赤ちゃんの驚くべき物理学: 人間の生殖に関する理解をどのように改善しているか

受胎 – 生命は低レイノルズ数で始まる

「[Sperm] は、主に…頭または前部を私の方向に向けて泳ぐ小動物です。 泳いでいるときの尾は、水中のウナギのように蛇のような動きをします。」 オランダの実業家であり科学者でもある彼はこう書いています アントニー・ファン・レーウェンフック 精子の観察に関して、1670 年代に王立協会に贈られました。 ファン レーウェンフックは、これまでに作られたどの顕微鏡よりも強力な特注の顕微鏡を使用して、初めて顕微鏡の領域を覗き込みました。 彼のデバイスは手のひらほどの大きさで、物体をマイクロメートルの解像度で画像化することができ、精子を含む体の上または体内に存在するさまざまな種類の「動物」を明確に解像しました。

van Leeuwenhoek の鋭敏な観察にもかかわらず、精子が女性の生殖管内に存在する複雑な液体をどのように推進できるかについて確固たる考えを得るには、何百年もかかりました。 最初の手がかりは、1880 年代後半に アイルランドの物理学者オズボーン・レイノルズ イギリスのオーウェンズ・カレッジ（現マンチェスター大学）で働いていた。 その間、レイノルズは一連の流体力学実験を実施し、それらから、液体内の物体が提供できる慣性と媒体の粘度との関係、つまりレイノルズ数を得ました。 大まかに言えば、水のような液体中の大きな物体はレイノルズ数が大きく、物体によって生成される慣性力が支配的であることを意味します。 しかし、精子などの微視的な体の場合、最も影響力があるのは液体の粘性力です。

粘性力が支配するこの奇妙な世界を説明する物理学は、1950 年代に数人の物理学者によって解決されました。 ケンブリッジ大学のジェフリー・テイラー. 高粘性媒体であるグリセリンを用いた実験を行い、低いレイノルズ数では、泳ぐ微生物の物理が「斜めの動き」で説明できることを示しました。 ストローなどの細い円筒をシロップのような高粘度の液体に垂直に落とすと、ご想像のとおり、垂直に落ちます。 ストローを横に置いた場合でも垂直に落下しますが、抗力が増加するため、直立の場合の半分の速さになります。 しかし、ストローを斜めに置いて落下させると、ストローは垂直下ではなく斜め方向に落下します。

これは、本体の長さに沿った抗力が垂直方向よりも小さいために発生します。つまり、ストローは垂直よりも速くその長さに沿って移動しようとするため、水平に滑り、垂直に落下します。 1950 年代初頭、イギリスのマンチェスター大学の Taylor と Geoff Hancock は、精子がどのように移動できるかについて詳細な計算を行いました。 彼らは、精子が尻尾を振ると、さまざまな部分で斜めの動きを生み出し、粘性推進力を生み出すことを示しました。

今日、研究者たちは、精子がどのように泳ぐかについて、かつてないほど複雑なモデルを構築しています。 これらのモデルは、理論的な洞察だけでなく、生殖補助技術にも応用されています。 数学者 バーミンガム大学の David Smith 氏、英国 - 生物学的流体力学に取り組んできた人 XNUMX 年以上にわたり、同僚たちは精子分析技術を開発してきました。 吹き替え べん毛分析と精子追跡 (FAST）、精子の尾を精巧に詳細に画像化して分析することができます。 画像から、数学モデルを使用して、体が流体に加える力を計算します。 このパッケージは、精子の遊泳効率 (一定量のエネルギーを使用してどれだけ移動するか) も計算します。

チームは 2018 年に FAST の臨床試験を開始しました。この技術が成功すれば、どのタイプの生殖補助医療技術が自分たちに有効かをカップルが評価するのに役立つ可能性があります。 たとえば、精子を洗浄してから子宮頸管を迂回して子宮に注入する「子宮内授精」が、より高価で侵襲的な体外受精の手順を実行するのと同じくらい成功する可能性があることを、シミュレーションは示す可能性があります。 あるいは、彼らの技術は、男性の避妊の影響を分析するのに役立つ可能性があります. 「このプロジェクトは、21 世紀の技術を利用して男性の生殖能力の問題に対処することを目的としています」とスミス氏は言います。

妊娠と胎盤 – ​​命の木

太い紫色の血管のネットワークからなる 平らなケーキに似た胎盤は、生命を与えるエイリアンです。 妊娠に特有の臓器で、満期の健康な胎盤は、直径約22センチ、厚さ約2.5センチ、質量約0.6キロです。 それは母親と胎児の間の直接的なつながりであり、胎児に酸素と栄養素を提供し、二酸化炭素や尿の主成分である尿素などの老廃物を送り返すことを可能にします.

