Chris Anderson: Mike, welcome. It's good to see you. I'm excited for this conversation.
(クリス・アンダーソン) マイク ようこそ お会いできて嬉しいです お話しするのが楽しみです
Michael Levin: Thank you so much. I'm so happy to be here.
(マイケル・レヴィン) お招きありがとうございます
CA: So, most of us have this mental model in biology that DNA is a property of every living thing, that it is kind of the software that builds the hardware of our body. That's how a lot of us think about this. That model leaves too many deep mysteries. Can you share with us some of those mysteries and also what tadpoles have to do with it?
(クリス) さて 大半の人が 生物と聞いて抱くイメージは DNAは全ての生物に備わるもので それがソフトウェア的に働き 体のハードウェアを構築する という感じでしょう 多くの人がそう考えています しかしそのイメージは あまりにも多くの謎を残します そうした謎のいくつかと オタマジャクシとの関係を ご説明いただけますか?
ML: Sure. Yeah. I'd like to give you another perspective on this problem. One of the things that DNA does is specify the hardware of each cell. So the DNA tells every cell what proteins it's supposed to have. And so when you have tadpoles, for example, you see the kind of thing that most people think is sort of a progressive unrolling of the genome. Specific genes turn on and off, and a tadpole, as it becomes a frog, has to rearrange its face. So the eyes, the nostrils, the jaws -- everything has to move. And one way to think about it used to be that, well, you have a sort of hardwired set of movements where all of these things move around and then you get your frog. But actually, a few years ago, we found a pretty amazing phenomenon, which is that if you make so-called "Picasso frogs" -- these are tadpoles where the jaws might be off to the side, the eyes are up here, the nostrils are moved, so everything is shifted -- these tadpoles make largely normal frog faces. Now, this is amazing, because all of the organs start off in abnormal positions, and yet they still end up making a pretty good frog face. And so what it turns out is that this system, like many living systems, is not a hardwired set of movements, but actually works to reduce the error between what's going on now and what it knows is a correct frog face configuration.
(マイク) 承知しました 別の方向からこの問題について ご説明したいと思います DNAの機能の1つは 個々の細胞の ハードウェアを指定することです DNAは個々の細胞が持つべき タンパク質を指示します オタマジャクシを例に挙げると ほとんどの人の目には 遺伝子が徐々に 発現していくように見えるでしょう 特定の遺伝子がオンやオフになって オタマジャクシが カエルになるときに 顔を作り直さねばならず 目や鼻や顎など全ての部品の 移動が必要になると思うのです 従来の説では 物理的に定められた 一連の手順に従って 全ての部品が移動して カエルになると考えられていました しかし数年前に我々は 非常に驚くべき現象を見つけました いわゆる「ピカソ顔のカエル」— アゴは横に 目は頭の上に 鼻はこちらにと 全ての部品を バラバラに配置した― オタマジャクシを作っても どれも大体普通の顔の カエルになるのです これは驚くべきことです 全ての部品が間違った位置で スタートしても 最後は立派なカエルの顔が 出来上がるのですから そこから このシステムが 多くの生物システムと同様 物理的に定められた 一連の移動ではなく 今の状態と 正しいと分かっている カエルの顔との 誤差を修正するシステムであることが 分かりました
This kind of decision-making that involves flexible responses to new circumstances, in other contexts, we would call this intelligence. And so what we need to understand now is not only the mechanisms by which these cells execute their movements and gene expression and so on, but we really have to understand the information flow: How do these cells cooperate with each other to build something large and to stop building when that specific structure is created? And these kinds of computations, not just the mechanisms, but the computations of anatomical control, are the future of biology.
新しい状況に柔軟に対応する この種の意思決定能力は 他の文脈では 知能と呼ばれるものです ですから我々が今 理解する必要があるのは 細胞の移動や 遺伝子の発現などが実行される メカニズムだけでなく 情報のフローなのです 細胞同士がいかに協力し合って 大規模な構造物を作り 完成したときに 作業を停止するのでしょうか? メカニズムだけではなく 体の構造を制御する その種の計算が 将来の生物学の主題です
CA: And so I guess the traditional model is that somehow cells are sending biochemical signals to each other that allow that development to happen the smart way. But you think there is something else at work. What is that?
