Makine öğrenimindeki son gelişmelere paralel olarak GPT-4bir grup bilim adamı yakın zamanda sinir dokusunun kendisinin kullanılmasını önerdi, hesaplamalı bir substrat olarak hayvan beyninin yapılarını yeniden oluşturmak için dikkatlice büyütüldü. Ne de olsa, AI nörolojik sistemlerden ilham alıyorsa, hesaplama yapmak için gerçek bir nörolojik sistemden daha iyi ne olabilir? Bilgisayar bilimi, elektrik mühendisliği, nörobiyoloji, elektrofizyoloji ve farmakoloji alanlarındaki gelişmeleri bir araya getiren yazarlar, “organoid zeka” adını verdikleri yeni bir araştırma girişimi öneriyorlar.
OI, beyin kullanımını teşvik etmek için ortak bir çabadır. organoidler—hesaplama, ilaç araştırmaları ve tam bir beynin nasıl çalışabileceğini küçük ölçekte incelemek için bir model olarak—kök hücrelerden yetiştirilen küçük küresel beyin dokusu kütleleri—. Başka bir deyişle, organoidler beyni daha iyi anlamak için bir fırsat sağlar ve OI, silikon donanımdan daha az veriden ve daha az enerjiyle öğrenen nörobiyolojik hesaplama sistemleri geliştirmek için bu bilgiyi kullanmayı amaçlar.
Organoidlerin gelişimi, iki biyomühendislik buluşuyla mümkün olmuştur: indüklenmiş pluripotent kök hücreler ve 3D hücre kültürleme teknikleri.
Mevcut alanı alarak nöromorfik bilgi işlemNöronların yapısının ve aralarındaki bağlantıların incelendiği ve silikon mimarilerde taklit edildiği OI, mühendislik analojisini, istenen davranışları doğrudan hayvan beyin hücresi kültürlerinin ateşleme aktivitesine programlama fırsatıyla genişletiyor.
Organoidlerin çapı tipik olarak 500 mikrondur – kabaca tırnağınızın kalınlığı kadardır. Araştırmacılar, organoidler geliştikçe, organoidleri oluşturan nöronların, farklı beyin bölgelerinin yapılarını taklit eden ağlar ve aktivite kalıpları içinde birbirine bağlanmaya başladığını söylüyor. Organoids alanının gelişimi, iki biyomühendislik buluşuyla mümkün olmuştur: indüklenmiş pluripotent kök hücreler (IPSC’ler) ve 3D hücre kültürü teknikleri. IPSC’ler, yetişkin bir hücrenin tekrar kök hücreye dönüştürülmesiyle oluşturulan kök hücrelerdir – özellikle bir hayvanın vücudunda bulunan herhangi bir hücreye dönüşme yeteneğine sahiptir. Bu indüklenmiş kök hücreler daha sonra belirli bir organoidi oluşturmak için gereken spesifik nöronlara ve gliaya biyokimyasal olarak koakslanır. Daha yakın zamanda geliştirilen 3B yapı iskelesi yöntemleri, biyologların iPSC’den türetilen nöral dokuları dikey ve yatay olarak büyütmelerine izin vererek, organoidlerin bir hayvanın beyninde görülen nöronlar arası ağları geliştirmesine izin verir. Bilim adamları onlarca yıldır 2 boyutlu kültürler üzerinde çalışıyorlar, ancak tek katmanlı dokular, organoidlerin yapabileceği şekilde beyin benzeri ağlara dönüşemiyor.
Ağlar, organoidleri beyin aktivitesinin dinamiklerini anlamak ve potansiyel olarak kullanmak için güçlü bir model haline getirir. Jens SchwambornLüksemburg Üniversitesi’nde Hücresel ve Gelişimsel Biyoloji Profesörü, Parkinson hastalığı gibi nörolojik bozuklukların gelişimini incelemek için organoidler kullanıyor. “Patolojinin temel özelliklerini özetledik. kayıplarını görebiliriz. dopaminerjik nöronlar, hastalıkla ilgili protein kümelerinin görünümünü görüyoruz, “dedi laboratuvarı Parkinson’un organoid bir modelini geliştiren Schwamborn. Bu platformlar, tek katmanlı kültürlerin yapamadığı bir hücresel ağ bağlamında Parkinson’un gelişimini küçük ölçekte incelemelerine olanak tanıyor: “Bu en büyük avantaj. Hastalarda olduğunu bildiğimiz, ancak şu ana kadar laboratuvarda özetleyemediğimiz hastalığın özelliklerini görebiliriz. Şimdi, nihayet, bunu yapabiliriz.”
