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www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5449438/
Front Immunol.2017;8: 612.
2017年5月31日オンライン公開 doi: 10.3389/fimmu.2017.00612
pmcid: pmc5449438
PMID:28620378
概要
進化は、より少ない量で、より速く、より優れた多くの機能を実行する「経済的」なシステムを保存してきた。例えば、3～5種類の白血球は、何千もの病原体から身を守っている。少ないもので多くの機能を実現するために、生物系は限られた要素を組み合わせて複雑な構造を作り上げている。しかし、一般的な研究パラダイムは還元主義である。
ここでは、感染症に焦点を当て、還元主義的な考え方と非還元主義的な考え方を説明する。文献によると、還元主義では情報の損失やエラーが発生し、非還元主義の操作では同じデータからより多くの情報を抽出できることが示されている。一対多/一対一の相互作用を捉えるように設計された場合（連続する観測のペアを結ぶ矢印の使用を含む）、非還元主義（空間-時間）構成は、一本の線に沿って起こる時間変化の方向性を矢印で説明しながら、すべての次元からデータの変動を排除する。非還元主義的操作によって検出されたパターンを検証するために、還元主義的手続きが必要である。
統合（非還元主義的および還元主義的）手法は、（i）免疫学的および統計学的に異なるデータサブセットを区別する、（ii）偽陰性と-陽性エラーを区別する、（iii）病期を区別する、（iv）患者、微生物、抗生物質媒介反応を考慮した生体内の多階層相互作用を捉える、（v）ダイナミクスを評価する、ことが可能である。統合された手法は、再現性があり、生物学的に解釈可能な情報を提供する。
キーワード 方法論、宿主-微生物相互作用、還元主義、非還元主義、パターン認識
還元論とその歴史的背景
感染症研究に応用できる新しい手法の募集が多数寄せられている。その動機は(宿主と微生物の相互作用に関する情報が不十分であること、「病原性」「非病原性」など微生物の分類が古いこと、「感染性」と「病原性」を区別する必要があること、抗生物質の時代が終わりつつあること、単一要因の研究に基づく診断よりも信頼できる医療診断を求めること、などである（1-12）。このミニレビューでは、生物学的根拠に基づく手法の育成を願い、感染症関連データの特性、および還元主義（生物学は少数の単純な変数に還元できるとする考え方）について述べる。
還元主義には3つのタイプ（存在論的、認識論的、方法論的）があるとされている(13)。最初の2つのタイプが抽象的な（測定不可能な）概念を含むのに対し、還元主義的な方法は具体的な（測定可能な）操作を利用する。概念化は操作の前に行われるため、無効な概念は無効な方法を促進する可能性がある。したがって、感染症分野ですでに適用されている、あるいは今後適用されることが予想される手法の妥当性を判断する必要がある。
生物学は、物理学で使われている方法を取り入れてきた(14,15)。最も顕著なのは、分子生物学の分野で還元主義的アプローチが踏襲されていることである（12、15-17）。このような事実は、物理学が還元主義的であると解釈されるべきではないが、逆に強調できる。多くの物理系とは対照的に、生物系は一般に複雑であり、孤立した構成部分の研究をはるかに超えるアプローチを必要とする(18)。
生物学的還元論は成功したこともあるが、失敗や認知的停滞を伴うこともある(12)。例えば、敗血症に関する2万件の論文発表の後、法的に承認された新薬はたった1つである(1,19)。少なくとも2つの事実は、還元主義がワクチン開発を妨げていることを示唆している：(i)1000以上の合成ペプチドワクチンが生み出されているが、どれも承認されていない、(ii)逆ワクチン学はまだ有効なHIVワクチンを生み出していない(10,13,17)。研究費の高い割合（最大42%）が無駄になっていると報告されているのは、還元主義を含む不適切な手法のためかもしれない（15、20）。
デカルトが「方法についての論説」(15)を発表して以来、還元論が優勢である。これは、ハレーが1705年に「1758年に彗星が見える」と予言したように、演繹に基づいている(21)。これに対して、生物学は、データを収集した後に行われる推論に基づいて発展してきた(17)。
デカルトは還元主義の創始者と見なされているが（補足資料の動画S1）、それは彼が提案したものではない。1637年、彼は4つのルールを記述し、還元主義は、（i）データ解析（第1のルール）、（ii）統合（第3のルール）、（iii）総合評価（第4のルール）を含む方法の第2のルールでしかなかった。デカルトの第三法則と第四法則は、生物学ではまだ適用されていない(22)。