(クリス) 従来のモデルでは 細胞同士が何らかの方法で 生化学的な信号を交わすことによって 合理的な発達が可能になると いうことだと思いますが 別の仕組みがあると お考えですね どういうものでしょう?
ML: Well, cells certainly do communicate biochemically and via physical forces, but there's something else going on that's extremely interesting, and it's basically called bioelectricity, non-neural bioelectricity. So it turns out that all cells -- not just nerves, but all cells in your body -- communicate with each other using electrical signals. And what you're seeing here is a time-lapse video. For the first time, we are now able to eavesdrop on all of the electrical conversations that the cells are having with each other. So think about this. We're now watching -- This is an early frog embryo. This is about eight hours to 10 hours of development. And the colors are showing you actual electrical states that allow you to see all of the electrical software that's running on the genome-defined cellular hardware. And so these cells are basically communicating with each other who is going to be head, who is going to be tail, who is going to be left and right and make eyes and brain and so on. And so it is this software that allows these living systems to achieve specific goals, goals such as building an embryo or regenerating a limb for animals that do this, and the ability to see these electrical conversations gives us some really remarkable opportunities to target or to rewrite the goals towards which these living systems are operating.
(マイク) 確かに細胞同士は生化学的にも 物理的な力でも交信していますが それ以外にも非常に興味深いことが 起きています それは生体電気と呼ばれるもので 神経伝達とは別の電気信号です 全ての細胞が― 神経細胞だけではなく 体中の細胞が― 電気信号を使って交信していると 分かったのです 今お見せしているのは タイムラプス映像です 史上初めて 細胞同士が交わしている 電気的な会話の全貌が 垣間見えるようになりました いかがでしょうか ご覧になっているのは― 初期のカエルの胚です 発生後およそ8-10時間の胚を 実際の電気状態によって色分けし 遺伝子が定めた 細胞というハードウェア上で 実行されている電気的なソフトウェアの 全貌を可視化したものです 基本的にこれらの細胞が 交信している内容は 誰が頭になり 誰が尻尾になるか 誰が左や右になって目や脳を作るか といった情報です つまり このソフトウェアこそが 生体システムが特定の目的を 果たすことを可能にしているのです それは胚の構築だったり 動物によっては 手足の再生だったりします こうした電気的な会話を 可視化したことによって その生体システムが 実現しようとしている目的を 標的にしたり 書き換えたりするという 驚くべき機会が生まれます
CA: OK, so this is pretty radical. Let me see if I understand this. What you're saying is that when an organism starts to develop, as soon as a cell divides, electrical signals are shared between them. But as you get to, what, a hundred, a few hundred cells, that somehow these signals end up forming essentially like a computer program, a program that somehow includes all the information needed to tell that organism what its destiny is? Is that the right way to think about it?
(クリス) それは相当過激ですね 私の理解が正しいか確認させてください ある生物が成長を始めたときに 1つの細胞が分裂するや否や 細胞同士で電気信号が交わされますが 細胞が百なり数百なりに達すると それらの信号がどういうわけか コンピュータープログラム的なものを形成し その中にはどういうわけか その生物に今後の運命を告げるのに必要な 全ての情報が含まれるようになる そのような解釈で よろしいでしょうか?
ML: Yes, quite. Basically, what happens is that these cells, by forming electrical networks much like networks in the brain, they form electrical networks, and these networks process information including pattern memories. They include representation of large-scale anatomical structures where various organs will go, what the different axes of the animal -- front and back, head and tail -- are going to be, and these are literally held in the electrical circuits across large tissues in the same way that brains hold other kinds of memories and learning.
