メモ帳

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 ヨーロッパのネアンデルタール人の遺跡からは、黒くて固い「樺（かば）の樹皮のタール」がときどき見つかります。シラカバなどの樹皮を、空気を断って熱すると出てくるねばねばした物質で、冷えると固まります。ドイツ、オランダの北海沿岸、イタリアの遺跡で見つかっていて、石器にこびりついたまま出てくることも少なくありません。 これまでの考古学では、このタールは「接着剤」として扱われてきました。石の刃を木の柄に固定するためのものです。人類が火を使って新しい物質を作り出した、最も古い例のひとつとされています。 ドイツのケルン大学とイギリスのオックスフォード大学に所属する Tjaark Siemssen さんたちは、別の使い道を確かめようとしました。ネアンデルタール人のやり方で作ったタールに、細菌を抑える力があるかどうかです。カナダのケープ・ブレトン大学、ベルギーのリエージュ大学も加わり、結果は2026年3月18日に PLOS One に掲載されました。 接着剤のほかに、薬としての使い道 着想のもとになったのは、いまも樺のタールを使っている人たちの知識です。カナダ東部の先住民ミクマクの人たちは、樺の樹皮から作る油を「マスクウィオミ」と呼び、傷や皮膚の病気に塗ってきました。作り方は長老たちの口伝えで受け継がれ、缶を使う方法が近年あらためて再現されています。北欧のサーミ、シベリアのヤクートの人たちのあいだでも、樺のタールは接着剤にも傷の手当てにも使われてきました。 ネアンデルタール人が植物を薬のように使っていた手がかりも、すでにいくつか出ています。スペインのエル・シドロン洞窟の個体の歯石からはカモミールやノコギリソウの成分が、イラクのシャニダール洞窟からもノコギリソウが見つかっています。シャニダールには、大けがをしたあとも長く生き延びた個体がいて、仲間の世話を受けていたと考えられています（同じ洞窟の別の個体については 肩甲骨に槍の穴が残っていた Shanidar A の記事 で書きました）。それでも樺のタールについては、接着剤以外の使い道はほとんど調べられていませんでした。 ネアンデルタール人のやり方で、タールを作る チームは、ヨーロッパの氷河時代にふつうに生えていたシダレカンバとヨーロッパ...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 海の中では、いつも白い粒が上から下へ降っています。植物プランクトンの死骸や分泌物、動物プランクトンのふん、ちぎれた粘液などがくっつき合ってできた粒で、潜水艇のライトに照らされると雪のように見えることから「マリンスノー」と呼ばれています。海が深海へ運ぶ炭素のおよそ7割は、このマリンスノーが運んでいると見積もられています。 海面近くで植物プランクトンが光合成で取り込んだ炭素は、マリンスノーになって沈んでいく途中で、細菌に食べられて分解されます。浅いところで分解されれば、炭素は二酸化炭素に戻って海面近くにとどまります。分解される前に深く沈めば、炭素は何百年から何千年も深海にしまわれます。どちらに転ぶかは、沈む速さと分解の速さの競争で決まります。 この競争に、これまで測られていなかった要素が関わっていることを、アメリカのスクリップス海洋研究所（カリフォルニア大学サンディエゴ校）とイギリスのリンカーン大学のチームが示しました。マリンスノーの「粘り気」です。2026年10月8日に Science に掲載され、筆頭著者はスクリップス海洋研究所の Bryce G. Inman さん、共著者はリンカーン大学の Stuart Humphries さんと、スクリップス海洋研究所の Farooq Azam さんです。 透明な粘液のかたまりを、壊さずに測る マリンスノーの多くは、透明な粘液でできています。粘液が粒の大部分を占めていたり、死んだ細胞や鉱物の粒をつなぐのりになっていたりします。この粘液が粘っこいことは間接的には知られていましたが、粘り気を直接測った例はありませんでした。 測りにくい理由ははっきりしています。粘液はとても壊れやすく、これまでの観察法は試料を固定したり、ろ過したり、洗ったり、乾かしたりする必要がありました。そのあいだに粘液の立体的なつくりは崩れてしまいます。