科学一般の最近のブログ記事

ゲノム編集

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かなり前に、小林雅一著、「ゲノム編集とは何か」講談社現代新書を買っていて、そのうち読もうと思って、私の悪い癖でそのまま積読になっている。

ところが最近、読売新聞科学欄にゲノム編集に関する記事があったので、これを纏めることでこの分野の入門としてみる。そのあとで「ゲノム編集とは何か」講談社現代新書を読むとする。

まず1970年代に遺伝子組み換え技術が登場した。しかし、この技術は精度が悪くて、品種改良に数十年かかる場合があった。しかし今世紀に入って発明されたゲノム編集技術を、年単位に短縮すると期待されている。特に2012年に発表されたクリスパー・キャス9は、世界中で利用されるようになった。

そもそもゲノム編集技術は、DNAを切るはさみ役の酵素と、はさみを切りたい場所に誘導する酵素の組み合わせである。クリスパー・キャス9の場合、はさみ役の酵素「キャス9」と、それのガイド役としてのRNAを使う。

クリスパー・キャス9を使った実際の品種改良は既に試みられている。つくばにある、農業・食品産業技術総合研究機構のチームは、今春にクリスパー・キャス9を使った稲の試験栽培を始めた。野外栽培であるため、花粉の飛散を防ぐ工夫をした。人口が増えてくると食糧危機の惧れがでてくるので品質改良の効率化は不可欠である。本件の場合、稲の米粒の大きさに関与する遺伝子を壊した。これによって籾の数が増え、米粒も大きくなると期待される。そうして既存の品種と交配させれば米の大量生産につながる。

筑波大のチームは、GABAを従来の15倍含むトマトをつくることに成功した。

東京理科大チームは、ジャガイモのでんぷん成分のアミロースを減らし、粘り気が強い成分を増やすことに成功した。ええと、それがどういう効果があるのかよく分からないのだが。

さて、自明なように、ゲノム編集技術には懸念がある。すなわち、植物細胞は動物細胞と違って固い細胞壁がある。このためゲノム編集技術を使うためには、はさみ酵素を作る遺伝子を細菌に組み込み、この細菌を感染させたりする。その感染によって、植物の細胞内で酵素ができ、目標の遺伝子を壊すことができる。このとき問題なのは、細菌由来の外来遺伝子が細胞に入ってしまうため、遺伝子組み換え生物となってしまう。そこで農業・食品産業技術総合研究機構では、改変後の稲を自家受粉させ、できた種子から外来遺伝子を受け継いでいない分を選んで栽培した、というのだがそういうスクリーニングはどうやってやるのだろう。ともかくこのあたりがゲノム編集技術の課題だろう。

ここまで書いてきて、私なりに思いついたことを記してみる。まず、外来遺伝子が細胞に入ることは問題だと思うが、そもそも自然の作用でなくゲノム編集技術で遺伝子を操作した生物が安全だとどうしていえるのだろうか。

別の観点として、ウイルスのオープンソフト性で述べたことがある。すなわち、ゲノム編集のようなことはウイルスの感染などで自然に普通に起きていないか。まあだからといって、きちんと意図した結果を導くように遺伝子を編集する技術の価値を減じるものではなく、つまらない感想にすぎないが。

DNAへの情報保存というと、なんという当たり前のことをいうのかという反応になるのだろうが、意図する意味は少し違う。言いたいことは、保存したい情報をDNAの断片にエンコードして、読み出すことができるということである。それを記載した短い記事を読売新聞の科学欄でみつけたので、もう少しウェブ上で関連記事を検索してみた。

例えば、ウォールストリートジャーナル日本版にあった2013年1月の次のような記事である。

科学者たちが今回、DNAにエンコード(暗号化)したのは、マーティン・ルーサー・キング牧師の有名な「I Have a Dream(わたしには夢がある)」演説のオーディオクリップ、写真、ワトソン、クリック両博士の「DNAの二重らせん構造」に関する科学論文(1953年)、そしてシェークスピアのソネット(14行詩)154編だ。科学者たちはこれらを99.99%の正確さで再生できた。(中略)
DNAは、あらゆる生物が持つ遺伝子情報を含む分子で、データの貯蔵庫として最も効率的なものの一つだ。それは安定しており、維持可能で濃密だからだ。理論的には1カップのDNAで、高精細度(HDV)ビデオ約1億時間分を何万年にもわたって貯蔵できる。