胎盤は、妊娠初期の細胞の集まりから、子宮内膜と絡み合って基本構造を形成し始めます。 これは最終的に、分岐して絨毛状の木を形成する胎児血管のネットワークにつながります。これは、日本の盆栽に少し似ていますが、「絨毛間スペース」で母体の血に浸されます。 胎盤は、底部にあるいくつかの母体動脈のポンプのおかげで、血で満たされた水槽の上部に逆さまに接続されたXNUMX本の盆栽の木として説明できます.

約 550 キロメートルの胎児の血管が含まれていると推定されています。長さはグランド キャニオンに似ています。ガス交換のための胎盤の総表面積は約 13 m です。². 胎盤を研究する難しさの一部は、これらのさまざまなスケールによるものです。 もう 200 つの問題は、直径約 XNUMX μm の胎児血管のこの巨大なネットワークが、最終的にセンチメートル スケールの臓器の性能にどのように影響するかを知ることです。

母体と胎児の血液間のガス交換は、絨毛組織に最も近い胎児の血管が交換を行っていると考えられており、絨毛組織を介した拡散によって行われます。 実験データを胎児血管の複雑な形状の数学的モデリングと組み合わせることにより、過去XNUMX年間の数学者 マンチェスター大学のイゴール・チェルニャフスキー と同僚は、胎盤におけるガスやその他の栄養素の輸送を研究してきました。

チームは、胎児血管の信じられないほど複雑なトポロジーにもかかわらず、胎盤内のさまざまな栄養素の輸送を説明できる重要な無次元数があることを発見しました。 混合物の化学状態を決定することは複雑な問題です。唯一の「参照」状態は、すべての反応が互いにバランスを取り、安定した組成になる平衡状態です。

1920 年代、物理化学者の Gerhard Damköhler は、流れの存在下での化学反応または拡散の速度の関係を解明しようとしました。 この非平衡シナリオで、彼は「化学反応が起こる」時間を同じ領域の流速と比較するために使用できる単一の数値、つまりダムケラー数を思いつきました。

ダムケラー数は、胎児と母体の両方の血流の存在下で臓器が酸素、グルコース、尿素などの溶質を拡散しているため、胎盤に関しては有用です。 ここで、ダムケラー数は、血流速度に対する拡散量の比として定義されます。 ダムケラー数が XNUMX より大きい場合、拡散が支配的であり、血流速度よりも速く発生します。 XNUMX 未満の数値の場合、流量は「拡散制限」として知られる拡散速度よりも大きくなります。 チェルニャフスキーと同僚 終末絨毛における胎児毛細血管のさまざまな複雑な配置にもかかわらず、胎児毛細血管に出入りするさまざまなガスの動きは、胎盤の「統一原理」と呼ばれるダムケラー数によって記述できることを発見しました。

研究者らは、例えば、胎盤中の一酸化炭素とグルコースは拡散が制限されているのに対し、二酸化炭素と尿素はより制限された流れであることを発見しました. 一酸化炭素は胎盤によって効率的に交換されると考えられているため、母親の喫煙や大気汚染は赤ちゃんにとって危険な場合があります. 興味深いことに、酸素は流れと拡散の両方が制限されており、おそらくガスに最適化された設計を示唆しています。 それが人生にとって非常に重要であることを考えると、これは理にかなっています。

ダムケーラー数がこれほど広範囲に及ぶ理由は不明ですが、考えられる説明の XNUMX つは、胎盤が栄養を与えたり、赤ちゃんを害から守ったりするなど、さまざまな役割を果たしていることを考えると、胎盤は丈夫でなければならないということです。 胎盤を実験的に研究することの難しさを考えると、 子宮内で 誕生の第 XNUMX 段階で出産されるとき、この霊的な器官についてはまだ多くのことがわかっていません。

