O echipă de cercetători a reușit să demonstreze că mici structuri de țesut cerebral, crescute în laborator, pot fi „ghidate” să își îmbunătățească performanța într-o sarcină simplă de inginerie, prin intermediul unui sistem de feedback electric, scrie Science Alert.
În cadrul experimentului, organoide corticale, mici aglomerări de celule nervoase, au fost integrate într-un sistem închis, unde primeau stimulare electrică în funcție de rezultatele obținute. Scopul a fost rezolvarea unei probleme clasice din inginerie: menținerea în echilibru a unui „CartPole” virtual (o bară sau un pendul invers fixat pe un cărucior mobil).
Deși nu este vorba despre un biocomputer funcțional, rezultatul arată că rețelele neuronale vii pot fi ajustate prin feedback structurat. Descoperirea ar putea ajuta la înțelegerea modului în care bolile neurologice afectează capacitatea creierului de a învăța și de a se adapta.
„Încercăm să înțelegem mecanismele fundamentale prin care neuronii pot fi reglați adaptiv pentru a rezolva probleme”, a explicat Ash Robbins, cercetător în robotică și inteligență artificială la University of California, Santa Cruz. Potrivit lui, dacă aceste procese pot fi replicate și analizate în laborator, ele pot oferi indicii valoroase despre impactul bolilor neurologice asupra plasticității cerebrale.
Ce este problema „CartPole”
Problema presupune menținerea în echilibru a unei bare montate pe un cărucior care se poate deplasa stânga-dreapta. Dacă bara se înclină prea mult, sistemul „eșuează”. Deși regulile sunt simple, erorile mici se acumulează rapid, ceea ce face din acest model un test standard pentru cercetările în domeniul învățării prin recompensă (reinforcement learning).
Spre deosebire de sarcinile de recunoaștere a tiparelor, aici este nevoie de ajustări continue și fine, nu de un singur răspuns corect.
Cum a funcționat experimentul
Organoidele nu au fost create din țesut uman, ci din celule stem de șoarece, cultivate astfel încât să formeze mici structuri corticale capabile să transmită semnale electrice. Acestea nu aveau complexitatea necesară pentru gândire sau conștiință, însă conexiunile dintre neuroni puteau fi modificate prin stimulare externă.
Semnalele electrice trimise către organoide indicau direcția și gradul de înclinare ale barei virtuale. Răspunsurile electrice generate de acestea erau apoi interpretate drept comenzi pentru deplasarea căruciorului la stânga sau la dreapta.
Organoidele nu „înțelegeau” sarcina. Cercetătorii testau dacă rețelele neuronale pot fi ajustate prin feedback, adică dacă stimulările electrice aplicate în mod strategic pot îmbunătăți performanța în timp.
Au fost testate trei condiții: fără feedback, feedback aleatoriu și feedback adaptiv, bazat pe performanțele anterioare. În varianta adaptivă, dacă rezultatele scădeau sub media recentă, sistemul aplica scurte impulsuri electrice de mare frecvență anumitor neuroni, selectați printr-un algoritm care analiza ce tipare duseseră anterior la îmbunătățiri.
„Este ca un antrenor artificial care spune: «Nu e bine, ajustează puțin în direcția aceasta»”, a explicat Robbins.
Rezultatele
Diferențele au fost semnificative. Organoidele fără feedback au atins pragul de performanță ridicată în doar 2,3% din cazuri. Cele cu feedback aleatoriu, în 4,4% din situații. În schimb, în condiția de feedback adaptiv, rata a crescut la 46%.
Cercetătorii subliniază însă că este vorba despre învățare pe termen scurt. După doar 45 de minute fără stimulare, organoidele reveneau la nivelul inițial de performanță, „uitând” ajustările anterioare. Studii viitoare ar putea analiza cum poate fi îmbunătățită această „memorie”, eventual prin creșterea complexității structurilor.
Bioinformaticianul David Haussler, tot de la University of California, Santa Cruz, a subliniat că obiectivul cercetării este aprofundarea studiului creierului și dezvoltarea tratamentelor pentru bolile neurologice, nu înlocuirea computerelor sau a sistemelor robotice cu țesut cerebral crescut în laborator.
Rezultatele studiului au fost publicate în revista științifică Cell Reports.
Ştiri video recomandate
