ボイスオーバー
ソーク研究所のポッドキャスト、Beyond Lab Walls へようこそ。ホストのイザベラ デイビスとニコール ムリナリクとともに、カリフォルニア州サンディエゴにある有名な研究機関の舞台裏の旅に出かけましょう。私たちはあなたを研究室の中に連れて行き、最先端の神経科学、植物生物学、がん、老化などの最新の発見について聞きます。科学の背後にある優秀な頭脳の話を聞きながら、科学の魅力的な世界を探索してください。ここソークでは、生命そのものの秘密を解き明かし、研究室の壁を越えてそれを共有しています。

ニコール
こんにちは、みんな。私はニコールです。今日はソークフェローのタルモ・ペレイラと一緒にここに来ることができて興奮しています。彼は人工知能を使用して、生物学者が脳、植物、病気などを理解できるように支援しています。それで、あなたのこととあなたの出身地をもう少し知るためにポッドキャストを始めたいと思います。それで、タルモ、あなたの出身地はどこですか？

タルモ
そうですね、私はブラジルで生まれ育ちました。私たちはカンピナスという町の郊外で育ち、16 歳のときに米国に引っ越しました。しかし、その前に、母は仕事を見つけて故郷の家族を養うことを望んで米国に移住しました。私は十分なお金と、ブラジルで感じた社会経済的不動から逃れるために明確に教育を受けるために米国に移住する機会が得られるまで、祖母と半身不随の叔父に育てられました。

ニコール
おお。物理的に母親が近くにいないというのは、人生において長くてとても形成的な時間です。それはあなたにとって難しかったですか？ということは、その時期をどうやって乗り越えたんですか？

タルモ
はい、大変でした。その時期、特に中学生の頃に私が最終的に対処した方法の 1 つは、あまり人気がなく、インターネットやコンピューターに多くの時間を費やし、主にビデオ ゲームをプレイすることでした。しかしその後、ビデオ ゲームで不公平なアドバンテージを得るために、コーディングの方法を学び始め、ゲームプレイを自動化するための小さなスクリプトとボットを開発しました。ある時点で、ゲーム自体をプレイするよりもそのほうが面白いことに気づきました。それが後に本当に功を奏しました。それらのスキルは実際に市場価値があることが判明しました。

ニコール
ええ、絶対に。あなたの町の他の子供たちがそれをやっていましたか、それともこれは単にあなた自身で始めたことでしょうか？

タルモ
いや、本当に奇妙な要素が重なったんだ。このゲームはティビアと呼ばれます。ゲーム内にはあらゆる種類の骨格パターンがあります。これは、悪役を倒してレベルアップし、ゴールドを獲得して強くなるだけのロールプレイング ゲームです。しかし、どういうわけかブラジル、スウェーデン、ポーランドで特に人気がありました。それで、中学ではスウェーデン人とポーランド人の友達がたくさんできたんですけど、当時は誰もそれを変なことだと思わなかったんだと思います。しかし、そのうちの何人かは本当にコーディング シーンに興味があったので、そのうちのいくつかは私をこの種のコーディング/ビデオ ゲーム ハッキング シーンに引き込み、チュートリアルからすべての基本事項を学び始め、MSN を反復するだけでした。メッセンジャーと、昔ながらの掲示板です。

ニコール
それで、あなたが成長してコーディングスキルを身につけている間、あなたのお母さんはアメリカで何をしていましたか?

タルモ
別居中、彼女は 3 ～ 4 つの仕事を掛け持ちし、常に掃除、新聞配達、高齢者の世話、子守りをしていました。ですから、ここに引っ越してきたとき、私は教育に全力を尽くして、すべてを価値あるものにしようと非常にやる気に満ちていました。それで、私たちの見解では、移民がやって来て成功するバージョンのアメリカンドリームのようなものは、医師になることです。

私はメイヤーホフ奨学生としてボルティモア郡のメリーランド大学に入学することができて本当に幸運でした。マイヤーホフ奨学生プログラムは、過小評価されている少数派を STEM の高等学位プログラムに参加させるという点で、国内で最も成功したプログラムの 1 つです。