(マイク) そのとおりです 基本的に 何が起きているかというと それらの細胞が 脳内ネットワークとよく似た 電気的なネットワークを 築くことによって パターン記憶などの情報を 処理します 情報の中には大規模な生体構造の 詳細すなわち 色々な器官の行き先や 前と後 頭と尻尾といった その動物のさまざまな軸が 含まれており それらが 大きな組織全体にわたる 電気回路の中に 文字通り保持されます これはまさに脳が別種の記憶や 学習内容を保持するやり方と同じです
CA: So is this the right way to think about it? Because this seems to be such a big shift. I mean, when I first got a computer, I was in awe of the people who could do so-called "machine code," like the direct programming of individual bits in the computer. That was impossible for most mortals. To have a chance of controlling that computer, you'd have to program in a language, which was a vastly simpler way of making big-picture things happen. And if I understand you right, what you're saying is that most of biology today has sort of taken place trying to do the equivalent of machine code programming, of understanding the biochemical signals between individual cells, when, wait a sec, holy crap, there's this language going on, this electrical language, which, if you could understand that, that would give us a completely different set of insights into how organisms are developing. Is that metaphor basically right?
(クリス) つまり こういうことですか? これは ものの見方の 大転換と言えそうなので ― 私が初めて コンピューターを手にしたとき ビット単位で直接 プログラミングする ― いわゆる「機械語」ができる人は 何て凄いんだと思いました 普通の人には 不可能だったからです しかし コンピューターを 自在に操るためには 大規模な目的をより簡素に 実現する手段が必要であり それがプログラミング言語でした 私の理解が正しければ こう仰っているのですね 現在の生物学研究のほとんどが 機械語による プログラミングのようなものであり 個々の細胞同士の生化学信号を 理解する努力なのだと 待てよ そういうことか ここに電気的な言語があるのですね この電気的な言語さえ 理解できれば 生き物が成長する仕組みについて 全く新しい知見が 得られるということですね そのような喩えでよろしいでしょうか?
ML: Yeah, this is exactly right. So if you think about the way programming was done in the '40s, in order to get your computer to do something different, you would physically have to shift the wires around. So you'd have to go in there and rewire the hardware. You'd have to interact with the hardware directly, and all of your strategies for manipulating that machine would be at the level of the hardware. And the reason we have this now amazing technology revolution, information sciences and so on, is because computer science moved from a focus on the hardware on to understanding that if your hardware is good enough -- and I'm going to tell you that biological hardware is absolutely good enough -- then you can interact with your system not by tweaking or rewiring the hardware, but actually, you can take a step back and give it stimuli or inputs the way that you would give to a reprogrammable computer and cause the cellular network to do something completely different than it would otherwise have done. So the ability to see these bioelectrical signals is giving us an entry point directly into the software that guides large-scale anatomy, which is a very different approach to medicine than to rewiring specific pathways inside of every cell.
(マイク) 全くそのとおりです 40年代にプログラミングが 行われた方法を振り返ってみると コンピューターに 何か異なることをさせるためには 配線自体の 繋ぎ替えが必要でした ハードウェアの内部を 配線し直す必要があったのです ハードウェアに 直接手を加えることしか 機械の動作を変更する手段が ありませんでした 今我々が素晴らしい テクノロジー革命や 情報科学などを 手にしているのは コンピューターサイエンスの焦点が ハードウェアから離れたからです ハードウェアの機能さえ十分であれば ― ちなみに 生物のハードウェアの機能は 全く申し分ないですが ― 調整や繋ぎ替えを行わなくても システムを操れるという理解に移ったのです 実際 書き換え可能な コンピューターに行うのと同様に 細胞ネットワークにも 外から刺激つまり入力を与えてやれば それが元々行うはずだったこととは 全く別の変化を誘因できるのです 生体電気信号の可視化は 大規模な生体の構築を指示する ソフトウェアに直接入る 突破口を与えてくれています 個々の細胞内で特定の経路に 配線し直すのとは 全く異なる医学的アプローチです
CA: And so in many ways, this is the amazingness of your work is that you're starting to crack the code of these electrical signals, and you've got an amazing demonstration of this in these flatworms. Tell us what's going on here.
