量子原理が脳の情報処理を助ける可能性：ニューロンの「ノイズ」に隠されたコヒーレンス

脳は伝統的に、イオン電流と無秩序な放電の電気的活動として理解されてきました。これらの微細な揺らぎ、すなわち「ニューロンノイズ」は、測定を複雑にする混沌とした変動と見なされ、しばしば無視されてきました。しかし、最近の研究では、このノイズが情報を破壊するのではなく、むしろ量子力学に似た予期せぬコヒーレンスを脳に与えているのではないかという、全く新しい視点が提唱されています。

理論物理学者のパルタ・ゴース氏と神経科学者のディミトリス・ピノツィス氏の研究によると、ニューロン活動を記述する古典的な方程式が、量子物理学の根幹をなすシュレーディンガー方程式の形に変形できることが示されました。この発見は、脳が少なくとも部分的には量子原理に従って機能している可能性を示唆しています。ニューロンノイズは、イオンチャネルの開閉やシナプス伝達のばらつきなど、複数の要因から生じますが、ゴース氏とピノツィス氏は、1960年代に数学者エドワード・ネルソン氏が提唱した、ブラウン運動が量子物理学の方程式と同じ形式で記述できるという考え方を再検討しました。これにより、ニューロンノイズが単なる実験上のノイズではなく、より深い構造を持つ可能性が示唆されています。

この仮説を検証するため、研究者たちはドリフトを伴うランダムウォークの単純な数学モデルから始めました。このモデルは、ニューロンが発火する確率を記述することを可能にし、驚くべきことに、シュレーディンガー方程式に似た方程式が現れました。この形式論は実際のニューロンにおける電位変動の実験データとも一致し、膜電位が固定値ではなく確率の範囲を持つ量子波として表現できることが明らかになりました。これは、脳が小型の量子コンピュータであることを意味するものではありませんが、そのプロセスが大規模な生物学的システムでは不可能と考えられていた特性を採用できることを示しています。さらに、ニューロンの電気的スパイクを記述するFitzHugh-Nagumoモデルにもこの論理が適用され、ノイズを加えることで量子方程式の形で書き直せる可能性が示されました。

この量子的な再定式化は、発火頻度の変動や刺激後の回復の予測など、古典的な計算に対する修正も提供します。理論の最も挑発的な提案の一つは、「ニューロン定数」という新しいパラメータの導入です。これはプランク定数のアナログであり、各ニューロンが独自のバージョンを持つか、あるいは未知の普遍的な値を持つ可能性があります。これを実証するため、研究者たちは発火閾値以下の電気的振動の分析や、ニューロン膜のインダクタンスの研究といった実験を提案しています。もしニューロン定数が存在し測定可能であれば、個々のニューロンレベルでの量子現象の最初の直接的な証拠となり、意識や認知が量子物理学に関連付けられるかどうかの長年の議論に大きな進展をもたらすでしょう。

この理論的発見は、ロジャー・ペンローズ氏やスチュアート・ハメロフ氏らが提唱する、意識が脳構造における量子コヒーレンスに関連している可能性というアイデアに、実験的検証に近づける厳密な枠組みを提供する可能性があります。実用的なレベルでは、脳の可塑性や神経疾患に関連する脳の振動パターンが、この観点からよりよく説明できるかもしれません。現時点では理論的な発展段階にありますが、この研究は、生物学的領域と量子領域の境界線が、ノイズに隠されたパターンを検出する能力によって引かれるのかもしれないという視点の変化を促します。課題は、これらのアイデアを実験室に移し、高解像度技術で最小の電気的変動を測定できる実験を設計することにあります。これらのテストが量子状態の存在を予測通りに確認した場合、脳は古典的な生物学だけの領域ではなくなるでしょう。