私は生化学を専攻してスタートしました。繰り返しになりますが、私は MD の仕事をすべて行うつもりですが、そのときは研究をしたいと確信していました。そこで、私はMD/PhDを取得しようと決心し、学部時代に研究の機会を追求し始めました。私は新入生の直後にハーバード大学ブロード研究所で研究を行い、自分の強みは決してベンチワークにあるわけではないことを決定的に学びました。私は、手順の小さなステップをいつも間違えたり、対照ウェルと実験サンプルなどのウェルがどちらであるかを忘れたりするため、給料の何倍ものお金と抗体やその他の分子生物学の試薬を費やしたに違いありません。

しかし、翌年の夏に、これまでのコーディング経験が一周して、計算神経科学を試してみることにしました。それで、翌年の夏に私はMITに戻り、セバスチャン・サンと一緒に研究しました。サンは基本的に、脳をスライスして画像化することで、脳の接続性が何であるかを予測しようとしていました。それには大量のコーディングが必要であり、脳がどのようなものかを再構築することに関連する多くの技術的課題が必要でした。

そして、私は完全にこの仕事に夢中になりました。それは、私が昔学んだすべてのスキルを、深刻な科学研究の問題に実際に適切に適用する最初の機会だったからです。そして、そこに間違いなく私の強みがあることに気づきました。もちろんベンチにはいないけど。しかし、私はそれを本当に楽しんでいることにも気づきました。そこで私は、メリーランド大学に戻ったときと、カリフォルニア工科大学でデイビッド・アンダーソンと動物行動の定量化に取り組んでいた翌年の夏との両方で、残りの研究経験を通して、そのことを探求し続けました。

その一夏が私のキャリアの軌道を完全に形作ったので、それは結果的に非常に形成的な経験になりました。リサーチクエスチョンを設定しました。これにより、一般的な方法が何であるかを学ぶことができましたが、さらに価値のあるもの、つまりビジョンも得ることができました。

私たちは非常に具体的なエンドポイントを持っていました。これらすべての動物を観察しているのと同じように、動物がどのように動いているかという状況の中で彼らの脳がどのように機能するかを理解したいと考えています。ペットを飼っている人なら、おそらくこれを経験したことがあるでしょう。しかし、ペットのボディランゲージのこれらすべての小さなパターンを見るだけで、時間が経つにつれて、彼らがただ反応しているだけではないことが非常に明確になり、明らかになります。彼らは間違いなく、脳によって制御されなければならない非常に複雑なプログラムに従っています。

私が周りを見回してみると、当時、そして今でも大部分の私の周りの一流の科学者たちは、基本的に人々が何百年も前にしていたこと、つまり座って観察し、主にいつ、どのように記録したかを行うことによって行動を分析していました。動物が X、Y、または Z を行う間。

そして、きっともっと良い方法があるはずですよね？それは最終的に、私の大学院でのキャリアと、ここソークの私の研究室の中核となる使命の 1 つを動機づける質問となりました。

ニコール
尋ねなければなりませんが、これまであらゆるスキルを身につけてきて、非常に儲かる業界であることを考慮して、ソフトウェア エンジニアになることやコンピューター サイエンスの分野に進むことを考えたことはありますか。

タルモ
はい。そうですね、私は業界について非常に考えていて、特にソフトウェア エンジニアリングとディープ ラーニングと呼ばれる人工知能の両方の経験がありました。そして、そのルートを少し探索してみました。

大学院では、Google AI でインターンするために数か月間休暇を取り、トップ業界の研究所でフルタイムの研究員として働き、少なくとも私と本質的に同じ種類のコンピュータ サイエンスの仕事をするという経験を積みました。前にやってた。アプリケーションは同じではありませんでした。私たちは生物学的な問題を解決しようとしたわけではありませんでしたが、コンピューター サイエンスと数学は基本的に区別がつきませんでした。