私が読売新聞の科学欄でみつけたのは、こちらのギズモードの記事関連である。

生きたDNAストレージの可能性。
DNAには、たとえば人間のなら髪の色とか体型とか血液型など、小さな体積に膨大な情報が入っています。そしてその情報は、A(アデニン)、T(チミン)、G(グアニン)、C(シトシン)の4種類の塩基の組み合わせで表現されています。現在の技術では、DNAの中身を読み取るだけじゃなく、書き換えも可能なんです。...っていうことは、DNAをハードディスクみたいに使って、映画とか写真とかiTunesの中身とかを保存することもできるはず。そんなわけで今、DNAストレージなるものの研究が進んでいます。
とはいえ、これまでのDNAストレージの研究で使われるDNAは、たいていは合成されたものだったのです。そこでハーバードメディカルスクールの研究チームは、生きた細菌のDNAに画像データを書き込む実験を行い、こちらのGIF画像を読み書きすることに成功しました。

そうそう、私が疑問に思ったのは、生きた細菌のDNAに情報を書き込むと、がん発生の仕組みや、ノーベル化学賞にかいた遺伝子修復機能によって情報が改変されるのではないか、ということである。このあたりどうなっているのだろうか。そのうち勉強してみる。

医学生理学賞、化学賞、物理学賞と発表があったところで、ノーベル賞候補をフォローしてみる。

まず、医学生理学賞であるが、例えば、毎日新聞のウェブ記事から引用させて戴く。

スウェーデンのカロリンスカ研究所は2日、2017年のノーベル医学生理学賞を、体内時計をコントロールする「時計遺伝子」を発見し、その仕組みを解明した米国の3氏に贈ると発表した。授賞式は12月10日にストックホルムで行われ、賞金900万スウェーデンクローナ(約1億2400万円)が贈られる。
受賞が決まったのは、ジェフリー・ホール米ブランダイス大名誉教授(72)とマイケル・ロスバシュ同大教授(73)、マイケル・ヤング米ロックフェラー大教授(68)。同研究所は「画期的な発見。体内時計は私たちの健康と福祉に影響を及ぼす重要な研究分野に発展した」と評価した。

ここはガチでゲノム編集技術だと思っていたので、そうでないことを知って、なぜか落胆した。私は、どうもゲノム編集技術が受賞したら、その盛り上がりを触媒にして、ゲノム編集技術を勉強しようと思っていたふしがある。

化学賞は、やはり毎日新聞のウェブ記事から引用させて戴く。

スウェーデン王立科学アカデミーは4日、2017年のノーベル化学賞を、生体内の分子を極低温にして高解像度で観察する「クライオ電子顕微鏡」を開発した欧米の3氏に贈ると発表した。授賞式は12月10日にストックホルムで開かれ、賞金900万スウェーデンクローナ(約1億2400万円)が贈られる。自然科学3賞で、日本は14年から3年連続で受賞していたが、今年の受賞はならなかった。
受賞が決まったのはスイス・ローザンヌ大のジャック・デュボシェ名誉教授(75)、米コロンビア大のヨアヒム・フランク教授(77)、英MRC分子生物学研究所プログラムリーダーのリチャード・ヘンダーソン博士(72)。同アカデミーは「生化学の新しい時代を切り開いた」と評価した。

化学賞は、今後のEVな時代への趨勢を背景にして、リチウム・イオン電池の関係者が受賞するかと密かに期待していたので、これもがっかりである。

物理学賞も、やはり毎日新聞のウェブ記事から引用させて戴く。

今年のノーベル物理学賞に「重力波」を初検出した、米国などの国際研究チーム「LIGO(ライゴ)」のリーダー3人が決まったのを受け、重力波観測に挑む茨城県つくば市内の研究者からも祝福の声が上がった。
重力波は、ブラックホールなど質量の非常に大きな物体が動くとき、周りの時間と空間がゆがみ、そのゆがみが波のように伝わる現象で、アインシュタインが約100年前に存在を予言したが、直接的な立証が課題になっていた。

物理学賞は、ある意味ベタなLIGOのチームの重力波が受賞したことが一応の安堵なのだが、心の奥底で素直に喜んでいないのは、まさに重力波に以下のように書いたことによる。

