なぜ「脳は空より広い」のか―実はコンピュータとは全然違う脳の神経ダーウィニズムの魅力に迫る

静かな畑と生垣を楽しんでいたとき、目に入った―牛だ!

しかし、動物の生態に対する新たなエーデルマン的視点で見ると輝いている。

脳がたえずあらゆる知覚と動きをマッピングしている牛、カテゴリー化とマッピング、一次意識という奇跡の過程ではち切れそうな、エーデルマンの牛だ。

「なんてすばらしい動物なんだ!」と、私は心のなかで思った。「これまでこんな目で牛を見たことはなかった」(p441)

れは、脳神経科医オリヴァー・サックスによる、道程:オリヴァー・サックス自伝の中で、ひときわ感動的に綴られている体験の一つです。

オリヴァー・サックスは、ある日、田舎をドライブしていて、一頭の牛を見かけました。それはただの牛です。ほとんどの人が何の気にも留めないごく普通の牛です。

ところがサックスはちょうど、二、三週間前に、ノーベル賞生物学者、ジェラルド・エーデルマンから、刺激に満ちた脳のメカニズムの仮説「神経細胞群選択説」(TNGS)について聞かされ、いたく感動したところでした。

TNGSの視点から、そのごくありふれた一頭の牛を見たとき、サックスは、その牛の脳で生じている驚くべき世界に思いを馳せ、畏怖の念を禁じ得なかったのです。

エーデルマンが提唱した画期的な脳の仕組み「神経細胞群選択説」(TNGS)とは何でしょうか。人間の脳がコンピュータよりも、もっと柔軟ですばらしいと言えるのはなぜでしょうか。

わたしたちが「私」を意識できるのはどうしてでしょうか。「私」が二つ以上ある、解離性同一症(DID)の人の脳では何が起こっているのでしょうか。

ジェラルド・エーデルマンの著書脳は空より広いか―「私」という現象を考えるから考えてみたいと思います。

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なぜ人は死の間際に「走馬灯」を見るのか―解離として考える臨死体験のメカニズム

恐れも、後悔も、混乱も、苦痛もなかった。たとえば、火事のさなかのような、ゆるやかな死の危険に伴いうる、身のすくむような恐怖は、誰一人として感じなかった。

思考の働きは通常の速さや激しさの100倍にもなった。客観的な明晰さをもって、出来事とその結果を眺めることができた。

時間は止まっていた。次いで、しばしば、自分の全過去が突然蘇ってきて、落下している者は最後に壮麗な音楽を聞く。(p328)

の間際に、これまでの人生のさまざまな思い出が映像として見える体験は、わたしたちがよく知っているとおり、日本では「走馬灯」と呼ばれてきました。

これは世界中のほとんどの地域の人が経験しうるもので、1928年、イギリスの神経学者S・A・キニア・ウィルソンによって「パノラマ記憶」(パノラマ体験、パノラマ視現象とも言われる)と命名されました。(p321)

人が死の間際に経験する現象には、ほかにも「あの世」や「三途の川」などの美しい風景を見たというものや、魂が抜け出たかのように感じる「体外離脱」などがあり、非常に多くの類似した報告があります。

たいていこれらの臨死体験は、オカルトやスピリチュアルなものとされがちですが、実際にはこのブログで何度も取り上げてきた脳の防衛機制「解離」と密接に関連した生物学的現象だと思われます。

そういえるのは、死に瀕した人が誰でもこの現象を経験するわけではないという事実、そして死に瀕さなくても、解離性障害てんかんの患者が非常に似通った経験をしているという事実があるからです。

奇跡の脳―脳科学者の脳が壊れたとき (新潮文庫)の巻末の解説で養老孟司先生が書いているように、臨死体験とは、脳が特殊な状態に置かれた場合に起こる現象であり、実験室で再現もできます。

いわゆる宗教体験、あるいは臨死体験が脳の機能であることは、いうまでもない。

しかしそれが世間の常識になるまでには、ずいぶん時間がかかっている。

神秘体験としての臨死体験が世間の話題になった時期に、私は大学に勤めていたから、取材の電話に何度お答えしたか、わからない。

あれは特殊な状態に置かれた脳の働きなんですよ。(p341)

この記事では、なぜ年をとると時間の経つのが速くなるのか 記憶と時間の心理学などの本を参考に、「走馬灯」をはじめとする臨死体験の正体を探ってみたいと思います。

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【5/27発売】「教育と医学」2016年6月号で小児慢性疲労症候群が特集されます

2016年5月27日発売の月刊「教育と医学」2016年6月号で小児慢性疲労症候群(CCFS)が扱われます。価格は税込740円です。

6月号の2つの特集のうち、特集2のほうで小児慢性疲労症候群が扱われ、三池輝久先生、倉恒弘彦先生、水野敬先生による計3つの記事が収録されているそうです。

慶應義塾大学出版会 | 教育と医学 第64巻6号 通巻756号 | 特集1・「チーム学校」の可能性を考える/特集2・疲れやすい子ども(小児慢性疲労症候群)の理解と対応