“Hücrelere bunu nasıl yapacaklarını öğretmiyoruz. [Organoids] beyindeki yapıların organizasyonu ile sonuçlanır. Bence güç bu: Hesaplama gücü bu organizasyondan geliyor.”
—Alysson Muotri, California Üniversitesi, San Diego
Organoidlerin kendileri biyomühendislik ilerlemelerinin ürünü olduğu gibi, nörolojik işlev için model olarak kullanımları da diğer birçok biyokimyasal yeniliğin (elektrofizyoloji ve mikroakışkanlar) ürünüdür. Araştırmacılar artık organoid gelişimini yarım on yıl öncesine göre daha güvenilir ve kesin bir şekilde yönlendirebilir ve bu özgüllüğü, belirli kortikal ve subkortikal yapıların ağ yapısını ve hücresel kompozisyonunu taklit eden organoidler oluşturmak için kullanabilirler. Alysson Muotri, San Diego’daki California Üniversitesi’nde pediatri ve moleküler tıp profesörü, bu yapıların onlara beyin dokusunun bilgi işleme yeteneklerini sağlayabileceğine inanıyor. “3D’de, 2D’de göremediğiniz tüm bu ek organizasyonu görüyorsunuz. Bu genetik olarak kodlanmıştır. Hücrelere bunu nasıl yapacaklarını öğretmiyoruz. Beyindeki yapıların organizasyonu ile sonuçlanırlar. Bence güç bu: Hesaplama gücü bu organizasyondan geliyor.”
Tutarlı, sürdürülebilir organoidlere sahip olmak, bilim adamlarının içlerindeki nöron aktivitesinin anlamlı ölçümlerini almalarına da olanak tanır. Çoklu elektrot dizileri (MEA’lar), bir organoid yüzeyinin yakınındaki nöronların elektriksel aktivitesini ölçebilen ve uyarabilen küçük elektrot panelleridir. Organoid bir kütlenin etrafına sarılabilen esnek MEA’lar, petri kabıyla temas halinde olan nöronların yalnızca alt tabakası yerine tüm yüzeyden kayıt yapabilir. Bu kayıtları analiz ederek, bilim adamları tüm bu nöronların birbirleriyle nasıl konuştuğunu anlayabilirler. adı verilen bir dizi sinyal işleme tekniği aracılığıyla nedensel modelleme, araştırmacılar, organoid fonksiyonel yapı ağlarını oluşturan nöronlar arasındaki bağlantıların haritalarını üretebilirler. Bu ağ haritaları daha sonra gelişen nöral doku kütlesi tarafından bilginin nasıl işlendiğini izlemek için kullanılabilir.
Bilim adamları, organoidlerdeki nöron popülasyonlarını, belirli elektrik girdilerine tutarlı ve tahmin edilebilir bir şekilde yanıt vermeye koşullandırarak, organoid sistemleri, esnek ve güçlü bilgi işlem sistemleri oluşturmak için sinir dokusunun görünen bilgi işleme yeteneklerinden yararlanabilecek organik işleme birimlerine dönüştürebileceklerini varsayıyorlar.
Kortikal LaboratuvarlarMelbourne merkezli bir biyoteknoloji kuruluşu olan , bu tür ilk eğitilebilir nörobiyolojik bilgi işlem platformu olan Dishbrain’i piyasaya sürüyor. Şirket, programlanabilir, tek katmanlı 2B nöral kültürler sağlamayı hedefliyor. klasik video oyunu pong oynamak—bir bulut hizmeti olarak son kullanıcılara. Şirketin Baş Bilim Sorumlusu Brett Kagan, şirketin hizmeti yıl sonuna kadar çalıştırmayı planladığını söylüyor: “Bu yıl sona ermeden, insanların bulut veya iş ortaklığı yoluyla bunu yapabilmesi için bir beta sisteme sahip olmalıyız. kurum içi kullanım için bizimle oturum açın ve çok temel ortamları çalıştırabileceksiniz” dedi.
Benzer çip üzerinde organoid bilgi işlem sistemleri henüz mevcut olmasa da, OI ekibi ilerleme oranları konusunda iyimser. Profesör Muotri, on yıl içinde organoid bilgi işlem sistemlerinin geliştirildiğini görebileceğimizi düşünüyor: “Önümüzdeki iki veya üç yıl içinde bir prototip görebiliriz” dedi. “İhtiyacımız olan tüm araçlarla birlikte işlerin daha tekrarlanabilir hale gelmesi için bu 5 veya 10 yıl alacak.”
Grubun araştırması yakın zamanda yayınlandı dergide Nörobilimde Sınırlar.
Sitenizdeki Makalelerden
Web Çevresindeki İlgili Makaleler