〜 おへその乱読1000本ノック #0037 ～ 老化生物学における複雑系アプローチ

　老化研究はこれまで、遺伝子やシグナル経路、細胞内プロセスといった個々のメカニズムを明らかにすることで大きく発展してきました。しかし近年、それらの要素を個別に理解するだけでは、老化という現象全体を十分に説明できないのではないか、という認識が広がりつつあります。細胞、組織、臓器、そして個体という複数の階層で起こる変化は互いに影響し合い、ネットワークとして振る舞います。こうした相互作用の結果として現れるのが、フレイルや機能低下といった老化表現型なのかもしれません。
　本論文は、老化を複雑系（complex systems）として捉える視点を提示し、創発（emergence）、レジリエンス（resilience）、ネットワーク（networks）といった概念を手がかりに、老化研究を統合的に理解するための理論的枠組みを整理しています。この複雑系アプローチが老化生物学にどのような視点をもたらすのかを、論文の内容に沿って見ていきます。

1. イントロダクション

1.1 老化研究の進展と統合理解の課題

　老化生物学の目標は、時間の経過とともに生じる機能低下や健康状態の変化、さらには寿命の違いが、どのような生物学的過程によって生じるのかを理解することである。これまでの研究により、老化に関与する遺伝子や分子、細胞過程、シグナル経路について多くの知見が蓄積され、老化の分子基盤の理解は大きく進展してきた。
　一方で、こうした個々の分子メカニズムがどのように組み合わさり、フレイルのような機能低下や、ゴンペルツ則で表される死亡率の年齢依存的増加といった個体レベルの現象を生み出しているのかは、まだ十分にはわかっていない。これらの現象は、単一の経路や要因の結果というより、多数の生物学的プロセスが多階層で相互作用することで現れるものと考えられる。このような背景から、老化研究は個々の要素を同定・解析する段階から、それらを統合的に理解する段階へと移行しつつあり、そのための枠組みが求められている。

1.2 老化研究における複雑系の視点

　本論文では、生体を複雑系（complex systems）として捉える視点を導入する。生物は、分子、細胞、組織、臓器、個体といった階層が入れ子状につながったシステムであり、それぞれの階層で多数の要素が互いに影響し合っている。このようなシステムでは、個々の要素の性質だけから全体の振る舞いを予測することは難しく、むしろ要素間の相互作用の中から新しい性質が現れてくる。この現象は創発（emergence）と呼ばれる。
　我々は、老化を理解するうえで、こうした複雑系の考え方を明示的に取り入れることが重要だと考える。特に、創発（emergence）、レジリエンス（resilience）、ネットワーク構造（networks）の三つを鍵となる概念として取り上げる。これらは、老化を単一のメカニズムではなく、多階層の相互作用によって形づくられる現象として捉えるための理論的な土台を与える。
　図1では、生態学における理論的転換を例として、このような視点の有用性を示している。生態学では、かつての単純な食物連鎖モデルから、より複雑な食物網のネットワークモデルへと理解が発展し、レジリエンスや臨界転移といった概念が定式化されてきた。同様に、老化研究でも、個々の分子メカニズムの解析から一歩進み、システム全体の相互作用やダイナミクスを視野に入れた研究へと展開していくことが求められる。

1.3 老化と複雑性の喪失

　複雑系の観点から見ると、老化は単一の原因によって起こるのではなく、生体システムが本来もつ構造的・機能的な複雑性が徐々に失われていく過程として理解することができる。ここでいう複雑性とは、多数の要素が多層的なネットワークとして結びつき、多様な時間スケールと空間スケールで変動しながらも、全体として機能を保っているような状態を指す。
　例えば、加齢に伴い、骨の海綿骨構造に見られるフラクタル様ネットワークは連結性が低下し、崩れやすくなる。また、心臓の伝導系におけるプルキンエ線維の分岐パターンや、神経細胞の樹状突起の樹状構造など、様々な生体構造で分岐の単純化や構造の劣化が観察されている。これらは解剖学的ネットワークの複雑性が失われる具体例である。
　さらに、心拍変動、血圧変動、姿勢制御、脳活動などの生理信号の時間的ダイナミクスにも同様の傾向がみられる（図2）。若年者では、これらの信号は多様な時間スケールの揺らぎを含む複雑なパターンを示すが、加齢とともにその複雑性は低下し、より単調で予測可能な振る舞いへと近づく。このような生理的複雑性の低下は、疾患や機能障害のリスク上昇とも関連していることが示されつつある。
　これらの知見は、老化を分子損傷の単純な蓄積としてのみ捉えるのでは不十分であり、生体システム全体の調節構造とダイナミクスの変化、すなわち複雑性の喪失として理解する必要があることを示唆している。

