先祖の経験を学ぶと、進化は加速する：学習が進化に与える影響を考察する数理的枠組みを構築

自然選択による進化により、多様な形質を持つ生物の集団は環境に適応していく。従来の進化学では、集団内の形質の多様性はランダムな突然変異で生じ、親世代の経験は反映されないと考えられてきた。しかしながらエピジェネティックス研究の発展などにより、親世代の経験に依存した突然変異が起きる可能性が近年示唆され始めた。つまり、先祖の経験を各個体が学習し、多様性にバイアスをもたらす可能性である。しかし、これにより進化がどれだけ加速しうるのかなどを扱う体系的な理論は存在していない。

 東京大学 大学院情報理工学系研究科 博士課程３年の中島 蒼 大学院生と同 生産技術研究所の小林 徹也 准教授は、理論進化学の数理手法を基盤に、学習と進化の関係を考察する数理的な枠組みを構築した。まず先祖の形質をまねる先祖学習が、適応度の勾配、つまりどういう方向に形質を変化させると適応度が大きく上昇するかを経験から推定することと等価であり、その結果進化が加速されることを明らかにした。またフィッシャーの自然選択の基本定理として知られる進化速度を測る定理を拡張し、学習が進化をどの程度加速するかを定量的に予言する関係式も与えた。これらは、親子で相関を示す実験データの解釈や、先祖学習を検証する新たな実験系の設計に加え、遺伝的アルゴリズムや機械学習などへの応用など、理学・工学の双方での応用が期待できる数理的基礎になることが期待される。

本研究成果は２０２２年１月３１日に American Physical Society による「Physical Review Research」に掲載された。