Gli scienziati dell’Università di Bristol hanno dimostrato che gruppi di cellule cerebrali umane coltivate in laboratorio possono ricevere, elaborare e trasmettere in modo affidabile informazioni tattili, utilizzando l’alfabeto Braille come segnale di test. Lo studio, pubblicato sulla rivista Frontiers in Artificial Intelligence, viene presentato come un passo fondamentale verso i computer bioibridi che sposano il tessuto neurale vivente con sensori elettronici.
La ricerca affronta una domanda apparentemente semplice al centro dell’intelligenza organoide: può un minuscolo pezzo di tessuto cerebrale parzialmente formato trasmettere fedelmente le informazioni che riceve? Per scoprirlo, un team con sede a Bristol guidato dal primo autore Tianyi Liu, un dottorando, e dall’autore senior, il dottor Benjamin Ward-Cherrier, ha collegato gli organoidi cerebrali a un vero sensore tattile e ha chiesto se informazioni significative potessero essere recuperate dall’altra parte. Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra notizie sull'IA.
"Possiamo prendere informazioni da un vero sensore tattile, trasformarlo in una forma che una rete neurale vivente può ricevere, e quindi recuperare informazioni significative dalla risposta organoide", ha detto Liu nell'annuncio dei risultati dell'università. "Questo ci offre un modo pratico per connettere sensori artificiali con sistemi neurali biologici, che rappresentano un percorso molto interessante verso un'informatica più efficiente dal punto di vista energetico."
Come leggere un blob di celle
Gli organoidi al centro dell’esperimento sono tutt’altro che cervelli in miniatura. Ciascuno è largo meno di un millimetro, è privo di molte strutture presenti nel cervello umano e contiene circa 10.000 neuroni insieme a cellule di supporto, modellate sul prosencefalo umano. Si siedono su array multielettrodo all'interno di un sistema che mantiene in vita il tessuto monitorandone le risposte elettriche, consentendo ai ricercatori sia di stimolare che di registrare l'attività neurale.
Il protocollo del test ha seguito il segnale dal tocco al tessuto fino alla classificazione. Innanzitutto, il team ha applicato un sensore tattile alle 26 lettere dell’alfabeto Braille, registrando i dati prodotti da ciascuna lettera. Tali dati sono stati convertiti in modelli di stimolazione elettrica, che sono stati consegnati agli organoidi. I ricercatori hanno poi esaminato se l'attività neurale risultante potesse rivelare quale lettera fosse stata presentata – in effetti, se il tessuto avesse "letto" il segnale che gli era stato dato.
La decodifica è affidata a una macchina vettoriale di supporto, un semplice algoritmo di apprendimento automatico che ordinava modelli di attività neurale e li abbinava a lettere specifiche. Un singolo organoide produceva costantemente un segnale decodificabile circa il 61% delle volte. Quando i risultati di tre organoidi sono stati combinati, la precisione è salita a circa l’83%.
Tre organoidi ne battono uno e nessuno è sicuro del perché
Il risultato dell’insieme è tra le scoperte più intriganti. I ricercatori non sono ancora in grado di spiegare completamente perché tre organoidi hanno prestazioni migliori di uno, anche se sospettano che la risposta risieda nella variazione naturale: non esistono due organoidi che si sviluppano esattamente lungo lo stesso percorso.
"Diversi organoidi possono avere connessioni di rete, stati di sviluppo e attività in corso leggermente diversi, quindi lo stesso input può produrre risposte simili ma non identiche", ha detto Liu. "La combinazione di queste risposte potrebbe fornirci informazioni complementari che non otterremmo da un singolo organoide. Allo stesso tempo, se ogni organoide si comporta in modo diverso, ovviamente diventa più difficile costruire un sistema prevedibile e standardizzato."
Il team ha anche sottolineato il risultato del tessuto. Quando gli scienziati hanno aggiunto rumore artificiale ai segnali Braille, decodificare le risposte degli organoidi si è rivelato più difficile da ingannare che decodificare direttamente i segnali degradati con lo stesso algoritmo. Dopo l'elaborazione da parte degli organoidi, i dati hanno mantenuto una struttura sufficiente affinché il classificatore potesse individuare la lettera corretta in modo più affidabile di quanto consentito dall'input rumoroso e grezzo.
"Dopo l'elaborazione da parte degli organoidi, i dati tattili contengono ancora informazioni sufficienti per classificare le lettere Braille con buona precisione", ha affermato Ward-Cherrier. "Anche la combinazione dei risultati di diversi organoidi ha mostrato un miglioramento delle prestazioni."
Perché l'informatica biologica tenta i ricercatori
La motivazione è l'energia. Il cervello umano funziona con circa 20 watt mentre esegue calcoli che richiedono ordini di grandezza in più di elettricità dall’hardware convenzionale: un divario che si è ampliato con il moltiplicarsi dei data center di intelligenza artificiale. I chip neuromorfi cercano di catturare l'efficienza del cervello nel silicio, e l'intelligenza organoide rappresenta la versione più radicale della stessa scommessa: utilizzare neuroni reali invece di imitarli.
Le potenziali applicazioni si concentrano sulla robotica e sui sistemi autonomi, dove ogni watt conta e il rilevamento tattile è essenziale. Un sensore in grado di scaricare l’elaborazione del segnale sui neuroni viventi – o un giorno formare un circuito chiuso con loro – potrebbe rimodellare il bilancio energetico delle macchine che hanno bisogno di percepire e reagire in tempo reale.
Attenzione prima che i titoli dei giornali scappino
Il team di Bristol è esplicito su ciò che l’esperimento non mostra. Gli organoidi non stavano imparando; hanno risposto alla stimolazione, ma i ricercatori non hanno dimostrato cambiamenti a lungo termine nel tessuto. Il compito era un unico compito tattile, utilizzando uno schema di codifica fisso e una misura relativamente semplice dell'attività neurale.
"Abbiamo dimostrato che le informazioni tattili potevano essere codificate, elaborate attraverso gli organoidi e decodificate, ma non abbiamo dimostrato l'apprendimento o i cambiamenti a lungo termine negli organoidi", ha detto Liu.
I prossimi passi, dice il team, andranno oltre il Braille. I ricercatori sono interessati a input tattili più ricchi come texture e bordi, ed eventualmente a compiti a circuito chiuso in cui un organoide riceve feedback dalle conseguenze del proprio output – la configurazione che inizierebbe a testare se il tessuto vivente può adattarsi a un compito piuttosto che limitarsi a trasmetterlo attraverso di esso.
Per ora, il risultato rappresenta una prova ingegneristica: i segnali dal mondo fisico possono entrare nel tessuto neurale vivente e tornare riconoscibili dall’altra parte. Questo è molto lontano da un computer bioibrido, ma è il tipo di pietra miliare poco affascinante – trasduzione affidabile, precisione misurabile, barre di errore oneste – su cui si basavano anche le precedenti rivoluzioni informatiche.
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