人間の脳を理解することは、現代科学における最大の課題と言っても過言ではない。主流のアプローチは、過去200年の大半にわたり、脳の機能を異なる脳領域、あるいは個々のニューロン（脳細胞）と結びつけることだった。しかし近年の研究は、ますます示唆している。人間の心をいつか理解するには、私たちは完全に誤った道を進んでいるのかもしれない。
特定の課題を担う多数の領域で脳が構成されているという考えは、「モジュール性」と呼ばれる。一見すると、この考えは成果を上げてきた。たとえば、特定の脳領域が連鎖的に活動することで、顔を認識する仕組みを説明できる。関与するのは後頭葉と側頭葉の特定領域だ。一方、身体は別の脳領域の組み合わせによって処理される。さらに科学者たちは、記憶を担う別の領域が、こうした知覚刺激を組み合わせ、人々を全体として表す表象を作ると考えている。特定の脳領域の活動は、特定の疾患や病気と関連づけられてきた。
このアプローチが広く支持されてきた理由の一つは、脳についてかつてない知見をもたらす技術の登場にある。機能的磁気共鳴画像法（fMRI）は脳内の血流変化を追跡し、活動に応じて脳の領域が活性化する様子を科学者が観察できるようにする。それによって機能の地図を作る助けとなる。一方、光遺伝学は、ニューロンを遺伝子改変し、光パルスで電気活動を制御できるようにする技術だ。脳機能に対するニューロンの個別の寄与を探るのに役立つ。
どちらのアプローチも興味深い結果をもたらすものの、脳について意味のある理解を得られるかどうかは明らかでない。あるニューロンや脳領域と、痛みのような、特定の、原理上は恣意的な身体的パラメーターとの相関を見つけた神経科学者は、そのニューロンや脳の部分が痛みを制御していると結論づけたくなるだろう。皮肉なことに、神経科学者においても、脳に本来備わる機能は、どのような課題を遂行しているときでも相関を見つけることなのだ。
だが、脳のあらゆる機能が脳全体に分散し、脳のすべての部分がすべての機能に寄与している可能性を考えたらどうだろうか。そうであれば、これまでに見つかった相関は、知性を巧みに惑わす罠かもしれない。そうなると、特定の機能を担う領域やニューロンの種類が、脳のほかの部分とどのように相互作用して、意味のある統合的な行動を生み出すのかという問題を解かなければならない。これまでのところ、この問題に対する一般的な解決策はなく、人の認識など特定の事例についての仮説があるにすぎない。
最近の研究は、この問題をよく示している。その研究によると、幻覚剤LSDは、視覚を説明しうるモジュール型の構成を崩す可能性がある。さらに、無秩序化の程度は、薬物を摂取した人によく見られる「自己の崩壊」の深刻さと関連している。研究では、この薬物が複数の脳領域と脳のほかの部分との情報伝達に影響し、それらの結合性を高めることが分かった。したがって、自己感覚の本質を理解したいのなら、複雑なネットワークの一部として、脳領域間の根底にある結合性を理解する必要がある。
解決への道筋はあるか
一部の研究者はいまでは考えている。脳とその疾患は一般に、中枢神経系全体に分布する膨大な数のニューロンの相互作用としてのみ理解できると。個々のニューロンの機能は、それが接続する何千ものニューロンすべての機能に左右される。そして、それらの機能もまた、さらにほかのニューロンの機能に依存している。同じ領域や同じニューロンが非常に多くの状況で使われても、状況によって異なる固有の機能を担うことがある。
実際、ニューロン間の相互作用にごく小さな乱れが生じ、それがネットワーク内で雪崩のように広がることで、うつ病やパーキンソン病などの疾患を引き起こすのかもしれない。いずれにせよ、こうした疾患の原因と症状を理解するには、ネットワークの仕組みを理解する必要がある。全体像を把握しなければ、これらをはじめとする多くの疾患をうまく治療することは難しいだろう。
とりわけ神経科学は、世界を理解しようとする脳の生涯にわたる試みから、ネットワークの構成がどのように生まれるのかを調べ始める必要がある。また、大脳皮質、脳幹、小脳が、筋肉や、身体に備わる何万もの光学センサーおよび機械センサーとどのように相互作用し、統合された一つの像を作り出すのかを明らかにする必要もある。
物理的な現実と結びつけて考えることが、脳内で情報がどのように表現されるかを理解する唯一の方法だ。そもそも私たちに神経系がある理由の一つは、移動能力の進化に制御システムが必要だったことにある。認知機能や精神機能、さらには思考さえも、動きや行動がもたらす結果をよりよく予測するために進化した仕組みと捉えることができる。
したがって、神経科学の今後の道筋として、個々のニューロンや脳領域に特定の機能を担わせることを目指さず、一般的な神経活動の記録（光遺伝学やfMRIを用いる）にもっと重点を置く方法が考えられる。そうした記録を理論的なネットワーク研究に活用すれば、さまざまな観察結果を説明し、統合的な機能の解釈を示せる可能性がある。実際、そのような理論は、実験から理論を導くという一方向だけでなく、実験の設計にも役立つはずだ。
大きな難関
ただし、簡単ではない。現在の技術は高価であり、多額の資金に加え、国内外での威信もそこに投じられている。もう一つの障害は、人間の心が複雑な説明よりも単純な解決策を好む傾向にあることだ。たとえ単純な解決策では、研究結果を説明する力が限られていてもである。
神経科学と製薬業界の関係全体も、モジュール型モデルを土台としている。一般的な神経疾患や精神疾患に対する典型的な戦略は、脳内の受容体を一種類特定し、薬で標的にして問題全体を解決することだ。
たとえば、脳内でセロトニンの取り込みを阻害して、より多くのセロトニンを自由に利用できるようにするSSRI（選択的セロトニン再取り込み阻害薬）は、うつ病を含むさまざまな精神衛生上の問題の治療に現在使われている。しかし、多くの患者には効かず、効く場合もプラセボ効果が関与している可能性がある。
同様に、現在、てんかんは広く単一の疾患とみなされ、抗けいれん薬で治療されている。これらの薬は、すべてのニューロンの活動を弱めることで作用する。こうした薬も、すべての人に効くわけではない。実際、患者ごとに異なる何千もの誘因の一つから生じる、脳内回路へのごくわずかな乱れが、脳をてんかん状態へと移行させる可能性もある。
こうして神経科学は、脳を理解するという名目上の道筋で、次第に方向を見失いつつある。正しく理解することが極めて重要だ。それは意識など、科学が抱える最大の謎のいくつかを解く鍵となるだけでなく、生活を損ない、費用もかさむ幅広い健康問題の治療にも役立つ可能性がある。
