▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら

循環分析

サルの脳に電極を埋めこみ，スクリーンに映す画像が電気信号とどう関連するのかについて示したいとしよう。

目標は，脳の視覚情報の処理方法を理解することにある。

そして，電極を使って，サルの視覚野のニューロン同士の情報伝達を記録する。

調べたいことは，視覚的刺激を変えればニューロンの発火パターンも変わるか，ということになる。

統計的に有意な結果が得られれば，最終的には「サルの心を読む」というニュースになるかもしれない。

埋めこみ可能な電極が利用可能になった最初のころは，電極は大きくて一度にほんの少しのニューロンしか記録することができなかった。

電極の位置が正確でなければ，有用な信号がまったく得られない可能性があったのだ。

そのため，視覚に何らかの関係があるニューロンを確実にはっきりと記録できるように，サルが刺激を見ている間，電極をゆっくり動かすようにしていた。

はっきりとした反応が見られれば，その場所に電極をとどめ，実験が始まる。

ここから，探索的分析の結果が完全な実験によって確認されるのだ。

電極を置くことは，探索的分析だ。サルが画像を見ている間，発火するニューロンが見つかるまで，ニューロンを試しつづけるのだ。

しかし，ひとたび電極をとどめれば，そこから新しいデータセットを集めた上で，例えば，ニューロンの発火頻度から，サルが見ているのが緑の画像か紫の画像か分かるかということを試すことになる。

新しいデータは以前のデータとは別のものだ。

電極をとどめた場所でたまたま相関が得られただけなら，完全な実験においてその結果を再現することに失敗するだろう。

現代の電極はぐんと小さく，ぐんと洗練されたものになっている。

埋めこむものは，１個で10セント硬貨ぐらいの大きさで，たくさんの電極が含まれている。

このため，先にチップを埋めこんだ上で，後から最も良い信号を示す電極を選ぶことができる。

となると，現代の実験は，以下のような感じになるだろう。

まず，サルにさまざまな刺激を見せて，電極でニューロンの反応を記録する。

通常の背景発火頻度以上の反応を見せたかどうかについて，電極ごとに信号を分析する。

これは，関心を持っているニューロンから信号を拾いあげていることを意味する（偽陽性率が高くなるのを防ぐために，この分析に対して多重比較の補正が行われるかもしれない）。

こうした結果をもとに，目標を外した電極で得られたデータを放棄し，残ったデータに対して，提示刺激によって発火パターンが変わるか，ということをさらにくまなく分析することになる。

