Russell A. Poldrack, The New Mind Readers: What Neuroimaging Can and Cannot Reveal about Our Thoughts

Princeton University Press, 2018年

---

要約

本書はヒトを対象とした脳神経科学の第一人者である、スタンフォード大学のRussell A. Poldrackによる脳機能イメージング技術に関する啓蒙書である。脳機能イメージング（Neuroimaging）は脳の構造や活動を測定する技術の総称であり、現代においてヒトの認知機能や行動の脳神経基盤を研究する上で不可欠の技術となっている。他方では、本書のタイトルにも使われているように、俗に「マインドリーディング」というような、他人の思考を読み取れる魔法の装置という扱いを受けることもある。著者は現在における脳機能イメージングの技術的限界を踏まえた上で、どこまで科学的に主張できるのかを真摯に探究しようと試みている。

本書の第１章では、脳機能イメージング技術に関する大まかな見取り図が与えられる。脳はコンピュータと比較されることが多いが、脳とコンピュータの違いはその構成素子だけではない。脳の計算は速度が遅く、ノイズが多く、また並列的である。著者は脳と心の関係に関して、脳と心を同一とする立場を取る。しかし、認知機能と脳部位は１対１に対応するわけではない。ある脳領域が複数の認知課題で活動が報告されることは珍しくない。例えば前帯状回は認知的葛藤に関して活動が報告されることがあるが、それだけでなく情動認知に関しても活動がしばしば報告されている。従って、ヒラリー・クリントンの写真を被験者が見ている際に前帯状回に脳活動がみられたことから直接的に、被験者がこの候補への投票に葛藤を感じていることを推測できるわけではない（Iacoboni et al., 2007）。このような誤った議論は逆推論（reverse inference）と呼ばれている。脳神経科学の胡散臭さの原因の一端は、このような誤った逆推論を安易に行ってしまう研究が多かったことにあるだろう。

第２章は脳機能イメージング技術の開発史が語られる。1980年代に陽電子断層撮像法（PET）という技術が登場する。酸素の放射性同位体で標識された水分子を投与し、それが崩壊することで放出される陽電子を利用することで、脳血流量を測定することができる。PETは脳活動を可視化するという点で画期的であったが、放射線による被ばくを伴い、また空間的・時間的分解能に限界があった。そこで登場した技術が機能的MRI（functional magnetic resonance imaging, fMRI）である。MRIは磁場を利用して水素原子などの原子核から信号を得る技術であり、強力な静磁場、位置情報を得るための傾斜磁場、また対象原子核から信号を得るためのラジオ波を利用する。MRI自体は1970年代に開発されており、体組織の構造（structure）を可視化することに利用されていた。しかしMRIを脳機能（function）の測定に利用する技術は、1990年代を待たなければならない。ベル研究所の小川誠二らは血中の酸素化/脱酸素化ヘモグロビン濃度にMRI信号が影響を受けることを示し、これをBOLD効果と名付けた（Ogawa et al., 1990）。その後、複数のグループが続けざまに認知課題に伴うfMRI研究を報告した（Ogawa et al., 1992; Kwong et al., 1992; Bandettini et al., 1992）。これらがfMRI研究の先駆けであった。

第３章はfMRIを利用した様々な解析手法が紹介される。fMRIは多くの認知機能が特定の脳領域に局在している証拠をもたらした。例えばKanwisherらは側頭葉の紡錘状回が顔の刺激に対し他の視覚刺激より強く応答することを見出し、その領域をfusiform face area （FFA）と名付けた（Kanwisher et al., 1997）。他方、極端な機能局在に対し異議を唱える研究者もいた。Haxbyらは脳活動の大きさではなく活動パターンの分布に注目し、FFA領域を取り除いた後であっても、残りの側頭葉領域の活動パターンから顔刺激と他の物体を判別できることを報告した（Haxby et al., 2001）。脳における機能局在は、脳活動の機能的結合（functional connectivity）を考慮した場合さらに複雑になる。顔を処理する脳領域は、記憶や社会性を処理する脳領域とも相互作用をしているに違いないからである。fMRIの有効性が明らかになるにつれ、その技術に対する批判的検討もされるようになった。例えばVulらの論文は、脳全体の相関解析で絞り込んだ部位に対しさらに相関解析を行うことで異常に高い相関係数を報告する循環的解析（circular analysis）が脳機能イメージング研究で横行していることを指摘した（Vul et al., 2009）。このような誤った解析は著者自身の過去の論文でも含まれているものであった（Tom et al., 2007）。

