孫たちに教えることはたくさんある、それが更年期障害の原因かもしれない

人間、シャチ、ゴンドウクジラ。私たちに共通するものは何でしょうか?

驚くべきことに、その答えは更年期障害です。しかし科学者たちは、この現象がなぜ存在するのかをまだ解明できていません。結局のところ、進化の目的が遺伝子を最も効率的に伝えることであるならば、なぜ女性は一定の年齢を超えると生殖をやめるのでしょうか。

木曜日にPLOS Computational Biology誌に発表された研究は、人間の更年期の進化について何らかの洞察を与えてくれるかもしれない。研究者らは計算モデルを用いて、高齢女性の「祖母」としての能力、つまり孫のために資源を捧げる能力と、認知能力を使って子孫を支える能力が更年期の進化に決定的な役割を果たした可能性があることを発見した。

既存の仮説では、閉経は高齢での危険な妊娠から人間を守る（母性仮説）か、高齢の母親が孫の生存を支えるためにエネルギーを注ぐことを可能にする（祖母仮説）と示唆されている。本研究では、これら 2 つの仮説と、祖母仮説に似ているが孫にとっての主な利益は認知的利益であると示唆する体現資本モデルを検証した。祖父母は子孫に生存に役立つスキルを教えることができる。

「認知プロセスは更年期の進行に非常に重要なのです」と、この研究の筆頭著者でモンペリエ大学の博士研究員であるカーラ・エメ氏は言う。「直接的な利益があります。人生のどの時点でも神経発達に投資すれば、その人はより多くのスキルと経験を蓄積し、環境から資源を引き出すという点でより生産的になります。」

研究者たちは人工ニューラル ネットワークを使用しました。これは基本的に、脳のように機能し、学習できるコンピューター システムです (はい、少し不気味です)。入力と出力の例が与えられれば、研究者たちはその 2 つを結び付けるルールを解明できます。たとえば、顔認識 (Facebook が何らかの方法で写真にユーザーをタグ付けする場合など) で使用されることがあります。顔認識では、さまざまな顔の例に基づいて重要な顔の特徴のテンプレートを構築することを学習します。

エイムがニューラル ネットワークを使用したのは、人間に閉経が訪れる条件を研究するのは不可能だからだ。誰もが閉経を迎えているのだから、閉経の有無を個人で比較することはできない。しかし、ニューラル ネットワークが機能するのは、進化と同じように、生存のために最善の決定を下すように設計されているからだ。

「これはコンピューターシミュレーションによる自然淘汰のプロセスです」とエメ氏は言う。「このプロセスのおかげで、進化を観察することが可能になったのです。」

エミーのニューラル ネットワークは、女性の身体的および認知的状態、子供や孫がいるかどうかなどの特性を取り入れました。このことから、モデルは女性の身体的および認知的状態がどのように変化するか、女性が自分の資源を生殖、子供の世話、または単に生き延びることに費やすかどうかを予測しました。個々の仮説をテストするために、研究者はニューラル ネットワークの変数を微調整しました。たとえば、モデルが祖母仮説を支持するかどうかをテストするために、女性が自分の子供がより多い子供たちにより多くのサポートを提供できるようにするための変数を削除しました。

結果は、主に祖母の存在と認知能力が更年期障害の根本原因であることを示しているようで、これは体現資本モデルの勝利である。ニューラル ネットワークのモデルが女性による孫の世話を妨げたり、認知資源が子孫の能力に影響を与えないと仮定したりすると、更年期障害は進行せず、女性は高齢になっても生殖を続けた。

この新しい研究には関わっていない南フロリダ大学のロレーナ・マドリガル教授は、この研究は計算上は正しいが、進化論的、生物学的な主張にはそれほど納得していないと語る。「この研究の手法は、別の疑問に答えるには良い」とマドリガル教授は言う。

マドリガル氏は、このモデルは生態学的パラメータ（進化が起こっている環境や問題の種を記述する）を考慮しておらず、一部のパラメータの制限はすべてのコミュニティに適切ではない可能性があると指摘する。たとえば、マドリガル氏は西洋以外の集団を研究しているが、そこではエメ氏のモデルが許容するよりもはるかに多くの子供を持つことが標準的であると同氏は言う。

「異文化研究や通時的研究がもっと増えてほしい」とマドリガル氏は述べ、研究間で異なる結果が出るのは、異なる生態系や時代から来ている可能性があると指摘する。「また、祖母仮説や母性仮説、あるいは具体化された資本モデルである必要はないという可能性に対して、もっとオープンになってほしい」

エメ氏は、チームのニューラル ネットワーク モデルにはいくつかの限界があることを認めている。たとえば、このモデルは女性のみをシミュレートしているため、今後の研究ではモデルを拡張して男性も含めたいと考えている。これにより、チームは母系以外の家族要因と閉経を関連付ける他の仮説を研究できるようになる。また、進化生物学における他の疑問に答える手段として人工ニューラル ネットワークを推進し続けたいとも述べている。