Un team guidato da Melbourne ha dimostrato per la prima volta che 800.000 cellule cerebrali che vivono in una capsula, DishBrain, possono eseguire compiti mirati, in questo caso, il semplice gioco per computer simile al tennis, Pong. Gli esperimenti dei ricercatori forniscono la prova che le cellule cerebrali in una capsula possono mostrare un’intelligenza intrinseca, modificando il loro comportamento nel tempo. Le direzioni future di questo lavoro hanno potenziale nella modellizzazione delle malattie, nella scoperta di farmaci e nell’espansione dell’attuale comprensione di come funziona il cervello e di come nasce l’intelligenza. I risultati aumentano anche la possibilità di creare un’alternativa alla sperimentazione animale quando si studia come nuovi farmaci o terapie geniche rispondono a questi ambienti dinamici. Il prossimo obiettivo dei ricercatori è scoprire cosa succede quando il sistema DishBrain viene influenzato da farmaci e alcol.
“Abbiamo dimostrato che possiamo interagire con i neuroni biologici viventi in modo tale da costringerli a modificare la loro attività, portando a qualcosa che assomiglia all’intelligenza”, ha affermato Brett J. Kagan, PhD, CSO presso la start-up biotecnologica Cortical Labs, che mira a per costruire una nuova generazione di chip per computer biologici. E mentre gli scienziati sono riusciti da tempo a montare i neuroni su schiere multi-elettrodo e a leggerne l’attività, questa è la prima volta che le cellule sono state stimolate in modo strutturato e significativo.
Hon Weng Chong, PhD, CEO di Cortical Labs, ha spiegato a GEN : “Il concetto del sistema è nato dall’intuizione del lavoro di Isomura et al. che ha proposto un quadro teorico (il principio dell’energia libera) sviluppato dal Prof Karl Friston come forza trainante per l’apprendimento in una rete neurale biologica”. Come ha osservato Chong, “ DishBrain offre un approccio più semplice per testare il funzionamento del cervello e ottenere informazioni su condizioni debilitanti come l’epilessia e la demenza”.
Chong, Kagan e il team di Cortical Labs, insieme a Friston, FMedSci, FRSB, FRS, che è un neuroscienziato teorico presso l’University College di Londra (UCL) e ricercatori collaboratori affiliati alla Monash University, alla RMIT University, all’UCL e al Canadian Institute per Advanced Research, hanno riportato i loro sviluppi in Neuron , in un articolo intitolato “ I neuroni in vitro imparano e mostrano sensibilità quando incarnati in un mondo di gioco simulato ”. Nel loro articolo, il team ha concluso: “Utilizzando questo sistema DishBrain, abbiamo dimostrato che un singolo strato di neuroni corticali in vitro può auto-organizzare l’attività per mostrare un comportamento intelligente e senziente quando incorporato in un mondo di gioco simulato”.
Sfruttare la potenza computazionale dei neuroni viventi per creare intelligenza biologica sintetica (SBI) è stato “precedentemente confinato nel regno della fantascienza”, ma ora potrebbe essere alla portata dell’innovazione umana”, hanno suggerito gli autori. Tuttavia, sebbene ci siano stati tentativi di sviluppare hardware biomimetico che supporti il calcolo neuromorfico, “nessun sistema artificiale al di fuori dei neuroni biologici è in grado di supportare almeno una complessità di terzo ordine (in grado di rappresentare tre variabili di stato), necessaria per ricreare la complessità di un sistema biologico”. rete neuronale (BNN).” E sebbene gli scienziati abbiano compiuto progressi significativi nella mappatura del “calcolo neurale in vivo”, ha continuato il team, ci sono limiti tecnici all’esplorazione di questo in vitro.
Kagan ha spiegato: “Dai vermi alle mosche fino agli esseri umani, i neuroni sono il punto di partenza per l’intelligenza generalizzata. Quindi la domanda era: possiamo interagire con i neuroni in modo da sfruttare quell’intelligenza intrinseca? … In passato, sono stati sviluppati modelli del cervello in base a come gli scienziati informatici pensano che il cervello potrebbe funzionare. Questo di solito si basa sulla nostra attuale comprensione della tecnologia dell’informazione, come il calcolo del silicio. Ma in verità, non capiamo veramente come funziona il cervello”.
Per il lavoro segnalato, il gruppo di ricerca ha sviluppato Dishbrain, che hanno descritto come “un sistema che sfrutta il calcolo adattivo intrinseco dei neuroni in un ambiente strutturato”. Per fare ciò gli scienziati hanno prelevato cellule di topo da cervelli embrionali e alcune cellule cerebrali umane derivate da cellule staminali e le hanno coltivate su matrici di microelettrodi che potevano sia stimolarle che leggerne l’attività. “Attraverso la stimolazione e la registrazione elettrofisiologica, le culture vengono inserite in un mondo di gioco simulato, imitando il gioco arcade ‘Pong'”, hanno spiegato i ricercatori.
