Znanost

Kiborg-mozak: ljudski neuroni uzgojeni u laboratoriju sposobni su učiti brže od AI-računala

Igor Berecki subota, 1. siječnja 2022. u 07:00

Koristeći izolirane ljudske živčane stanice, znanstvenici u laboratoriju stvaraju neuronske mreže koje funkcioniraju poput ljudskog mozga, u nadi da će s vremenom zamijeniti životinjske modele kao alate za proučavanje neurofiziologije

Posljednjih godina nekoliko istraživačkih timova u svijetu radi na kreiranju malenih živih trodimenzionalnih ljudskih mozgova, tzv. cerebralnih organoida. Ovi pojednostavljeni organi u laboratorijskim uvjetima reproduciraju građu i osnovnu funkcionalnost cerebralnog korteksa (moždane kore), dijela mozga koji je odgovoran za prepoznavanje osjeta, pokretanje mišića, ali i za više neuralne funkcije koje nas izdvajaju iznad drugih životinjskih vrsta i čine nas ljudima: analitičko razmišljanje, percepciju, pamćenje i jezik.

Do sada su takvi organoidni mozgići većinom korišteni za kreiranje laboratorijskih modela neuroloških bolesti (npr. mikrocefalije, Zika-infekcije i nekih moždanih tumora kao što je glioblastom), pa su na njima - umjesto na živim, pravim mozgovima - iskušavani eksperimentalni lijekovi i inovativne terapijske tehnike. Tek unazad godinu-dvije znanstvenici su shvatili da neuroni unutar cerebralnih organoida uzajamno komuniciraju slijedeći ista pravila neurofiziologije kao i neuroni u živom mozgu.

Samoorganiziranje i samouprava

Kako bi to istražili, profesor Hideya Sakaguchi sa Salkovog instituta za biološke znanosti u Kaliforniji i njegovi kolege sa Sveučilišta Kyoto su od neuralnih matičnih stanica uzgojili repliku ljudske moždane kore: cerebralni organoid sa slojevitom građom i strukturom tipičnom za korteks. Potom su iz tog organoida izdvojili pojedinačne stanice i u odvojenoj posudi ih zasebno uzgojili. Te su se stanice ubrzo počele spontano organizirati u nakupine (neuronske klastere) i stvarati uzajamne komunikacijske mreže sa susjednim skupinama neurona.

Proučavanjem protoka kalcijevih iona (što je u živom mozgu jedan od izravnih dokaza postojanja neuralne aktivnosti), Sakaguchi i njegov tim su opazili kako se neuroni unutar klastera aktiviraju isprva pojedinačno, svaki za sebe, ali vrlo brzo stvaraju mreže i veze s drugim neuronima, te se počinju aktivirati sinkronizirano, poput prave neuralne mreže. Sinkronicitet aktivacije neurona je važno otkriće, jer je sinkronizirana neuronska aktivnost temelj naprednih moždanih funkcija, uključujući asocijativnost i pamćenje.

Sanjaju li organoidi erotske snove?

I dok profesor Sakaguchi predviđa kako će neuronske mreže u cerebralnim organoidima pomoći u otkrivanju lijekova, boljem razumijevanju neuroloških i psihijatrijskih poremećaja i možda započeti znanstvena istraživanja o regeneraciji mozga nakon moždanog udara ili traume, sve su prisutniji i skeptični pogledi na takav pristup uzgoju ljudskih neurona. Jer, kažu, s obzirom na to da cerebralna kora ima ključnu ulogu u ljudskoj svijesti, postoje brojna etička pitanja o razvoju organoida sličnih moždanoj kori: što ako takvi umjetno stvoreni mozgići razviju svijest?