小さな玉を混ぜてその動きから粘り気を推し量る方法もありますが、玉は粘液の中まで入っていかず、大きさが細菌と同じくらいなので、細菌と一緒に見ることもできません。 チームが使ったのは「分子ローター」と呼ばれる色素です。分子の一部がくるくる回る構造を持っていて、まわりが混み合って回りにくくなるほど強く光ります。この色素は粘液...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 黒い体に黄色の斑点。ファイアサラマンダー（ Salamandra salamandra ）は、ヨーロッパの湿った森や沢沿いの山地にすむイモリの仲間で、ヨーロッパの両生類のなかではいちばんよく調べられてきた種のひとつです。皮膚からはサマンダリンと呼ばれる強い毒が出て、派手な黄色はその毒を知らせる警告の色だと考えられてきました。毒の成分が調べられ始めたのは100年以上前のことです。 これほど調べ尽くされた動物に、まだ誰も書いていなかった性質がありました。紫外線を当てると、体が青緑色に光るのです。スペインのバルセロナ自然科学博物館と進化生物学研究所（IBE、スペイン高等科学研究院とポンペウ・ファブラ大学の共同研究所）、ドイツのマックス・プランク化学生態学研究所のチームが、2026年5月27日に Royal Society Open Science に報告しました。筆頭著者はバルセロナ自然科学博物館の Bernat Burriel-Carranza さんで、マックス・プランク化学生態学研究所の Andrés E. Brunetti さんも筆頭著者に並んでいます。 自分では光らないのに光る ここでいう「光る」は、ホタルのように体の中の化学反応で光をつくる生物発光とは違います。生物蛍光（バイオフルオレッセンス）と呼ばれる現象で、体の中の物質が外から来た光を吸い、色の違う光にして出し直します。ファイアサラマンダーの場合、吸うのは人の目には見えない紫外線で、出し直すのは目に見える青緑の光です。紫外線のライトを当てない限り、人がこの光に気づくことはありません。 生物蛍光は、かつては海の生き物に多い性質で、陸ではサソリが例外だと考えられていました。紫外線のライトとカメラが手軽になってからは、爬虫類、鳥、両生類で次々に見つかっています。両生類では、皮膚そのものが光るもの、骨が透けて光るもの、体液の中の物質が光るものが知られています。 研究チームは、波長365ナノメートルの紫外線ライトをファイアサラマンダーに当てました。光ったのは、おもに腹側と体の側面です。黄色い部分に重なるように、青緑の細かい点が散らばって光り、点は脚の先のほうまで続いていました。 光る点の正体は毒の腺 この点の並び...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 小惑星ベンヌは、直径およそ500メートルの小さな天体です。NASA の探査機オサイリス・レックスが2018年に着くまで、その表面は細かい砂や小石に覆われていると考えられていました。根拠は温度です。2007年に宇宙望遠鏡で測ったところ、ベンヌの表面は日が当たるとすぐ温まり、日が陰るとすぐ冷めていました。この「温度の変わりやすさ」は、岩のかたまりより、細かい粒が積もった地面に多い性質です。 ところが探査機が近づいて見たベンヌは、大小の岩でびっしり覆われていました。砂地のように平らな場所はほとんどありません。温度は砂地のようにふるまうのに、地面は岩だらけ。この食い違いの理由を、地球に持ち帰った試料から確かめた研究が、2026年3月17日に Nature Communications に出ました。答えは、岩の中を走るひび割れでした。 温まりやすく冷めやすい岩 表面の温度がどれだけ変わりにくいかを表す量を、熱慣性といいます。熱慣性が大きいものは、日が当たってもなかなか温まらず、いったん温まると夜になっても冷めにくい。熱慣性が小さいものは、すぐ熱くなってすぐ冷めます。昼の砂浜の砂が焼けるように熱いのに、日が沈むと早く冷えるのは、砂の熱慣性が小さいからです。 小惑星の地面に降りなくても、熱を出す赤外線を遠くから測れば熱慣性は分かります。そのため熱慣性は、小惑星の表面が砂なのか岩なのかを推し量る、ほとんど唯一の手がかりとして使われてきました。ベンヌ全体の熱慣性は310前後（単位は J m⁻² K⁻¹ s⁻½）。地球の岩や隕石はおよそ1,000〜3,000なので、それよりずっと小さい値です。