(クリス) (画像を見て)多くの点で これがあなたの偉業ですね これらの扁形動物を使って そのような電気信号の解読が始まり 素晴らしい実演も行われました ここでは 何が起きているのでしょうか
ML: So this is a creature known as a planarian. They're flatworms. They're actually quite a complex creature. They have a true brain, lots of different organs and so on. And the amazing thing about these planaria is that they are highly, highly regenerative. So if you cut it into pieces -- in fact, over 200 pieces -- every piece will rebuild exactly what's needed to make a perfect little worm. So think about that. This is a system where every single piece knows exactly what a correct planarian looks like and builds the right organs in the right places and then stops. And that's one of the most amazing things about regeneration. So what we discovered is that if you cut it into three pieces and amputate the head and the tail and you just take this middle fragment, which is what you see here, amazingly, there is an electrical gradient, head to tail, that's generated that tells the piece where the heads and the tails go and in fact, how many heads or tails you're supposed to have. So what we learned to do is to manipulate this electrical gradient, and the important thing is that we don't apply electricity. What we do instead was we turned on and off the little transistors -- they're actual ion channel proteins -- that every cell natively uses to set up this electrical state. So now we have ways to turn them on and off, and when you do this, one of the things you can do is you can shift that circuit to a state that says no, build two heads, or in fact, build no heads. And what you're seeing here are real worms that have either two or no heads that result from this, because that electrical map is what the cells are using to decide what to do.
(マイク) これは プラナリアという生物で 扁形動物です 実は非常に複雑な生き物です 立派な脳とさまざまな器官を 持っています プラナリアの驚くべきところは その傑出した再生能力です 細かく切り分けても― 実に200以上の断片に分けても ― それぞれの断片が 必要なものを正しく再生して 1匹の完全な個体になります いかがでしょう このシステムでは 1つ1つの断片が それぞれ正しいプラナリアの姿を 正確に知っており 正しい器官を正しい位置に 構築したところで動作が停止します そこが再生について 最も驚くべき点の1つです 我々が発見したのは 1匹を3片に切り分け 頭と尻尾を落とした 真ん中の1片だけを残した場合に それがこの画面ですが 驚いたことに 頭から尻尾への 電位勾配が生じ 断片に 頭と尻尾の行き先とともに 頭と尻尾をいくつ持つべきかを 告げていることです そこから この電位勾配を 操作すべきであることと 電気を流さないことが 重要だと分かりました 代わりに我々は小さなトランジスターの― 実際にはイオンチャネルタンパク質ですが― オンオフの切り替えを行いました 個々の細胞が本来 こうした電気的な状態を 設定するのに使っている方法です 我々がオンオフを切り替える 手段を手にして 可能になったことの1つは その回路を切り替えて 「いや 頭を2つ作れ」とか 「頭を作るな」とか指示する状態に できるようになったことです この画像はその結果 頭が2つになったり 無くなったりした個体の 実際の様子です あの電位勾配は 細胞が何をすべきかの決定に 使っている手段だからです
And so what you're seeing here are live two-headed worms. And, having generated these, we did a completely crazy experiment. You take one of these two-headed worms, and you chop off both heads, and you leave just the normal middle fragment. Now keep in mind, these animals have not been genomically edited. There's absolutely nothing different about their genomes. Their genome sequence is completely wild type. So you amputate the heads, you've got a nice normal fragment, and then you ask: In plain water, what is it going to do? And, of course, the standard paradigm would say, well, if you've gotten rid of this ectopic extra tissue, the genome is not edited so it should make a perfectly normal worm. And the amazing thing is that it is not what happens. These worms, when cut again and again, in the future, in plain water, they continue to regenerate as two-headed. Think about this. The pattern memory to which these animals will regenerate after damage has been permanently rewritten. And in fact, we can now write it back and send them back to being one-headed without any genomic editing. So this right here is telling you that the information structure that tells these worms how many heads they're supposed to have is not directly in the genome. It is in this additional bioelectric layer. Probably many other things are as well. And we now have the ability to rewrite it. And that, of course, is the key definition of memory. It has to be stable, long-term stable, and it has to be rewritable. And we are now beginning to crack this morphogenetic code to ask how is it that these tissues store a map of what to do and how we can go in and rewrite that map to new outcomes.
