セバスチャン・スン「コネクトーム」

本書の著者であるセバスチャン・スンは、明らかに脳と遺伝子に注目している研究者だと言えそうだ。
コネクトーム（脳のニューロンの配線）を司るものとして、本書では「遺伝子」と「経験」に着目している。
遺伝子とは、子どもが両親から引き継いだニューロンの配線を指している。（よく知られているように幼児の脳の配線は、成長するにつれて増えたり強化されるだけでなく、除去される部分が多い）
一方の経験とは、子どもが成長するなかで変化するニューロンの配線を指している。

人間はいろいろなことを経験する（学習する）なかで、ニューロンの配線を変えていくが、その変化は大きく4つに分類されるそうだ。
①再荷重（重み付けを変える）
これは現在の機械学習（AIの一分野）を考えれば想像がつく。　機械学習では、ニューロン同士を接続する際、膨大な数のパラメータの重み付けを変化させることで学習が進む。
②再接続（リコネクション）
これは、シナプスを新しく作り出したり、シナプスを除去することである。
今日では、大人の脳でもシナプスは生成されたり除去されることが判明しているそうだ。
③再配線
④再生
これは新たなニューロンを作ること、および不要なニューロンを除去することである。
大人の脳でもニューロンは新たに生まれるのか？　この問いに対する答えは、　新皮質では新しいニューロンは生成されないが、海馬などでは新たにニューロンが（たえず）付け加わっているそうだ。

ニューロンの接続に関して重要なことは、「ニューロンは「階層的に」組織化されたネットワークとして構成されている」ことである。さらに、本書ではコネクトームを以下の３段階に区別している。
①部位コネクトーム
②ニューロン・タイプ・コネクトーム
③ニューロン・コネクトーム
ニューロン・タイプ・コネクトームに関して、「神経科学者たちはニューロンをどのように分類するのが適切なのか、について今も論争を続けている」「ある専門家の推定では、大脳皮質だけでも何百ものニューロンタイプがあるという」
というから研究の前途は多難なようだ。
最終的にはニューロン・コネクトームの全地図を解明することが目標のようだが、これの成否はコンピュータの性能（主に画像解析の性能）に掛かっているようだ。

私たちが脳のはたらきで最初に思い浮かべるのは、「記憶」と「学習」ではないだろうか。
本書によると、短期記憶はスパイクと再荷重の寄与が大きく、長期記憶にはニューロンの再接続が関係していると考えられているようだ。
さらに、「記憶を読み取るためには、単にコネクトームを手に入れるだけでは不十分だ。コネクトームに含まれる情報を解読する方法を知らなければならないのだ」という。
まるで、コンピュータ上の情報（データ）とアルゴリズムを、メモリー上の情報から解読する（リバースエンジニアリングの）ような困難さが窺える。
学習に関しては、「学習　ーすなわち、新たな知識や技能を身に付けることー　が、いかなる脳の変化により引き起こされるのかを突き止めるのは今も難しい」そうだ。
これらの話を聞くにつけ、コネクトームを解明する計画が如何に壮大であるかが垣間見える。