だから細かい粒の地面だと予想されていました。 探査機の観測で、ベンヌの岩には大きく2種類あることも分かりました。数の多い暗い岩は表面がでこぼこで、熱慣性は150〜400。岩なのに、砂のような値です。もう一方の少し明るい岩は、平らな面と角のある形をしていて、熱慣性は400〜1,000と、隕石の値に近づきます。暗い岩は中にすき間が多いのだろう、とは考えられていましたが、それで説明しきれるのかは分かっていませんでした。 持ち帰った121.6グラムで測る オサイリス・レックスは2023年9月24日、ベ...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 アルキメデスのねじは、筒の中にらせん状の羽根を入れた道具です。筒を斜めに置いてらせんを回すと、低いところの水が少しずつ持ち上がって上の口から出てきます。紀元前から畑の水くみに使われてきた仕組みで、いまも排水用のポンプに同じ形が残っています。 この道具を分子1個の大きさで作り、しかも人の手ではなく電流で回した、という研究が2026年10月22日に Nature に出ました。使ったのは、ヘリセンと呼ばれる、炭素の輪がらせん階段のようにつながった長さ数ナノメートル（1ナノメートルは10億分の1メートル）の分子です。電流を流すとこの分子が回り、回り始めると、今度は分子を通る電流が増えました。電流が回転を生み、回転が電流を増やす。一つの分子の中で、二つの向きの働きが起きていたことになります。 分子の機械と、つなぎとめる難しさ 分子でできた機械の研究は、2016年のノーベル化学賞の対象になった分野です。光や化学反応のエネルギーで、分子の一部を決まった向きに回す「分子モーター」もすでにいくつも作られています。 電流で回す分子モーターも、2011年から報告があります。ただしこれまでのものは、金属の表面に置いた分子に、走査トンネル顕微鏡（原子1個ぶんの細さの針で表面をなぞる顕微鏡）の針から電流を流して回すやり方でした。分子は表面に乗っているだけで、両側を電極にしっかりつないだ状態ではありません。電気回路の部品として使うことを考えると、分子の両端を電極に固定して、そこへ電流を流したときに回ってくれるほうが都合がよい。けれど両端を固定すれば、そのぶん回りにくくなります。 2本の金の針のあいだに分子を1個かける 実験を行ったのは、イスラエルのワイツマン科学研究所の Oren Tal さんと Anil Kumar Singh さんのチームです。論文の筆頭著者は Singh さんです。分子はデンマークのコペンハーゲン大学の Michael Pittelkow さんのチームが、この研究のために合成しました。らせん状の分子の両端には硫黄の原子があり、硫黄は金の表面にくっつきやすい性質があります。 チームは、先が原子レベルまで細い2本の金の針を向かい合わせ、そのあいだに分子を1個だけかけ渡しまし...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 ヨーロッパヨタカは、昼のあいだ地面や枝の上でじっと動かずに過ごす鳥です。枯れ葉のような羽の色で、そこにいると分かっていても見つけにくい。動き出すのは夕方と明け方の薄暗い時間で、飛びながら蛾などの虫を口で捕まえて食べます。日本にいるヨタカの近い仲間です。 この鳥には、飛び方の注文が二つあります。虫を追うときは、ゆっくり飛び、ときには風の助けなしにその場で空中に止まる（ホバリングする）。一方で、ヨーロッパで子育てをしたあとは、冬を越すアフリカまで長い距離を渡ります。渡りでは、速く、少ない力で飛び続けられるほうが得です。ゆっくり飛ぶのに向いた翼と、速く飛ぶのに向いた翼は形が違うので、一つの翼で両方をこなすには、どこかで折り合いをつけなければなりません。 スウェーデンのルンド大学の L. Christoffer Johansson さんらのチームは、ヨーロッパヨタカを風洞で飛ばし、翼の後ろにできる空気の渦を測って、その折り合いの中身を調べました。論文は2026年9月30日に PLOS Biology に出ています。分かったのは、速く飛ぶときの効率を少しあきらめていることと、もう一つ、鳥ではあまり知られていなかった羽ばたき方でした。 重い体に、先の広い長い翼 ヨーロッパヨタカの体重は、調べた個体で平均71グラムほどです。