その2世紀後、クロード・ベルナールは、生物医学的な根拠に基づく方法を提唱した(23)。彼は、今日、ホメオスタシスまたはフィードバックプロセスとして知られている内部環境を研究することを提案した。その後、フォン・ベルタランフィは、生体システムは閉鎖的ではなく、開放的であることを示した(24)。したがって、「内部」と「外部」の要因、例えば宿主と微生物の相互作用などを調査する必要がある。
還元主義に関連するエラーと情報損失
免疫原性と抗原性の違いは、生物学において還元主義がなぜ失敗しやすいかを示している(17)。抗原性とは、あるタンパク質（例えば、ウイルスタンパク質）が、ある既存の抗体と結合する化学的能力のことである。これに対して、免疫原性とは、抗原に対する抗体を産生する目的で、免疫原（例えば、ウイルス抗原）を動物に導入した場合に、免疫系が生体内でそれに対して反応する能力のことである。複雑な免疫系は多数の抗原を認識する多反応性抗体を惹起するが、一部の抗体のみが病原体の感染性を中和する可能性がある(25)。
これまでの考え方は、分子工学的にワクチン免疫原を設計しようとする還元主義的な試みが、通常失敗する理由を説明している(17)。このような失敗を説明するのは2つの誤りである。(i)ポリクローナル抗血清の中和能は多くの異なる抗体に依存しているため、1つの抗体の構造から結果を予測することはできない。(ii)生体内相互作用には病原体、抗体、一部（全てではない）の宿主細胞が関与するため、結果は多因子の生体内関係に依存するが、合成アプローチでは考慮しない(26-31)。
還元主義は、多くの分野で無意識に行われている。例えば、コンピュータ科学は、「次元の呪い」-コンピュータが実行しなければならない計算の数が多いことを指す言葉-の影響を受けている(32)。何百万回もの計算を避けるために、分析する次元の数を減らすことができる(33)。例えば、疫学では、併存疾患が感染症に大きな役割を果たしているにもかかわらず、対照試験では併存疾患を評価しない(34-37)など、次元を減らす分野では貴重な情報が失われる。
例えば、相関分析では説明も予測もできない(38)。ネットワーク分析（静的な手法）は、ダイナミクスを捉えることができない(39)。古典的な統計学では、線形性や独立性を仮定し、また数値評価の意味を 一定とみなしているが、これらの信念は免疫微生物データには当てはまらない：白血球は線形分布でも独立でもなく、免疫細胞から得られる数値は時間によって異なる解釈をする可能性がある。つまり、白血球のデータは非情報的であったり、あいまいであったりする(40,41)。
また、「組成」データ（例えば、白血球のパーセンテージ）でよく使われるような不適切な手順によってもエラーが起こる。同じ比率の値が異なる生物学的条件下で見られることがあるため、単純な白血球比率はあいまいさを引き起こす(42-44)。連続的なデータ（例：白血球比率）をカットオフで2つのサブセットに分け、それぞれのサブセットに不連続なラベル（例：「感染陰性」と「-陽性」）を付けると、必ず偽陽性と-陰性のエラーが発生する（45）。
救済策に向けて（I）。感染症関連データの特性について
感染症関連データには、少なくとも、（i）循環性、（ii）不均質な時間スケール、（iii）曖昧さ、（iv）隠れた構造、という4つの性質がある（41,43,44）。これらの特徴や結果を理解することで、エラーや情報損失を防ぐことができるかもしれない。
データの循環は、3次元の相互作用を調べるときに検出されるが、時間も測定すると4次元になる(43)。過去に起こったことは将来も繰り返される、あるいは繰り返される可能性があるため、ダイナミクスの解析は重要である(46)。時間データの循環性には始まりも終わりもないので、信頼区間を利用したアプローチではダイナミクスを研究することはできない(43,45,47)。
ある種のプロセスは数分から数時間以内に起こるが（例えば、初期の抗菌反応）、他の反応（例えば、治癒）は数日から数週間かけて起こるので（48、49）、同一の年代単位を使用すると情報損失が大きくなる：一つの単位では大きすぎたり小さすぎたりして全ての免疫機能を検出できない可能性がある。異質な時間スケールを捉えるには、（時間軸ではなく）「生物学的」単位が必要かもしれない。「生物学的」単位の例として、以下の2つが挙げられる。(i)初期の炎症反応を特徴づける好中球の増加（高い好中球/リンパ球[N/L]比の値として表される）、および(ii)単核細胞/好中球[MC/N]の増加（通常、治癒期において観察される）。このようなよく保存された免疫プロファイルは、「早い時間と遅い時間」の生物学的等価物として機能する可能性がある（43）。