ご覧のものは 生きた双頭のプラナリアです これらを生み出したところで とんでもない実験を行いました 一方の双頭プラナリアの頭の部分を 2つとも切り落として 正常な真ん中の断片だけを 残したのです 断っておきますが ゲノム編集は一切行っていません 遺伝子には全く手を付けておらず ゲノム配列は完全な野生型です 頭を2つとも切り落として 正常な断片を得たところで 真水に入れるとどうなるでしょう? 通常の予想は もちろんこうでしょう 間違った位置にある 余分な組織を取り除いたら ゲノム編集もしていないことだし 完璧に正常な個体になるはずだ しかし驚いたことに そうはならないのです これらのプラナリアは 切断を何度繰り返しても 真水の中で 双頭として再生されるのです 考えてみてください 彼らが損傷した後に 再生するパターン記憶が 恒久的に書き換えられて しまったのです それどころか 今ではゲノム編集を行わずに パターン記憶を元通りに書き換えて 再び単頭に戻すこともできます そのことから 頭をいくつ持つべきかを 告げる情報構造が 遺伝子中に直接的に刻まれて いるわけではないと分かります 遺伝子中に直接的に刻まれて いるわけではないと分かります それは付加的な生体電気層の 中にあります そこには他にも 多くのものがあるでしょう 今我々はそれを書き換える 能力を持っています そしてもちろん その情報構造こそが 記憶の正体です それは長期的に安定し かつ 書き換え可能でなければなりません 我々は形態形成の暗号を 解読し始めたところで 何をすべきか示した地図を 組織がどう保存しているのか そして 地図を我々がどう書き替えて 新たな結果を生みだせるのかを探っています
CA: I mean, that seems incredibly compelling evidence that DNA is just not controlling the actual final shape of these organisms, that there's this whole other thing going on, and, boy, if you could crack that code, what else could that lead to. By the way, just looking at these ones. What is life like for a two-headed flatworm? I mean, it seems like it's kind of a trade-off. The good news is you have this amazing three-dimensional view of the world, but the bad news is you have to poop through both of your mouths?
(クリス) それはたいへん魅力的な 証拠のように思えます DNAだけがこれらの生き物の 最終形態を 制御しているのではなく 全く別のことが起きていることを 示す証拠です この暗号が解読できたら そこから一体何が 起きるのでしょうか これらを見ていて ふと思ったのですが 双頭のプラナリアの生活は どんなものなのでしょうか? というか 一種の トレードオフがありそうです 素晴らしい立体視で 世界を見られるのは良いですが 両方の口から排便しなければ ならないのはどうもね
ML: So, the worms have these little tubes called pharynxes, and the tubes are sort of in the middle of the body, and they excrete through that. These animals are perfectly viable. They're completely happy, I think. The problem, however, is that the two heads don't cooperate all that well, and so they don't really eat very well. But if you manage to feed them by hand, they will go on forever, and in fact, you should know these worms are basically immortal. So these worms, because they are so highly regenerative, they have no age limit, and they're telling us that if we crack this secret of regeneration, which is not only growing new cells but knowing when to stop -- you see, this is absolutely crucial -- if you can continue to exert this really profound control over the three-dimensional structures that the cells are working towards, you could defeat aging as well as traumatic injury and things like this.