ゆっくり飛んだり空中で止まったりする鳥としては重めです。そのぶん翼は体のわりに大きくて長く、幅は細めです。 目を引くのは翼の先の形です。細長い翼を持つ鳥の多くは、先に向かってとがっていきます。ヨタカの翼は先のほうが幅広く、風切羽の先が指のように分かれています。ハチドリのような空中停止の名手とも違う形です。 研究チームの考えはこうです。羽ばたくとき、翼の中でいちばん速く空気を切るのは先の部分です。そこを幅広くしておけば、ゆっくり飛ぶときでも体を支える力（揚力）を稼ぎやすい。そのかわり、速く飛ぶときには先の広い翼が空気の摩擦を増やし、翼の後ろに押し下げる空気の流れをむらにして、効率を落とすはずです。本当にそうなっているのかを、風洞で確かめました。 風洞で、翼の後ろの渦を見る 使ったのは、2016年の夏にスウェーデン南部の調査地で捕まえた5羽です。ルンド大学...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 病気になると体のにおいが変わる、という話には下地があります。よく知られているのは、スコットランドの元看護師ジョイ・ミルンさんの件です。夫がパーキンソン病と診断される何年も前から、夫のにおいが変わったことに気づいていたと話し、研究者と組んで調べたところ、皮膚の脂（皮脂）に含まれる揮発性の分子がパーキンソン病の人とそうでない人で違う、という結果が2019年に ACS Central Science に載りました。 ただ、そこから先が難しいところです。人の体から出る揮発性の分子は、文献をまとめると2,700種類を超えます。どの分子を目印にするかは研究ごとに違っていて、アセトンのように複数の病気で顔を出すものも多い。「この分子があればこの病気」という単純な対応はなかなか見つかっていません。 2026年9月21日に Scientific Reports に出た論文は、この問題に逆の向きから手をつけています。分子の名前を1つも決めず、においを「指紋」としてまるごと読む。そのために使ったのが、綿棒と、赤外線レーザーと、音を拾うセンサーでした。ドイツのフラウンホーファー集積回路研究所（IIS）の Thorsten Graunke さんと Teresa Scholz さん、ドレスデン工科大学の Michal Pieniak さんの3人が同等の筆頭著者です。装置と測定と統計はフラウンホーファー側が、診断と試料の採取はドレスデン工科大学の嗅覚・味覚クリニック（Thomas Hummel さんら）と神経内科が受け持ちました。 綿棒でこする場所は、鼻の中・へそ・耳 参加したのは24人です。パーキンソン病の人が6人、軽度認知障害（MCI。もの忘れが年齢相応より目立つが、認知症とまでは言えない段階）の人が6人、PCR 検査で確認された新型コロナウイルス感染症の人が6人、そして年齢と性別をそろえた健康な人が6人。パーキンソン病と軽度認知障害の人はドレスデン工科大学の神経内科で診断を受けた患者さんです。 それぞれの人から、滅菌した綿棒で3か所をこすって試料を取りました。鼻の穴の入口のあたり、へその中、そして耳の外側のくぼみ（耳甲介）です。なぜこの3か所かというと、香水や石けんといった身のまわりの製品の影響...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 眼科の画像を AI に読ませる研究は、もう珍しくありません。眼底（がんてい。目の奥の網膜）の写真から糖尿病網膜症を見つける、緑内障を見分ける、といった一つの仕事に絞ったモデルは、論文の上では専門医に迫る成績を何度も出しています。ところが、そうしたモデルが病院の外来で日常的に使われている例は多くありません。 北京の清華大学と清華長庚病院のチームは、この「論文の成績」と「外来で使われること」のあいだにある溝を、自分たちの病院で確かめに行きました。2025年11月、眼科の外来に AI エージェントを組み込んだ仕組みを動かしはじめ、その後の半年あまりの経験を2026年9月10日に Nature Medicine のコメント記事として報告しています。筆頭著者は清華大学の Tao Yan さんと Di Zhang さん、責任著者は Jiamin Wu さん、Ya Xing Wang さん、Qionghai Dai さん、Tien Yin Wong さんの4人です。 