曖昧さは、同じ変数の同じ数値が異なる生物学的条件下で見られる場合に生じる(41)。空間的相対性とも呼ばれ、短い時間枠で収集されたデータ（例えば、新しい感染が発生する1日前と1日後）が分析対象空間の大部分を占める場合、またはその逆が起こる(50)。
3D/4D空間では、データの組み合わせの数が無限大に近づくため、データ構造の中には「圧縮」された、すなわち観察不能なものもある(51,52)。したがって、隠された情報は、生物学を特徴づける組合せ的な特性の一般的な帰結である。
改善策に向けて（II） 方法論の基礎
すなわち、（i）理論に立脚した手法、（ii）数学的言語で表現された手法（「モデリング」）、（iii）理論やモデルを考慮せず、「機械論的」（すなわち限定的）説明を行うアプローチ、の3つの伝統が手法開発を促進させる（14）。このように、主要な生物学的理論を運用に取り込んだ手法は、代替手法よりも説明力が高くなる可能性がある。
そのため、「組織化原理」を中心とした方法が提案されている（12,53）。例えば、（i）「一対多／一対多」の組み合わせの特徴（39）、（ii）複雑さ（15、16）、（iii）3次元／4次元のダイナミクス（41、44）などである。これらの性質は必ずしも異なるものではなく、同じ現象を表現している場合もある。
「1対多/多対1」の特徴は2つの表現がある：(i)任意の1つの要素（例えば細胞の種類）が2つ以上の機能に参加できる、(ii)実行するために、任意の1つの機能は2つ以上の要素を必要とする。例えば、マクロファージは好中球を促進または破壊し、リンパ球とともに複雑な機能、例えば抗原活性化を行う(54)。
複雑性は定義できず、人知を超えたものであるかもしれないが（52,55,56），4つの特徴，すなわち、（i）出現性，（ii）不可逆性，（iii）予測不可能性，（iv）自律性がそれを説明している。自律性とは、非直線性を意味し、効果は比例的でも直線的でもない(57)。例えば、病原性のような創発的な特徴は、非常に複雑な構造が組み合わされたときに観察される(58)。複雑な（仮説ではあるが）データ構造を作り出す白血球のデータから得られる無次元数を使って、創発（明確でランダムでないパターン）を検出することができる（52,59）。創発は孤立した変数に還元することも予測することもできないので、それを検出するには「トップダウン」（「ボトムアップ」だけではない）のアプローチが必要である(12,13,16,58)。
還元主義が変数を単独で測定するのに対し、コンビナトリアル（非還元主義）アプローチは空間的・時間的な関係を把握する。3D/4D空間において、単一の変数が変化したときではなく、無次元の指標が収束したときに、特徴的なパターンが現れる（60,61）。多次元パターン認識は、数値の切り捨てを必要としないため、二項対立、「構成的」データ、循環性、曖昧性に関連する誤りを防ぐことができる（39,40,44）。
「組織化特性」は必要であるが、（i）データのばらつき、（ii）時間データの 多重スケール、という2つの問題を防ぐには十分ではない。この2つの問題は、単一の（1つのデータ点幅の）観察線を明らかにする構造で対処できるかもしれない。このような構造は、線に沿ったものを除くすべての次元からの変動を排除し、線に沿って起こる時間的変化を検出するもので、そのような変化が数値的に小さい場合、および／または試験対象の個体が「遅い」「速い」応答者を含む場合でも、検出できる(41,51)。
還元主義的パラダイムと非還元主義的パラダイムの可視化
図11還元主義的パラダイムと非還元主義的パラダイムの概要を示す。これは、少数の要素（細胞の種類）の組み合わせが、いかに多くの構造を作り出すかを示している。識別はパターン認識によって行われるが、パターン認識は複雑さ、すなわち、空間的・時間的関係がより多く捉えられるほど、データサブセットを区別できる可能性が高くなる。これらの概念は、文字というありふれた例で説明される。どのような「文字」も、単独では情報を持たないが（Figure 1の左側）1）、複雑さを増す組み合わせ（「単語」、「文」、「段落」、「本」）により意味を持つようになる。図1,1の上側の3Dプロットで示される2つの垂直なサブセットのような明確な空間パターンが現れ、 時間データを考慮すると（図1, 1の 右側のプロットは4D情報を表示）、矢印（空間-時間データの方向性）に基づく推論が可能になる。視覚的に明らかな推論もあるが（図（Figure2A,B）,2A,B）、すべての4Dパターンが解釈できるわけではない。例えば、3つの基本「言葉」（比率で表されるM-L、N-L、M-N相互作用）を使っても2週間以内に起こるダイナミクスは識別できない（図（Figure2C）.2C).しかし、図11および2A、B2A、Bに示される空間-時間パターンは、少なくとも、6つの免疫学的データサブセットの検出を支持する（図（図22D）。
