日本神経科学学会、日本神経化学会、日本神経回路学会の合同大会NEURO2022にて、畏れ多くも教育講演なるものを拝命しました (3EL04m)。我々の「富岳」成果創出加速プログラムの成果を紹介するとともに、そもそもシミュレーション神経科学とは何かについてできるだけわかりやすく紹介しようと思います。タイトルはもちろんWolframのA new kind of scienceへのオマージュです。以下にアブストラクトを掲載します。忌憚のないご意見をいただけましたら幸いです。

Simulation neuroscience: a new kind of neuroscience?
Tadashi Yamazaki
山﨑 匡

Natural science typically evolves in the following order: first is experimental science, where an interesting phenomenon is discovered and “measured” quantitatively. Second is theoretical science, where succinct mathematical interpretations are “extracted” from the measurements; such interpretations are called theories. Good theories capture the essence of the phenomenon, and provide testable predictions on the phenomenon. Then, the third is so-called simulation science, where the phenomenon is “reproduced” on a computer owing to the theories. Computer simulation is a useful means to examine the predictions postulated by theories, and it may also provide its own testable predictions (Stephen Wolfram. A New Kind of Science. Wolfram Media. 2002). Simulation neuroscience aspires to be the third science in the field of neuroscience. It attempts to build a digital copy of the brain with the resolution of individual neurons and synapses, where neurons and synapses are mimicked based on well-established theories such as the Hodgkin-Huxley equation and Hebbian theory. Here, simulation neuroscience differs from conventional computational neuroscience in various aspects, although both use computers. Computational neuroscience mainly aims to validate a theory by observing what the theory tells through rather simple and small-scale computer simulation. Simulation neuroscience, on the other hand, aims to reproduce neural activity observed experimentally through elaborated and large-scale computer simulation based on well-validated theories. Through the simulation, we might be able to understand neural mechanisms of various brain functions and disorders. In particular, it allows us to manipulate the system and observe how the dynamics change and affect the activity. Such manipulation includes modifying synaptic weights through synaptic plasticity, which is indispensable for understanding learning and memory in the brain. Artificial manipulation is a key advantage of computer simulation in determining cause and effect. Finally, testable predictions are dedicated to experiments. For this purpose, use of supercomputers becomes more essential. Thus, simulation neuroscience relies heavily on high-performance computing technology. In this talk, I will briefly introduce simulation science and simulation neuroscience, and then report on the progress of our ongoing project under the support of the Program for Promoting Researches on the Supercomputer Fugaku by MEXT.

自然科学は通常、次のような順序で発展します。第一に、興味深い現象を発見し、定量的に「測定」する実験科学があります。第二に、理論科学があり、測定結果から簡潔な数学的解釈を「抽出」します。優れた理論とは、現象の本質を捉え、その現象に対して検証可能な予測を行うものです。そして第三は、理論に基づいてコンピュータ上で現象を「再現」する、いわゆるシミュレーション科学です。コンピュータシミュレーションは、理論の予測を検証するための有効な手段であるとともに、それ自体が検証可能な予測を提供します(Stephen Wolfram. A New Kind of Science, Wolfram Media, 2002)。シミュレーション神経科学は、神経科学の分野における第三の科学を目指しています。シミュレーション神経科学は、個々のニューロンやシナプスの解像度を持つ脳のデジタルコピーを構築しようとするもので、ホジキン・ハクスレー方程式やヘブの理論などの確立された理論に基づいてニューロンやシナプスが模倣されます。ここで、シミュレーション神経科学は、従来の計算神経科学とは、どちらもコンピュータを使うものの、さまざまな点で異なります。計算神経科学は、主に簡潔で小規模なシミュレーションによって、理論が述べることを観察し、理論を直接検証することを目的としています。一方、シミュレーション神経科学は、十分に検証された理論に基づいて、精巧で大規模なシミュレーションを行い、実験で観察された神経活動を再現することを目的としています。そのようなシミュレーションによって、さまざまな脳の機能や疾患の神経メカニズムを理解できる可能性があります。特に、システムを操作して、そのダイナミクスがどのように変化し、活動に影響を与えるかを観察することができます。このような操作には、脳の学習や記憶を理解するために不可欠な、シナプス可塑性によるシナプスの重みの変更も含まれます。人工的な操作は、原因と結果を決定する上で、シミュレーションの重要な利点です。最後に、実験的に検証可能な予測を提供します。この目的のためには、スーパーコンピュータの使用がより不可欠になります。このように、シミュレーション神経科学は、高性能計算技術に大きく依存しています。本講演では、シミュレーション科学とシミュレーション神経科学について簡単に紹介した後、文部科学省の「富岳」成果創出加速プログラムにおいて我々が進めているプロジェクトについて報告します。