I ricercatori hanno collegato i neuroni a un computer in modo tale che i neuroni ricevessero feedback sul fatto che la loro racchetta nel gioco stesse colpendo la palla. Gli elettrodi sulla sinistra o sulla destra di un array venivano attivati per indicare a DishBrain da che parte si trovava la palla, mentre la distanza dalla paletta era indicata dalla frequenza dei segnali. Il feedback degli elettrodi ha insegnato a DishBrain come restituire la palla, facendo agire le cellule come se fossero loro stesse la racchetta.
Gli scienziati hanno monitorato l’attività del neurone e le risposte a questo feedback utilizzando sonde elettriche che hanno registrato “picchi” su una griglia. Le punte diventavano più forti quanto più un neurone muoveva la paletta e colpiva la palla. Quando i neuroni fallivano, il loro stile di gioco veniva criticato da un programma software creato da Cortical Labs. Ciò ha dimostrato che i neuroni potrebbero adattare l’attività a un ambiente in evoluzione, in modo orientato agli obiettivi, in tempo reale. Riferendo i loro risultati, i ricercatori hanno affermato: “Il sistema fornisce la capacità di un modello di apprendimento completamente visualizzato, in cui possono essere sviluppati ambienti unici per valutare i calcoli effettivi eseguiti dalle BNN. Questo è qualcosa che è ricercato da tempo e si estende oltre i modelli puramente in silico o le previsioni dei soli percorsi molecolari”.
Kagan ha spiegato inoltre: “Uno stimolo imprevedibile è stato applicato alle cellule e il sistema nel suo complesso ha riorganizzato la sua attività per giocare meglio e per ridurre al minimo la risposta casuale… Si può anche pensare che semplicemente giocando, colpendo la palla e ottenere una stimolazione prevedibile, crea intrinsecamente ambienti più prevedibili… Non siamo mai stati in grado di vedere come agiscono le cellule in un ambiente virtuale… Siamo riusciti a costruire un ambiente a circuito chiuso in grado di leggere cosa sta succedendo nelle cellule, stimolarle con informazioni significative e quindi modificare le celle in modo interattivo in modo che possano effettivamente alterarsi a vicenda.
Il team ha scelto Pong per la sua semplicità e familiarità, ma, ha aggiunto Kagan, anche perché è stato uno dei primi giochi utilizzati nell’apprendimento automatico, “… quindi volevamo riconoscerlo”. Tuttavia, Pong non è stato l’unico gioco testato. “Sai quando il browser Google Chrome si blocca e ottieni quel dinosauro che puoi far saltare oltre gli ostacoli (Progetto Bolan). “Lo abbiamo fatto e abbiamo visto alcuni buoni risultati preliminari, ma abbiamo ancora molto lavoro da fare per costruire nuovi ambienti per scopi personalizzati.”
Friston ha anche osservato: “L’aspetto bello e pionieristico di questo lavoro sta nel dotare i neuroni di sensazioni – il feedback – e, soprattutto, della capacità di agire sul loro mondo… Sorprendentemente, le culture hanno imparato come rendere il loro mondo più prevedibile agendo su di esso. . Ciò è notevole perché non è possibile insegnare questo tipo di auto-organizzazione; semplicemente perché, a differenza di un animale domestico, questi mini-cervelli non hanno il senso della ricompensa e della punizione. Il potenziale traslazionale di questo lavoro è davvero entusiasmante: significa che non dobbiamo preoccuparci di creare “gemelli digitali” per testare interventi terapeutici. Ora disponiamo, in linea di principio, della “sandbox” biomimetica definitiva in cui testare gli effetti dei farmaci e delle varianti genetiche: una sandbox costituita esattamente dagli stessi elementi informatici (neuronali) che si trovano nel tuo cervello e nel mio”.
La ricerca supporta il principio dell’energia libera sviluppato da Friston. Kagan ha sottolineato: “Abbiamo dovuto affrontare una sfida quando stavamo cercando di capire come istruire le cellule a seguire un certo percorso… Non abbiamo accesso diretto ai sistemi della dopamina o qualsiasi altra cosa che potremmo usare per fornire incentivi specifici in tempo reale, quindi dovevamo andare a un livello più profondo di quello con cui lavora il professor Friston: l’entropia dell’informazione, un livello fondamentale di informazione su come il sistema potrebbe auto-organizzarsi per interagire con il suo ambiente a livello fisico. Il principio dell’energia libera propone che le cellule a questo livello cerchino di ridurre al minimo l’imprevedibilità nel loro ambiente”.
