Vedci úspešne naučili laboratórne vypestované mozgy riešiť zložité inžinierske problémy

 

KĽÚČOVÉ ZISTENIA:

• Vedci trénovali mozgové organoidy na riešenie problému obráteného kyvadla.

• Úspešnosť biologického tkaniva po tréningu stúpla z 4,5 % na 46 %.

• Výskum potvrdzuje schopnosť adaptívnych výpočtov priamo v kortikálnom tkanive.

Prepojenie biologických systémov s technológiami predstavuje jednu z najkomplexnejších výziev moderného vedeckého výskumu. Odborníci sa dlhodobo snažia pochopiť mechanizmy, ktorými biologické neurónové siete spracúvajú informácie a učia sa nové vzorce správania. Prelomový experiment s využitím laboratórne vypestovaných mozgových organoidov priniesol v tejto oblasti zásadné odpovede.

Výskumný tím sa rozhodol otestovať schopnosti miniatúrnych mozgov na klasickom probléme obráteného kyvadla, známom aj ako cart-pole. Táto úloha vyžaduje udržiavanie vertikálnej polohy tyče na pohybujúcom sa vozíku, čo si vyžaduje neustále balancovanie. Ide o štandardný testovací nástroj využívaný primárne na meranie odozvy v robotike a umelej inteligencii.

Na komunikáciu s organoidmi vedci využili presne cielené elektrické signály namiesto bežných senzorických vstupov. Pomocou týchto impulzov posielali do biologického tkaniva údaje o aktuálnej polohe a uhle padajúcej virtuálnej tyče. Mozgové tkanivo následne generovalo elektrickú odozvu, ktorá slúžila ako riadiaci pokyn pre pohyb vozíka v simulácii.

Kľúčovým prvkom experimentu bolo použitie špecializovaného algoritmu založeného na metódach spätného posilňovania. Ak organoid neudržal tyč v správnej polohe, algoritmus vyslal korekčný elektrický signál, ktorý simuloval tréningovú spätnú väzbu. Tento proces fungoval ako mechanizmus učenia, ktorý usmerňoval správanie tkaniva smerom k požadovanému cieľu.

Výsledky tohto bioinžinierskeho tréningu preukázali merateľné a objektívne zlepšenie výkonu sledovaných buniek. Na začiatku pokusu dosahovali organoidy úspešnosť udržania rovnováhy na nízkej úrovni len 4,5 %. Po aplikácii elektrického tréningového algoritmu táto hodnota postupne stúpla až na výsledných 46 %.

Zistené dáta jednoznačne potvrdzujú, že laboratórne vypestované kortikálne tkanivo je schopné učenia zameraného na konkrétny cieľ. Tento biologický systém dokáže realizovať adaptívne výpočty aj mimo komplexného prostredia živého organizmu. Odhalenie tohto mechanizmu otvára nové možnosti pre vývoj pokročilých biopočítačov.

Úspešné zvládnutie inžinierskeho problému biologickým tkanivom poskytuje aj cenné dáta pre oblasť medicíny. Pochopenie procesu učenia na bunkovej úrovni pomôže pri modelovaní rôznych neurologických ochorení a testovaní nových liekov. 

PREČO JE TO DÔLEŽITÉ: Schopnosť organoidov adaptívne spracovávať informácie prináša revolúciu do vývoja biopočítačov a neurologického výskumu.

Zdroj: popularmechanics.com foto: ChatGPT