それにしても、「もうひとつの一般相対性理論」を眺めていくと、エネルギー運動量擬テンソルがテンソルでないことがずっと尾を引いていて、重力波の波動方程式を味の悪いものにしている。そんなの、観測ありき、結果ありきで、気にしなくていいのだろうか。また、「重力が弱いものとしてアインシュタイン方程式を近似すると、波動方程式に帰着する。」において、重力場が強いときはどうなのよ、という素朴な疑問もある。

もしかして、重力波はちゃんと存在するのだが、一般相対性理論が未完成なので、そこから重力波を導出するのは無理があって、私が最早生きていないような、いつか遠い将来に場の量子論と重力場を包摂する統一理論(Einheitstheorie)が完成されたときに、そこから、擬テンソル云々のようなトリッキーなことをしなくても重力波が導出されるというストーリーであっても、それでもかまわないのだが。

ついでに文学賞にも触れておく。ここは産経新聞の記事から引用させて戴く。

スウェーデン・アカデミーのダニウス事務局長が5日、今年のノーベル文学賞受賞者の名前を「カズオ・イシグロ」と読み上げた瞬間、詰めかけた世界各国のメディアからどよめきと驚きの声が上がった。イシグロ氏は英国人ながら長崎生まれ。居合わせた日本人記者にコメントを求める海外メディアもあった。
イシグロ氏の名前を予想受賞者の上位に挙げていた有力メディアはなく、昨年の米歌手ボブ・ディラン氏に続いてのサプライズとなったことについて、ダニウス氏は「私たちはそのような点については考慮していない」と苦笑した。

カズオ・イシグロの小説は、ある知り合いから、「わたしを離さないで」ハヤカワ文庫を紹介されて一応買ったが、どうもとっつきにくくてそのままにしてある。私の天邪鬼な性格だと、ノーベル文学賞受賞は一層、興味を遠ざけるかも。じゃ、なんで又吉の火花は読んだの?と自問したら、「お笑い、好っきやから」と中途半端な関西弁で言い訳する自分がいた。いったい、なんやねん。

読売新聞の科学欄に、ノーベル賞候補の記事があったので、私なりに簡単にまとめてみる。

まず物理学賞であるが、今年は流石に重力波を観測したLIGOのチームだろう。もともと去年の段階でもガチの候補だったが、少なくとも一回目のチャンスは見送るという将棋の大山のような方針で、ノーベル賞委員会は去年は授与しなかった。ヒッグス粒子の場合と同じである。

記事には他にも、高温超伝導の法則を発見した理化学研究所の十倉好紀氏、電子を操ることで物質に新しい性質を与える方法を開発した東工大教授の細野秀雄氏も一応候補だとあるが、どうしても本命性で劣るだろう。

化学賞では、リチウム・イオン電池を開発した旭化成顧問の吉野彰氏、元ソニー上席常務の西美緒氏、東芝リサーチ・コンサルティングエグゼクティブフェローの水島公一氏が、ひとつの候補である。

それ以外の化学賞の候補として、よりコストが安い太陽電池を開発した、桐蔭横浜大学特任教授の宮坂力氏、炭素原子を狙い通り結びつける手法を開発した、東大名誉教授の向山光昭氏、炭素同士をつなぐ反応で工程を短縮できる触媒を開発した中部大学教授の山本尚氏と微生物化学研究所長の柴田正勝氏などがあがっている。

医学生理学賞では、ガチでゲノム編集技術ではなかろうか。すなわち、ジェニファー・ダウドナとエマニュエル・シャルパンティエが2012に発表した、クリスパー・キャス9である。私はこれに関して、小林雅一著「ゲノム編集とは何か」講談社現代新書をもっているのだが、あいにく途中まで読んで止まっている。この技術には、阪大名誉教授の中田篤男氏と、九大教授の野良純氏らが発見した特殊な遺伝子配列が利用されているが、ノーベル賞は日本人まで及ぶだろうか。

他には、免疫反応のブレーキをかける分子PD-1を見つけた、京大特別教授の本庶佑氏、別のブレーキ役である制御性T細胞を発見した、阪大特任教授の坂口志文氏も候補である。

Googleでたんに、「フラクタルの呪い」とだけ打ち込んで検索すると、私のフラクタルの呪いという記事がかなり上位にリストされる。すると、荒唐無稽な私のこの記事は、それなりに珍しいということになる。もちろん内容の質を保証するものではまったくない。