1.4 動的平衡としての生体機能

　生体は、多数の調節機構が相互作用することによって、動的平衡（dynamic equilibrium）を維持している。ここには、外乱に対して内部状態を一定範囲に保つ恒常性（homeostasis）だけでなく、環境変化に応じて新たな均衡点を設定し直すアロスタシス、攪乱に対して機能を保つロバストネス、攪乱後に回復するレジリエンスといった概念が含まれる。これらは、フィードバックループや冗長性、多様な応答経路といった複雑系の性質に支えられている。
　生体システムは、環境変動や内部ノイズにさらされながらも、こうした調節ネットワークによって動的平衡を保つように進化してきた。しかし加齢とともに、このネットワークの統合やフィードバックの働きが徐々に損なわれ、外部ストレスや内部変動に対する適応能力が低下していく。複雑性の喪失は、この動的平衡を支えるゆとりや緩衝能が減っていく過程として捉えることもできる。
　したがって、老化とは、生体システムが動的平衡を維持する能力を徐々に失い、レジリエンスが低下していく過程として理解することができる。この視点からは、老化研究の課題は個々の分子メカニズムの解明にとどまらず、それらが形成するネットワーク構造やシステムダイナミクス、さらにはレジリエンスや臨界転移といった現象がどのように変化していくかを明らかにすることへと広がる。本論文は、そのような複雑系的アプローチのための理論的枠組みを提示することを目指す。

2. Emergence（創発）：階層を超えて現れる老化現象

2.1 創発とは何か

　老化研究において重要な概念の一つが創発（emergence）である。創発とは、システムを構成する個々の要素を単独で解析するだけでは理解できない性質が、要素同士の相互作用の結果として現れる現象を指す。
　老化現象の多くは、このような創発的性質として現れる。例えば、臨床老年医学でよく知られている現象として、以下が挙げられる。
　・フレイル
　・転倒
　・せん妄
 　これらは、単一の分子経路や臓器の異常によって説明できるものではなく、多数の生理機能が相互作用することによって生じる現象である。
　例えばフレイルは、筋力低下、炎症、代謝変化、神経系の変化など複数のプロセスが関与しているが、それらの要素の単純な総和として説明できるわけではない。さまざまなプロセスの相互作用が一定の状態に達したときに、フレイルという表現型として立ち現れる。
　このように創発という概念は、老化現象を単なる分子損傷の集合としてではなく、階層的システムの振る舞いとして理解する枠組みを提供する。

2.2 カナライゼーションと老化の分岐パターン

　創発現象の一つの重要なメカニズムがカナライゼーション（canalization）である。カナライゼーションとは、システムが多数の可能な状態の中から、限られた安定状態へと収束する傾向を指す。
　老化研究においてこの現象を示す興味深い例が、酵母の複製老化（replicative aging）の研究である。酵母は老化研究の古典的モデルであり、ゲノム不安定性、ミトコンドリア機能低下、酸化ストレスなど、多くの老化関連過程を共有している。
　従来、これらの要因はそれぞれ独立に老化に寄与すると考えられてきた。しかし、単一細胞レベルでの解析を行った研究では、同一遺伝背景を持つ酵母細胞が二つの異なる老化経路を取ることが明らかになった。具体的には、二つの異なる老化モードが観察される。
　・Mode 1： rDNAサイレンシングの低下と核小体機能の崩壊が特徴
　・Mode 2： ヘム枯渇とミトコンドリア機能低下が特徴
　これらは互いに排他的な老化経路であり、細胞はどちらか一方の経路に沿って老化していく。
　この現象は、複雑系理論でいうアトラクター状態（attractor states）に対応する。すなわち、老化の進行過程は単一の直線的経路ではなく、複数の安定状態へと収束する可能性を持つ動的システムとして理解できるのである。

