中生代の哺乳類の体色を定量的に復元した結果によると、1億5千万年以上前に恐竜と隣り合わせで生きていた初期哺乳類は暗くくすんだ灰褐色の毛皮に覆われていたと考えられ、これは初期哺乳類が毛皮に覆われた夜行性動物であったことを示唆しているという。メラノソーム化石の比較分析から引き出されたこの知見は、初期哺乳類の生態と進化の歴史を知る際の手掛かりとなる。コミュニケーションからカモフラージュまで、動物の体色は数多くの行動生態学的機能において重要な役割を果たしている。鳥類のように派手で鮮やかな羽毛にみっしり覆われた動物がいる一方で、哺乳類の毛皮は一般的に地味な色合いに限られており、これはメラニン色素だけに依存していることに起因する。哺乳類は、体色の種類は多くないが、多様で独特な毛皮模様を進化させてきた。しかし、絶滅した哺乳類の毛色のデータが不足しているため、毛皮の色の進化の歴史はほとんど解明されていない。最近の研究で、メラノソーム ―― 色を決定付ける細胞小器官 ―― は化石化した標本に保存されうることが示されている。似たような技術を用いて、恐竜の体色の復元は成功しているが、哺乳類の化石については、保存状態の良い毛皮の標本があるにもかかわらず、その技術はさほど適用されていない。Ruoshuang Liらは走査電子顕微鏡と精密な分光測光データを用いて、116匹の生きている哺乳類のメラノソームを分析し、メラノソームの形態に基づいて毛皮の色を復元するための予測モデルを作成した。次にこのモデルを、後期ジュラ紀（1億5,850万年前）の新たな記載種であるeuharamiyida種を含む6種の中生代の哺乳形類のメラノソーム化石に適用し、これらの初期哺乳類の毛皮は大半が一様に暗い色で、多くの現代哺乳類の体を装飾する縦縞や斑点のような模様はないことを発見した。このことは、初期哺乳類では、系統発生や生態は進化的分岐が生じたにもかかわらず、メラニンによる体色システムはほぼ変化しなかったことを示唆している。これは、羽毛恐竜や初期鳥類、翼竜に見られる多様なメラノソーム構造とは極めて対照的で、哺乳類の体色が独自の進化を遂げたことを示す。Liらによると、これらの種に見られる一様にくすんだ暗色の毛皮 - モグラ、マウス、ラット、夜行性コウモリといった現代の夜行性哺乳類に特有のもの - は、初期哺乳類も主に夜行性で、その体色はカモフラージュのためだったというこれまでの説を支持しているという。さらに、毛皮内の高いメラニン含有量は体温調節に有益で、保護のための機械的強度も与えていた。白亜紀と古第三紀の間の大量絶滅イベント後、哺乳類はそれまで恐竜が占めていたニッチへと急拡大し、多様化した環境により適した様々なメラノソーム構造と新しい毛皮の色戦略が出現することになった。

新しい研究の報告によると、量子アニーリングプロセッサは、量子スピンダイナミクスの実世界における科学的シミュレーションを解く際に、古典的なスーパーコンピュータよりも優れているという。このプロセッサは、従来の計算法の能力をはるかに超える成果を出しており、これに匹敵する成果を従来の計算法で出すには、途方もない時間とエネルギーが必要となる。今回の研究結果は、これまで方法の改善によって量子優位性の主張を抑えてきた、古典的コンピューティングに対する挑戦といえる。ごく最近になって、量子コンピュータは大きな期待に応えられるようになり、光子系、中性原子系、超伝導系といった多様なアーキテクチャを備えた量子処理ユニット（QPU）のおかげで、複雑な問題の解決において最強のスーパーコンピュータをも上回り始めている。しかし、現在のQPU技術が、特定のタスク（乱数生成など）において古典的方法よりも優れていることは広く受け入れられている一方で、ハードウェアが不完全なせいで、実際の科学的応用において古典的計算に対する量子プロセッサの優位性は抑えられており、量子超越性の明らかな事例を示すのは難しい。今回、Andrew Kingらは、より複雑な問題である横磁場イジングモデル（TFIM）の連続時間量子動力学をシミュレーションした場合の、超伝導量子アニーリング（QA）プロセッサの性能を評価した。