今日紹介するブラウン大学からの論文は、心理学分野で、脳の中で新しい学習がどのように安定化されるか調べた、Nature Neuroscienceオンライン版に掲載された研究だ。タイトルは「Overlerning hyperstabilizes a skill by rapidly making neurochemical processing inhibitory dominant（余分に学習することにより急速に抑制優位の神経化学的状態が生まれスキルを強く安定化する）」だ。
この研究はブラウン大学で研究を行っている渡辺さんという日本人の研究室の仕事で、所属を見ると心理科学となっているので、心理学と言っていいのだろう。面白い研究で、最新のMRI技術を用いて生理学的因果性についても調べた良い研究で、これからも頑張って欲しいと期待する。
しかし、医学出身の私にとって、わかりにくいというか、心理学領域への壁を感じる論文でもあったので最後にその感想も述べる。
この研究では、繰り返して訓練を行い学習させた効果が、時間をおかず始めさせた別の学習により邪魔されるという現象に焦点を当てている。面白いことに、最初の訓練をこれ以上繰り返してもそれ以上上達しないというレベルを超えて、さらに訓練を繰り返すと、違う課題の訓練をすぐ始めても、邪魔されにくくなる。もっと面白いのは、最初の訓練を余分に繰り返すと、次の課題の学習が今度は邪魔される。ところが、最初の学習と、次の学習の間に十分時間をおくと、両方ともしっかり固定されるという結果だ。
心理学としては十分面白いが、この脳生理学的基盤をMRIによる成分分析を用いて調べ、視覚野ではたらく神経伝達物質のうち、興奮性のGlutamateと抑制性のGABAの濃度の比が、余分に学習することで低下する、すなわち抑制性にシフトすることが、最初の学習を安定化させるのに聞いていることを明らかにしている。
私なりに解釈すると、学習が十分できると脳内で興奮性が高まるが、この時邪魔が入ると、学習効果が消える。従って、十分休んでから（この研究では3.5時間以上）次の課題にかかるのが望ましい。一番いいのは、これで十分と思っても、余分に学習すると、脳内の興奮が強く抑制できるので、邪魔が入っても最初の学習はのこる。ただ、課題もしっかり学習したい場合は、やはり十分間隔を開けないと、今度は新しい学習効果がなくなる。面白いのは、脳が余分な学習になると自然に抑制性にシフトすることで、さらなる研究を期待したい。
最後に心理学の壁だが、学習の課題にガボールパッチが使われているが、これは心理学特有ではないだろうか。他の課題でも同じ結果になるのだろうか。また、実験結果が正しいかどうかの検証が完全に統計学に依存している点だ。もちろんどちらも問題はないのだが、医学部出身者にとってはどうしても違和感を感じる。こんな小さな違和感がおそらく大きな壁に発展するように思う。この小さな違いをぜひ両方で乗り越え、対話を深めて欲しいと感じた。
論文ピックアップありがとうございます。共同研究者の佐々木と申します。最後の心理学の壁についてですが、質問とコメントがあります。
実験結果が正しいかどうかの検証が完全に統計学に依存しているところにご懸念ということですが、どのような手段を使うべきとお考えでしょうか？現在、Nature Neuroscience では統計的有意差を非常に重要視しています。統計学に依存しないで結果の妥当性や信頼性を示す、というのがどういう手法のことなのか、ご教示頂けますと今後の参考になります。
ちなみに、ガボールパッチは、サルのユニット研究でも使われてます。ヒューベル&ウィーゼルのノーベル賞研究では単純な線が使用されてますが、ガボールパッチはいわば単純な線の発展系で、ガボールパッチの視覚刺激としていろいろと適切であると考えに基づいています。心理学というよりは視覚研究特有の刺激かとおもいます。
確かに他の刺激、他の課題、他のモダリティでも同じ結果になるのかどうか調べることは、将来的に大変重要であると思います。が、なにぶん全部を網羅するのは一つの論文では不可能に近いです。この論文でもすでに１８３人の被験者を使って数年かけて得られた結果です。