[特集2]朝は起きられなくて夜は元気、そのため学校に行けなくなるといった子どもは珍しくなくなっています。

また、最近は「慢性疲労症候群」という病気が注目され、不登校の原因ともなっているようです。

今、解明が進められてきている慢性疲労症候群について、症状や対応の仕方を解説します。

特集2・疲れやすい子ども(小児慢性疲労症候群)の理解と対応
小児慢性疲労症候群とは………三池輝久
疲れやすさと慢性疲労症候群(CFS)………倉恒弘彦
疫学や脳科学からみる小児慢性疲労症候群………水野 敬

教育関係者の方や、疲れやすい子どもの問題に関心のある方は読んでみるといいかもしれません。Amazonでも予約開始されていました。

▼追記(2016/05/28)
感想を書きました。

脳は絶望的状況で空想の他者を創り出す―サードマン,イマジナリーフレンド,愛する故人との対話
絶望的状況でサードマンに導かれ奇跡の生還を遂げる人、孤独な環境でイマジナリーフレンドと出会い勇気を得る子ども、亡くなった愛する故人と想像上の対話をして慰めを得る家族…。これらの現象

ADHDの人にしかない素敵な7つの長所―個性を才能に変えるには?

ADHDの特性は不注意、衝動性など否定的な印象の強い言葉で表現されていますが、必ずしも悪いものではありません。

不注意は視野の広さでもあり、衝動性は瞬発力でもあります。特性そのものにはよい側面があり、それは長所ともなるものなのです。

特性が生活上の支障となった場合には、ADHDと診断されます。しかし実際には、特性が支障とならず、のびのびと生活できている人もいます。(p23)

注意で忘れっぽい。じっとしていられない。集中力がない。

ADHD(注意欠如・多動症)というと、ネガティブなイメージがつきものです。ADHDというだけで、手のかかる問題児とみなされたり、信頼できないそそっかしい人と思われたりします。

けれども、ADHDの遺伝子は、はるか昔から人類全体に保存され、かなりの割合の人に受け継がれてきました。これは、ADHDの傾向が、歴史上、時と場合によっては、長所として役立ってきたからだと言われています。

特に狩猟社会や遊牧民族の中では、ADHDの特性は才能ともなったとされています。わたしたちが生きる現代社会においても、ADHD傾向を長所として活かすことは可能です。

欠点が多いとみなされがちなADHDの人には、他の人にはない、どんな7つの長所があるのでしょうか。どうすれば、ADHDの傾向を、弱点ではなく才能として活かすことができるのでしょうか。

冒頭に引用した女性のADHD (健康ライブラリーイラスト版)をはじめ、ADHDに関する10冊ほどの本やWeb上の資料からを引用しつつ、考えてみたいと思います。

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脳MRI画像で自閉スペクトラム症を85%判別―ADHDやうつ病ではなく統合失調症と脳活動が類似

工知能技術(AI)を使って、MRI画像から自閉スペクトラム症(ASD)を高い精度で判別できる技術が、東京大学や国際電気通信基礎技術研究所(ATR)によって開発されたそうです。

ASDに特徴的な脳内の結合を調べることで、国や人種にかかわりなく、ASDと定型発達者を80%前後の判別できるとのことです。

また、ADHD、うつ病、統合失調症の患者の脳活動も同様に分析したところ、ASDと統合失調症との類似性が示され、他の疾患との関係性もわかってきました。

自閉症を脳回路から見分ける先端人工知能技術を開発~人種を超えたバイオマーカー・自閉症の実体:脳回路の変位~ │ATR|株式会社 国際電気通信基礎技術研究所 はてなブックマーク - ATR|株式会社 国際電気通信基礎技術研究所

自閉症:人工知能で判定 脳活動の特徴検出 - 毎日新聞 はてなブックマーク - 自閉症:人工知能で判定 脳活動の特徴検出 - 毎日新聞

自閉症、人工知能が判別 ATRなど 脳のMRI画像から  :日本経済新聞 はてなブックマーク - 自閉症、人工知能が判別 ATRなど 脳のMRI画像から  :日本経済新聞

人工知能で自閉症を予測 見分ける方法開発:朝日新聞デジタル はてなブックマーク - 人工知能で自閉症を予測 見分ける方法開発:朝日新聞デジタル

人工知能で自閉症判別=脳活動の特徴検出-東大など:時事ドットコム

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人工知能(AI)で自閉症判定 専門医診断と8割一致 - 産経ニュース

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"自閉症" 脳の働きの違いを人工知能で特定 | NHK「かぶん」ブログ:NHK

成人の自閉スペクトラム症を少数の異常な脳領域間結合で予測 | おすすめのコンテンツ | Nature Communications | Nature Research はてなブックマーク - 成人の自閉スペクトラム症を少数の異常な脳領域間結合で予測 | おすすめのコンテンツ | Nature Communications | Nature Research

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