博士号を取得する途中のある時点で、産業界に戻ってその経験を踏襲するか、それともアカデミックな道に進むか、という決断を迫られ、今に至ります。

それは本当に難しい決断でしたね?当然のことながら、私たち家族はそれほどお金に余裕があるわけではないので、母と家族をサポートできることが私にとって常に最優先事項でした。そして、私は間違いなく母親と真剣に話し合わなければなりませんでした。

でも正直に言うと、ソークは非常に魅力的だったというだけでなく、早い段階で私を魅了してくれたのだと思います。博士号を取得する前に、私の計画は実際には、このような業界と学術の両方の職に幅広く応募することでした。結局、Kay Tye が私をこのポジションに応募するようスカウトしてくれました。学術的な道に進んだ場合、どこに行きたいかという点では、基本的に私のリストの一番上にありました。それで、私がソークに来ないかというオファーを受けたとき、コンピュータ科学者が学術的な場で通常得られない種類のリソースの提供、つまり、通常はあなただけが行うコンピューティングインフラストラクチャへの多額の投資の提供について、彼らがどれほど寛大であるかを見たとき、業界の研究所で見つける—私は、自分の研究をしてトップレベルでそれを行うのに十分な量があるだろう、と思っていました。つまり、本当にお金の問題なのです。そして最終的には、お金は十分あるという決断を下しました。

ニコール
マイヤーホフ奨学生プログラムは、将来の学習の基礎を確立し、最終的にソーク大学に進学する上で非常に重要だったようです。それで、その経験についてもう少し詳しく教えていただけますか?

タルモ
はい、はい、確かに。そこで、マイヤーホフ奨学生プログラムは、公民権活動家で数学者であり、当時大学の学長でもあったフリーマン・フラボウスキーによって創設されました。

私が本当に、本当に幸運だったのは、私が大学への出願を最終的に決めたとき、高校のカウンセラーが基本的に次のように言ったことです。それ。" 「わかった、こんなこと聞いたことないけど、彼女にノーと言うのは本当に怖い」って感じでした。

これらのサマープログラムを行うことは本当に重要でした。それらの場所に行くことができて、私は本当に勇気づけられました。なぜなら、それらの場所から大学院への入学許可を得ることができたからです。私はトップレベルの研究室と協力しており、トップレベルの研究を行う機会がありました。

ニコール
ええ、それはとても素晴らしいことです。そして、私は疑問に思っていると思いますが、ソークで他の学生を指導できるという点で、その経験が少しでも活かされたと感じたことはありますか？

タルモ
そうですね、私が今年本当に楽しみにしていることの 1 つは、これはまさにダイバーシティ・エクイティ・インクルージョン局のおかげですが、もうすぐ最初の学部研究フェローシップのサマー プログラムが開催されることです。夏期プログラムのホストPIを初めて務めることになりました。本当に私のキャリアを形づくったものなので、この機会にとても興奮していますし、今は恩返しができることをとても楽しみにしています。

ニコール
もちろん、あなたと一緒に働く研修生にとっては素晴らしい経験になると思います。

ボイスオーバー
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ニコール
さて、あなたはここ研究所のソークフェローです。ソークフェローとは具体的に何を意味しますか?

タルモ
ですから、フェローというのは、非常に型破りな立場なのです。米国には実際にはほんの一握りしか存在しません。これは、通常、博士号を取得し、次にポスドクを取得し、その後テニュアトラックの助教授の職に応募するという従来の学術の軌跡とは少し異なります。これらのフェロー プログラムでできることは、基本的にポスドクのステップをスキップして、機能的に独立した中間のステップに直接進むことができます。そしてそれが意味するのは、スペースが得られるということです。スタートアップのためにお金が得られます。人を雇う能力が身につきます。しかし、この種のポジション構造の実際の利点は、大学院を卒業してすぐに独立したキャリアを開始できることです。

この仕事を本当に成功させた重要な成果の 1 つは、大学院に入学する前から自分が何をしたいのかを知っていて、それを基本的に実行し、実質的に私の博士課程の集大成となるツールを世に出したという事実です。それは非常に成功し、それを中心とした研究プログラム全体をサポートすることができました。

