N.83 – Inteligencia organoide: Propuesta

Un equipo internacional dirigido por la Universidad Johns Hopkins en Baltimore (Maryland, EE.UU.), propone desarrollar computadores biológicos (biocomputadores) sustentados en millones de células cerebrales humanas, cuya potencia, según afirman, podría superar sustancialmente a la de las actuales supercomputadoras y consumir mucha menos energía.

Los investigadores publicaron en la revista Frontiers in Science una hoja de ruta detallada de lo que denominan «inteligencia organoide», con base en los notables avances en el cultivo de organoides cerebrales derivados de células madre humanas, que permiten replicar in vitro aspectos moleculares y celulares críticos del aprendizaje y la memoria.

En la actualidad se producen organoides cerebrales mielinizados en 3D con alta densidad celular y niveles enriquecidos de células gliales y expresión génica crítica para el aprendizaje. Los sistemas integrados de perfusión de microfluidos permiten cultivos escalables y duraderos, así como señalización química espaciotemporal. Los nuevos conjuntos de microelectrodos 3D permiten la señalización y el registro electrofisiológicos espaciotemporales de alta resolución para explorar la capacidad de los organoides cerebrales para replicar los mecanismos moleculares del aprendizaje y la memoria, así como su potencial computacional. Se están desarrollando tecnologías que podrían permitir nuevos modelos de biocomputación a través de interfaces organoide-computadora. Pueden preverse interfaces complejas en red mediante las cuales los organoides cerebrales se conecten con diversos sensores y dispositivos, entre sí y con organoides de órganos sensoriales (por ejemplo, organoides retinales), y se entrenen mediante biorretroalimentación, procesamiento de big data y aprendizaje automático.

En el artículo aquٌí reseñado se acuña el término “inteligencia organoide” (“organoid intelligence” (OI) para abarcar estos desarrollos, y se presenta un programa colaborativo para constituir un campo multidisciplinario de OI. Ello tiene como objetivo establecer OI como una forma de computación biológica genuina que aprovecha las posibilidades de organoides cerebrales utilizando avances científicos y de bioingeniería de una manera éticamente responsable, involucrando a todas las partes interesadas relevantes.

El desarrollo estratégico de la OI podría dar lugar a sistemas de biocomputación que permitirían una toma de decisiones más rápida, un aprendizaje continuo y una mayor eficiencia energética y de datos. Además, podría ayudar a dilucidar la fisiopatología de enfermedades degenerativas, así como a identificar enfoques terapéuticos novedosos para abordar necesidades globales no satisfechas.

Los cerebros humanos son más lentos que las máquinas en el procesamiento de información simple, como la aritmética, pero superan con creces a las máquinas en el procesamiento de información compleja, ya que los cerebros manejan mejor datos inciertos o escasos, pueden procesar tanto de manera secuencial como en paralelo, y superan a las computadoras en la toma de decisiones sobre conjuntos de datos heterogéneos e incompletos, así como en otros desafíos. Por otra parte, el aprendizaje biológico requiere mucha menos energía para resolver problemas computacionales. Los humanos operan con una eficiencia energética 106 veces mayor en relación con las máquinas modernas. Además, necesitan menos observaciones para aprender a resolver problemas. El artículo proporciona numerosos y elocuentes ejemplos de todo ello. Las ventajas de potencia y eficiencia de la computación biológica son sustanciales en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático en tiempo real y entornos cambiantes.

Las múltiples aplicaciones posibles incluyen una nueva generación de tecnologías informáticas biológicas e híbridas (biológico-electrónicas), junto con avances en nuestra comprensión de la fisiología de la cognición, del aprendizaje y la memoria, y los efectos fisiopatológicos de las enfermedades degenerativas y del desarrollo, lo que a su vez podría estimular el desarrollo de fármacos y otras intervenciones. OI también puede también habilitar nuevos algoritmos de IA neuromiméticos, así como al desarrollo de nuevas tecnologías de interfaz cerebro-computadora.

Modelo para un programa de desarrollo e implementación de OI

El artículo concluye presentando un programa de desarrollo e implementación de OI diseñado para:

• Determinar las características de biorretroalimentación de los organoides cerebrales humanos existentes, utilizando potencialmente la IA para analizar patrones de respuesta registrados a estímulos eléctricos y químicos (neurotransmisores y sus correspondientes agonistas y antagonistas de los receptores).
• Probar empíricamente, refinar y desarrollar teorías neurocomputacionales que esclarezcan la base de la inteligencia biológica in vivo y permitan interactuar y aprovechar un sistema OI.
• Aumentar la cantidad de materia biológica, la complejidad de los organoides, la cantidad de electrodos, los algoritmos para interacciones en tiempo real con organoides y las fuentes de entrada y dispositivos de salida conectados; y desarrollar métodos de almacenamiento de datos masivos y aprendizaje automático en OI.
• Explorar cómo este programa podría mejorar la comprensión de la fisiopatología de los trastornos del neurodesarrollo y neurodegenerativos hacia enfoques innovadores para el tratamiento o la prevención.
• Establecer una comunidad y un proyecto a gran escala para desarrollar la computación OI, teniendo plenamente en cuenta sus implicaciones éticas y desarrollando una ontología común.