2.3 生体システムのロバスト性と代替戦略

　このような創発的性質は、生体システムが多くの経路・戦略を動員して機能を維持するというロバスト性とも表裏一体の関係にある。
　生体ネットワークは、単一の経路が破綻してもシステム全体が崩壊しないように、多くの場合冗長性（redundancy）を備えている。そのため、ある機能が障害されても、別の経路が代替的に機能することがある。
　例えば、筋機能の制御においては、男性と女性で異なる戦略が観察される。男性は主として筋力の大きさによって歩行能力を維持する傾向があるのに対し、女性では運動制御プログラムの最適化によって歩行能力を維持する傾向がある。
　また、骨格筋の老化では、シャペロン介在性オートファジーの低下が、マクロオートファジーの増加によって部分的に補償されることが報告されている。
　このような現象は、生体システムが複数の代替戦略を用いることで機能を維持していることを示している。ただし、これらの代替戦略は必ずしも最適なものではなく、長期的には新たな問題を引き起こす可能性もある。 

2.4 階層構造と老化現象

　創発現象は、生体の階層構造とも深く関係している。老化に関連する変化は、分子レベルから個体レベルまで多様な階層で観察される。例えば、以下のような現象が生じる。
　・分子レベルではDNA損傷や炎症反応
　・細胞レベルでは細胞老化やミトコンドリア機能低下
　・組織レベルでは炎症や組織リモデリング
　・個体レベルではフレイルや認知機能低下
　しかし、これらの階層は単純に積み重なっているわけではない。むしろ、ある階層で生じた変化が別の階層に影響を与え、相互作用しながら新しい現象を生み出している。
　例えば心理的ストレスがテロメア短縮と関連することや、歯の摩耗が老化の表現型として現れることなどは、異なる階層の相互作用によって生じる現象である。したがって、老化研究において重要なのは、これらの階層を個別に解析することだけではなく、階層間の相互作用を理解することである。
　このような多階層の相互作用がどのように疾患表現型として立ち現れるかについて、本論文ではアルツハイマー病（AD）を例に図示している（図3）。ADは、アミロイドβやタウなどの分子レベルの変化だけでなく、神経炎症や脳萎縮といった組織レベルの変化、さらに行動様式や心理社会的要因までを含む複数階層のプロセスが相互作用することで成立する。このようにADは、フレイルやせん妄と同様に、複数階層の相互作用から立ち現れる創発的現象として理解されることが強調されている。

2.5 老化研究における創発の意義

　創発の視点を導入することで、老化研究の理解は大きく変化する。従来の研究では、特定の分子経路が老化の原因であると考えられることが多かった。しかし創発の視点では、老化は単一の原因によって生じるものではなく、多数のプロセスの相互作用によって生じる現象として理解される。
　このような視点は、老化の個体差や多様性を理解するうえでも重要である。老化の進行は個体によって大きく異なるが、これは個々の分子変化の違いだけではなく、システム全体の状態やネットワーク構造の違いによって生じている可能性がある。
　したがって、老化研究においては、個々の分子メカニズムの解析と並行して、システム全体のダイナミクスを理解することが重要となる。創発という概念は、そのための重要な理論的枠組みを提供するものである。

3. Resilience：老化とシステムの安定性

3.1 レジリエンスという概念

　複雑系科学において重要な概念の一つがレジリエンス（resilience）である。レジリエンスとは、システムが外部からの撹乱を受けた後に、どれだけ速く、どれだけ確実に元の状態へ戻ることができるかを表す性質である。
　この概念は、生態学において広く研究されてきた。生態系では、気候変動や捕食圧などの外的要因によってシステムが揺さぶられても、内部の調節機構によって一定の状態が維持される。しかし、システムのレジリエンスが低下すると、小さな撹乱によっても大きな変化が生じるようになる。
　老化生物学においても、同様の視点を導入することができる。生体は多数の調節ネットワークからなるシステムであり、外部ストレスや内部変動に対して適応しながら機能を維持している。しかし加齢とともに、この調節能力は徐々に低下していく。すなわち老化とは、生体システムのレジリエンスが低下していく過程として理解することができる。

