシナプスごとの配線を格納するには小さすぎ、ターゲットを盲目的に探す軸索は時間がかかりすぎます。これらの同じアルゴリズム的制約が、生物が実際に使用する発達戦略に似た設計へと導きます。 以前の思考実験が、ラジオを修理する生物学者の能力1、またはマイクロプロセッサを理解する能力2について、落胆させる結論に達したのに対し、ここでのニュースはより良いものです。脳の設計は、それを分解することからではなく、そもそもゲノムがどのようにそれを指定しなければならないかを問うことから回復できるかもしれません。 コンピュータ科学者に脳の完全な配線図を渡し、次のように尋ねたと仮定します。「単一の細胞が実行して、このネットワークに発展するためのプログラムを書いてください。」プログラムは、約1ギガバイトのゲノムサイズの命令セットに収まり、最大約1年間の発達時間枠内に終了しなければなりません。課題は、アルゴリズムがスケーリングしなければならないことです。C. elegansの302個のニューロン、ハエの105,10^{5}個のニューロン、マウスの10^{8}個のニューロン、そして人間の脳の10^{10}個のニューロン（図1）で機能する必要があります。 生物学的な発達知識を持たない人が、この問題にどのようにアプローチするでしょうか？ 図1. 情報のギャップ。様々な生物の脳のサイズ対ゲノムのサイズ。ゲノムサイズは約1桁しか変化しませんが、脳のサイズは8桁変化します。破線は、最も単純な可能な接続エンコーディング—ニューロンペアごとに1ビット、合計n^2ビット—がゲノムにちょうど収まることを示しています*。緑色の領域ではゲノムは十分な大きさでこのエンコーディングを可能にしますが、赤色の領域では脳が大きすぎます。C. elegansのみが明確に実行可能な領域にあり、したがって隣接行列でエンコードされる可能性があります。他の種の脳は異なる戦略でエンコードされなければなりません。未解決の質問は、計算上の制約にもかかわらず、どのような戦略がこれらをエンコードし、構築できるかということです。 データソース: ゲノムアセンブリ長16–21、ニューロン数3,4,22–24。 コンピュータ科学者は、実質的にTuring5、von Neumann6、Waddington7、Brenner8の精神でタスクを形式化しています。彼らは皆、ゲノムを有機体の説明ではなく、有機体を作成するための指示のセットと見なしていました。タスクを形式化することは、実行可能かつ管理可能なアルゴリズム戦略を特定するのに役立ちます。 この演習を進めると、小さな神経系で機能する戦略が、ネットワークが成長するにつれて大きな壁にぶつかり、制約がフィールドを少数の解に絞り込むことがわかります。理論と実験の収束は、両方の方向性に情報を提供します。 発達神経科学者にとっては、一般的な分子メカニズムを明確に定義されたアルゴリズム問題の解として形式化し、それらのメカニズムのどの特徴が計算上の必要性であり、どれが自由に変動できるかを選び出します。 理論家にとっては、生物学的発達を、まだ未解決の計算タスクを解決するシステムとして提示します。 現代の機械学習は、まだコンパクトな説明から大規模な機能ネットワークを生成する方法を知りません。ディスクからコピーされた大規模な保存済み重み行列、または桁違いに大きいトレーニングセットに依存しています9。 最初の接合子はまさにそのような説明を含んでおり、発達プロセスを分析することは、人工システムのための新しいアルゴリズムを刺激するのに役立つかもしれません。 問題とその制約 「発達プログラム10–14を記述する」とはどういう意味でしょうか？コンピュータ科学者は、回路基板にはんだ付けするエンジニアのように、外部からニューロンを配置したり配線したりすることはできません。代わりに、単一の初期細胞に入る一連の指示を書き、その後立ち去らなければなりません。この初期細胞は分裂し、各娘細胞は同じプログラムを継承して独立して実行します。プログラムの各インスタンスは、局所的に感知できるものしか読み取れません。それは自身の内部状態と、同じプログラムを実行している隣接細胞からの分子信号です。 細胞は脳を構築するアクションを実行します。分裂し、移動し、分子キューを読み取ってナビゲートし、到着時にシナプスを形成する成長円錐を伸ばします。構築プロセス全体は分散型であり再帰的です。なぜなら、細胞が読み取るすべての信号は、同じコードを実行する別の細胞によって生成されるからです。 プログラマーの唯一のレバーは、開始時にゲノムにロードする命令セットと、細胞の初期状態です。プログラムは、実用的な制約を尊重しながら、正しいネットワークを生成する必要があります。ここでは2つの側面に焦点を当てます。ゲノムに収まるほど短く、合理的な時間内に完了する必要があります。 人間の脳には、約10^{10}個のニューロンがあり、それぞれが最大約10^{4}個のターゲットに接続しています15。合計で最大約10^{14}個の接続があります。プログラムは2つのハード制約を満たす必要があります。 情報制約。脳を構築するための指示は、最終的にゲノムに reside する必要があります。ゲノムには約3×10^{9}個の塩基対21が含まれています。各塩基対は2ビットを表します。なぜなら、4つのヌクレオチド塩基があるからです。したがって、ゲノムの総情報量は約6×10^{9}ビット、または寛大な上限として約10^{10}ビットです。この上限は寛大です。なぜなら、ゲノムに冗長性がなく、すべてのヌクレオチドが脳の配線に費やされ、他の生物のために何も残されていないと仮定しているからです。指示がこの予算を超える配線戦略は、生物が使用するものではない可能性があります。予算は種間でそれほど大きく変化しません。C. elegansと人間のゲノムサイズの違いは1桁未満ですが、ニューロン数の違いは8桁以上です（図1）。哺乳類の脳を配線するアルゴリズムは、ニューロン数に対してサブ線形にスケーリングする必要があります。 時間制約。配線プロセスは、発達時間枠内に完了する必要があります。制限された成長率25–27により、総軸索長と発達時間は比例します。過剰な軸索（一時的または永続的）の成長を必要とする戦略は、時間がかかりすぎます。実行可能な戦略は、総軸索長と総発達時間の両方をニューロン数に対してサブ線形に保つ必要があります。 コンピュータ科学者は、次のいくつかのセクションで、図2〜5に示す3つのアプローチを検討します。コンピュータ科学者は、いずれかの制約に違反しない戦略を見つけるまで、各アプローチを問題の制約に対して評価します。今のところ、彼は決定論的で活動に依存しないプロセスに限定します。各細胞はニューラル活動からのフィードバックなしにプログラムを実行し、ノイズの影響を受けません。特に可塑性は、すでに存在する接続に対して機能します。まず、軸索を正しい集団に到達させる問題が検討されます。確率論と活動依存性可塑性については、後のセクションで簡単に説明します。 戦略1: 同一性アプローチ 図2. 同一性アプローチ。各ニューロンはターゲットの同一性のリストを格納します。図2〜5全体で、脳は...