第４章ではデコーディング技術が紹介される。デコーディングとは、脳活動から被験者の見ている刺激や行動を当てる技術を指す。第3章で紹介されたHaxby らによる視覚画像を脳活動から当てる研究はその先駆けであったが、視覚情報のデコーディングはまだマインドリーディングと呼ぶほどではないかもしれない。しかしHaynesらは、脳活動から被験者が足し算と引き算のどちらを実施しようとしているかを判定することに成功し、デコーディング技術が抽象的な思考内容を読み取ることができるということを示した（Haynes et al., 2007）。初期のデコーディング研究は比較的少数の候補から実際にターゲットを当てるものであったが、次第に任意の画像や思考内容を再構成する研究へと進展していった。例えば宮脇陽一らは、脳活動から被験者に見せている文字や図形を再構成することに成功した（Miyawaki et al., 2008）。著者は植物状態の患者の脳活動から意識状態を推定する研究を紹介し（Owen et al., 2006）、デコーディング技術のさらなる医学的応用の可能性に期待する。

第５章は我々の経験が脳機能にもたらす変化、すなわち神経可塑性（neural plasticity）と呼ばれる性質を扱う。プロの音楽家となるには長年にわたる練習が必要であり、彼らは脳の両半球をつなぐ脳梁や運動野の大きさが非音楽家と異なる。これは数年の時間スケールにわたる変化であるが、同じ刺激を連続して与えたときに脳活動が低下する反復抑制（repetition suppression）など、数秒間の時間スケールでも変化が生じることが知られている。著者は、これまで日単位での変化を追った研究がないことに注目し、1年半にわたり著者自身がMRI装置に100回以上入り脳活動を測定するという「Crazy Study」を共著者の一人として行った（Laumann et al., 2015）。この研究により、同一被験者内での脳活動パターンは複数被験者間のパターンとは異なる様相を示すことが判明した。例えば個人内で最も変動が大きい脳部位が、複数被験者間では逆に変動が最も少ない脳部位の一つになっていた。この研究は脳活動の個人内変動における金字塔であるとともに、少数の被験者から多量のデータを取得するアプローチの可能性を示している。

第６章は裁判や犯罪におけるfMRIの応用が批判的に紹介される。刑事裁判において、被告の証言の正確性を血圧等のポリグラフを利用して「科学的に」検証しようとする試みは１世紀近く前から存在したが、現時点では有効性は認められていない。では脳活動を利用すれば、被告のうそは見抜けるのであろうか？Davatzikosらは、被験者にうそをつくように指示した条件と指示していない条件で脳活動を測定し、被験者がうそをついているかをデコーディングできたと報告した（Davatzikos et al., 2005）。その後複数の企業がfMRIを用いたうそ発見サービスを提供し始めたが、今のところ法廷で採用されるに足る科学的な証拠とは見なされていないようである。他方、映画「マイノリティ・リポート」の世界のように、脳機能イメージングを利用して服役中の被験者から将来の再犯可能性を予測する試みも行われている（Aharoni et al., 2013）。著者がこの論文の元データを手に入れて検証したところ、脳活動を利用することで上昇する予測精度は5％ほどであった。これは科学的には有意な差であっても、実世界で実用に耐えうるものではないだろう。