Sakaguchi kaže da je trenutno neuralna tehnologija još jako udaljena od mozga koji 'svjesno razmišlja'. "Da bi stvorili višu moždanu funkciju kao što je svijest, organoidima bi bila potrebna subjektivna iskustva, a njih ne može biti ako neuronskoj mreži nije osiguran senzorni ulaz i motorni izlazni sustav", kaže on. „Sadašnjim organoidima uzgojenim u laboratoriju nedostaju ta iskustva, ali priznajem da bi budući razvoj laboratorijske neurofiziologije i uzgoja živih neuralnih tkiva mogao uključiti i takav 'input i output', te ih tako približiti aktiviranju primitivne svijesti“.

Spontano klasteriranje

Kako to obično biva, stvarnost je pretekla budućnost daleko prije nego što se tome nadamo: istovremeno dok profesor Sakaguchi teorijski raspravlja o možebitnoj budućoj aktivaciji viših neuralnih funkcija u umjetno uzgojenim mozgovnim mrežama napravljenim od živih stanica, istraživački tim u Cortical Labsu, američkom biotehnološkom startupu, uspješno je naučio laboratorijski uzgojene ljudske moždane stanice kako igrati Pong, legendarnu video-igricu simulacije primitivne verzije (stolnog) tenisa. Što je Pong, pitate se? Bacite pogled na okvir uz tekst.

Masa živih neurona (oko 800.000 stanica) uzgojenih u laboratoriju, a koju su istraživači od milja nazvali Cyborg, nastala je tako što su ljudske matične neuronske stanice u Petrijevoj zdjelici nanesene na serijski povezani niz mikroelektroda. Kao i u ranijim sličnim pokusima, neuroni su se ubrzo spontano povezali u klaster i umrežili, stvarajući sinkroniziranu neuralnu mrežu.

Potom je računalni program u mikroelektrode počeo slati električne signale s informacijom gdje se Pong-loptica trenutno nalazi: ako su se, na primjer, aktivirale elektrode s desne strane neuronskog klastera, to je za moždane stanice bio signal da im se loptica približava s lijeve strane. Udaljenost loptice od „reketa“ stanicama je signalizirana putem promjene frekvencije mikroelektričnih impulsa: što je loptica bila bliže reketu, frekvencija se povećavala.

Input, output i zadatak

Dakle, istraživači Cortical Labsa su, najjednostavnije rečeno, dizajnirali ono o čemu je Sakaguchi tek teorijski raspravljao: stvorili su senzorički „input“ (mikroelektrični impuls koji laboratorijski uzgojenim ljudskim moždanim stanicama signalizira u kojem smjeru se kreće „loptica“ na ekranu). Osim toga, kreiran je i svojevrstan motorički „output“ (senzori koji registiraju impulse stvorene u neuralnoj mreži ljudskih moždanih stanica) i prosljeđuju ih u računalo.

Kreiran je i računalni program koji se ponaša prema pravilima istim kao i kod pravog single-player Ponga: reket se može pokretati u dvije dimenzije (lijevo-desno ili gore-dolje; ovisno u dizajnu igre na ekranu), a kao i u pravoj igri, cilj je dovesti reket na putanju lopte kako bi se odbila prema suprotnom zidu. Dakle, stvaranjem senzoričkog inputa i motoričkog outputa, te zadavanjem svrhovitog zadatka, stvoreni su svi osnovni preduvjeti za nastanak više moždane funkcije u umjetno stvorenom cerebralnom organoidu. A potom su istraživači na računalu spojenom na Cyborg-mozak pokrenuli Pong.

Senzacionalistički mediji bi sada napisali: „Nećete vjerovati što se tada dogodilo!“.

Zaista, što se tada dogodilo?

A dogodilo se to da je grudica živih ljudskih neurona uzgojena u staklenoj zdjelici naučila igrati računalnu igru onako kako ju uče i ljudi: igrajući ju više puta uzastopno, pri čemu na temelju dobivenih povratnih informacija „shvaća“ kako treba pomicati reket na način koji rezultira uspjehom.