(マイク) プラナリアは 咽頭と呼ばれる細い管を持っていて その管は体の真ん中あたりにあり 排泄はそこから行います 彼らは生存能力が 非常に高いので 全く平気だと思いますよ ただし問題は 2つの頭が うまく協力し合わないために あまり上手に 食べられないことです ただし 何とか手で給餌してあげれば 永遠に生き続けます 実はプラナリアは 基本的に不死なのです 傑出した再生能力のお陰で 年齢の上限はありません そこから分かるのは 新たな細胞の 成長だけでなくその止め時を知るという 再生の秘密を解き明かせば― そこが極めて重要ですが― 細胞が成長していく 3次元構造に対する この深遠な制御能力を 我々が発揮し続けられれば 老化や外傷などを克服する 可能性も 出てくるということです
So one thing to keep in mind is that this ability to rewrite the large-scale anatomical structure of the body is not just a weird planarian trick. It's not just something that works in flatworms. What you're seeing here is a tadpole with an eye and a gut, and what we've done is turned on a very specific ion channel. So we basically just manipulated these little electrical transistors that are inside of cells, and we've imposed a state on some of these gut cells that's normally associated with building an eye. And as a result, what the cells do is they build an eye. These eyes are complete. They have optic nerve, lens, retina, all the same stuff that an eye is supposed to have. They can see, by the way, out of these eyes. And what you're seeing here is that by triggering eye-building subroutines in the physiological software of the body, you can very easily tell it to build a complex organ. And this is important for our biomedicine, because we don't know how to micromanage the construction of an eye. I think it's going to be a really long time before we can really bottom-up build things like eyes or hands and so on. But we don't need to, because the body already knows how to do it, and there are these subroutines that can be triggered by specific electrical patterns that we can find. And this is what we call "cracking the bioelectric code." We can make eyes. We can make extra limbs. Here's one of our five-legged tadpoles. We can make extra hearts. We're starting to crack the code to understand where are the subroutines in this software that we can trigger and build these complex organs long before we actually know how to micromanage the process at the cellular level.
忘れてならないのは 体の大規模な構造を書き換える この能力が 奇妙なプラナリアの 専売特許ではないことです これが可能なのは 扁形動物だけではありません ご覧の画像は目が1つ腸が1つの オタマジャクシです 精密に特定したイオンチャネルを オンにするとこうなりました 基本的に細胞内にある この小さな トランジスターを操作して いくつかの腸細胞に 普通なら目の形成に関係する 状態を作りました その結果 その細胞は 目を1つ形成したのです どちらも完全な目で 視神経やレンズや網膜など 目が持つべき要素を 全て備えています ちなみにどちらも ちゃんと視力があります ご覧の画像が示しているのは 体内の生理的な ソフトウェアの中の 目を作るサブルーチン(副プログラム)を 呼び出すことによって 極めて容易に 複雑な器官を作るように 指示できることです 生物医学にとって これは重要です 我々は目を微細に作り込む 方法を知らないからです 本当に目や手などの器官を 1から作れるようになるまで 相当時間が掛かると思います しかし体が既にその方法を知っているので 我々にその必要はなく サブルーチンを呼び出すための 特殊な電気パターンを 見つけ出せば良いのです それが「生体電気の暗号を 解読する」ということです 我々は目も作れますし 余分な手足も作れます これは5本足のオタマジャクシです 余分な心臓も作れます そうした複雑な器官を作るために 我々が発動すべきサブルーチンが ソフトウェアのどこにあるのか 理解するための暗号解読は 始まっており 細胞レベルで微細に作り込む 方法の解明に はるかに先行しています
CA: So as you've started to get to learn this electrical layer and what it can do, you've been able to create -- is it fair to say it's almost like a new, a novel life-form, called a xenobot? Talk to me about xenobots.
(クリス) この電気層と その能力が分かり始めて (クリス) この電気層と その能力が分かり始めて 作成できるようになったものが― 生物の新しい形である 「ゼノボット」だとは 言い過ぎでしょうか? ゼノボットについて 教えてください
ML: Right. So if you think about this, this leads to a really strange prediction. If the cells are really willing to build towards a specific map, we could take genetically unaltered cells, and what you're seeing here is cells taken out of a frog body. They've coalesced in a way that asks them to re-envision their multicellularity. And what you see here is that when liberated from the rest of the body of the animal, they make these tiny little novel bodies that are, in terms of behavior, you can see they can move, they can run a maze. They are completely different from frogs or tadpoles. Frog cells, when asked to re-envision what kind of body they want to make, do something incredibly interesting. They use the hardware that their genetics gives them, for example, these little hairs, these little cilia that are normally used to redistribute mucus on the outside of a frog, those are genetically specified. But what these creatures did, because the cells are able to form novel kinds of bodies, they have figured out how to use these little cilia to instead row against the water, and now have locomotion. So not only can they move around, but they can, and here what you're seeing, is that these cells are coalescing together. Now they're starting to have conversations about what they are going to do. You can see here the flashes are these exchanges of information. Keep in mind, this is just skin. There is no nervous system. There is no brain. This is just skin. This is skin that has learned to make a new body and to explore its environment and move around. And they have spontaneous behaviors. You can see here where it's swimming down this maze. At this point, it decides to turn around and go back where it came from. So it has its own behavior, and this is a remarkable model system for several reasons. First of all, it shows us the amazing plasticity of cells that are genetically wild type. There is no genetic editing here. These are cells that are really prone to making some sort of functional body.
