人間の脳は、約860億個の神経細胞で構成され、何兆もの結合で結ばれている。私たちの思考、感情、行動を規定する構造化された活動パターンがどのように生まれるかを理解するためには、この複雑な結合を詳細にマッピングする必要があると、何十年も前から科学者は考えてきた。

だが、『Nature』誌に掲載された私たちの新しい研究は、この考え方に疑問を投げかけるものだ。私たちは、ニューロンの活動パターンが、複雑な相互接続よりも、脳の形状（溝、輪郭、折り目）の影響を強く受けていることを発見した。

従来の考え方では、特定の思考や感覚が脳の特定の部分の活動を引き起こすと考えられていた。しかし、私たちの研究では、ほぼ脳全体にわたって構造化された活動パターンを発見し、バイオリンの弦の一部分だけでなく、全長にわたって発生する振動から音が生まれるのと同じように、思考や感覚に関連していることが分かったのだ。

機能は形に従う

形と機能の密接な関係は、脳の解剖学的構造によって支えられる自然な興奮のパターンを調べることで明らかになった。「固有モード」と呼ばれるこのパターンでは、脳の異なる部分がすべて同じ周波数で励起される。

バイオリンの弦が奏でる音符を考えてみよう。この音符は、特定の共振周波数で発生する弦の好ましい振動パターンから生まれる。このような振動パターンは、弦の固有モードと呼ばれるものだ。この固有モードは、弦の長さ、密度、張力といった弦の物理的特性によって決定される。

同様に、脳にも、解剖学的・物理学的な特性によって決まる、好ましい興奮のパターンがある。私たちは、脳のどの解剖学的特性がこれらのパターンに最も強く影響を与えるかを明らかにすることを目的とした。

2つの脳の物語

従来の常識では、脳は複雑なつながりの中で、その活動を決定していると考えられていた。

この考え方は、脳を視覚や言語などの特定の機能に特化した個別の領域の集合体としてとらえるものだ。これらの領域は、軸索と呼ばれる相互接続する繊維を介して通信している。

一方、「神経場理論」と呼ばれる脳活動をモデル化するアプローチに代表されるように、脳を個別の領域に分割することを否定する考え方もある。

この考え方は、細胞の興奮の波が、池に落ちた雨粒が作る波紋のように、脳組織内を連続的に移動する様子に着目するものだ。池の形が波紋のパターンを制約するように、波状の活動パターンは脳の3次元的な形状の影響を受けている。

2つのビューを比較する

2つの脳の見方を比較するために、従来の離散的な見方と連続的な波動的な見方で、1万種類以上の脳活動マップをどれだけ簡単に説明できるかをテストした。これらの脳活動マップは、認知、感情、感覚、運動などさまざまなタスクをこなす人々の、何千もの機能的磁気共鳴画像法（fMRI）実験から得られたものだ。

我々は、脳の結合性に基づく固有モードと脳の形状に基づく固有モードを使用して、それぞれの活動マップを記述することを試みた。その結果、接続性ではなく、脳の形状に基づく固有モードが、これらの異なる活性化パターンを最も正確に説明できることが判明した。

脳波と氷山

コンピュータシミュレーションにより、脳の形と機能の密接な関係が、脳内を伝播する波動的な活動によって駆動されていることを確認した。

このシミュレーションでは、地震や海流など、他の物理現象の研究に広く使われているシンプルな波動モデルを用いた。このモデルでは、脳の形状のみを用いて、波が時間や空間を通してどのように進化するかを制約している。

このモデルはシンプルであるにもかかわらず、神経細胞活動の主要な生理学的詳細や異なる脳領域間の複雑な接続パターンを捉えようとする、より洗練された最先端のモデルよりも、脳活動をよく説明することが出来た。

また、私たちが調べた1万種類の脳地図のほとんどは、ほぼ全脳に及ぶ活動パターンと関連していることが分かった。この結果は、作業中の活動は脳の孤立した領域で起こるという従来の常識に再び挑戦するものだ。この結果は、従来の脳地図作成手法では、脳の働きを理解する上で、氷山の一角に過ぎないことを示している。

今回の発見は、現在の脳機能モデルを更新する必要があることを示唆している。信号が個別の領域間をどのように通過するかだけに注目するのではなく、興奮の波が脳内をどのように通過するかも調べる必要がある。

つまり、大規模な脳機能のアナロジーとしては、通信ネットワークよりも池の波紋の方が適切なのかもしれない。

脳マッピングへの新しいアプローチ

私たちのアプローチは、物理学や工学の分野で何世紀にもわたって行われてきた研究成果を活用したものだ。これらの分野では、システムの機能は、システムの固有モードによって具現化される、その構造によって課される制約に関して理解される。

このアプローチは、従来、神経科学では使われていなかった。その代わり、典型的な脳マッピングの手法は、複雑な統計に頼って脳活動を定量化し、そのパターンの基礎となる物理的・解剖学的基盤には全く言及しない。

固有モードは、物理的な原理を利用して、脳の解剖学的構造から生じる多様な活動パターンを理解するための方法を提供する。

また、脳の形状の固有モードは、脳の接続性の固有モードよりもはるかに簡単に定量化できるため、今回の発見は、すぐに実用的な利益をもたらす。

この新しいアプローチは、進化、発達、加齢、そして脳疾患において、脳の形がどのように機能に影響を与えるかを研究する可能性を開くものだ。

本記事は、James Pang氏とAlex Fornito氏によって執筆され、The Conversationに掲載された記事「Have we got the brain all wrong? A new study shows its shape is more important than its wiring」について、Creative Commonsのライセンスおよび執筆者の翻訳許諾の下、翻訳・転載しています。