ニコール
そうですね、大学院で開発したソフトウェアについて話されましたね。それについて少し教えていただけますか？

タルモ
うん。そこで私は博士号取得のためにプリンストン大学に行き、そこで神経科学の博士号を取得しました。私の中心的な目的は、ショウジョウバエの求愛のレパートリー全体を数値化することだけでした。本質的に、私はショウジョウバエ (ビネガーバエ) の求愛儀式全体を計画したかったのです。すべての小さなボディーランゲージ、すべての小さなステップ、すべてのダンスと歌。

そのため、私はコンピューター サイエンス、特にディープ ラーニングと呼ばれる人工知能の分野に遠回りすることになりました。当時、ディープ ラーニングは、コンピューター ビジョンの多くの問題を解決するために使用できることが示され始めたばかりでした。画像やビデオから情報を抽出できることを知っています。それには、モーション キャプチャとしても知られるポーズ追跡のタスクが含まれていました。

ハリウッドの舞台裏で見たことがあるようなモーション キャプチャ スーツを想像してみてください。これらの小さな点やボールはすべて、シュレックやアバターなどのキャラクターをアニメーション化するために俳優が動きをキャプチャできるように着用する必要があります。

そのうちの 1 つを見て、待てよ、これを動物に使用できることに気づきました。彼らにスーツの着用を強制することはできません。ショウジョウバエにモーション キャプチャを適用することはできません。しかし、この深層学習全体は、マーカーがなくても、ドットを置かなくてもそれができることを示したばかりでした。実際に必要なのは、アルゴリズムを機能させることだけです。

そこで私は基本的に、人間の姿勢追跡問題に有効だったアプローチを応用し、実験動物でもうまく機能するようにいくつかの修正を加え、これが基本的にあらゆる種にわたって非常に一般的な意味で機能することを実証しました。

ニコール
はい、それは素晴らしいアイデアです。そして、あなたがそれを説明していると、なぜこれがこれまで行われなかったのか、ということがある程度明らかになったようです。

タルモ
はい、それは素晴らしい質問です。最も素晴らしいアイデアには、その性質があるような気がします。それが明白であり、これまで誰もやったことがないのは驚くべきことです。ご存知のとおり、さまざまな要素が重なって、これがここで実現可能で応用できるテクノロジーであることを認識できるだけでなく、それを実際に理解する機会を得ることができる、ちょうどいい場所にたまたま私を着陸させることができました。 。実際に実行してみます。

ニコール
うん。そしてそれを実行するスキルも。

タルモ
そうです、それを実際に実装できるようにするための背景、技術的な背景があります。まさにそのような理由から、それは本当に早く起こったのだと思います。私たちは、これは本当に良いアイデアだと気づきましたが、まだ誰もそれを実行していないのは驚くべきことです。しかし、それは実際には、これが問題であるという認識と、解決策の基礎となるテクノロジーがあることに気づいたことが重なっただけでした。

ニコール
ええ、それはすごいですね。それで、それをどのようにして現在の研究室に導入したり、あるいは他の用途に応用したりしたのでしょうか?

タルモ
私たちが次にやりたかったことの 1 つは、アルゴリズムを拡張して複数の動物で動作するようにすることでした。元のバージョンは実際には単一の動物ベースで動作するように制約されていたからです。そして、複数の動物の事件は、実際には、はるかに大きな問題であることが判明しました。それは、1 つではなく 2 つを処理できるように拡張するというほど単純ではありませんでした。

実際、これは非常に大きな知識のギャップでした。なぜなら、私たちは人工知能、つまり AI に、画像内の身体の部分がどこにあるかだけでなく、それらをどのように接続し、経時的に追跡するかについても推論させる必要があるからです。本質的には、より高いレベルの意味で、身体とは何か、手足とは何かを学習する必要があります。それはただのより難しい問題です。

私たちはそれを解決し、SLEAP と呼ばれるメソッドの一部としてそれを公開しました。人々はそれを手に取り、あらゆる種類のことに使用しており、私がソークに自分の研究室を持ったことで、そのうちのいくつかはコラボレーションに発展しました。