3.2 ネットワーク構造とレジリエンス

　複雑系におけるレジリエンスは、システムを構成するネットワーク構造によって大きく左右される。
　生態学者Robert Mayは、ネットワークの規模や結合の強さが増すほどシステムの安定性は低下する可能性があることを示した。一方で、ネットワークがモジュール構造を持つ場合、局所的な撹乱がシステム全体へ広がることを防ぐことができる。
　生体システムもまた、多数のモジュールからなるネットワークとして構成されている。代謝、免疫、神経、内分泌などの各システムは互いに相互作用しながら機能しているが、それぞれのモジュールには一定の自律性が存在する。この構造は、生体の安定性を維持するうえで重要な役割を果たしている。
　しかし加齢とともに、これらのモジュール間の調節関係が変化し、システム全体のレジリエンスが低下する可能性がある。

3.3 レジリエンス低下の指標

　レジリエンスの低下は、システムのダイナミクスの変化として観察することができる。複雑系理論では、システムのレジリエンスが低下すると、いくつかの特徴的な現象が現れると考えられている。その代表的なものとして、以下が挙げられる。
　・分散（variance）の増加
　・時間的自己相関（temporal autocorrelation）の増加
　システムが安定している場合、変動は比較的小さく、短時間で元の状態へ戻る。しかしレジリエンスが低下すると、システムは撹乱から回復するまでに時間がかかるようになり、変動の振幅も大きくなる。
　このような変化は、生体のさまざまな生理指標において観察される。例えば、生体内の複数のバイオマーカーの変動は、加齢とともに増加する傾向がある。また、異なる生理指標間の共分散も増加することが報告されている。
　これらの変化は、生体システムの調節能力が低下していることを示唆している。

3.4 フレイルとレジリエンス

　老年医学の分野では、レジリエンスという概念はフレイル研究と密接に関連している。フレイルとは、外部ストレスに対する生体の脆弱性が高まった状態を指す。感染症、外傷、手術などのストレスに対して、フレイルな個体は健康な個体よりも大きな機能低下を示す。
　この現象は、レジリエンスの低下として理解することができる。健康な個体では、ストレスによって一時的な変化が生じても、生体の調節機構によって比較的速やかに元の状態へ回復するのに対し、フレイルな個体では、この回復能力が低下しているため、同じストレスでも大きな影響を受ける。すなわち、フレイルかどうかはベースラインの値そのものよりも、ストレスに対する動的な応答パターンの違いとして現れる。
　実際、ヒトの縦断コホートで刺激―応答パラダイムを用いた研究では、フレイル高齢者と非フレイル高齢者では、生理的刺激に対する応答パターンが大きく異なることが示されている。

3.5 臨界転移と老化

　複雑系では、システムがある閾値を超えると、状態が急激に変化することがある。このような現象は臨界転移（critical transition）と呼ばれる。
　単純なシステムでは、機能の低下は比較的連続的に進行する。しかし複雑系では、内部の調節機構によって状態が長期間維持される一方で、ある時点で急激な崩壊が起こることがある。
　老化においても、同様の現象が観察される。多くの場合、生理機能は長期間比較的安定した状態を保つが、ある時点で急激な機能低下が生じることがある。
　例えば、透析患者を対象とした研究では、複数の生理指標の変動パターンを解析することで、死亡や重篤な機能低下の数週間程度前からレジリエンス低下の兆候が検出できることが示されている。
　このような知見は、老化が単なる緩やかな衰退ではなく、臨界転移を伴う複雑系のダイナミクスとして理解できる可能性を示している。

3.6 老化研究におけるレジリエンスの意義

　レジリエンスの概念は、老化研究に新しい視点を提供する。従来の研究では、特定の分子や経路の変化が老化の原因として重視されてきた。しかしレジリエンスの観点から見ると、重要なのは個々の分子変化そのものではなく、それらがシステム全体の調節能力にどのような影響を与えるかである。
　したがって、老化研究においては、個々の分子マーカーだけでなく、システム全体のダイナミクスを反映する指標を開発することが重要となる。
　レジリエンスという概念は、老化を単なる分子損傷の蓄積としてではなく、生体システムの安定性が徐々に失われていく過程として理解するための重要な枠組みを提供するのである。

