生まれたばかりの赤ちゃんが見ている世界は、ぼんやりとしていて、色も鮮やかではありません。これは単に未熟な状態なのでしょうか？実は、この「質の低い」視覚情報こそが、脳の視覚システムを正しく構築するための重要なステップである可能性を、マサチューセッツ工科大学（MIT）の最新研究が示唆しています。常識を覆す、脳の発達の驚くべき仕組みに迫ります。MITの研究者たちは、生後早期の質の低い視覚入力が、脳の視覚系における重要な経路の発達に寄与する可能性があることを発見しました。
網膜から入ってくる情報は、脳の視覚系において2つの経路に分けられます。一つは色と細かい空間的詳細の処理を担い、もう一つは空間的な位置特定と高い時間周波数の検出に関与します。MITからの新しい研究は、これら二つの経路が発達要因によってどのように形成されるかについて説明を提供するものです。
新生児は通常、網膜の錐体細胞が出生時に十分に発達していないため、視力も色覚も劣っています。これは、生後早期にはぼやけて色の少ない映像を見ていることを意味します。MITの研究チームは、このようなぼやけて色の限られた視覚が、いわゆる大細胞系に対応する、低い空間周波数と低い色同調に特化した脳細胞を生み出す可能性があると提唱しています。その後、視力が向上するにつれて、細胞はより細かい詳細と豊かな色に同調するようになり、これは小細胞系として知られるもう一方の経路と一致します。
この仮説を検証するため、研究者たちは、人間の赤ちゃんが生後早期に受け取るものと同様の入力軌跡（最初は低品質の画像、後にフルカラーで鮮明な画像）で計算論的視覚モデルを訓練しました。その結果、これらのモデルは、人間の視覚系における大細胞系と小細胞系の分業とある程度の類似性を示す受容野を持つ処理ユニットを開発することを発見しました。最初から高品質の画像のみで訓練された視覚モデルでは、このような明確な特性は発達しませんでした。
「この発見は、哺乳類の脳における視覚経路の重要な組織原理の一つである、小細胞系と大細胞系の区別の出現に関するメカニズム的な説明を示唆する可能性があります」と、MITの脳・認知科学教授であり、この研究の上級著者であるパワン・シンハ博士（Pawan Sinha, PhD）は述べています。
MITの博士研究員であるマリン・フォーゲルザング博士（Marin Vogelsang, PhD）とルーカス・フォーゲルザング博士（Lukas Vogelsang, PhD）が、本日（2025年7月3日）「Communications Biology」誌に掲載されたこのオープンアクセスの研究の筆頭著者です。MITの研究員であるシドニー・ダイアモンド氏（Sidney Diamond）と、オスナブリュック大学の神経情報学教授であるゴードン・ピパ教授（Gordon Pipa）も論文の著者です。
感覚入力
質の低い視覚入力が発達に有益であるかもしれないという考えは、生まれつき盲目であったが後に視力を回復した子供たちの研究から生まれました。シンハ博士の研究室による取り組み「プロジェクト・プラカシュ」は、白内障のような可逆的な視力喪失が比較的多いインドで、何千人もの子供たちをスクリーニングし、治療してきました。視力が回復した後、これらの子供たちの多くは、シンハ博士らが彼らの視覚発達を追跡する研究に自主的に参加しています。
これらの研究の一つで、研究者たちは、白内障を除去した子供たちが、カラー画像と比較して白黒画像を提示されたときに、物体認識の成績が著しく低下することを発見しました。これらの発見から、研究者たちは、初期の典型的な発達に特徴的な色入力の減少は、妨げになるどころか、色が乏しい、あるいは変化した画像でも脳が物体を認識することを学ぶのを可能にするという仮説を立てました。
「最初から豊かな色へのアクセスを拒否することは、色の変化に対する回復力を構築し、画像の色損失に対してシステムをより頑健にするための強力な戦略であるようです」とシンハ博士は言います。
その研究で、研究者たちはまた、計算論的視覚モデルを最初にグレースケール画像で訓練し、次にカラー画像で訓練した場合、カラー画像のみで訓練されたモデルよりも物体を認識する能力がより頑強になることも発見しました。同様に、研究室の別の研究では、最初にぼやけた画像で、次に鮮明な画像で訓練されたモデルの方が、より良い成績を収めることがわかりました。
