AIを使って化石の「運命を占う」？笑わないでください、このアイデアはネイチャー誌に掲載されました

制作：中国科学普及協会

著者: 顧明迪連 (ポピュラーサイエンスクリエイター)

プロデューサー: 中国科学博覧会

編集者注：中国の先端技術プロジェクトは、認識の限界を広げるために、「未知の領域」と題する一連の記事を立ち上げ、深宇宙、深地球、深海などの分野で限界を突破した探査結果を概観しています。科学的発見の旅に出て、驚くべき世界を知りましょう。

「占い」というと洋の東西を問わず迷信的で神秘的なもののように聞こえますが、この言葉が科学者の世界に現れると、「既知の情報の帰納的分析を通じて生命体の進化の過程を推測すること」という意味になります。科学者は占いを通じて科学的な結論を導き出すことができる。動物によって外見が異なると、絶滅の運命が実際に左右される可能性があるのだ。

2024年6月、中国地質大学（武漢）地球科学学院の宋海軍教授がチームを率いて化石の「占い」に関する研究を行った。

彼らはディープラーニング技術と自動化手法（いわゆるAI）を使用して、史上最大の絶滅イベントであるペルム紀-三畳紀絶滅イベント中の生物形態の進化を研究し、海洋生物のさまざまな「外観」が、この「壊滅的な」大量絶滅イベントにおける運命をどのように決定したかを明らかにしました。

大量絶滅を生き延びる可能性が高いのは、巨大な恐竜か、それとも小さな中生代の哺乳類のどちらでしょうか?この質問は簡単かもしれませんが、他の生物や他の大量絶滅についても結論は同じでしょうか?

(画像出典: Wikipedia)

生存や破壊は外見と関係があるのでしょうか?

地球の歴史上、大規模な生物絶滅が 5 回発生しました。これらの中で最もよく知られているのは、白亜紀末期の地球への小惑星の衝突でしょう。これはおそらく、当時の背が高く力強い恐竜がすべて絶滅した原因です。低姿勢の哺乳類は生き残り、そのうちの 1 つの種が最終的に私たち人間へと進化しました。

実際、この事実は、白亜紀末の絶滅イベントにおいて、絶滅の有無は「外見」、つまり動物の形状に強く関係していたことを示しています。つまり、大型の動物はより多くの食物を必要とし、絶滅イベント中に餓死する可能性が高くなります。

しかし、約2億5200万年前に起きた歴史上最も深刻な大量絶滅であるペルム紀末の絶滅に関しては、動物の形態と絶滅の相関関係はそれほど明確ではありません。この大量絶滅は「大量絶滅の母」と呼ばれ、有名な三葉虫やカブトガニを含む海洋生物の最大 96% の消滅を引き起こしました。

ペルム紀末の大量絶滅は歴史上最も深刻な大量絶滅であり、有名な三葉虫もこの絶滅で姿を消しました。

(画像出典: Wikipedia)

この絶滅は長期間続き、約数百万年続く漸進的な期間と、100万年続くピーク期間の2つの段階で発生しました。一部の動物は徐々に絶滅しましたが、ピーク時に絶滅した動物の方が多かったです。例えば、小型甲殻類や貝虫類（オストラコダ）の大量絶滅と、大型の固着濾過摂食腕足動物（ブラキオポダ）の大量絶滅は、72万年から122万年の間隔を置いて発生しました。

動物の絶滅の原因や絶滅時期は種類によってまちまちで、また非常に多くの動物が絶滅し、形態に関わらずほぼすべての動物が絶滅し、危機を生き延びた種はごくわずかであるため、形態と絶滅の相関関係を単純に推測することは不可能である。そのため、これまでの研究では、科学者たちはこの絶滅が動物の形態を選択したかどうかについて明確な答えを得ていません。

AIはどうやって「占い」をするのでしょうか？

絶滅イベント自体の複雑さに加えて、技術的な制限も、ペルム紀末の絶滅に関する科学者の研究を制限しています。

過去、絶滅と形態の関係を研究するには、科学者が化石の形態を手作業で分析する必要がありました。彼らは、それぞれの化石や化石画像を比較し、絶滅イベントの前後で同じ形態（尖ったもの、トゲのあるもの、滑らかなもの、薄くて平らな殻のもの、幅広くて丸い殻のものなど）を持つ古代の生物を別々に分類し、絶滅イベントの前後で同じ形態を持つ動物の割合が変わったかどうかを観察する必要がありました。

この種の「伝統的な研究」の結果は、科学者が選択した研究対象と採用された研究方法に大きく影響されます。

例えば、伝統的な形態学的記述方法を用いた研究では、アンモナイト（オウムガイの遠い古代の親戚）の形態的差異は絶滅イベント中にほとんど減少しなかったことが示されており、絶滅イベントは形態的に選択的なものではなかったことを示しています。逆に、包括的な離散特徴分析（形態学的変異範囲の最大値と最小値、データ分散の合計、データの中央値に基づく）などの他の研究方法の使用により、アンモナイトの形態学的多様性は絶滅イベント中に大幅に減少したことが示され、絶滅イベントは形態学的に選択的であったという結論を裏付けています。