いかなる意味でもその続きというわけではないのだが、たまたま私がいつも愛読している読売新聞の科学欄に、フラクタルの特集があったので、この記事に基づき私なりにまとめてみる。

まずフラクタルというと、象徴的な人物は、ブノワ・マンデルブロ博士であるが、改めてその経歴をみてみると、1924年生まれ。私の父のことをつい思い出すのだが、うちの父は1929年生まれなので、5歳年上ということになる。こういうのは死んだ親の歳を数えるということになるのだろうか。

戻って、マンデルブロは、子供の頃ポーランドからフランスに移住し、パリ大学で博士号を取得した。なんとなくグロタンディークのことを思い起こす。その後渡米し、IBMの研究員やエール大学の教授などを務めた。フラクタルとはマンデルブロが考えた造語で、ラテン語の、ちぎった、とか壊れたという意味のfractusからきているという。私はつい、fractionやfractureという英単語を思い出すのだが、これもfractusが語源のようである。

さてマンデルブロは1960年に、自己相似性をもつ複雑なかたちをとらえる理論を数学的にまとめた。それがフラクタル理論である。

フラクタル理論は1980年頃から、コンピュータグラフィックスの分野で盛んに応用された。フラクタル理論を使えば、山、川、木、雲などが自然なかたちで描けるからである。レヴィの図形の続きIFSのアトラクタなど、その簡単な例だろう。すなわち、フラクタルを使うと、コンピュータグラフィックスで、少ない情報でリアルな画像を描ける。

他の身近な例として、酒井敏・京大教授は、シェルピンスキのガスケットに似た形を立体的に組み合わせた「フラクタル日よけ」を2006年に開発したという。

また最近最も注目を集めているのが経済理論への応用であるという。例えば高安美佐子・東工大准教授は、企業同士が取引する複雑なネットワークにフラクタル構造が潜んでいることに着目した。そして日本企業の約百万社の売上高のビッグデータから、各取引での細かい流れを推定する理論を考えだしたという。そしてこの理論を使って、2016年の熊本地震直後、全国企業の売り上げが月に約7000億円減ると推定したという。

そういえば今思い出したのだが、私は以下の本をもっているが、悪い癖で積読である。

  1. 「エコノフィジックス」高安秀樹・高安美佐子著、日本経済新聞社 2001年刊
  2. 「禁断の市場」ベノア・B・マンデルブロ、リチャード・L・ハドソン、高安秀樹監訳、東洋経済新報社、2008年刊

そのうち読まなきゃ、とブログには書いておこう。

応用のオアシスとは、聞きなれない言い方で説明を要するだろう。まあ私の造語なので特に深みはないのだが、砂漠を歩いていて、見渡す限り砂、砂なのでうんざりしていると、遠くに町らしきものが見えてほっとする。もしかして蜃気楼なのかもしれないが、自然にそちらに足が向く。

さて唐突だが、その砂漠が数学だったらどうか。砂漠を数学に喩えると、確かに数学の授業なんて砂を噛むようだったと思い出す人もいるだろう。その比喩は私の意図するところではないが、そういう解釈が普通かもしれない。

で、私の意図するところは、数学の応用というのは、砂漠のオアシスのようなものではないか、ということである。すなわち、隈なく調べたわけではないが、応用されて理学的・あるいは工学的に役に立っている数学というのはあまり多くないはずである。

一応列挙すると、線形代数、微分積分、数論、有限体、常微分方程式、偏微分方程式、特殊関数、測度論、確率過程、あらっ列挙してみると結構いろいろあるが、各分野で応用されている分野はそのごく一部、まさに砂漠のオアシスくらい稀だと思う。

例えば、谷山・志村予想は偉大な理論の一つだが、一体どんな応用があるだろうか。相当牽強付会のようなことを考えなくてはならないはずである。おそらくであるが、数学の有用さというのはそれ自体、セレンディピティなのではあるまいか。

ところが、数学というのは、一旦応用分野をみつけると、応用鬼のごとしで、猛然と役に立つ。なので、その応用される現場に近いところで数学を見ていると、怖いものなしにみえたりする。こうやって数学の応用で埋め尽くしていくと、世界はパラダイスになると思えてしまう。

でもそれはほとんど至るところで錯覚じゃない?というのが、あまり賛同をえない私の意見である。

では、これが数学じゃなくて、人工知能などの情報工学だとどうだろうか。すると砂漠のオアシスは流石に数学よりは密だけど、それでも依然として寒村程度で決して繁華街ではないのでは、というのが私の主張である。