Istraživači su ponajviše bili iznenađeni (senzacionalistički mediji bi rekli: „zaprepašteni“) vremenom koje je cerebralni organoid po imenu Cyborg utrošio za učenje uspješnog pomicanja reketa: trebalo mu je tek oko pet minuta (odnosno, samo 10-15 „partija“ Ponga), što je bilo značajno brže od deep-learning računala „nahranjenog“ umjetnom inteligencijom (AI) i opskrbljenog istim „input-output“ sustavom. Takvom AI-računalu je za isti zadatak trebalo 90 minuta učenja, odnosno oko 5.000 odigranih „partija“ elektronskog tenisa.

Premda vrlo brzo uče, laboratorijski mozgići ipak nisu postali i vrhunski igrači Ponga; istraživanje je još u ranoj fazi, tako da se rezultati real-time igranja mini-mozgova još uvijek ne mogu uspoređivati s ljudskim rezultatima u Pongu. Također, premda cerebralni organoidi mogu naučiti kako igrati Pong daleko brže od umjetne inteligencije, nisu toliko vješti kada je u pitanju sâmo igranje: protiv računala kao što je DeepMind, pametni kiborg-mozgići bi izgubili većinu uzajamno odigranih partija.

Ukratko, cerebralni organoid zaista neopisivo brzo shvaća, ali nije baš previše spretan. Nešto poput računalnog nerda koji rastura na satu informatike, ali na tjelesnom su mu najsmrtniji neprijatelji košarkaška lopta i kozlić za preskakanje.

Život u Matrixu

U razgovoru za New Scientist je Brett Kagan, voditelj istraživačkog odjela Cortical Labsa opisao svoje utiske o radu na Cyborgu: “Najimpresivnije je bilo vidjeti koliko brzo uči: 800.000 neurona koji u staklenoj zdjelici žive uzgojeni na mikroelektrodama, uspijevaju shvatiti pravila računalne igre za samo pet minuta, doslovno u stvarnom vremenu”.

„Naravno da smo impresionirani: uživo smo imali priliku vidjeti da je biološko tkivo sposobno činiti nevjerojatne stvari koje su do sada bile isključivo u domeni računala“, rekao je, pa dodao: „Da, pomalo je jezovit osjećaj to što pomoću vanjskih digitalnih podražaja možemo uvjeriti mozak – jer cerebralni organoid jeste mozak, koliko god bio malen i primitivne strukture – da se nalazi u realitetu, te potom od njega dobiti svrsishodne reakcije na umjetnu realnost koju mu prezentiramo. Iz pozicije laboratorijski uzgojenog mozga, mi smo njegov Matrix“.

Kako navode na svojoj web-stranici, istraživači iz Cortical Labsa se nadaju da će njihov rad na izvantjelesnim ljudskim neuronima u laboratorijskim uvjetima  povezanim u neuronske mreže postati temelj za razvoj sofisticirane 'fuzionirane računalne tehnologije', koja će koristiti živo tkivo integrirano s neživim 'silicijskim računalstvom'. Cilj je stvaranje kiborg-mozga, neživog stroja koji u procesima učenja koristi žive ljudske moždane stanice. Budući da neuroni mogu učiti tako velikom brzinom, spoj živih neurona sa strojnim učenjem mogao bi značajno unaprijediti tehnologiju umjetne inteligencije.

A onda će jednoga dana kiborg-mozak vjerojatno dobiti i priliku za odabir između crvene i plave tablete. No, o tome ćemo neki drugi puta.

 

 

Igor „Doc“ Berecki je pedijatar-intenzivist na Odjelu intenzivnog liječenja djece Klinike za pedijatriju KBC Osijek. Pobornik teorijske i praktične primjene medicine i znanosti temeljene na dokazima, opušta se upitno ne-stresnim aktivnostima: od pisanja znanstveno-popularnih tekstova i objavljivanja ilustracija u tiskanom izdanju časopisâ BUG, crtkanja računalnih grafika i primijenjenog dizajna, zbrinjavanja pasa i mačaka, fejsbučkog blogiranja o životnim neistinama i medicinskim istinama, sve do kuhanja upitno probavljivih craft-piva i sasvim probavljivih jela, te neprobavljivog sviranja bluesa.