人間の大脳皮質は160億以上の神経細胞を含み、約15万キロメートルの軸索で結ばれ、約164兆のシナプスを形成している。この天文学的に複雑なネットワークが、完全にランダムでも厳格に規則的でもなく、どのように組織化されるかは、神経科学の最も深い謎の一つだった。
8月20日に『Cell』に発表された研究は、驚くほど単純な答えを提示する。脳の配線は、太鼓の膜上の定在波と同じ幾何学的原理によって制約されているというものだ。
モナッシュ大学ターナー脳精神健康研究所の研究者らは、幾何学的固有モードモデル（GEM）を開発した。このモデルは大脳皮質を連続的な曲面とみなし、神経活動が波として伝播する。太鼓の膜が形状と張力によって決まる固有の共振周波数と振動パターンを持つように、大脳皮質にも幾何学的固有モードと呼ばれる固有の空間的共振が存在する。各モードは特定の空間波長と、節と腹の地形学的配置で特徴づけられる。
このモデルの中心的な仮説は、同じ位相で振動する場所、つまり同じ固有モードの腹の近くを結ぶ場合、大脳皮質領域間の接続が優先的に保存され強化されるというものだ。こうした接続は通信路として機能し、そのモードを励起するのに必要なエネルギーを減らす。これにより脳の動態はより効率的になる。
「このモデルは、ヒトとヒト以外の種におけるバイナリおよび加重の実証的コネクトームのトポロジーとトポグラフィーの主要な側面を再現する」と著者らは記している。「この知見は、幾何学が大脳皮質コネクトームのマルチスケール構造を形成する上で基本的な役割を果たし、それが9000万年の進化にわたって保存されてきたことを示している。」
モデルの仕組み
GEMは神経場理論に基づいている。このモデルは2つの自由パラメータのみを必要とする。kは含まれる固有モードの数で、モデルは4386のうち108、約2.5%を使用する。rsは長波長モードの寄与を制御する長さスケールパラメータだ。
拡散MRIを用いて339人の健康な成人からマッピングされたグループ平均ヒトコネクトームに適合させた場合、GEMは顕著な精度を達成した。接続強度の順位相関はρ=0.81で、ネットワークハブの空間トポグラフィーの予測ではバイナリでρ=0.52、加重次数でρ=0.47の空間相関を達成した。接続の有無の予測では真陽性率75%を達成した。
重要なことに、このモデルは既存のすべての代替モデルを上回った。単純な指数関数的距離ルール、神経場理論の重み付けなしで大脳皮質の幾何学的固有モードのみに基づくモデル、ランダムネットワークのいずれよりも優れていた。分割半分交差検証によるホールドアウトテストデータで検証した場合も、GEMの優れた性能は維持された。
種とスケールを超えて
このモデルの威力は人間の脳をはるかに超える。研究者らはチンパンジー、マカク、マーモセット、マウスのコネクトームに対してもテストした。これらのマッピングには拡散MRIまたは侵襲的ウイルス性神経路追跡が用いられ、根本的に異なる空間スケールで動作する手法だ。
すべての種において、GEMは大脳皮質コネクトームの組織を高い精度で再現した。これら5種の最後の共通祖先は約9000万年前に生存していたため、この結果は、幾何学が大脳皮質の配線に与える影響が哺乳類の脳組織の普遍的で深く保存された特徴であることを示唆している。
このモデルは、その適合において直接最適化されなかった特徴も捉えた。大脳皮質ネットワークのモジュール式コミュニティ構造、脳領域が密に相互接続されたサブグループに組織化される傾向、そしてコネクトームのスペクトル特性などだ。
意味すること
これまでの脳配線のモデルは指数関数的距離ルールを重視してきた。これは領域間の距離が増加するにつれて接続の可能性が低下するという観察に基づく。このルールは長い軸索の代謝コストに起因する、コネクトーム組織の普遍的原則として提案されてきた。GEMはこの原則と矛盾しないが、さらに踏み込む。距離に基づいてどの領域が接続される可能性があるかを説明するだけでなく、任意の距離においてどの場所のペアが強い接続を形成する可能性が最も高いかを正確に説明する。
「我々のモデルでは、各固有モードの寄与は、仮定された平均場神経動態におけるその相対的発現を反映している」と著者らは説明する。低次（長波長）の固有モードは、励起に必要なエネルギーが少ないため優勢となる。このエネルギー依存性は熱力学におけるボルツマン分布に類似している。
研究者らはいくつかの重要な注意点を指摘している。現モデルは大脳半球内の皮質-皮質接続のみを考慮し、半球間接続や視床などの皮質下構造との接続を除外している。大脳皮質全体で均一な空間的長さスケールを仮定しているが、実際には異なる神経細胞集団は異なる特徴的な伝播スケールを持つ。また、モデルは定常状態の時間平均された構造を捉えており、発達中の幾何学と接続性の動的な共進化を捉えていない。
それでもなお、この研究はこれまでで最も強力な証拠を提供している。哺乳類の脳の複雑で一見特異的に見える配線が、驚くほど単純な幾何学的原理によって理解できることを示している。
雅子 訳
出典
- Normand, F., Gajwani, M., Cao, T., et al. 「Geometric constraints on the architecture of mammalian cortical connectomes.」『Cell』189, 1-21 (2026). DOI: 10.1016/j.cell.2026.05.048. https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.05.048
- Code and data: https://github.com/francisnormand/GeometricEigenModeModel and https://osf.io/rz3hw/