赤ちゃん時代 – 話すのは良いことです

原則として、赤ちゃんが言語を習得するのがどれほど難しいかを表現するのは難しいですが、言語を習得するのは非常に得意なようです。 幼児が XNUMX 歳から XNUMX 歳になると、その言語は信じられないほど急速に洗練され、幼児は複雑で文法的に正しい文章を作成できるようになります。 この開発は非常に急速であるため、研究が困難であり、完全に理解されているとは言えません。 実際、赤ちゃんがどのように言語を学習するかについては、言語学者の間で多くの競合する理論があり、激しく争われています。

ほとんどすべての人間の言語は、文脈自由文法として知られているもの、つまり木のような構造を生成する一連の (再帰的な) 規則で記述できます。 文脈自由文法の XNUMX つの主な側面は、「非終端」記号、「終端」記号、および「生成規則」です。 言語では、非終端記号は名詞句や動詞句 (つまり、より小さな部分に分解できる文の一部) のような側面です。 個々の単語自体など、すべての操作が実行されると、終端記号が生成されます。 最後に、意味のある文を生成するために終端記号をどこに配置するかを決定する隠れた生成規則があります。

文脈自由文法言語の文はツリーとして視覚化できます。枝は、言語を学習するときに幼児が聞くことのない「非終端」オブジェクト (動詞句など) です。 一方、木の葉は最終的な記号、つまり実際に聞こえる言葉です。 たとえば、「The bear walk into the cave」という文では、「the bear」と「walked into the cave」を分割して、それぞれ名詞句 (NP) と動詞句 (VP) を形成できます。 これらの XNUMX つの部分は、最終結果が限定子 (Det) と前置詞句 (PP) を含む個々の単語になるまでさらに分割できます (図を参照)。 幼児が完全に形成された文章 (つまり、できれば文法的に正しい) で話している人を聞くとき、幼児は木のようなネットワーク (文章内の単語と場所) の葉にさらされるだけです。 しかし、どういうわけか、彼らは聞いている単語の混合物から言語のルールを抽出する必要もあります.

2019年には、 カナダのライアソン大学の Eric De Giuli 統計物理学のツールを使用して、この木のような構造をモデル化しました (物理。 レッツ牧師。 122 128301）。 幼児は耳を傾けながら、言葉を聞きながら可能性の枝の重みを継続的に調整します。 最終的に、無意味な文を生成する分岐は、より大きな重みが与えられた情報豊富な分岐と比較して、聞かれることがないため、より小さな重みを獲得します。 この耳を傾ける儀式を継続的に行うことにより、乳児は時間をかけて木を「剪定」し、ランダムな単語の配置を破棄しますが、意味のある構造を持つものは保持します。 この剪定プロセスは、木の表面近くの枝の数と、より深い枝の両方を減らします。

物理的な観点から見たこのアイデアの魅力的な側面は、重みが等しい場合、言語はランダムであるということです。これは、熱が熱力学の粒子にどのように影響するかに例えることができます。 しかし、重みが枝に追加され、特定の文法文を生成するように調整されると、「温度」は低下し始めます。 De Giuli は、25,000 の可能な異なる「言語」 (コンピューター言語を含む) についてモデルを実行し、「温度を下げる」という点で普遍的な動作を発見しました。 ある時点で、熱力学的エントロピーまたは無秩序に似たものが急激に低下します。これは、言語がランダムな配列から高度な情報コンテンツを含むものに移行するときに発生します。 単語やフレーズが特定の構造や文法に「結晶化」し始めるまで、ストーブから取り出されて冷却される、ごちゃごちゃした単語の泡立つ鍋を考えてみてください。

この突然の切り替えは、統計力学における相転移にも似ています。ある時点で、言語はランダムな単語の寄せ集めから、複雑な構造と意味を持つ文を含む、情報が豊富な高度に構造化されたコミュニケーション システムに切り替わります。 De Giuli は、このモデル (これは単なるモデルであり、幼児がどのように言語を学習するかについての決定的な結論ではないことを彼は強調します) は、発達のある段階で、子供が文法的な文を構築するために信じられないほど速く学習する理由を説明できると考えています. すべてが理解できるほど十分に耳を傾けた時点が来ます。 言語は子供の遊びのようです。