これは神経科学の常識を大きく塗り替えるだけでなく、“脳を理解する”という人類の長年の挑戦を加速させる大きな一歩と言えるでしょう。
脳をクラウド化する時代への第一歩
今回の研究から見えてきた最も大きな収穫は、コンピュータ上で作り上げた“電子脳”が単なるシミュレーションにとどまらず、現実の神経細胞の構造や多様な映像刺激への応答を幅広く再現できる可能性がはっきり示された点です。
これまで脳の活動を理解するには、その都度動物実験を行い、膨大なデータを個別に解析しなければなりませんでした。
しかし、すでに蓄積されたビッグデータをもとに“共通コア”を一度作ってしまえば、新しいマウスへの適応や全く別の種類の刺激に対する予測を素早く行えるという画期的な道筋が拓けたのです。
これは研究者にとって、試行錯誤のプロセスを仮想空間に持ち込み、最小限の追加実験だけで目的を達成できるという大きなメリットを意味します。
同時に、このアプローチは脳科学の枠を越え、生命科学全般にも影響を及ぼすかもしれません。
いくつものマウス脳のデータが統合されることで、脳内ネットワークの一般的なパターンや、細胞形態と機能がどう結びついているかを深く探れるようになりました。
さらには、今回の手法をより多くの脳領域や行動下の状態へ拡張することで、私たちがまだ知らない脳の高次機能にアクセスできる可能性も高まります。
ヒトの脳や他の動物種に応用すれば、脳疾患の解明や神経ロボティクスへの転用といった新たな応用分野も見えてくるでしょう。
一方で、モデルがいかに万能化したとしても、最後の仕上げには現実の実験で確かめるステップが欠かせません。
仮想空間で得た結果を実際のマウス実験で検証し、その差分を再びモデルにフィードバックする循環こそが、今後ますます重要になっていきそうです。