結論を先に書くと、いちばん大きな壁は AI の精度ではありませんでした。精度を上げたあとで、医師が使わなくなったのです。 この記事は、Anthropic 社の AI である Claude を使って書いています。AI が医療の現場で評価される話なので、その点を先に断っておきます。 診察の前後まで AI に分担させた外来 チームが作った仕組みは AI-TEC という名前で、「AI エージェントで補強した清華眼科クリニック」の頭文字です。一つの AI が全部をこなすのではなく、役割の違う5種類のエージェントが診察の前・最中・あとを分担します。 問診の前に、患者が入力した症状と病歴を整理する 緊急度を分け、どの検査を先に受けるかを決める手助けをする 視力・眼圧・眼底写真・OCT（網膜の断層画像）などをまとめて診断の材料にする 医師の判断を支える情報を出す 診察のあとの説明、通院の呼びかけ、長い付き合いになる病気の管理を受け持つ 文章を扱うのは Qwen3.5-35B という大規模言語モデルで、眼底写真を読むのは RETFound という網膜画像の基盤モデルです。どちらも既存のモデルで、チームが一から作ったわけ...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 健康診断の項目に、目の奥を撮る検査が入っていることがある。眼底（がんてい）写真と呼ばれるもので、瞳をとおして網膜と、そこを走る血管を一枚に写す。採血もいらず、数秒で終わる検査だ。この一枚から「その人の体がどれくらい老いているか」を読み取れないか、という研究が続いている。ソウル大学のチームが健診で集まった写真を使って試した結果が、9月に GeroScience に載った。 同じ年齢でも、体の老い方は人によって違う 生まれてからの年数は誰にとっても同じ速さで進むが、体のほうは同じ速さで古びていかない。そこで、暦の年齢とは別に「体の年齢」を測る物差しがいろいろ試されてきた。よく知られているのは血液を使うもので、DNA にくっつく目印の量から年齢を推定する方法や、血中のタンパク質の構成から推定する方法がある。どれも採血と分析が必要で、健診のついでに全員ぶんというわけにはいかない。 網膜が候補に挙がるのは、体の中で血管を直接のぞける数少ない場所だからだ。細い血管の詰まり方や太さの変化が、そのまま写真に出る。しかも眼底カメラは健診の現場に広く置かれていて、撮影に体を傷つける手順がない。深層学習のモデルに眼底写真を大量に見せて年齢を当てさせ、当てた年齢と実際の年齢の差を取る。この差を「網膜の年齢差」と呼び、プラスに出た人は網膜が年齢より老けている、という読み方をする。考え方としては数年前から試されている。 健診で撮られた2万9,530枚で年齢を当てさせる 第一著者のボア・チャン（Boa Jang）さんらは、健康診断を受けた7,535人の眼底写真2万9,530枚でモデルを学習させた。これまでのこの手の研究は、目の病気がない人の写真だけを選んで学習させることが多かった。選び方としてはきれいだが、実際の健診では白内障や網膜の病気がある目も同じように撮られる。そこでチームは、健康な目の写真と病気のある目の写真を混ぜて学習させた。あわせて、年齢だけでなく性別も同時に当てさせる形にし（マルチタスクと呼ばれる組み方）、予測が若い人では高く、高齢の人では低く出るという偏りを補正した。 学習に使った人とは別に、評価用の集団を二つ用意した。生活習慣や全身の病気との関係を見る集団Aが5,606人、目の...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 平日は7時に朝食、土日は10時にブランチ。夕食も週末は少し遅め。こういう週の過ごし方をしている人は多いはずです。この「平日と週末で食べる時刻がずれる」ことに名前を付けて、心臓や血管の病気との関係を10万人規模で追った研究が、2026年9月1日に Communications Medicine に出ました。フランスの大規模な栄養調査 NutriNet-Santé（ニュトリネ・サンテ）のデータを使った観察研究です。 結果だけ先に書くと、ずれが1時間大きくなるごとに、男性では心血管疾患の発生が14%、冠動脈疾患（心筋梗塞や狭心症）では21%多くなっていました。女性でははっきりした差は見えませんでした。そして、この研究でいちばん意外だったのは、ずれの「向き」の話です。