しかし、世間の人はそう思っていなくて、情報工学の応用はほとんど至るところを埋め尽くして、シンギュラリティと呼ばれる現象が数十年以内に起きると予想されている。それは例えば、囲碁と将棋という頭脳競技の権化が完全に人工知能に牛耳られているところからの類推だったりする。

そこで忘れられているのは、数学であれ、人工知能であれ、できることはとことんできる、神っているほどできる、止めどないということである。それって、学校の成績で、あれだけ数学ができるのだから、英語だって、国語だってできるだろうという思い込みと同様だったりする。

そりゃあ、学校の試験は数値化できるので、人工知能も得意かもしれないが、恋愛だったり、芸術だったり、あるいは普通の事務仕事だったり、人間的な所作をどうコンピュータで扱うというのか。そういう分野では、コンピュータが得意なアルゴリズムの改良に継ぐ改良という技法が必ずしも使えない。

そもそも長年サラリーマンやってきて、将棋的な純粋ロジックのような仕事はほとんどない。なので私はどうして世間の人が、人工知能でほとんどの人が仕事を奪われるという素朴なステートメントを信じるのか理解できない。

別の言い方をすると、簡単に人工知能で置き換えられてしまうような仕事だけからなる世界があったとすると、人々はこんなにも不合理に苦しまないだろう。まあ、合理的にあっさり葬られてしまうのかもしれないが、私はせめて、不合理に泥臭く葬られたいものである。

先日、アマゾン内で本を適当に検索していたら、西森秀稔、大関真之著、「量子コンピュータが人工知能を加速する」日経BP社を見かけて、おっ、これは買いだ、と即注文した。

というのは、標準的な量子ゲートの量子コンピュータについては、宮野健次郎、古澤明著、「量子コンピュータ入門」日本評論社である程度勉強したものの、最近流行の量子アニーリングについては、この本には紹介がなく、ウェブでみつけた西森秀稔氏の量子アニーリングの英語の論文を読んで分かったようなつもりになっていたからである。

すなわち、あくまでも分かったようなつもりだけで、実はさっぱりわかっていないので、何かよい入門書を求めていた、という次第である。

この本は、2015年12月8日の、NASA、USRA、グーグルのD-Wave運用テストに関する記者会見の内容から始まった。そこで、彼らは、「D-Waveの量子コンピュータは、従来のコンピュータより一億倍速い。」と言ったそうなのだが、私はつい、「一億倍」に反応した。そして以下のように読み替えてしまった。

従来のコンピュータのユーザーには酷な知らせだと思うが、個人的にも一億倍速いと思っている。
従来のコンピュータが時代遅れになるかどうか知らないけど、俺は二度と使う気がしない。

量子コンピュータの本を読んでいても、三浦事件のことを思い出すのだから、よほど印象が強烈だったらしい。

戻って、この本に従い私なりに要約してみると、ここで従来のコンピュータというとき、普通のコンピュータのことを指し、とりあえず量子ゲート型のコンピュータのことではない。ただ、量子ゲート型のコンピュータは原理的には確立しているものの、実際に使うのはいろいろ課題があって、まだまだ実用的でない。

一方、D-Waveはというと、複数の量子ビットをもち、極低温で動作するチップを用意し、横磁場をかけることで量子ゆらぎを与える。そして複数の量子ビット間の相互作用を予めプログラミングしておくと、量子ビット間の相互作用に従って決まる最適な状態に落ち着く。その際、量子力学の原理によって、量子トンネル効果が起き、多様な状態をとりえる。

このような仕組みは、統計力学のイジング・モデルに従うものであり、組み合わせ最適化問題を解くのに使える。典型的な組み合わせ最適化問題として例えば巡回セールスマンの問題があり、最適化問題として定式化できる事例は多い。

量子ゲート型のコンピュータは最適化問題を解くのには向かないが、整数の素因数分解などを計算することには適合する。

2011年にD-Waveは2011年には16個の量子ビット、2013年に512個の16個の量子ビットを実現した。

なお、同様の動作は従来のコンピュータでは、シミュレーテッド・アニーリングと呼ばれるアルゴリズムで、ソフトウェア的に実現されていたが、解の収束が遅く、また解の正確性が十分ではなかった。D-Waveは、計算のためのアニーリングをハードウェア的に実現したのだった。