図1 還元主義と非還元主義の考え方
氷山は、(i)還元主義（「氷山の一角」、すなわち利用可能な情報のすべてを表現していない簡単に測定できる実体）、および(ii)非還元主義（生物の複雑さとダイナミクスの組み合わせ的および空間-時間分析、すなわち「表面下」の領域）を表すために使用されている。これらのコンセプトは、書き言葉に例えて説明されている。単純な要素（「文字」）には意味がないが、複雑さを増す組み合わせ（「単語」、「文」、「段落」、「本」）には、データを部分集合に分割することを容易にする明確なパターンがある。図中の右側に示した3次元／4次元プロットで測定された仮想的な指標は、中央の列に示した無次元指標の大きなグループから取られたもので、生物学的な意味が知られていない記述子で識別されている。「BAS」、「AB」、「BBA」である。無次元指標の一例は、計算結果である。[M/L*N/M]/[N/L*L/M]over[M+L/N]*[L+N/M]/[N+M]/L*[M/N]を計算した結果 DPI：ウエストナイルウイルスの接種後の日数。データソースは文献(43)による。
図2 非還元主義と還元主義の統合非還元主義のグラフィックパターン
（図1）,1)を検証し解釈するためには、さらに非還元主義のデータ解析と還元主義（細胞型ベース）の操作が必要な場合がある。高度に複雑なデータ構造は、識別性と頑健性の両方を示すことができる（A,B）。一方、複雑度の低いデータ構造では、2週間以内に起こる変化を識別できないことがある(C)。空間的・時間的パターンに基づいて、多くのデータサブセットを識別し、解釈することができる。例えば、この例では、チャレンジ前[接種後0日（s）（DPI）]、1羽を除くすべての鳥が図11に表示されたプロットの左側に位置していた[薄緑の丸（D）]。一方、24時間後（1DPI時）には、ほとんどのチャレンジド鳥は右側にいた[赤色の記号（D）]。しかし、一部の鳥は「遅い」反応者であるように見えた：1DPIでさえ、それらは0DPIの鳥のプロファイルを示した[深緑の菱形（D）]。反対のプロファイルは、0DPIの1羽が示し、高い好中球と低いリンパ球の割合を示した[例えば、実験的チャレンジに起因しない炎症を示すプロファイル、十字を挿入した暗い緑色の円（D）]。時間的なデータの方向性を示す矢印（A-C）、および重複しないデータ分布（水平線で示す（D）により、推論が容易になる。ほとんどのデータの組み合わせは同じ内容であり、3つの「言葉」[LとM、NとM、LとN、（C）に示す]以外は、3つの細胞タイプ（A、B）のすべてのデータポイントを含んでいるので、情報はデータの入力（3つの指標以外は同じ）ではなく、例えば、3次元／4次元（空間-時間）データの「形」などに依存し、補足資料の動画S1に示すように迅速に検証、分析することが可能である。データソースは文献(43)を参照。
（還元主義的アプローチでは検出されない）出現パターンが観察された場合、1つのもっともらしい推論は、これまで認識されていなかった免疫学的機能を発現していることである。補足資料の動画S1にあるように、この仮説は迅速に評価することができる。
このように、非還元主義的なデータ構造は、既存の機能（命題知識）を発見するのに役立つ。このような命題を検証するために、これまで実現不可能であった操作を行うための新しい道具や方法（規定的知識）が必要となる場合がある（27,62,63）。
非還元派アプリケーション
FigureFigure11で説明した仮定は、これまでにも数多く証明されている(41,44,51,52,64)。図2C,2Cに示すように、複雑性の低い構造を使用した場合、データのあいまいさが生じることがある(41)。
一方、高度に複雑なデータ構造を利用した場合には、新たな情報が出現する（図（Figure2A,B;2A,B;Supplementary Materialの動画S1）。判別過程は、80年前にゲシュタルト心理学者が述べた、類似性、近接性、連続性、閉鎖性、共通運命、平行性、対称性などの幾何学的基準に沿っている(61)。
非還元主義的、コンビナトリアルアプローチは、偽陰性および偽陽性のエラーを検出し、免疫の初期段階と後期段階を区別することができる（51）。また、死亡率や免疫学的プロフィールが異なる敗血症患者のサブセットを区別することもできる(44)。
