コンピュータ科学者は脳を構築できるか？：ゲノムの制約から読み解く脳の設計図

概要

膨大な脳の配線情報をわずかなゲノム容量に収めるため、発生プロセスが「細胞分裂に基づく階層的な空間座標」をアルゴリズムとして利用しているとする理論的枠組みを提案。

詳細内容

脳の巨大なコネクトームを構築する際、ゲノムの容量（約1GB）と発生時間という2つの物理的な制約が課される。本稿では、コンピュータ科学者の視点からこの問題を定式化し、3つの戦略を比較検討している。第1の「個別ID方式」は情報量が膨大すぎてゲノムに収まらず、第2の「中継点誘導方式」は探索時間を短縮するものの指示情報がさらに肥大化する。結論として、細胞分裂の系譜から自然に生成される「階層的な二進数アドレス（空間座標）」を用いる第3の戦略が、最も効率的に複雑な配線ルールを圧縮できることを示す。この座標系は、特定のビットを反転させるだけの単純なビットマスク変換によって、対側投影やトポグラフィックマップなどの主要な回路構造を記述可能にする。実際の発生における転写因子の発現パターンやエピジェネティックな記憶はこのアルゴリズムの実装と見なせ、進化・発生・学習という異なる時間スケールの情報処理がどのように脳という構造に結実するかを理論的に説明している。

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