もちろんどちらも問題ない、とコメントされてる点、了解しております。統計学に依存しない方法というのがあるのか、というを教えていただけましたらとおもい、筆（？）をとった次第です。
ps.「花器」は「結果」と読みましたが、タイポでしょうか
おっしゃるとおりです。ケチをつけようという気はさらさらありません。何か、流派のようなものが感じられるというような直観的感想を述べたまでです。
統計学については、例えばゲノム研究では同じようにあらゆる手法を駆使するのが当たり前ですが、脳研究の人たちは適当に済ましてしまう傾向があるのではと思います。かわりに、推計学的予測性が好きな印象です。また、ガボールパッチも、視覚野に焦点を絞る意味では良くわかります。ただ、例えば一般的学習実験と重ねて紹介しにくい気がしました。
いずれにせよ、もともとは幹細胞研究専門の人間の紹介記事ですので、勇み足はお許しください。多くの人からのコメントが読んでいただいている人に正確な情報を届けるためには重要です。ありがとうございます。今後もよろしくお願いします。
最後にこちらからの質問ですが、行動や認知の研究では、様々な分野の交流は当たり前になっているでしょうか。米国と日本の状況がわかればありがたいです。
Nishikawa先生、我々の論文をご紹介していただきまことにありがとうございました。非常に正確に理解していただき、また、要約も極めて的を得ていて、大変嬉しくまた感動いたしました。先生が書いてくださった要約を読者の方々が見て興味を持ってくれたらこれほど嬉しいことはありません。アメリカでは、学際的な研究はかなり進んでおります。本論文の著者も、第一著者の柴田とEd Walshは、工学系出身で、先生にコメントを送った佐々木は、もともとは心理出身ですが、ハーバード大学医学部放射線科でアシスタントプロフェッサーをしたのち、現職に着きました。私は、アメリカに２５年おり、もともとは日本の心理学科で博士号をとっているものの、医学部にも入ったり、また、アメリカでは一時はシステム工学科の教員をしたり、しておりまして、自分の専門が心理学であると考えたことはほとんどありません。アメリカの場合は、領域間の行き来が盛んというより、領域の境がなくなってきているというのが私の認識です。私と同じ領域に興味を持っている人たちは、神経科学部、心理学部、医学部、工学部等に散らばっています。学部の区別は、学部の学生の学位の違いのためにあるようなものです。また、私の分野で言えば、「視覚」ということで、例えば、私が常任委員をしていたNIHでは、げっ歯類、サル、人間まで幅広い方法論的な分野の人たちが委員となって、科学研究費の審査をします。学際的な研究の必要性をアメリカでいう場合は、心理、生理。。とかではなく、神経科学では、むしろ、視覚、学習、記憶といった研究の対象でのコミュニケーションのギャップを埋めるという意味が多いです。もしかして、先生のおっしゃる違いは、ゲノム研究とシステムレベルでの神経科学の違いをより反映しているのではともおもいました。急いで書いたので、誤字脱字ご容赦いただければ幸いです。
論文を読んでいると、我が国では特に認知や心理で国際的に活躍している人が少ないように思います。その意味で、渡辺先生に育てられた人たちが我が国に帰って、新しい力になってほしいと思います。
システム神経科学の中で、日本では、生理学、計算科学者とよばれている研究者に比べて、心理学者の研究者に国際的に活躍している人が圧倒的に少ないのは事実だと思います。心理、認知は、アメリカのように理系に移すべきだと思います。ここ数年で、私の研究室出身者が、東大、名古屋大に准教授として就職しましたが、１。会議が多い、２。予算が少ない、３。授業が多い、等で苦労しているようです。
今年NIHがhuman behaviorについての大型プロジェクトを立ち上げようとしているのを見ると、人間自体を研究しようとする我が国の若手は苦労していると想像します。私はブログを書くことしかできませんが、この分野の若手を励ましていきたいと思います。