KingらはQPUの性能を評価するため、その結果と、強力な古典的スーパーコンピュータで実行された高精度の行列積状態（MPS）シミュレーションとを比較し、さらにテンソルネットワークやニューラルネットワークといった高度な古典的手法を用いて、QPUの精度に合わせて量子動力学を近似するコストを推定した。その結果によると、量子プロセッサは、イジングモデルのさまざまなトポロジーにおいて、古典的なMPSシミュレーションよりも性能が優れていた。さらに、古典的シミュレーションに必要な資源を推定したところ、厳しい制約があることが明らかになった。著者らの推定によると、MPSの方法がQPUの性能に匹敵するためには、スーパーコンピュータによる数百万年間の計算と世界の年間消費量を超える電力など、現実的な実現可能性をはるかに上回る計算資源が必要になるという。「このように古典的シミュレーションが実行不可能であるがゆえに、最適化とAIにおける量子優位性への道が開け、他の方法では解決できないであろう科学的問題や、古典的な方法では不可能であろう応用に対処できるようになる」と、Kingらは述べている。

イヌは、ヒトの肥満にとって説得力のある動物モデルであるが、その理由の一つとして、イヌが肥満になるのはヒトの場合と同様の環境的影響によることが挙げられる。今回ラブラドール・レトリーバーを対象に全ゲノム関連解析（GWAS）を行った研究において、ヒトの肥満にも影響を及ぼす可能性がある肥満関連遺伝子としてDENND1Bが同定された。この結果から、複雑な疾患の研究において従来と異なる動物モデルを用いる有効性が示され、また種を超えた今後の肥満研究において遺伝子を標的とする可能性が示されている。肥満は遺伝する複雑な病態で、生物学的因子と環境的因子の両方から影響を受ける。ヒトの肥満研究ではこれまで、肥満に関与する多数の遺伝子座が同定されてきたが、その関連の背景にある機序について理解はいまだに進んでいない。イヌは、その利用はまだ十分でないものの、ヒトを含めた肥満の研究にとって有用な動物モデルとなる。しかし、飼い犬における肥満の有病率が高い（40～60％）にもかかわらず、イヌの肥満における遺伝的背景はいまだ十分理解されておらず、その複雑な遺伝パターンに焦点を当てた研究はごくわずかである。そこでNatalie Wallisらは、肥満に関するイヌのGWASを、特に肥満になりやすい犬種であるラブラドール・レトリーバー241匹を対象に行った。交差種アプローチを用いた結果、イヌとヒトにおいて同様に関係する複数の遺伝子が同定された。これら遺伝子のうち、エネルギー調節に不可欠な細胞プロセスに関与するDENND1Bが、イヌの肥満において最も強い関連を有しており、「ボディ・コンディション・スコア（BCS）」および体重に影響することが明らかになった。Wallisらによれば、DENND1Bはまた複数種にわたり高度に保存されており、ヒトの肥満遺伝子と強い遺伝的類似性を有している。ヒトを対象とした以前の研究でWallisらは、DENND1Bバリアントと体格指数（BMI）との間に有意な関連を見出したが、今回の研究では重度の肥満患者において、エネルギー調節をかく乱することが認められる稀で有害なDENND1B変異が同定された。またイヌにおいて、肥満をもたらすそのリスクは摂食行動から一部影響を受けていることが示され、遺伝子と環境の相互作用が明かになるとともに、食事が豊富な環境では食欲の亢進が高い肥満リスクと関連することを示した諸研究が支持される。 研究の動向に興味を抱かれるリポーターの皆さんには、2024年にScience Advancesで発表された研究において、ペットのラブラドール・レトリーバーの4分の1で同定された一つの遺伝子変異が、増加、肥満および空腹の増加、ならびにエネルギー消費の低下と関連することが報告されている：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adj3823