Una delle scoperte più interessanti è stata che DishBrain non si comportava come i sistemi basati sul silicio, ha continuato. “Quando abbiamo presentato informazioni strutturate ai neuroni disincarnati, abbiamo visto che cambiavano la loro attività in un modo molto coerente con il loro comportamento reale come un sistema dinamico. Ad esempio, la capacità dei neuroni di cambiare e adattare la propria attività a seguito dell’esperienza aumenta nel tempo, in linea con ciò che vediamo con il tasso di apprendimento delle cellule”.
Chong ha detto che le scoperte riportate sono solo l’inizio. “Questo è un territorio nuovo e vergine. E vogliamo che più persone si uniscano a noi e collaborino a questo, per utilizzare il sistema che abbiamo costruito per esplorare ulteriormente questa nuova area della scienza. Come ha detto uno dei nostri collaboratori, non capita tutti i giorni di svegliarsi e poter creare un nuovo campo della scienza”.
Costruendo in questo modo un modello vivente di cervello a partire da strutture di base, gli scienziati saranno in grado di sperimentare utilizzando la funzione cerebrale reale piuttosto che modelli analoghi imperfetti come un computer. Come hanno concluso gli autori nel loro articolo: “In definitiva, sebbene siano ancora necessarie sostanziali tecniche di ingegneria hardware, software e wetware per migliorare il sistema DishBrain, questo lavoro dimostra il potere computazionale dei neuroni viventi di apprendere in modo adattivo in uno scambio attivo con i loro sensori. Ciò rappresenta il passo più grande fino ad oggi verso il raggiungimento di un SBI che risponda con un comportamento diretto agli obiettivi definito esternamente”.
Kagan e colleghi mirano poi a indagare sugli effetti dell’alcol quando introdotto in DishBrain. “Stiamo cercando di creare una curva dose-risposta con l’etanolo, in pratica farli ‘ubriacare’ e vedere se giocano meno bene, proprio come quando le persone bevono”, ha commentato Kagan.
Ciò apre potenzialmente la porta a modi completamente nuovi di comprendere ciò che sta accadendo al cervello. “Questa nuova capacità di insegnare alle colture cellulari a svolgere un compito in cui mostrano sensibilità – controllando la paletta per restituire la palla tramite il rilevamento – apre nuove possibilità di scoperta che avranno conseguenze di vasta portata per la tecnologia, la salute e la società”, ha sottolineato Adeel Razi, PhD, direttore del Laboratorio di Neuroscienze Computazionali e dei Sistemi della Monash University. “Sappiamo che il nostro cervello ha il vantaggio evolutivo di essere sintonizzato per centinaia di milioni di anni per la sopravvivenza. Ora, sembra che abbiamo a portata di mano dove possiamo sfruttare questa intelligenza biologica incredibilmente potente ed economica”.
Kagan ha continuato: “Abbiamo anche dimostrato che possiamo modificare la stimolazione in base al modo in cui le cellule cambiano il loro comportamento e farlo in un circuito chiuso in tempo reale… Questo è l’inizio di una nuova frontiera nella comprensione dell’intelligenza. Tocca gli aspetti fondamentali non solo di ciò che significa essere umani, ma di ciò che significa essere vivi e intelligenti, elaborare informazioni ed essere senzienti in un mondo dinamico in continua evoluzione.
Parlando con GEN,Chong ha ulteriormente spiegato: “Nel complesso, l’azienda ritiene che ci siano due obiettivi a lungo termine che stiamo cercando di raggiungere. Il primo, legato agli esperimenti sull’alcol, è la capacità di utilizzare il sistema DishBrain come un modo per eseguire test cognitivi delle cellule cerebrali in una capsula. Quando queste cellule cerebrali vengono coltivate dalle cellule staminali di donatori consenzienti, sarebbero geneticamente identiche a quelle del cervello del donatore. Quindi dovrebbero teoricamente rispondere ai vari farmaci allo stesso modo dei loro donatori. Attualmente, ci sono una miriade di farmaci che influenzano il sistema nervoso centrale, e in particolare il sistema cognitivo, di cui non abbiamo modo di testare in laboratorio gli effetti collaterali prima che vengano somministrati a un essere umano.
“In secondo luogo, dato che ora abbiamo dimostrato che è possibile addestrare la stessa sostanza che dà origine all’intelligenza nel mondo biologico, ad esempio mosche, cani, polpi, esseri umani, ecc., sorge la domanda su cosa potremmo essere in grado di costruire se dovessimo aumentare la complessità dei sistemi costruiti utilizzando questo substrato. Saremo in grado di costruire macchine che mostrino gli stessi punti di forza che vediamo nei sistemi biologici intelligenti come intelligenza fluida/flessibile, basso consumo energetico ed elevata efficienza delle informazioni? Pertanto, il nostro team sta attualmente esplorando vari modi per migliorare le prestazioni di questi sistemi neurali, da modi migliori per collegare le informazioni digitali con i sistemi biologici-
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