週末に食事が遅くなる人より、早くなる人のほうが、数字は悪かったのです。 平日と週末で動く「食事の真ん中の時刻」 この研究が測ったのは「食事の時差ぼけ（eating jetlag）」と呼ばれる指標です。もとになっているのは「社会的時差ぼけ（social jetlag）」という考え方で、こちらは平日と休日で寝る時刻・起きる時刻がどれだけずれるかを表します。目覚ましで起きる平日と、好きなだけ寝る週末の差が大きい人ほど、体重や血圧、血糖の指標が悪い方向にあるという報告が、これまでにいくつも出ています。 食事の時差ぼけは、その「食事版」です。計算はシンプルで、1日の最初に口にしたものと最後に口にしたもの（水やお茶のようにカロリーがないものは数えない）の時刻の真ん中を「食事の中点」として、平日と週末でそれぞれ出します。たとえば平日が7時から20時なら中点は13時30分、週末が10時から22時なら16時。この差の2時間30分が、その人の食事の時差ぼけです。 NutriNet-Santé は2009年に始まったフランスのウェブ調査で、参加者は半年ごとに、連続しない3日分（うち1日は土曜か日曜）の食事を、食べた時刻まで含めてオンラインで記録します。研究チームは、登録から2年のあいだに平日と週末の両方の記録がある人を対象に、記録の平均から食事の中点を出しました。1人あたりの記録は平均5.8日分です。 対象になったのは10万4,806人...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 タンパク質の形をAIが予測できるようになってから、創薬の現場で次に求められているのは「薬の分子がそのタンパク質のどこに、どんな向きで収まるか」まで当てることです。タンパク質と小さな分子をまとめてひとつの立体として予測するので、共折りたたみ（co-folding）と呼ばれます。ここが当たれば、候補の化合物を実際に合成して結晶を作る前に、かなりの数をふるい落とせます。 ところが、この共折りたたみは、タンパク質単体の予測ほどにはうまくいっていません。理由のひとつは、学習に使える手本が少ないことです。公開データベースの Protein Data Bank（PDB）には24万件を超える構造が登録されていますが、承認済みか開発中の薬が一緒に写っている構造は、およそ1万600件しかありません。AlphaFold3 が学習に使った範囲のあとにも7万件ほどが足されていますが、その多くは補酵素やイオンのような小さな相手で、薬らしい分子はあまり増えていません。 一方で、製薬会社の中には、薬の候補とタンパク質を一緒に写した構造が何千件も眠っています。自社の化合物の情報なので、外には出せません。この「あるのに使えない」データを、外に出さずに学習に使った結果が、2026年9月14日に公開されました。製薬5社が手元の2万件あまりの構造でオープンソースの予測モデルを鍛え、薬の置き場所を当てる確率を29%から47%に上げています。 なお、この記事はAIを扱っているので先に書いておくと、このブログの記事は Claude（Anthropic のAI）を使って書いています。今回の研究に Anthropic は関わっていません。 公開データだけのAIが抱えていた弱点 共折りたたみの弱さは、2026年5月に Nature Structural & Molecular Biology に載った論文が数字で示しています。バーゼル大学バイオツェントルムとスイスバイオインフォマティクス研究所（SIB）の Peter Škrinjar さんを筆頭とするチームは、既存の予測手法が学習に使った期間より後に公開された、高解像度のタンパク質と分子の複合体2,600件を集めて「Runs N' Poses」という新しい...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 男性の細胞には X 染色体と Y 染色体が1本ずつ入っています。ところがこの Y は、年を取るにつれて一部の細胞から抜け落ちていくことが知られています。全身で一斉に消えるのではなく、ある細胞では残り、隣の細胞では無い、というまだら（モザイク）の状態になります。英語の頭文字をとって mLOY と呼ばれる現象です。 血液の細胞ではよく調べられていて、高齢の男性ほど Y を失った細胞の割合が増えることが繰り返し報告されてきました。