4. Networks：老化を支える調節ネットワーク

4.1 生体はネットワークとして機能する

　複雑系の重要な特徴の一つがネットワーク構造である。生物学的システムは、多数の分子、細胞、組織が相互作用するネットワークとして構成されている。
　ネットワーク科学は、もともと社会ネットワークや交通システムの研究から発展した分野であるが、近年では生物学にも広く応用されている。細胞内では、タンパク質相互作用ネットワーク、代謝ネットワーク、シグナル伝達ネットワークなどが複雑に絡み合いながら機能している。
　老化研究においても、このようなネットワークの視点は重要である。老化に関与する分子や経路は単独で機能しているわけではなく、多数の相互作用の中でその役割を果たしている。したがって、老化を理解するためには、個々の分子を個別に解析するだけでなく、それらが形成する調節ネットワーク全体を理解する必要がある。

4.2 情報統合としての生体ネットワーク

　生体ネットワークは、単なる分子の集合ではなく、情報処理システムとして機能している。多くの生体分子は複数の下流ターゲットを持ち、それぞれが単一の機能だけでなく、システム全体の状態を反映する情報の担い手として働いている。
　生体は、環境条件、代謝状態、損傷、炎症など多数の入力情報を統合し、それに応じて適切な応答を決定する必要がある。そのため、生体ネットワークは、多数の入力を統合し、少数の中枢的経路で意思決定を行い、その結果を多数の下流プロセスへと伝達するような情報構造を持つ。このような構造は、しばしばボウタイ構造（bow-tie architecture）と呼ばれる。

4.3 ボウタイ構造と老化経路

　図4では、生体ネットワークの典型的な情報構造としてボウタイモデルが定性的な模式図として示されている。この構造では、多数の入力シグナルが中央の少数の調節経路へと集約され、そこから多数の出力へと分岐していく。
　老化研究においてよく知られている以下の経路は、この中央部分に位置する典型的な例である。
　・ mTOR：細胞成長・代謝を制御するキナーゼ経路
　・ AMPK：細胞エネルギーセンサーキナーゼ
　・ FOXO：ストレス応答・寿命関連転写因子群
　・ IGF-1 signaling：成長因子（IGF-1）シグナル伝達経路
　・ Sirtuins：NAD⁺依存性脱アセチル化酵素群
　これらの経路は、エネルギー状態、栄養状態、ストレス、炎症など多様な入力を統合し、細胞の代謝、増殖、修復、ストレス応答など多くの下流プロセスを同時に制御している。
　図4では、環境要因や代謝状態など多数の入力がこれらの経路へ集約され、その結果として炎症、酸化ストレス、代謝調節、細胞老化などの老化関連プロセスが制御される様子が示されている。この構造は、生体システムが多数の情報を統合して意思決定を行い、多数の出力を一括して調節する仕組みを表している。

4.4 ネットワークにおける多因果性

　ネットワーク構造のもう一つの重要な特徴は、多因果性（multi-causality）である。従来の生物学では、ある分子が特定の機能を制御するという線形的因果関係が想定されることが多かった。しかしネットワークの視点では、単一の分子が複数の経路に影響を与え、同時に複数の経路から制御を受けることが一般的である。
　例えば炎症は、mTOR経路を活性化すると同時に、その調節も受ける。またSIRT1は炎症反応によって制御される一方で、炎症シグナルを制御する役割も持つ。このように、生体ネットワークでは双方向のフィードバックループや、炎症と複数のシグナル経路との相互作用が広く存在する。
　その結果、単一の分子を操作するだけでは、システム全体の振る舞いを予測することが難しくなる。ある介入が、細胞種や時間スケール、個体によっては逆の効果を示すこともあり得る。この多因果性と文脈依存性が、老化研究における介入効果の解釈を難しくしている。

4.5 ネットワーク解析のための計算手法

　このようなネットワーク的な視点は、老化を理解するうえで理論的にも実践的にも重要な含意をもつ。生体は多数の相互作用からなるネットワークとして機能しているため、単一の分子や経路だけを標的とするアプローチでは、老化全体のダイナミクスを十分に捉えられない可能性が高い。
　近年では、高次元オミクスデータの解析やネットワーク推定のための計算手法が発展し、遺伝子・タンパク質・代謝物など多数の要素の相互関係を統合的に解析することが可能になりつつある。こうした手法を用いることで、どのノードや経路がより中枢的な役割を果たしているのか、あるいはどのような組み合わせの介入がネットワーク全体の状態を望ましい方向へシフトさせうるのか、といった問いを立てることができる。
　このように、ネットワーク解析は老化を単一の原因ではなく、多数の経路が相互作用する調節ネットワークのダイナミクスとして捉えるための基盤を提供する。こうした視点は、今後の介入戦略やバイオマーカー開発を考えるうえでも重要な手がかりとなる。