D-Waveの実際の動作では、数マイクロ秒で一回の計算とし、それを複数回行うようにしている。

ただ、D-Waveで量子ビット同士を結ぶ結線をキメグラフと呼ぶが、するとキメグラフで結ばれていない量子ビット同士には相互作用を設定できないという限界がある。

これに対処するために、グーグルなどキメグラフをもたない量子アニーリングのマシンを研究している。

ところで、最適化問題をどう量子ビットの間の相互作用としてプログラミングするかは結構難しく、そのため、1Qbitという会社が専用のソフトウェアを開発している。

グーグルには量子人工知能研究所があり、キメグラフをもたない量子アニーリングのマシンの他、量子ゲート型のコンピュータも研究している。解ける問題のタイプが違うからである。

なお、量子アニーリングのマシンは、最適化問題を量子ビットの間の相互作用として設定することにより解くだけでなく、答えが分っている場合に、どのように量子ビットの間の相互作用を決めればよいかという機械学習の問題にも応用できる。

以上、粗くメモしただけであり、私の知識不足もあって間違えたことを書いてしまっているかもしれないが、今後勉強しながら修正していきたい。

読売新聞の科学欄に、今年のノーベル生理学・医学賞、ノーベル物理学賞とノーベル化学賞の概要の受賞内容のコンパクトな要約があった。ノーベル生理学・医学賞は一応こちらで触れたので、ノーベル物理学賞とノーベル化学賞について、この新聞記事に基づき私なりにまとめてみる。

まず、ノーベル物理学賞であるが、デービッド・サウレス、ワシントン大名誉教授と、マイケル・コスタリッツ、ブラウン大教授は、1970年に、相転移という物理現象にトポロジーの考え方を導入した。当時相転移は、原子が膜のように並んだ2次元の平面では起きないと考えられていた。しかし、二氏は、平面でも粒子の動きに規則性があることを、トポロジーの手法で発見した。個々の粒子の動きからは乱雑にしかみえない状態でも、トポロジーの視点で粒子の集団がつくる渦のようなパターンに着目すると、このパターンがある時に急変する。この新しい相転移の概念は量子力学に革命を起こした。ここらあたり、表面科学とも関係がありそうだが、私の狭くて浅い勉強の範囲ではトポロジーという概念はあらわれなかった。機会があったら調べてみる。

サウレス氏は、トポロジーの考え方を相転移以外にも適用し、半導体に磁力をかけたときに流れる電流が整数倍で変化する量子ホール効果がなぜ起こるのかも明らかにした。

もう一人の受賞者であるダンカン・ホールデン、プリンストン大教授も、特殊な磁性を理解するのにトポロジーが有効であることを示した。三人の理論は、省電力コンピュータの材料として期待されるトポロジカル絶縁体の開発につながっているという。

この機会に、ちょっと興味があったので、トポロジカル絶縁体というキーワードで、特許庁の検索サイトであるJ-PlatPatで特許検索してみた。すると、12件がヒットした。これは特許情報の観点ではかなり少ない。まだ新しい技術のようである。一例としては、国立研究開発法人産業技術総合研究所の特開2015-159211がある。これは、省電力化と高速演算とを両立しうるトポロジカル相変化論理ゲートを提供するというものである。

ここまで書いてきて、そういえば私は、河野俊丈「場の理論とトポロジー」岩波講座現代数学の展開、という本をもっていたことを思い出した。そこで急遽めくってみたが、どうもWittenのChern-Simonsゲージ理論による3次元多様体の不変量の構成などを契機として発展した、2次元の場の理論と3次元トポロジーの関係を扱う、とあるのだが、この本は高度に数学的で、私の理解レベルをはるかに超えている。なんでこんな本を買ったのか自分でも理解に苦しむ。ただ、デーン手術に対応する用語が出てきたりするので、確かにトポロジーが関係しているらしい、と分かる。

次に、ノーベル化学賞であるが、分子機械に関するもので、要するに人工合成した分子を電気や光、酸などを加えて動かす技術である。

受賞した、フランス・ストラスブール大のジャンピエール・ソバージュ名誉教授は、1983年、2つの輪が知恵の輪のように絡み合った「カテナン」という分子機械を作製した。これは、電気刺激などで、輪が回転する構造になっている。