第７章は意思決定の脳神経科学、および神経経済学と呼ばれる研究がテーマとなる。McClureらは、コカコーラとペプシコーラを被験者に与えて脳活動を測定した（McClure et al., 2004）。コカコーラのブランド名を被験者に伝えている場合、伝えない場合と比べて背側前頭前野等に大きな脳活動がみられたが、ペプシコーラでは差が見られなかった。McClureらの研究は主観的なブランド情報が与える影響を示した点で興味深い結果であるが、その後は脳機能イメージングの誤った用法も散見された。たとえばニューヨークタイムズは、iPhoneの動画を見せた時に被験者達の島皮質が活動したことから、彼らがiPhoneに家族のような愛情を持っていることを記事にしている（Lindstrom, 2011）。これは誤った逆推論の典型例である。

第８章は脳機能イメージング技術が精神疾患についてもたらした知見が語られる。近年の技術進展により、多くの精神疾患と遺伝子の関連を調べるゲノムワイド関連解析（GWAS）が可能になった。しかしその結果として判明したことは、例えば統合失調症には多くの異なる遺伝子が関わっており、単一の「統合失調症遺伝子」は存在しないということであった。また統合失調症、双極性障害、うつ病などの精神疾患の原因遺伝子には大きく重複があり、またこれらの疾患とADHD、強迫性障害、自閉症も弱く重複があった。脳構造/機能と精神疾患の関連研究も同様の傾向を報告した。すなわち、患者群は確かに健常者と脳構造や活動パターンが異なるが、この違いは多くの精神疾患について同じようなパターンを示したのである。著者はこれらの結果は精神疾患の診断基準の曖昧性によってもたらされたと考え、遺伝学や脳機能イメージングの成果に基づく精神疾患の再定義が必要だと主張する。Thomas Inselにより主導された研究領域基準（RDoC）はそのような試みの１つであり、従来の臨床的症状に基づく診断基準では捉え損なっていた生物学的な基盤を重視するアプローチとして注目を集めている（Insel, 2013）。

第９章は脳機能イメージング技術の将来に関する展望が語られる。近年高磁場MRI装置が普及しつつあるものの、血流変化に伴うBOLD信号を利用する以上は、その時間・空間分解能に限界がある。著者は、脳波や脳磁図などの高い時間分解能を持つ装置とfMRIを組み合わせることが突破口になり得ると考える。続いて著者は脳神経科学の発展にとって透明性が果たす役割に言及する。脳機能イメージングはデータ解析に自由度が大きいが、それが結果の再現性の欠如につながっている面がある。著者は脳機能イメージングデータの共有を推進するため「OpenfMRI（現在はOpenNeuroと改名）」というプラットフォームを立ち上げた（https://openneuro.org）。このようにデータを広く公開することは、複数の研究者により結果の再現性チェックを可能にするとともに、MRI装置などを持たない研究者達にも脳機能イメージング研究に参加する機会を与えるだろう。

コメント

本書で著者は脳機能イメージングに対する様々な批判的検討を行っているが、中でも特に興味深いことは、著者が自らの過去の研究（Tom et al., 2007）を紹介し、現在の基準から見たその研究の問題点を包み隠さず報告していることである。この研究で、著者らは認知機能と脳活動の間に0.85という異様に高い相関係数を報告していたが、この結果は循環的解析という誤った手法を用いていたために生じた可能性が高い。著者はさらにこの研究は16名というサンプル数の少なさにも問題があると言及している。科学における正当化の水準は時代とともに変化していくものである。ある時点で「正しい」とされていた方法論が10年後に間違いであるとされることは珍しくない。上記の循環的解析はVulらが指摘するまで多くの神経科学者が疑問を持たずに「正しい」方法として利用してきたものであり、また初期のMRI研究ではサンプル数が少ない研究も数多くある。しかし現在そのような解析をした論文があれば、そのまま査読を通過することは難しいだろう。著者の批判は妥当なものであるが、それを自分自身の過去の業績に対して向けるということはなかなか出来るものではない。自分自身のプライドを優先するのか、それとも潔く失敗を認めて科学の発展に貢献するべきか。本書における著者の態度は、多くの科学者が見習うべき模範といえるものだろう。

