研究員紹介
牧野 悌也(教養学部情報科学科)
生き物の情報処理に学ぶ



 “生きているとはどういうことか?” “生き物の情報処理はどのようなものか?”という大問題に真正面から取り組んでいた研究室に学部4 年生で配属され選んだ研究テーマは「軟体動物ヤマナメクジにおける匂いの認知・学習に関する行動学的研究」でした.研究目標の大きさと研究テーマの特殊性との間に随分な開きがあるように見えるかもしれませんが,当時の私は(今でもそうですが)このテーマ選択がすんなりと納得でき,かなり力こぶを入れて実験をしていたことが思い出されます.その後,生き物の情報処理に関する様々な研究に携わってきましたが,匂い情報処理は継続的にかかわってきた研究テーマであり,また,現在のメインの研究テーマでもあります.

 
“匂い(嗅覚)”は対象から放出される匂い分子を直接受容することで対象を知覚する“化学感覚”に分類され,生き物 −単細胞生物から我々ヒトまで− の行動決定に強く関わる感覚です.発達した神経系を持ち,匂いの記憶・学習能力を持つ動物において,嗅覚情報処理を行う第一次の神経ネットワークの構造は非常に似ています.例えば,脊椎動物の神経ネットワークは嗅球と呼ばれ魚類から哺乳類までほぼ同様のネットワーク構造を持ちます.無脊椎動物である昆虫のネットワークは触角葉と呼ばれる組織ですが,その構造の本質的特徴は脊椎動物嗅球と同一みなすことができます.これらのことから,特定の動物での嗅覚情報処理機構の解明は,他の多くの動物における情報処理機構の理解へ一般化できるだろうと考えられています.軟体動物ナメクジはカタツムリとともに陸産貝類に分類され,食物・仲間・危険等の認知をほぼ嗅覚のみで行う匂いのスペシャリストです.「でんでん,むしむし,かたつむり〜」の歌に出てくる「角」(触角)が彼らの鼻になっています.すなわち,触角の先端には匂い分子を受容する神経細胞と第一次の神経ネットワーク(その構造は脊椎動物嗅球や昆虫触角葉と似ています)が存在し,触角を積極的に動かしながら外界を認知します.これらの動物は,匂いの学習能力が高いことと神経系全体の構造が比較的単純であることから,嗅覚情報処理機構を研究するためのモデル動物として用いられてきました.

牧野先生の写真
(まきの よしなり)
1985年 富山県立高岡高等学校卒業
1989年 東京大学薬学部製薬化学科卒業
1993年 東京大学大学院薬学系研究科中退
   東北大学電気通信研究所 助手
2011年 東北学院大学教養学部 准教授

 一般的に自然界に存在する対象物の“匂い” は複数の匂い分子(コンポーネント)で構成され,その割合はおおよそ一定です.ナメクジを用いた行動学的研究において我々は,人工的な匂いを学習させ,学習した匂いからコンポーネントを除いたり加えたりしたときの匂いに対する行動を解析することで,動物がどのように匂いを認知しているかを調べました.実験結果は,1)一つのコンポーネントを除いた場合,動物は学習した匂いと類似しているがはっきり違う匂いと評価し,2)一つのコンポーネントを加えた場合は,学習した匂いとほとんど同じものとして知覚していることを示しました.これは,学習した匂いに加えられたコンポーネントはほとんど無視されていることを意味します.同じコンポーネントが学習するときに加えられていれば,そのコンポーネントを含んだ一つの匂いとしてきちんと学習されます.よって,これらの結果から,匂いがコンポーネントの単純な足し合わせでは説明できず,コンポーネントの総体で形作られる一つのパターンとして知覚・学習されていること,さらに,学習した匂いの記憶に基づいた図と地の分離を行っているであろうことが示唆されました.これは,我々ヒトがノイズが存在する状況においてもパターン(例えば,文字,友人の顔,友人の声,等々)を認識できることと同じです.一般的には“単純” とか“下等”と思われているナメクジという動物において,我々ヒトと基本的に同じ認知機構が働いていることを示す結果を得たことは,実験をデザインした私自身にとっても驚きであり,生き物の情報処理の面白さを改めて実感しました.