米国ノースウェスタン大のフレーザー・ストダート教授は、ダンベルの軸に輪を通したような構造の「ロタキサン」という分子機械を合成し、1991年に酸の刺激で輪の部分を軸に沿って左右に動かすことに成功した。これ、筋肉のように伸び縮みする分子もつくった。

オランダ・フローニンゲン大のベルナルト・フェリンガ教授は、1999年、光を当てると一方向に回転する分子モータを世界で初めて作製した。このモータを使って作った「ナノカー」は、世界最小の自動車として知られている。

これらの分子機械は、組み合わせて別の複雑な分子機械を作るための基礎部品になりえる。新素材、エネルギー貯蔵システムなどの応用が想定されている。さらには分子機械を使った超小型コンピュータや体内のドラッグ・デリバリー・システムへの応用なども考慮されている。

ノーベル賞受賞者ではないが、日本では九大の新海征治・特別主幹教授が、1979年に、光に反応してピンセットのように動き、カリウムイオンを捕まえたり、離したりする分子機械の作成に成功した。時期的には今回の受賞者の研究より先で先駆的なので、新海氏がノーベル化学賞を受賞していてもおかしくなかった、という人もいる。

分子機械もJ-PlatPatで特許検索してみた。すると、111件がヒットした。流石にトポロジカル絶縁体よりは多い。例えば目につくものとして、浜松ホトニクス株式会社の特開2015-84756の「回転分子モーターの制御装置及び制御方法」がある。これは、「光を出力する光源と、光源から出力された光を入力して光渦を生成し出力する光渦生成部と、光渦生成部から出力された光渦を回転分子モーターに集光照射して回転分子モーターの回転軸に光渦の軌道角運動量に基づく回転トルクを与える対物レンズと、を備える、回転分子モーターの制御装置。」が要約である。これよりも国立研究開発法人物質・材料研究機構の特開2015-216706の方が「静的平面に取り付けられた分子軸と、第一の自由利用可能なエネルギー受容体を有し、分子軸に取り付けられた第一の平面と、第二の自由利用可能なエネルギー受容体を有し、分子軸に取り付けられた第二の平面と、分子構造自体のダイナミクスによって誘導された利用可能なエネルギー(kT)によって、第一の平面と第二の平面との間に振動エネルギーの勾配を作成する手段と、静的平面と第一または第二の平面の少なくとも一方との間の相対運動を生成する立体配座変化のシーケンスをトリガするための手段とを備える。」というもので、より分子機械ぽい。

表面科学

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工学書というか科学書というのも奥が深いと改めて最近感じたのは、表面科学という分野があると知ったからである。

すなわちたまたま本屋で、「すごいぞ!身のまわりの表面科学」日本表面学会編、講談社ブルーバックスというのを買って読んだら、感心してしまった。以下、私なりの感想を書いてみる。

水前寺清子の古い歌で、♪ボロは着てても心の錦♪というのがあって、要するに人間は中身であって容姿や衣装ではない、という意味である。私もそう思っていて、なので普段から服装や身なりに無頓着なのだが、この本を読んで、そうも言っていられないかな、と思うようになった。

なぜ表面が意外に本質的かというと、ある立方体の物質があるとき、物質の内部では、共有結合などで分子同志が互いに手をつないでいるのに、物質の表面の分子は、手をつなく相手がいないので、手が余ってしまっている。すると、そこでは、余った手のせいで別の物質が反応しやすくなっている。この高まった反応性に対して、酸素、炭素、フッ素、硫黄などのいろいろな官能基を作用させることで、表面の性質ががらっと変わる。

表面の吸着がファン・デア・ワールス力であるなら、それは物理的な作用であり、化学結合であるなら、それは化学的な作用である。よって、表面科学は、表面物理と呼ばれる場合があり、表面化学と呼ばれる場合もある。

一般に表面科学というとき、物質と空気の境を想定しているが、異種の物質どうしが接触すると、その境界は界面と呼ばれ、界面科学とも呼ばれたりする。例えば、異種のドーパントを打ち込んだ半導体の境界は界面である。なので当然に界面科学というのもありえるが、表面科学で総称される。

さて、その表面科学の応用分野であるが、曇らない鏡、撥水スプレー、洗剤、消臭剤、接着剤、無反射フィルム、髪のキューティクル、潤滑の特性、サメ肌の水着、STM、ドライポロジー、汚れにくいコンタクトレンズ、触媒、太陽電池、燃料電池など多岐に亘る。