より正確な結論を導き出すには、十分なサンプルサイズを確保し、より正確な分析方法を使用する必要があります。ビッグデータ分析に関しては、新興の AI テクノロジーが大きな可能性を秘めていることは間違いありません。

この目標を達成するために、宋海軍教授のチームは、画像から特徴を抽出するディープラーニング技術と幾何学的形態計測法を組み合わせて、化石標本の輪郭を自動的に分析し、化石の形態を効果的に捉えて2次元平面グラフィックスに簡略化し、さまざまな形態タイプを明確に区別し、このプロセスを複数のサンプリングで繰り返す「DeepMorph」と呼ばれる分析プロセスを開発しました。

この目的のため、宋海軍教授のチームは、オウムガイの古代の親戚、アンモナイト、二枚貝、濾過摂食腕足動物、肉を2つの殻で包んだ「エビ団子」のような貝形動物、二枚貝（ハマグリ）と腹足類（カタツムリ）、鋭い歯を持つ脊椎動物のコノドントなど、ペルム紀末の大量絶滅イベントで広く記録されている6種の海洋古代生物の化石標本の画像を収録した包括的なデータベースを作成した。

このデータベースには、ペルム紀後期の長興期から三畳紀前期のインド期まで、2億5,414万年前から2億5,070万年前までの絶滅イベント前後の656枚の画像で表される599属が含まれており、AIのディープラーニングに強力なビッグデータサポートを提供します。

a: DeepMorph の動作原理は、出版物から収集されたタイプ標本の画像を U2-Net モデルセグメンテーションを通じてバイナリ形式に変換し、化石の輪郭と形態学的特徴を抽出してデータベースに組み込むことです。 b: 形態を多変量正規分布データに変換する。 c: 多変量正規分布データを使用して選択的絶滅シミュレーションを実行し、最後に選択パターンの絶滅パターン図を生成します。

（画像出典：参考1）

外見と運命の関係は、さまざまな動物のグループで同じでしょうか?

DeepMorph のデータ分析は離散特徴分析に似ており、範囲の合計 (SOR、データが占める全範囲、最も特殊な形態によって決定。たとえば、最も滑らかなシェルは 0、最も粗いシェルは 10、範​​囲は 0 ～ 10)、分散の合計 (SOV、各データの分散と平均の合計、データの多様性を示す)、および質量中心の位置 (POC、データの中央値) 分析を、形態に対する絶滅イベントの選択性を推測する手段として使用します。

研究では、「外見」と運命の関係は動物のグループによって異なることが判明した。大量絶滅の間、絶滅した門のほとんどは、複雑または強力な殻装飾（棘、肋骨、腫瘍など）を持つ大型動物でしたが、コノドントには形態学的選択的絶滅の兆候は見られませんでした。

絶滅イベントの前後で絶滅したアンモナイトは、主に殻に複雑で装飾性の高い構造を持つものであった。これは、中間点の片側でのより多くの絶滅としてデータに反映され、非対称選択的絶滅と呼ばれます。

平らで滑らかな殻を持ち、装飾性の少ない Ceratitida と Prolecanitida は大量絶滅を生き延び、急速に多くの新しいタイプに進化しました。しかし、新しい種類の形態も概ね滑らかな外観を保っており、アンモナイトの外観は絶滅の有無と強く相関していることが示唆されている。

後期ペルム紀の長興期（オレンジ）、遷移層（灰色）、前期三畳紀のインド期（青）におけるさまざまな動物の形態分布範囲（全範囲）。異なる絶滅パターンを示すアンモナイト (a)、腕足動物 (b)、貝虫類 (c)、二枚貝 (d)、腹足類 (e)、コノドント (f)。

（画像出典：参考1）

腕足動物のすべてのデータは大幅に減少し、属レベルでの豊富さは 96.65% 減少しており、この期間中にほとんどの腕足動物が絶滅したことを示しています。彼らが大きな打撃を受けた主な理由は、厚い殻には大量の炭酸カルシウムが必要であり、海洋酸性化によってカルシウム殻の形成が著しく妨げられたため、複雑で厚く装飾的な殻を持つ種はほぼすべて絶滅したためです。

生き残った種や新たに出現した種は、主に、体が小さく、装飾が単純で、殻が半透明で、カルシウムの使用量が少ない、より単純なスピリフェリド類やリンコネリド類の系統から派生したもので、一方、絶滅した主な貝形虫のグループは、最も細長くてずんぐりとした殻を持つ特殊なグループでした。

これら 2 つのグループは限界的な選択的絶滅を示しており、絶滅は最初に飛び出した鳥を撃つ銃のように作用し、最も特殊化したグループを排除します。ペルム紀のより多様な形態とは対照的に、三畳紀の腕足動物と貝形動物はほぼ平均的な形態を保持しており、最も一般的なものが生き残っています。

現存するコクチバス科の軟体動物、Terebratalia transversa は、薄くて半透明の殻を持っています。

(画像出典: Wikipedia)

現存する貝形虫は、2枚の殻に包まれたエビのような形をしており、その多数の殻は地層中に残る重要な化石です。

(画像出典: Canada's Polar Life)