(マイク) 了解です これについて考えると 摩訶不思議な予測に辿り着きます 細胞が本当に自ら進んで 特定の地図に従って構築を行うのなら 遺伝子を改変していない 細胞を取り出して— ご覧の画像はカエルの体から 取り出した細胞を 多細胞性を自由に描き直すように 融合したものです こちらの画像では 細胞が元の動物の体から 解放されたときに このような新しく小さな体を作り それが動作という面では 移動可能で 迷路の中を 動き回れることが見て取れます これらはカエルともオタマジャクシとも 全く異なるものです カエルの細胞が 自分の作りたい種類の 体に描き直せと言われると 信じ難いほど 興味深いことを行うのです これらの細胞は遺伝学的に与えられた ハードウェア ― 例えば これらの小さな繊毛を用います 繊毛は通常 カエルの皮膚で 粘液を再配分する機能が 遺伝学的に定められています しかし この生物は 細胞が全く新しい種類の 体を形成できるので 小さな繊毛で水を掻くという 別の使い方を見つけて 今では移動能力を獲得しました これらの細胞は 動き回れるばかりでなく ご覧のように 融合することもできます これは次に何を行うかについての 会話を始めているところです 光を発して情報を交わしている様子が ご覧になれるでしょう 断っておきますが これはただの皮膚です 神経系統もなく脳もない ただの皮膚です その皮膚が新たな体を作り 環境を開拓して 動き回ることを覚えたのです 自発的な動作もあります ご覧のように ここでは迷路を 泳ぎ下っています ここで戻ると決めて 元来た方向に引き返しています つまり独自の動作があります これはいくつかの理由で 画期的なモデルシステムです まず第1に 遺伝的には野生型である細胞の 驚くべき可塑性が示されていること ゲノム編集を行わなくても 細胞は元々何か機能的な体を 作るように出来ているのです
The second thing, and this was done in collaboration with Josh Bongard's lab at UVM, they modeled the structure of these things and evolved it in a virtual world. So this is literally -- on a computer, they modeled it on a computer. So this is literally the only organism that I know of on the face of this planet whose evolution took place not in the biosphere of the earth but inside a computer. So the individual cells have an evolutionary history, but this organism has never existed before. It was evolved in this virtual world, and then we went ahead and made it in the lab, and you can see this amazing plasticity. This is not only for making useful machines. You can imagine now programming these to go out into the environment and collect toxins and cleanup, or you could imagine ones made out of human cells that would go through your body and collect cancer cells or reshape arthritic joints, deliver pro-regenerative compounds, all kinds of things. But not only these useful applications -- this is an amazing sandbox for learning to communicate morphogenetic signals to cell collectives. So once we crack this, once we understand how these cells decide what to do, and then we're going to, of course, learn to rewrite that information, the next steps are great improvements in regenerative medicine, because we will then be able to tell cells to build healthy organs. And so this is now a really critical opportunity to learn to communicate with cell groups, not to micromanage them, not to force the hardware, to communicate and rewrite the goals that these cells are trying to accomplish.