また、固体表面の化学反応過程、触媒によるアンモニア合成法、青色発光ダイオード、光エレクトロニクス用半導体ヘテロ構造、光電子分光法、などノーベル賞の宝庫でもある。

なので、一般教養として、表面科学はなかなか学び甲斐があると思われる。

古書店で、「医学は科学ではない」米山公啓著、ちくま新書という、ちょっとスパイシーな本をみつけて、早速買った。

米山氏は、神経内科医の傍ら、小説やエッセーを書き始め、文筆専業になったのかと思ったら、まだ診療も続けているという。神経内科医というところに反応してしまうのは、チーム・バチスタの栄光の主役の一人、田口医師が神経内科医だからなのであるが、そういうところに反応されてしまうのは神経内科医としては本望ではないかもしれない。

さて、「医学は科学ではない」というコントロヴァーシャルな命題は、その主張をみると実に明快なのであって、以下私なりにまとめてみる。

  • 科学というからには、いつ、どこで誰が同じことをしても結果に再現性がなくてはならない。しかし、医学は明らかにそうなっていない。
  • 例えば、同じ治療を別の患者に施したとき、結果が患者によってまちまちである。性別、年齢、病歴、体質など患者のパラメータが多様すぎる。
  • 多様性をさらに複雑化しているものとして、遺伝子の相違がある。じっさい、遺伝子の違いが医薬に対する感受性を本質的に変えてしまうことがある。
  • さらに医師の経験とスキルが結果に大きく反映する。経験とスキルが結果に大きく反映するという意味では飛行機の操縦もそうであるが、少なくとも飛行機がパイロットに対して猜疑心をもったり信頼したりということはありえない。しかし、医療の場合、患者にはきちんと意思があり、医師との信頼関係もある。
  • さらに医療には、同等の効果をもたらすかもしれない複数の治療のオプションがある。どれが最適なのかは患者のパラメータに依存するのかもしれないが、その適合性を見出すのは一般的に困難である。
  • さらに医療の投薬には、いわゆるプラセボがありえる。
  • さらに医療には、大学病院の教授からの指示に従うという慣習がありえる。言い換えると、教授の指示があればベストでない治療を選ばざるをえないことがある。

きりがないのでこれくらいしておくが、確かに、再現性という意味では医学はなかなか達成できそうもなくて、もし再現性が科学の条件なら、医学は科学でない、ということになる。

で、きっぱり言うと、ここでいう科学の模範とは物理学ではないのか。確かに物理学では、再現性が要求されていて、特定の人でないと実現できない結果は、科学とは認定されにくい。

そして私の示唆は、上記医学の科学性を判定した基準は厳しすぎるのではないかということである。おそらくこの基準を満たしえるのは、化学くらいしかない。

じつは本家の物理学だって、超弦理論が科学の基準をみたしているのかどうか結構あやしい。

そこで私の提案は、ある有意義な部分集合をとって、そこで科学性が成立していればいいのではないかという基準である。それが許されるなら、医学の特定の検査の領域には、はっきりとした科学性を言い立てることができる。遺伝子検査、血液検査などである。

そういえば、一番物理学の夢をみたのは経済学だった。可能な限りの数式を駆使して、科学性を主張しようとした。その結果がどうだったか私は知らないが、別に医学がその轍を踏む必要はないのではないか、と私は穏当に指摘するだけである。

ところで、ずっと前に一応読んで、内容をほとんど忘れてしまったので、そのうち読もうと思っている本に、最早法律学の古典ともいえる、川島武宜著、「科学としての法律学」弘文堂がある。多分であるが、この本で意図される「科学」というのは、裁判の先例を素材にして将来の裁判の結果の予見を行うことを可能ならしめるような、一種の確率モデルのことなのだろう。そして、そういう確率モデルの構築が可能なのか、可能としたらどのように可能なのかと問うというなら、「科学としての法律学」は、「科学としての法律学は可能なのか?」という意味なのだろう。こういうステートメントなら、どんな分野でも、例えば「科学としての文学理論」など、いろいろ議論することができよう。例えば文学部唯野教授にそのような議論の例があるが、そのときなされるべきことは、科学の定義を脚色し、且つ科学として適用される学内ドメインを定めることである。特定の学問Wにおいて、ドメインを(∀p)(p∈W)としては、物理学だって科学性が怪しくなるに違いない。

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