脳機能イメージングの研究者にとって、デコーディングは魅力的な技術である。しかし気をつけていなければ、すぐに安易な逆推論の誘惑に負けてしまう。例えば、著者は第4章で脳活動から患者に意識があることを推定するOwenらの研究をデコーディングの例として紹介しているが（Owen et al., 2006）、その研究はまさに著者の批判しているような、脳活動から誤った逆推論をしているものである¹。厳密に言えば、例えば論文のDiscussionパートで「本研究ではAという脳部位にも活動が見られた。この脳部位は先行研究でBという認知機能との関わりが報告されている。よって本研究ではBの要素がうまく統制されていなかった可能性がある。」と書くことも誤りである。しかし（私も含め）脳機能イメージングの研究者で、このような議論をしたことがない者を見つけることの方が難しいだろう。そもそも、ヒトは論理的判断が苦手なのである。古典的な4枚カード問題では、ほとんどの被験者が論理的に正しい対偶操作ではなく、正しくない逆推論を選択する（Wason, 1968）²。もちろんそんなことが免罪符になるわけではないが、ヒトが必ずしも論理的ではないという事実は、科学者自身に誤った推論をしている可能性を常に考慮する態度を促す。本書はそのような教訓を与えてくれる格好の教材である。

著者は脳活動から認知機能への逆推論が成り立たない理由として、複数の認知機能が単一の脳部位に対応していることを指摘するが、これは必ずしも正確な指摘ではない。間違っているのは我々の想定している認知機能の定義や分類の仕方であって、適切な定義を与えてやれば、脳部位とうまく一対一対応する認知機能のリストを作ることができるかもしれない。心理学には「ワーキングメモリ」や「知能」など、明らかに複数の要素からなる複合的構成概念が多く存在する。このような複合的構成概念を分割し、また異なる理論的背景に基づく構成概念をまとめていけば、現在想定されているよりもはるかに少ない種類の構成概念で脳活動を説明できるだろう。同様の再定義は精神疾患にも適用できるかもしれない。第８章で著者自身が議論しているように、多くの精神疾患に関連するとされる脳部位に重複があることは、それら精神疾患の定義の曖昧さによってもたらされた可能性があるためである。著者は第９章で今後の脳機能イメージング技術の精密化に期待しているが、むしろ今後必要なことは、脳活動計測をもとにした、我々が扱う構成概念の精密化なのではないだろうか。

本書全体の構成は、若干まとまりに欠ける印象を受ける。本書前半は脳機能イメージングの歴史、解析手法の紹介、デコーディング技術という流れになっており、章同士がスムーズにつながっており非常に読みやすい。しかし後半は内容に統一感がなく、それぞれ前章との関連も薄い。これは著者の類稀なる研究テーマの幅広さに起因したものであるが、例えば第５章や８章はデコーディングとはほとんど関連がない。本書の題名がマインドリーディングを掲げていることとから、デコーディング技術をより深く掘り下げる内容を期待していた読者は期待を裏切られた気分になるかもしれない。では本書の目的が脳機能イメージングを全く知らない初学者にその全体像を伝えることにあるのかというと、それも中途半端になっている。例えば本書は脳波計や脳磁図といった他の計測技術にはほとんど触れず、また言語や聴覚といった基本的な認知機能の脳における配置も紹介していない。そのため、本書が全体として伝えたいテーマがぼやけてしまっている。私個人としては、著者にはデコーディング技術の数理的な側面も含めて、より踏み込んだ内容をまとめた次回作を期待したい。とはいえ、本書はfMRIの黎明期からその業界の中心にいた著者から見た貴重な記録であり、この技術に興味がある若い研究者にとっては学べることが多い著作だろう。

文献案内

本書で扱っているfMRI技術の原理についてはヒュッテルら（2016）がわかりやすく、定評がある。第１章はMRIの歴史についても詳しく書かれている。MRIの原理について深く知りたい場合は、MRIよりは核磁気共鳴（NMR）の書籍に当たった方が良いだろう。例えば荒田（2014）は良い和書であるが、量子力学の知識が前提となる。fMRI以外の脳機能イメージング技術も含めて勉強したい場合は宮内ら（2016）が非常によくまとまっている。デコーディング技術全体についてまとまった和書は無いが、例えばKriegeskorte ＆Kreiman（2011）ではデコーディング技術で利用される手法のいくつかが紹介されている。