さらに、非還元派は経験的に抗生物質で治療されている患者について情報を提供できる（41,44）。還元論的検査は抗菌力の評価を行わず、試験管内試験（薬剤感受性試験ベース）のデータしか提供しないが（4），非還元論的方法は、抗生物質-免疫-微生物-時間的相互作用に関する情報をより早く（24時間以内），生体内試験で提供できる（41）。非還元派的解析は、創発的な（システムレベルの）特性を捉えることができるため、単一の要因に基づく解析よりも信頼性の高い結果を得ることができる(12)。
非還元主義的アプローチは、細胞レベル、細胞外レベル、細胞内レベルに関わる相互作用を明らかにすることができる。このようなアプローチでは、（i）白血球の活性化、（ii）脱血、（iii）貪食、（iv）初期炎症、（v）炎症解消期など、多数の機能を同時に評価することができる（64）。
これからのこと非還元派と還元派の統合オペレーション
一対多／多対一の「組織原理」はどこにでもある。すべての脊椎動物は、最大で5種類の白血球によって数千の微生物から守られている。仮に、約210種類（18）と推定されるすべての細胞型が抗菌機能を発揮したとしても、「1対1」の関係（免疫微生物）しか存在しない以上、何万という微生物を撃退することはできない。明らかに、還元主義的な「単一構造・単一配列・単一機能」説はありえない(65)。
これに対して、多階層機能は生物学の「第一原理」の一つであるように思われる(23,66)。多階層機能は、データの複雑さを増し、より多くの情報を抽出するため、1対多／1対1の構成で運用されることがある（32,67）。
しかし、非還元主義的なアプローチはアーチファクトを発生させる可能性がある。このような方法を検証するためには、還元論的操作、例えば、個々の細胞タイプに焦点を当てた統計解析が必要となる場合がある（41,44,51,52,64）。
還元主義的な概念の問題を考えると、前述したことは矛盾しているように思われる。しかし、そうではない。非還元主義のパラダイム（抽象的な実体）は、還元主義の手続きを含む操作（具体的な実体）によって部分的に実現されるかもしれないのである。
統合された（非還元主義と還元主義の）構成は、実験デザインを改善する可能性がある(68)。実験的還元主義は本質的に閉鎖的であるため(69)、通常、貴重な情報を見逃してしまう。これに対して、二重の（非還元主義と還元主義の）一連の研究として行われる実験は、実験的還元主義の限界を回避することができるだろう。
結論
感染症関連データの特性として、好ましくない結果（例えば、データの曖昧さによる判別不能）があること、個別化医療においては、被験者数n=1でも意思決定を行う必要があることから、感染症の診断・治療のためには、データ点数の増加（n=1では不可能）ではなく、より複雑な時間データの取得が必要である。そのために、免疫プロファイルが考えられる。
つまり、好中球の割合や数といった相互作用を測定しない単純なデータ構造では示されないパターンが、より複雑な4次元構造によって明らかになる可能性があるのだ（41）。
2段階の手順で「創発」を検出し、検証することができる。第一段階は、非還元主義的な「トップダウン」で、仮説のない組み合わせ型のプロセスであり、明確な（非ランダムに分布する）データサブセットを生成する目的で、多数の複雑な指標を作成する（図（Figure1））。1).第2段階は、部分的または全体的に、時間的にも異なる可能性のある重複しない白血球のデータ分布を明らかにすることを目的としたサブセットの還元主義（細胞タイプベース）記述である。この二重（空間的および時間的）データ分割プロセスは、免疫学的に解釈可能であり、統計的に分析可能であると思われる（図（Figure22D）。
統合的（非還元主義的、還元主義的）アプローチは、オスラー的な生物医学のパラダイム（相関関係を探すが病因を調査しない）のギャップを埋め、分野や技術を統合することができるかもしれない（30,70,71）。複雑でダイナミックな（コンビナトリアル）手法は、古典的な（還元主義的または線形）モデルよりも予測しやすいかもしれない（72、73）。
したがって、このレビューの主要なメッセージは、生物学的情報の生成と解釈についてである。免疫学的データのほとんどの組み合わせは全く同じ内容であるため（図11、2;2、補足資料の動画S1）、情報はデータの入力に依存するのではなく、非還元主義および還元主義のステップを含む手順である。(i)明確なパターンの検出、(ii)最初のステップで特定されたデータのサブセットの生物学的検証および統計解析という、非還元主義的および還元主義的なステップを含む手順。
利益相反に関する声明
著者らは、提出された研究のいかなる局面においても、第三者からいかなる支払いやサービスも受けていないが、出願中の特許の対象となる独自のアルゴリズムを使用したことを宣言したい。