いくつかを取り上げます。私たちが本当に驚くべきことの 1 つは、一部の人々がこれを手に取り、タイムラプスと他の形式の画像処理の両方で植物の動きを追跡するためにそれを使用し始めたことです。そして、ええ、つまり、なぜそうではないのでしょうか？あらゆる生命体は、異なる時間スケールで移動することができます。また、私たちの設計方法により、使いやすくなっただけでなく、新しい種類のデータを試しやすくなりました。

そのため、現在、私の研究室では、SLEAP を使用して植物の根系の表現型を解析することを目的として、Wolfgang Busch の研究室および Harnessing Plant Initiative との共同作業が進行中です。このアイデアは、基本的にすべての根の先端とすべての分岐点の位置を追跡して、どのくらいの頻度で枝分かれしているか、根の深さと大きさなどの情報を抽出し、その後の他の取り組みをサポートすることです。これらの性質を特定の遺伝プログラムと関連付け、炭素隔離を改善し、気候変動を抑制する種子を作成するために使用できます。そして私は植物生物学について何も知りません。たくさんのことを学んできましたが、この分野に携わることができ、この分野に貢献できることをとても嬉しく思います。

そして、私の本来の神経科学の目的を超えたもう一つの研究は、がん生物学です。そこでは、膵臓がんの進行を示すボディランゲージマーカーを本質的に抽出するために、ダニ・エングルとクリスチャン・メタロとの共同作業を開始したところです。

膵臓がんは代謝に影響を及ぼし、その後、動物の選択方法や摂食構造を、おそらく非常に特殊な方法で変化させる可能性があるため、このようなより高感度な方法で 24 時間 7 日追跡できると私たちは考えています。 a) 彼らのボディーランゲージの変化を代謝の変化と関連付けることができ、b) できれば、ビデオデータのみを使用して、彼らが最終的に癌を発症するかどうかをかなり早い段階で予測できることが期待されます。私たちは彼らの姿勢とボディーランゲージを抽出します。彼らの食事の量が減ったり、間隔が短くなったり、まったく食べなくなったりする場合は、痛みを感じているか、反社会的行動を示しているかなど、他のすべての行動と同様に、これらのことを測定できるようになります。 、およびその他のマーカーは、明確な検査はありませんが、がんのような病気の全身的な性質により明らかな予測因子となります。

ニコール
それはとても魅力的ですね。

さて、思い出してください。人間が芸術をどのように体験するかを研究するために、これらのテクニックをどのように使用していますか?だって、あなたが最近コラボレーションしたのを見て、それを見ていたのを知っているからです。

タルモ
私たちは、ロサンゼルス郡立美術館 (LACMA)、そしてここソークのトム・オルブライトとセルゲイ・ゲプシュタインと協力して、美術館の展示来場者の特定の展示物を閲覧する際の行動を定量化し、モデル化するというコラボレーションに取り組んでいます。ラクマ。そこで、たくさんのカメラを設置しました。これらは展示物の天井に沿って設置された多数の監視カメラで、展示物を通り抜けたり歩いたりするすべての人々の動きを基本的に追跡しています。

そして、展示物をデジタルで再構成することで、人々がどこを見ているのか、何を見ているのか、空間構成や展示物のレイアウトの両方の観点から、展示品のどのような視覚的特性があるのか​​を推測できるようになりました。展示品だけでなく、作品の配置、配色、さらには照明やその他のプロパティなどの微妙な操作さえも、展示品との関わり方にどのような影響を与えるのでしょうか?彼らは特定の場所でより多くの時間を費やしますか、それによって彼らの軌跡は変わりますか、そして彼らの行動と経験の両方の再構築に基づいてそれを予測できますか?

ニコール
これはとてもクールです。科学のさまざまな分野にわたる興味深いプロジェクトがたくさんあるようですね。科学者としてあなたがやっているすべてのことの中で、一番好きな部分は何だと思いますか?