脳神経イメージング技術は、一時期「脳科学」としてメディアでも頻繁に取り上げられるブームとなった。そのようなブームの最中において出版された坂井（2009）は、神経科学内部からの批判的な検討として読む価値があるものである。本書ではデータ再現性に関わる問題も扱っているが、近年の心理学における再現性の危機についてはチェインバーズ（2019）が参考になる。心理学で問題となっている研究慣習は、基本的に脳機能イメージング研究にも同様に当てはまる可能性が高い。本書と同様の議論がなされている著者の論文として、Poldrack （2006）およびPoldrack （2011）を挙げておきたい。特にPoldrack （2011）は適切なデコーディングと不適切なデコーディングの違いを明確に述べているため、本書で扱っている問題を理解する助けになるはずである。最後に文献ではないが、著者の研究グループが構築したNeurosynthというWeb上のプラットフォームを紹介しておきたい（https://neurosynth.org）。このプラットフォーム上で、過去の脳神経イメージング研究の膨大なデータベースから構築された、認知機能と対応する脳部位の組み合わせを簡単に調べることができる。果たしてそこで扱われている膨大な認知機能が、全て脳に備わっているということがあるだろうか？Neurosynthは、そういった問いを考えてみる良い材料になるだろう。

注

¹後続研究では機械学習を用いたデコーディングにも成功している（Cruse et al., 2011）。

²ただし正答率は課題が与えられる文脈により変化する。

参考文献

• Iacoboni, M., Freedman, J., Kaplan, J., Jamieson, K. H., Freedman, T., Knapp, B., & Fitzgerald, K. (2007). This Is Your Brain on Politics. New York Times. https://www.nytimes.com/2007/11/11/opinion/11freedman.html
• Ogawa, S., Lee, T. M., Kay, A. R., & Tank, D. W. (1990). Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. proceedings of the National Academy of Sciences, 87(24), 9868–9872.
• Ogawa, S., Tank, D. W., Menon, R., Ellermann, J. M., Kim, S. G., Merkle, H., & Ugurbil, K. (1992). Intrinsic signal changes accompanying sensory stimulation: functional brain mapping with magnetic resonance imaging. Proceedings of the National Academy of Sciences, 89(13), 5951–5955.
• Kwong, K. K., Belliveau, J. W., Chesler, D. A., Goldberg, I. E., Weisskoff, R. M., Poncelet, B. P., ... & Turner, R. (1992). Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation. Proceedings of the National Academy of Sciences, 89(12), 5675–5679.
• Bandettini, P. A., Wong, E. C., Hinks, R. S., Tikofsky, R. S., & Hyde, J. S. (1992). Time course EPI of human brain function during task activation. Magnetic resonance in medicine, 25(2), 390–397.
• Kanwisher, N., McDermott, J., & Chun, M. M. (1997). The fusiform face area: a module in human extrastriate cortex specialized for face perception. Journal of neuroscience, 17(11), 4302–4311.
• Haxby, J. V., Gobbini, M. I., Furey, M. L., Ishai, A., Schouten, J. L., & Pietrini, P. (2001). Distributed and overlapping representations of faces and objects in ventral temporal cortex. Science, 293(5539), 2425–2430.
• Vul, E., Harris, C., Winkielman, P., & Pashler, H. (2009). Puzzlingly high correlations in fMRI studies of emotion, personality, and social cognition. Perspectives on psychological science, 4(3), 274–290.
• Tom, S. M., Fox, C. R., Trepel, C., & Poldrack, R. A. (2007). The neural basis of loss aversion in decision-making under risk. Science, 315(5811), 515–518.
• Haynes, J. D., Sakai, K., Rees, G., Gilbert, S., Frith, C., & Passingham, R. E. (2007). Reading hidden intentions in the human brain. Current Biology, 17(4), 323–328.
• Miyawaki, Y., Uchida, H., Yamashita, O., Sato, M. A., Morito, Y., Tanabe, H. C., ... & Kamitani, Y. (2008). Visual image reconstruction from human brain activity using a combination of multiscale local image decoders. Neuron, 60(5), 915–929.