けれど、血液以外の臓器では話が止まっていました。肝臓や胃や大腸の組織で Y がどのくらい残っているのか、同じ物差しで並べたデータがなかったからです。 その地図を作った論文が、2026年9月8日に JCI Insight に出ました。シーダーズ・サイナイ医療センター（米ロサンゼルス）の Arkadiusz Gertych さんと Huihui Ye さんを筆頭著者とし、アリゾナ大学総合がんセンターの泌尿器科腫瘍医 Dan Theodorescu さんが責任著者をつとめたチームの仕事です。11の臓器から集めた組織を1枚ずつ染め、核を430万個あまり数えた結果、Y の残り方には場所による順番がありました。そしてその順番は、これまで Y の喪失が注目されてきたがんの種類とは、きれいに食い違っていました。 11の臓器から集めた1,000片の組織 研究チームが使ったのは、病院に保存されていた組織の標本です。ホルマリンで固めてパラフィンに埋めた塊から、直径1ミリ前後の円柱を抜き出し、ガラス板の上に格子状に並べたもの（組織マイクロアレイ）を材料にしました。集めたのは2,917片。このうち染まり具合や核の数が条件を満たした1,000片を解析に回しています。提供者は男性405人、臓器は11種類です。 膀胱、前立腺、腎臓、肝胆道、膵臓、胃、大腸、直腸、肺、食道、頭頸部 組織は、どういう人のどこから採ったかで5つの群に分けられました。がんのない男性の正常組織（53人）、別の臓器にがんがある男性の、がんとは離れた臓器の正常組織（10人）、がんに隣り合った正常の組織（68人）、がんそのもの（321人）、そして基準として置いた男性の胎児の組織（9人）です。49人からは、同...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 女性の脳は、一生のうちに3回、大きなホルモンの波をくぐります。初経を迎える思春期、妊娠、そして閉経です。このうち思春期と妊娠については、前後で脳のMRIを撮ると大脳皮質の灰白質（かいはくしつ。神経細胞の本体が集まる層）が減る、という結果が積み上がってきました。ところが閉経だけは、脳全体を前後で比べた研究がありませんでした。あったのは海馬という一部分だけを追った1本です。 その穴を埋める論文が、2026年9月8日に Nature Communications に出ました。アムステルダム大学医療センターの Sophie van 't Hof さんと Elseline Hoekzema さんのチームが、3つの移行期を同じ物差しで測り比べたものです。結論を先に書くと、思春期と妊娠では脳の皮質が同じくらいの速さで縮んでいたのに、閉経をまたいだ女性の脳では、年齢相応に進むはずの縮みが止まって見えました。 3つの移行期を同じ物差しで測る この研究が新しいのは、思春期・妊娠・閉経をばらばらの研究で見るのではなく、同じ解析の手順で並べたことです。使ったのは3つのデータで、合わせて1,095人ぶんの、時期をあけて2回撮った脳のMRIです。 思春期：オランダのライデン大学で集めた女子142人。1回目と2回目の間に初経を迎えた34人を「またいだ群」とし、2回とも初経前だった49人、2回とも初経後だった59人を比較の相手にしました。 妊娠：同じくライデンの前向き研究の女性110人。妊娠前と出産後に撮った初産の40人、2人目を産んだ30人、子どもを産まなかった40人です。 閉経：英国の大規模データベース UK バイオバンクの女性843人。1回目は閉経前、2回目は閉経後と答えた120人を「またいだ群」とし、2回とも閉経前の49人、2回とも閉経後の674人と比べました。閉経後の群は年齢の範囲をまたいだ群に合わせて絞ってあります。 大事なのは、どのデータにも「移行期の最中だった人」と「その前後で安定していた人」の両方が入っていることです。脳は子どもなら発達で、大人なら加齢で、何もなくても少しずつ形が変わります。移行期そのものの効果を取り出すには、同じ年ごろで移行しなかった人の変化と比べる...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 大規模言語モデルで動く AI エージェントを10体、小さな仮想の町に住まわせ、人が指示を出さないまま何日も動かし続けたらどうなるか。