これは２段階の手続きからなる手法だ。

最初に，良い信号で視覚に関係しそうな電極を拾いあげる。

次に，信号が刺激によって変わるかをはっきりさせる。ここで，電極を動かす必要がなかったので，すでに集めたデータを再利用したくなる。

しかし，これは本質的には散弾銃のような方法だ。

つまり，たくさんの小さな電極を使えば，いくつかがきっと正しいニューロンに当たるはずだというものなのだ。

良くなかった電極が取り除かれた後に，残った電極が異なった刺激に対する反応で異なった発火頻度になるかどうかを調べることになる。

もし発火頻度が異なったものになっていれば，サルの脳で視覚を処理する場所について，何かが分かったことになるだろう。

いや，必ずしもそうはならない。

この計画のままで進めたとしたら，同じデータを２回使うことになる。

ニューロンと視覚的な刺激との間の相関を見つけるために用いられる統計的検定では，相関がないと仮定してｐ値を計算する。

つまり，ニューロンはランダムに発火するという帰無仮説を仮定しているのだ。

しかし，探索的段階の後は，視覚的刺激への反応において普通より多めに発火するようなニューロンを特に選び出していることになる。

実際には，運良くうまい具合になったニューロンだけを検定していることになるので，さまざまな視覚的刺激と関連があると常に想定すべきなのだ。

同じ実験を死んだサケに対して実施しても，肯定的な結果が得られるだろう。

データの二度づけ(double-dipping)というこの問題は，やたらと誇張された結果をもたらすことがある。

二度づけは神経電極に限られた問題ではない。

サルの脳に電極を埋め込み、視覚情報が電気信号にどう関連しているのかを調べる研究は、神経科学の分野において非常に興味深く重要な一歩を示しています。この研究の目標は、脳が視覚情報をどのように処理しているかを理解し、脳の視覚野におけるニューロン間の情報伝達を明らかにすることです。実験では電極を使い、サルがスクリーンに映るさまざまな視覚的刺激に反応して発火するニューロンを記録し、発火パターンが視覚刺激によって変わるかどうかを調べます。統計的に有意な結果が得られれば、この研究は「サルの心を読む」ことが可能になるといったニュースとして注目されるかもしれません。この研究分野の初期に使用された電極は大きく、非常に限られた数のニューロンしか記録できませんでした。さらに、電極を正確な位置に配置しなければ、信号をまったく得られない場合も多く、試行錯誤のプロセスが必要でした。そのため、視覚に関係があるとされるニューロンを確実に記録するためには、サルが視覚刺激を見ている間、電極を慎重にゆっくりと動かし、明確な反応が見られる位置を探していました。ニューロンの反応が明瞭に観察できた場合、その位置で電極を固定し、実験を開始しました。これは探索的分析であり、サルが刺激を見ている間、適切なニューロンを探し続ける必要がありました。しかし、一度電極の位置が決定されれば、その固定された電極から新たなデータを収集し、ニューロンの発火頻度が刺激によってどのように変わるかを試験します。新しく集められたデータは、探索的段階で得たデータとは異なるものです。もし、電極の置かれた場所で偶然にしか相関が得られなかった場合、完全な実験においてその結果を再現することは難しくなります。現代の技術では、電極はより小型化され、精度も高くなっています。1つの埋め込み型チップには、10セント硬貨ほどの大きさで数多くの電極が含まれており、これにより先にチップを埋め込み、その後に最も良い信号を示す電極を選び取ることが可能になっています。こうして、現代の実験は、サルに様々な視覚刺激を見せ、それに対するニューロンの反応を記録する方法を採用しています。各電極の信号を分析し、通常の背景発火頻度を超える反応を示したかどうかを確認し、視覚に関連したニューロンの信号を見つけます。この際、偽陽性率が高くならないように多重比較の補正を行うこともあります。分析の結果、目標に合致しない電極によるデータは破棄され、残されたデータをさらに詳細に分析し、視覚刺激によって発火パターンが変化するかどうかを検証します。これにより、最初に良い信号を持ち視覚に関連していると考えられる電極を選別し、その後、刺激による変化があるかどうかを明らかにします。この段階で、電極を動かす必要がなくなり、すでに集められたデータを再利用したいという誘惑が生じるかもしれません。しかし、これは本質的には散弾銃のような手法であり、多数の電極を用いることでいくつかが正しいニューロンに当たるだろうという考えに基づいています。このアプローチでは、適切でない電極が取り除かれた後、残された電極が異なる視覚刺激に対して異なる発火パターンを示すかどうかを分析します。もし発火パターンに違いが見られれば、サルの脳における視覚情報処理の特定領域について新たな知見が得られる可能性があります。しかしながら、これが常に正確な結果をもたらすわけではありません。このような計画で進行する場合、同じデータを複数回使用していることになります。視覚刺激とニューロンの発火パターンとの相関を見つけるために行う統計的検定は、ニューロンがランダムに発火するという帰無仮説を前提としてp値を計算します。しかし、探索段階で特に視覚的刺激に反応するニューロンを選び出しているため、実際には結果が偶然に有利に作用しているニューロンのみを対象として検定していることになります。このような手法は、視覚刺激とニューロン発火の関連性を探求する際に、多くの誤った肯定的な結果をもたらすリスクがあります。極端な例として、同じ手法を死んだサケに適用しても、肯定的な結果が得られる可能性があることが知られています。これが示すのは、「データの二度づけ」と呼ばれる問題であり、この問題が誇張された結果を引き起こすことがあるということです。データの二度づけは、特に神経電極に限られた問題ではなく、さまざまなデータ分析の場面においても見られる問題です。たとえば、経済データの分析や遺伝子研究など、探索的分析と検証的分析を同じデータで行うことで、誤った結論に導かれるリスクがあります。視覚的刺激に関連したニューロンの選別においても、探索的段階で発見されたニューロンをそのまま検証的段階で使用することは、結果にバイアスをかけ、誤解を招くことがあるのです。研究者たちは、データの二度づけによるバイアスを防ぐために、最初の探索的分析と検証的分析を別々のデータセットで行うようにしています。これにより、探索的分析で発見したパターンが検証的分析でも再現されるかどうかを確認し、より信頼性の高い結果を得ることができます。視覚的刺激とニューロンの発火パターンの関連性を明らかにする研究は、脳が視覚情報を処理する仕組みを理解する上で非常に重要です。しかし、データ分析の手法や検定方法を慎重に選び、正確な結論を導くためには適切な方法論を用いる必要があります。探索的分析の結果をそのまま検証的分析に用いるのではなく、新たなデータを使って結果を確認することで、結果が偶然の産物でないことを保証できます。例えば、探索的分析で見つかったニューロンの発火パターンが視覚的刺激に関連していると示唆された場合、それを確認するために新しい視覚刺激や条件を用いた再実験を行うことが推奨されます。これにより、探索的段階で発見されたパターンが偶然ではなく、視覚的な処理に本質的に関係していることを確かめることができるのです。現代の神経科学研究では、技術の進歩により、より複雑で精度の高い実験が可能になっています。例えば、多電極を一度に埋め込むことで、同時に多くのニューロンのデータを取得し、より詳細な情報を得ることができるようになっています。この進歩により、視覚的刺激に対する脳の反応をより広範囲に捉えることができ、神経回路がどのように視覚情報を処理しているかについて、より深い理解が得られるようになっています。