第2に バーモント大のジョシュ・ボンガードの 研究室と行った共同研究で 彼らがこれらのモノの構造をモデル化し 仮想世界で進化させたことです これはコンピューター上で モデル化されたものです これは この地球上で私が知る限り 地球の生物圏ではなく コンピューターの中で進化した 文字通り唯一の生物です 細胞にはそれぞれ 進化の歴史がありますが この生物に 過去は存在しません 仮想世界で進化させて 研究室で作ったものが 驚異的な可塑性を見せているのです そこから人に役立つ機械が 作れるだけではありません あらかじめプログラムして 環境中に放ち 毒物を回収して除去したり ヒトの細胞から作ったものを 体内で泳がせて がん細胞を回収したり 関節炎で変形した 関節を再形成したり 再生を促す化合物を届けたりと 用途はさまざまです しかもこのような役立つ応用に留まらず これは細胞群と形態形成についての 信号を交わす方法が学べる 優れた仮想環境でもあります これを解明して細胞が何を行うか 決定する方法を理解すれば 次はもちろんその情報を 書き換えることを学んで 再生医学の素晴らしい進歩へと 歩みを進めることができます 健康な器官を作るよう 我々が指示できるようになるからです これは今 細胞の集合体との 交信方法を学ぶ かけがえのない機会なのです 微細に作り込むのでもなく ハードウェアに強制もせず 細胞と交信してそれらが目指している目的を 書き換える方法を学ぶのです
CA: Well, it's mind-boggling stuff. Finally, Mike, give us just one other story about medicine that might be to come as you develop this understanding of how this bioelectric layer works.
(クリス) 全く度肝を抜かれます 最後にマイク もう一つだけお聞きします 生体電気という層の働きについて 理解が深まったとき 医学はどう変わるでしょうか 医学はどう変わるでしょうか
ML: Yeah, this is incredibly exciting because, if you think about it, most of the problems of biomedicine -- birth defects, degenerative disease, aging, traumatic injury, even cancer -- all boil down to one thing: cells are not building what you would like them to build. And so if we understood how to communicate with these collectives and really rewrite their target morphologies, we would be able to normalize tumors, we would be able to repair birth defects, induce regeneration of limbs and other organs, and these are things we have already done in frog models. And so now the next really exciting step is to take this into mammalian cells and to really turn this into the next generation of regenerative medicine where we learn to address all of these biomedical needs by communicating with the cell collectives and rewriting their bioelectric pattern memories. And the final thing I'd like to say is that the importance of this field is not only for biomedicine. You see, this, as I started out by saying, this ability of cells in novel environments to build all kinds of things besides what their genome tells them is an example of intelligence, and biology has been intelligently solving problems long before brains came on the scene. And so this is also the beginnings of a new inspiration for machine learning that mimics the artificial intelligence of body cells, not just brains, for applications in computer intelligence.
(マイク) 非常に楽しみなものになります というのも ― 生物医学上の問題のほとんどは― 先天性異常や 変性疾患 加齢 外傷性の障害 がんさえも― 細胞が作るべきものを作っていない その1点に尽きるからです ですからその細胞群と交信し それが目指す形態を 書き換えてやれば がん細胞を正常な細胞に戻したり 先天性異常を修復したり 手足その他の器官の再生を 誘発したりできるでしょう それは既に カエルのモデルで実現しています 今 本当に楽しみな次の1歩は これを哺乳類の細胞に応用して 次世代の再生医療に 繋げることです この研究を通して 細胞群と交信し 生体電気のパターン記憶を 書き換えることによって 生物医学上のあらゆるニーズに 応える方法を学びます 最後になりますが この分野の重要性は 生物医学に留まりません 最初にお話ししたように 全く新しい環境で 遺伝子の指示によらず あらゆるものを構築するという 細胞のこの能力は 知能とも呼べるものです 生物は脳が登場するずっと前から 問題をこうして知的に 解決してきました ですからこれは脳だけでなく 体細胞の人工知能を模倣するという 機械学習にとっての新たなインスピレーションの 始まりでもあります それを計算知能に応用するのです
CA: Mike Levin, thank you for your extraordinary work and for sharing it so compellingly with us. Thank you.
(クリス) マイク・レヴィン 画期的な研究成果と 非常に面白い解説を ありがとうございました
ML: Thank you so much. Thank you, Chris.
(マイク) どうもありがとう クリス