これらの発見を基に、MITの研究チームは、発達の初期段階で色と視力の両方の特徴が制限されていることの結果が何であるかを探求したいと考えました。彼らは、これらの制限が、大細胞系と小細胞系の経路の発達に寄与するのではないかと仮説を立てました。
小細胞系の細胞は、色に高度に同調していることに加えて、小さな受容野を持っており、これはよりコンパクトな網膜神経節細胞のクラスターから入力を受けることを意味します。これにより、細かい詳細を処理することができます。大細胞系の細胞は、より広い領域にわたって情報をプールし、より大局的な空間情報を処理することを可能にします。
発達の進行が大細胞系と小細胞系の選択性に寄与するという仮説を検証するため、研究者たちは2つの異なる画像セットでモデルを訓練しました。一方のモデルには、モデルに物体を分類させるために使用される標準的な画像データセットが提示されました。もう一方のデータセットは、人間の視覚系が出生時から受け取る入力を大まかに模倣するように設計されました。この「生体模倣」データは、訓練の前半では低解像度のグレースケール画像、後半では高解像度のカラフルな画像で構成されています。
モデルが訓練された後、研究者たちはモデルの処理ユニット（脳内で視覚情報を処理する細胞のクラスターにある程度似ているネットワーク内のノード）を分析しました。彼らは、生体模倣データで訓練されたモデルが、大細胞系と同様に、低色・低空間周波数の入力に共同で応答する明確なユニットのサブセットを開発したことを発見しました。さらに、これらの生体模倣モデルは、主により高い空間周波数またはより豊かな色信号に同調する、より不均一な小細胞系のようなユニットのグループを示しました。このような区別は、最初からフルカラーの高解像度画像で訓練されたモデルでは現れませんでした。
「これは、生物学的システムで見られる『相関』が、正常な発達において同時期に利用可能な入力のタイプの結果である可能性があるという考えをある程度支持するものです」とフォーゲルザング博士は述べています。
物体認識
研究者たちはまた、異なる訓練を受けたモデルが物体認識タスクにどのような戦略を使用しているかを明らかにするために追加のテストを行いました。その一つでは、モデルに形状と質感が一致しない画像（例えば、猫の形をしているが象の質感を持つ動物）を分類させました。
これは、モデルが物体を分類するためにどの画像属性（全体的な形状か、細かい質感か）を使用しているかを判断するために、この分野のいくつかの研究者が採用してきた手法です。MITの研究チームは、生体模倣入力で訓練されたモデルが、人間が通常行うように、物体の形状を使用してそれらの決定を下す可能性が著しく高いことを発見しました。さらに、研究者たちがモデルから大細胞系のようなユニットを体系的に除去すると、モデルは形状を使用して分類する傾向を急速に失いました。
別の実験セットでは、研究者たちはモデルを画像の代わりにビデオで訓練し、時間的次元を導入しました。低い空間解像度と色感度に加えて、大細胞系は高い時間周波数に応答し、物体の位置の変化を迅速に検出することができます。モデルが生体模倣ビデオ入力で訓練されたとき、高い時間周波数に最も同調したユニットは、実際に空間領域でも大細胞系のような特性を示したものでした。
全体として、この結果は、生後早期の質の低い感覚入力が、脳の感覚処理経路の組織化に寄与する可能性があるという考えを支持している、と研究者たちは述べています。この発見は、大細胞系と小細胞系の生得的な仕様を排除するものではありませんが、発達過程における視覚経験も役割を果たす可能性があるという原理証明を提供します。
「浮かび上がってきている一般的なテーマは、私たちが経験する発達の進行は、特定の種類の知覚能力を私たちに与えるために非常に慎重に構造化されており、それは脳のまさにその組織化という点でも結果をもたらす可能性があるということです」とシンハ博士は言います。
この投稿は、MITのサイエンスライター、アン・トラフトン氏（Anne Trafton）が執筆したリリースに基づいています。