5. 今後の展望：複雑系としての老化研究

5.1 還元主義からシステム理解へ

　老化研究はこれまで、分子や遺伝子レベルのメカニズムを明らかにすることで大きく発展してきた。シグナル経路、DNA損傷、ミトコンドリア機能、炎症反応など、多くの分子過程が老化に関与することが示されている。
　しかし著者らは、これらの知見が蓄積されてもなお、個体レベルの老化現象を十分に説明できているとは言えないと指摘する。老化は単一の分子経路によって生じる現象ではなく、多数の生物学的過程が相互作用することによって生じる現象である。
　そのため、老化研究は従来の還元主義的アプローチに加えて、システム全体の振る舞いを理解する研究枠組みを取り入れる必要がある。ここでいう複雑系アプローチは、単にハイ・スループットデータを扱う従来のバイオインフォマティクスやsystems biologyを置き換えるものではなく、それらを動的構造と階層性の中に位置づける枠組みとして提案されている。

5.2 高次元データと老化研究

　近年、オミクス解析技術の発展により、老化研究では膨大な量のデータが得られるようになった。ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームなど、多様な階層の情報を同時に解析することが可能になっている。
　しかし、このような高次元データを単純な線形モデルで解釈することには限界がある。多数の分子が相互作用する生体システムでは、非線形な関係やフィードバックが広く存在するためである。
　複雑系のアプローチは、こうした高次元データの背後にあるネットワーク構造やダイナミクスを理解するだけでなく、大量の観察値の中から本質的なパターンを抽出し、システムの状態をより単純な指標に要約するための道具にもなりうる。

5.3 多階層の統合

　老化は単一の階層で生じる現象ではない。分子、細胞、組織、臓器、個体といった複数の階層において変化が生じ、それらが相互作用しながら老化表現型を形成する。
　そのため、老化研究ではこれらの階層を個別に解析するだけでなく、階層間の相互作用を理解することが重要となる。例えば、細胞レベルの変化が組織レベルの機能低下へとつながり、それが最終的に個体レベルの健康状態や死亡率に影響を与える。
　複雑系の視点は、このような多階層の相互作用を理解するための概念的枠組みを提供する。今後の課題は、各階層でどのような創発的現象やメカニズムが現れるのかをマッピングし、それらがどのように互いを駆動し合っているのかを多階層的に描き出すことである。

5.4 老化研究への示唆

　複雑系アプローチは、老化研究にいくつかの重要な示唆を与える。
　第一に、老化は単一の原因によって説明できる現象ではない。多数の分子過程や生理機能が相互作用することによって老化表現型が形成される。
　第二に、老化の進行は単純な直線的変化ではなく、非線形なダイナミクスを持つ可能性がある。システムのレジリエンスが低下することで、ある時点で急激な機能低下が生じることもあり得る。
　第三に、老化研究では個々の分子マーカーだけでなく、システム全体の状態を反映する指標を開発することが重要となる。
　著者らはさらに、創発的プロセスの同定、複数の老化過程の相互作用やトレードオフ、階層をまたいだ影響やバッファリングの解析、レジリエンスや情報流を定量化する指標の開発、そして実験と数理モデル・シミュレーションの統合などを、今後の具体的な研究課題として挙げている。

5.5 複雑系アプローチの意義

　著者らは、複雑系の視点が老化研究をより複雑にするわけではなく、むしろ多数の観察結果を統合するための枠組みを提供すると述べている。
　老化研究ではこれまで、分子レベルの知見が急速に蓄積されてきた。しかし、それらを統合して老化という現象を理解するためには、システムレベルの視点が不可欠である。複雑系科学は、創発、レジリエンス、ネットワークといった概念を通じて、老化研究に新しい理論的基盤を提供する。こうしたアプローチは、老化の多様性や個体差、さらには老化過程の予測に内在する不確実性を理解するうえでも重要な役割を果たすと考えられる。
　本論文は、老化を分子損傷の蓄積としてではなく、多階層の相互作用から生じる複雑系として理解する枠組みを提示している。