よく知られているグループである巻貝類と二枚貝類（腹足類と二枚貝）の絶滅は、形態とは明確な関係がありません。

カタツムリやハマグリを飼育したり観察したことがある人なら、濁った、高温の、あるいは酸素が欠乏した環境でも生き延びるその能力に驚かされるはずです。たとえ食物がなくても、自らの蓄えと水槽の壁に生える藻類で長期間生き延びることができ、それが大量絶滅を生き延びることができた理由の一つである。主要な形態のタイプはすべて生き残っており、絶滅は形態とはほとんど関係がなく、単に幸運か不運かの問題です。

オハイオ州ウォーレン郡のオルドビス紀フェアビュー層から発見された約4億年前のアンボニキア・ウルリチの化石は、有翅亜綱に属し、現代のホタテガイと類似点がある。

(画像出典: sketchfab)

古生代の腹足類（カタツムリ）の化石は、今日のカタツムリと非常によく似ています。

（画像出典：参考資料2）

別の分類群であるコノドントの形態学的空間は、絶滅イベントによって大きな影響を受けなかった。

他の進化の分野とは異なり、コノドントの形態的多様性は大量絶滅の間にほとんど減少しませんでした。対照的に、最初の絶滅の波の後、形態学的空間は減少するどころか増加しており、絶滅イベントの間も彼らは繁栄し続け、さまざまな新しい形態を模索していたことを示しています。魚類も同様で、これは競合相手（同じく肉食性のアンモナイトやオウムガイなど）の数が減少したことと関係があるかもしれない。

ペルム紀-三畳紀の絶滅期における 6 つの系統群の絶滅個体、生存者、新参者における形態学的変化。黄色は新参者、赤は絶滅者、緑は生き残りを表します。

（画像出典：参考1）

4 つの異なる選択的絶滅パターン。赤い線は絶滅イベントを表します。 a、アンモナイトなどの側方選択的絶滅。 b、腕足動物や貝形動物を含む限界的選択的絶滅。 c、二枚貝や腹足類を含む非選択的絶滅。 d、コノドントがほとんど存在しない形態絶滅。

（画像出典：参考1）

化石占いにはどんな意味があるのでしょうか？

歴史上、5回の大量絶滅の原因は、火山の噴火、気候変動、惑星の衝突など、それぞれ異なっていました。それぞれの絶滅は環境に異なる影響を及ぼし、影響を受けた生物や絶滅した生物も異なっていました。

例えば、アンモナイトは低酸素状態に耐える能力に頼って何度も大量絶滅を生き延びましたが、最終的には白亜紀末期の海洋の深刻な酸性化によりカルシウムの殻を形成できなかったために絶滅しました。コノドントはペルム紀末の最も深刻な大量絶滅によって大きな影響を受けなかったが、三畳紀末のそれほど深刻ではない大量絶滅を生き延びることができなかった。

コノドント類オザルコディナの復元図。コノドントは小さな魚のように見える顎のない脊椎動物の一種です。口の中にあった歯のような構造物は化石となり、コノドントまたはコノドントと呼ばれています。彼らはペルム紀末の大量絶滅を生き延びたが、三畳紀末の小規模な絶滅で絶滅した。

（画像出典：著者描き下ろし）

現代では、人間の活動が地球に及ぼす影響により、極端な高温、酸性雨、森林や生息地の破壊、生物の侵入、環境汚染など多くの環境問題が引き起こされ、新たな絶滅の波が起こっています。

人類文明の出現以来、野生動物の83％が絶滅しており、種の絶滅率は人類出現前の平均絶滅率の100倍と推定されています。人間が環境に与える影響により、どの種、グループ、生態系が絶滅の危険にさらされているのでしょうか?

宋海軍教授は、化石記録における形態的多様性の変化を分析することで、生物多様性に対する現在の脅威をより適切に予測し、対応できるようになると述べた。たとえば、広い地理的分布を持つ分類群（鳥類など）は、時折起こる生息地の破壊には耐えることができますが、地球環境が同時に変化すると耐えられなくなります。一方、生存能力は高いが分布域が狭い分類群（洞窟魚やカタツムリなど）は環境の変化に耐えられるかもしれないが、生息地が破壊されれば絶滅してしまうだろう。

2019 年 1 月 9 日、最後の 1 匹であるゴールデントップアゲートカタツムリ Achatinella apexfulva「ジョージ」が 14 歳で死亡しました。ハワイにのみ生息するこのカタツムリはかつては豊富に生息していましたが、外来捕食動物の侵入により絶滅の危機に瀕しています。

(画像出典: Wikipedia)

過去に絶滅した生物を研究することで、歴史から学び、絶滅のメカニズムを明らかにし、生物種の絶滅リスクを予測し、現在の環境で生存能力が低いグループを見つけて保護することができます。さらに、古生物学的化石を分析するための AI 技術である DeepMorph の自動化手法の使用も出発点となり、ディープラーニングと地球生物学に関する将来の学際的研究にさらなるアイデアと可能性を提供します。

参考文献:

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