• Owen, A. M., Coleman, M. R., Boly, M., Davis, M. H., Laureys, S., & Pickard, J. D. (2006). Detecting awareness in the vegetative state. Science, 313(5792), 1402–1402.
• Laumann, T. O., Gordon, E. M., Adeyemo, B., Snyder, A. Z., Joo, S. J., Chen, M. Y., ... & Schlaggar, B. L. (2015). Functional system and areal organization of a highly sampled individual human brain. Neuron, 87(3), 657–670.
• Davatzikos, C., Ruparel, K., Fan, Y., Shen, D. G., Acharyya, M., Loughead, J. W., ... & Langleben, D. D. (2005). Classifying spatial patterns of brain activity with machine learning methods: application to lie detection. Neuroimage, 28(3), 663–668.
• Aharoni, E., Vincent, G. M., Harenski, C. L., Calhoun, V. D., Sinnott-Armstrong, W., Gazzaniga, M. S., & Kiehl, K. A. (2013). Neuroprediction of future rearrest. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(15), 6223–6228.
• McClure, S. M., Li, J., Tomlin, D., Cypert, K. S., Montague, L. M., & Montague, P. R. (2004). Neural correlates of behavioral preference for culturally familiar drinks. Neuron, 44(2), 379–387.
• Lindstrom, M. (2011). You Love Your iPhone. Literally. New York Times. https://www.nytimes.com/2011/10/01/opinion/you-love-your-iphone-literally.html
• Insel, T. (2013). Post by former NIMH director Thomas Insel: Transforming diagnosis. National Institute of Mental Health. https://www.nimh.nih.gov/about/directors/thomas-insel/blog/2013/transforming-diagnosis.shtml
• Wason, P. C. (1968). Reasoning about a rule. Quarterly journal of experimental psychology, 20(3), 273–281.
• スコット・A・ヒュッテル, アレン・W・ソング, グレゴリー・マッカーシー (2016). 『fMRI』. 福山秀直監訳, メディカル・サイエンス・インターナショナル.
• 荒田洋治 (2014). 『NMRの書』. 丸善出版.
• 宮内哲, 星詳子, 菅野巌, 栗木眞也 (2016). 『脳のイメージング (ブレインサイエンス・レクチャー)』. 共立出版.
• Kriegeskorte, N., & Kreiman, G. (Eds.). (2012). Visual population codes: toward a common multivariate framework for cell recording and functional imaging. MIT press.
• 坂井克之 (2009). 『脳科学の真実』. 河出書房新社.
• クリス・チェインバーズ (2019). 『心理学の７つの大罪』. 大塚紳一郎訳, みすず書房.
• Poldrack, R. A. (2006). Can cognitive processes be inferred from neuroimaging data?. Trends in cognitive sciences, 10(2), 59–63.
• Poldrack, R. A. (2011). Inferring mental states from neuroimaging data: from reverse inference to large-scale decoding. Neuron, 72(5), 692–697.
• Cruse, D., Chennu, S., Chatelle, C., Bekinschtein, T. A., Fernández-Espejo, D., Pickard, J. D., ... & Owen, A. M. (2011). Bedside detection of awareness in the vegetative state: a cohort study. The Lancet, 378(9809), 2088–2094.

出版元公式ウェブサイト

プリンストン大学出版局

https://press.princeton.edu/books/hardcover/9780691178615/the-new-mind-readers

https://doi.org/10.2307/j.ctvc77ds2

評者情報

中井 智也（なかいともや）

2017年東京大学大学院総合文化研究科博士課程修了。博士（学術）。現在、情報通信研究機構・脳情報通信融合研究センター研究員。専門は数学・言語能力を対象とした認知神経科学。最近は機械学習と脳神経イメージング技術を組み合わせた研究も行っている。

researchmap：https://researchmap.jp/nakai.tomoya