 学習・記憶機構を含む感覚情報処理,すなわち外界認知という機能は、脳の様々な領域が全体として協調的に働くことで発現します.例えば,同じ匂いを嗅いだとしても,満腹時と空腹時ではその匂いの処理のされ方が全く異なるでしょう.これは匂いを処理する神経ネットワークだけを対象として研究しても絶対に理解できない現象でしょう.よって,脳の情報処理機構を理解するためには,脳全体がどのように働いているのか,という視点を常に持っていなければなりません.軟体動物は,脳全体を感覚器とともに単離して観測できるという利点があり,感覚情報処理に関する生理学的研究を行う上でも有用なモデル動物です.我々は,膜電位感受性色素を用いてナメクジ脳神経節の神経活動を光学的に測定し,匂いの学習・記憶に関わる脳領域の同定とそれらの活動の時空間ダイナミクスの解明を目指しました.嗅神経束刺激時の脳神経節の活動を高い時空間分解能で画像化することで,匂いの情報は脳内で2つの情報処理経路(嗅覚専用ネットワークへ向かう経路と脳神経節本体へ向かう経路)に分かれており,両経路活動の時間的関係が明確に存在することがわかりました.感覚情報処理経路が 2つに分かれるという特徴は,“高等動物”の脳と共通しています(例えば,霊長類の視覚情報は皮質経路と皮質下経路に分かれます).我々は,ナメクジの脳神経節の構造が比較的単純であること,また脳が嗅覚情報処理に特化したものであることから,高等動物の脳で不明確であった脳全体としての活動の時空間ダイナミクスを明らかにすることができた,ということができます.

 “匂い”は嗅覚情報処理の一次神経ネットワークの時空間的活動パターンを誘起することから,神経活動の時空間ダイナミクスは匂いの情報コーデ ィングにおいても重要であると考えられてきました.しかしながら,その時空間的活動パターンと嗅覚情報処理機能(すなわち,嗅覚における計算論的課題)との関係を明らかにするには,生理学的アプローチには限界があります.そこで我々はコンピュータにより神経ネットワークをモデル化し計算機シミュレーション行うことで,この問題にアプローチしてきました.匂いの認知においては,食物・仲間・危険など対象がなんであれ,匂い源を同定し接近するか逃避するかを決定することが,嗅覚情報処理の第一義的課題(計算論的課題)と考えられます.接近・逃避どちらであれ,動物は匂い源から様々な距離で匂いを経験するため,匂いは様々な濃度で感覚されることになります.動物が一貫した行動を取るためには,これら異なる濃度の匂いは,同じ匂い源が発する同一の匂いとみなされる必要があります.さらに,自然環境において,同一対象あるいは同じグループに属する対象物でも匂い分子の構成比は異なります.このような状況において適切な行動決定をするためには,動物は匂いを適切な精度で分類し,匂い源が動物の生存にとって重要か否かを判断しなければなりません.分類には,匂い間の類似性を評価することが必須となります.すなわち,嗅覚情報処理では濃度によらない匂いの同定と匂い間の類似性の評価が嗅覚情報処理における本質的な計算論的課題ということができます.この課題は典型的なパターン認識問題です.パタ ーン認識は,感知された対象物に関するデータから視点やノイズによらない特徴(情報)を抽出し,対象物を最も適した対象物モデル(カテゴリー)へと分類することです.人工的なシステムであれ脳神経系であれ,この様な機能を有する情報処理システムが抽出した特徴は,そのシステムが持つ対象物の表現とみなすことができます.理想的な特徴抽出器が存在すれば,特徴抽出し情報を表現した瞬間にそれが分類されるべきカテゴリーを決定することができます.よって,パターン認識問題における中心的課題は,対象物の特徴が簡便かつ自然に表現されパターンの分類に役立つ「良い」表現を獲得すること,ということができます.

 我々は神経系における時空間パターンによる匂いの表現がこのような「良い」表現になっているという立場で生物学的に妥当なモデルを構築していきました.詳細は省きますが,匂いの重要な特徴を時間的に早く,細かい特徴は時間的に遅く表現されるようにネットワークを設計することで,実際の神経ネットワークの生理学的応答を本質的に説明すると同時に,濃度不変な情報を表現するという計算論的課題を遂行し,さらに,認知における一般的特徴である処理速度と認識精度のトレードオフが説明できることを明らかにしてきました.

 計算論的アプローチは,実際の生物を対象とした研究を補完し神経系における情報処理の本質的問題に迫るための強力なツールです.我々がこれまでモデル化してきたのは,匂いを分類するための “記号的,シンボル的” 情報表現でした.これは対象の同定や類似性の判定には役立ちますが,これ自体には情報処理システムが対象に対しどのような行動をとるべきかを決定するための情報は含まれていません.システムの行動決定には対象の価値・意味に関する情報が必要となります.これは研究を開始した当初の「生き物の情報処理とはどういうものか?」と直結した大きな問題で,もう一度初心に戻って研究に取り組む必要があると考えています.研究テーマとしては「対象のシンボル的情報と価値・意味に関する情報統合的に扱うシステムのモデル化」を中心に据えながら,生き物の情報処理の柔軟さ・巧みさを人工的な情報処理システム応用していく方法を考えていきたいと考えています.


※ このページは、2012年3月刊行の『人間情報学研究 第17巻』に掲載された記事を元にしております。その後、略歴や所属等に変更がある場合がございます。


|17巻に戻る