タルモ
私のお気に入りの 1 つは、生徒や研修生を指導し、サポートできることです。それはとてもやりがいのあることだと思います。

科学的に、私が本当に興奮していることの 1 つは、これらの AI 手法が実際にある種のものであるという事実です。つまり、速度が低下していないということです。 ChatGPT などの大規模な言語モデルを見れば、このタイプのアプローチ、このテクノロジは今後ますます大きくなり、さらに機能が向上することがわかります。したがって、私は基本的にそれを研究室のあらゆる分野に導入することに非常に興奮しています。その中には、私が特に興奮している 1 つのプロジェクトも含まれます。

私たちの目標は、動作をキャプチャできるようになったので、それをシミュレートできるようになることです。このプロジェクトの一環としての私たちの目的は、基本的に、あたかもビデオ ゲームの中にいるかのように、3D レンダリングされたマウスなどの動物のデジタル アバターを作成し、基本的にこのビデオ ゲームをプレイできるように AI を使用して訓練し、動物が模倣することでより多くのポイントを獲得できるようにすることです。本物の動物のボディーランゲージを解析し、それを脳を研究するためのアンカーポイントとして使用し、本質的に、私たちが本物の脳と考えているのと同じ種類の構造と接続を持つように AI を制約します。そこで私たちは今、仮想動物を制御し、本物の動物と同じように動き、行動する仮想脳を作成しています。これにより、脳が何をしているのかについての予測を生成できるようになり、それをテストして、間違っている場合にはそれを使用してモデルをさらに制約し、モデルがますます正確な予測を行えるようになります。

これは実際にはプロジェクトではないので、このフレームワークに本当に興奮しています。これは新しい研究の方向性であり、神経科学の新しい方法です。そして、AI を使用して明示的にモデル化することで、あらゆる種類の生物学的システムに対してこれを実行できるため、この一般式は科学のあらゆる分野に本当に浸透すると思います。これは真のゲームチェンジャーになると思います。そのようなアプローチを使用してどのような発見ができるかを見るのが本当に楽しみです。

しかし、もっと広く言えば、ここソークで行われている素晴らしい世界クラスの科学のすべてに貢献できること、そして私たちが開発したテクノロジーがこれらすべての超クールなアプリケーションに使用されるのを見ることができて、本当に興奮しています。

ニコール
ええ、とてもクールです。追加の質問をしたかったのです。それで、あなたが取り組んでいるこの新しい技術を使えば、理論的には何年も先のことですが、これは科学者が体内のさまざまなシステムを研究するのに役立ちますか? たとえば、動物モデルを使用せずに、その代わりにこの技術だけを使用することもできますか?ご存知のとおり、学習が完了すると、学習をスピードアップでき、仮説を非常に迅速にテストできると思います。

タルモ
それがこの作品の本当の約束だと思います。しかし、あなたは完全に成功したと思います。まさにその通りです。テスト可能な仮説を生成し、実験結果をそれに折り畳んで継続的に改善できることによってそれを反復する能力です。

ニコール
さて、私たちは次に何が起こるかを見ることを間違いなく楽しみにしています。

それまでの間、今日はポッドキャストにお越しいただき、誠にありがとうございます。あなたと話せて、ソークへの道程、これまでに達成してきたこと、そしてこれから取り組んでいることすべてについて知ることができて、とてもうれしかったです。

タルモ
うん。私を迎えてくれて本当にありがとう。これにはとても興奮しています。

ボイスオーバー
『Beyond Lab Walls』は、ソーク通信局の制作です。ソークから発信される最新の科学ストーリーを聞くには、ポッドキャストを購読し、Salk.edu にアクセスして新しい独占メディア チャンネルであるソーク ストリーミングに参加してください。そこでは、科学者へのインタビュー、最近の研究に関するビデオ、世界的に有名な教授による公開講義がご覧いただけます。また、受賞歴のある雑誌「Inside Salk」を閲覧したり、月刊ニュースレターに参加して壁内の世界の最新情報を入手したりすることもできます。