AI 企業の Emergence AI が、そういう町を8つ同時に作って最長21日間動かし、途中でフィッシング・偽の通達・日記の流出という3つの「事件」をわざと起こした実験の報告を、2026年9月15日に arXiv に出しました。査読前の論文です。 先にお断りしておくと、この記事は Anthropic の AI である Claude を使って書いています。Claude はこの実験で評価された7つのモデルの1つです。評価する側の都合で書き方が偏らないよう、結果は論文の数字と文章に沿って、良い点も悪い点もそのまま書くようにしました。 10体のエージェントが暮らす町 舞台は「AgentPark」と名付けられた町です。町役場、中央銀行、図書館、警察署、技術ハブ、それに「勝利のアーチ」と呼ばれる広場があり、エージェントは116種類の道具を使って、話す、書く、提案を出す、投票する、新しい道具を作る、といったことができます。時計はニューヨークの実時間に合わせて24時間動き、エージェントは眠りません。 生きていくには、エネルギー・知識・影響力という3つのゲージを保つ必要があります。放っておくとゲージは一定の速さで減り、エネルギーがゼロのまま24時間続くとそのエージェントは永久に停止します。エネルギーの補充にはこの町の通貨「コンピュート・クレジット」が1単位かかり、クレジットは2日に1度の「勝利のアーチ」のプレゼン大会で上位に入るか、銀行から借りるかして手に入れます。盗む、殴る、放火するといった行為もできますが、法律で禁じられていて、町役場での提案が7割の賛成で通ると新しい法律や罰則が加わります。ただし、警察署はあっても自動で取り締まる仕組みはありません。 この町を8つ用意し、7つはそれぞれ1社のモデルだけで動かしました。論文の表記のままに書くと、Anthropic の Claude Opus 4.8、OpenAI の GPT-5.5、Google の Gemini 3.5 Flash、DeepSeek の v4 Pro、Alibaba の Qwen 3.7 M...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 家族の食事の席で、誰かが物をかむ音、鼻をすする音、ペンをカチカチ鳴らす音。ほとんどの人には気にもならない音が、ある人には怒りや焦り、ときには逃げ出したくなるほどの苦痛として届くことがあります。これをミソフォニア（misophonia。日本語では「音嫌悪症」と訳されることもあります）と呼びます。本人が「大げさ」と言われがちな一方で、当事者の間では「うちは親も同じだった」「子どもにも出た」という話が昔からありました。イェール大学医学部の研究チームが、この「家族で重なる」という話を、当事者だけでなくその両親にも直接たずねて数字にしました。101家族ぶんの結果が、2026年3月に査読前の論文として公開されています。 ありふれた音が引き金になる症状 ミソフォニアは病名として広く確立しているわけではなく、診断基準も研究者の間でまとまりきっていません。それでも、症状の形はかなりはっきりしています。引き金になる音の多くは、人が口や鼻、体を動かすときに出る音です。咀嚼（そしゃく）、すする音、呼吸、ささやき、キーボードやペンの音。その音を聞いた瞬間に、怒り、嫌悪、不安、「その場から出たい」という衝動が、ほとんど反射のように立ち上がります。音そのものが大きいわけではないので、周りの人には何が起きているのか分かりません。 どれくらいの人にあるのかについては、2023年にイギリスで行われた調査がよく引かれます。イギリスの人口を代表するように集めた成人の回答と、専門家の面談を組み合わせて見積もると、症状が生活にはっきりした負担を与えている人は18% ほどという結果でした。「とても珍しい症状」ではないということです。また、脳の研究では、ミソフォニアの人は音を聞く聴覚野の反応そのものは他の人と変わらず、代わりに、口や顔を動かす運動のための領域が引き金の音に強く反応する、という報告が2021年に出ています。他人の口の動きを、自分の運動系が過剰に「なぞって」しまうのではないか、という見方です。 いつから始まるかについては、300人超のミソフォニアの人に尋ねた2017年の調査で、多くが子どもの頃か10代前半に始まっていました。そしてその調査では、3人に1人が「家族にも似た症状の人がいる」と答えています。ただしこれは、...