Los organoides cerebrales podrían ser el futuro de la biocomputación y superar la eficiencia de las computadoras actuales
En un nuevo artículo publicado en Frontiers, un grupo de investigadores de la Universidad John Hopkins (JHU) lidera una colaboración internacional que presenta la inteligencia organoide (OI) como la frontera más reciente en biocomputación. La OI es un campo emergente que utiliza cultivos 3D de células cerebrales humanas (organoides cerebrales) y tecnologías de interfaz cerebro-máquina para desarrollar computación biológica. Estos organoides comparten la estructura y función del cerebro humano en las funciones cognitivas, como el aprendizaje y la memoria. Los investigadores proponen que los organoides cerebrales podrían servir como hardware biológico y, algún día, superar la eficiencia de las computadoras actuales que ejecutan programas de IA.
Los investigadores combinaron previamente lo biológico y lo sintético para enseñar a las células cerebrales a jugar Pong, una prueba de concepto que fue realizada por algunos de los mismos científicos involucrados en esta iniciativa. El proyecto involucró la creación de un sistema DishBrain, donde los investigadores crearon una interfaz cerebro-computadora, proporcionando a las neuronas una entrada sensorial eléctrica simple y retroalimentación que les permitió "aprender" el juego. Los autores escriben que la investigación de OI permitirá la exploración de trastornos del neurodesarrollo y neurodegenerativos interindividuales, y revolucionará la investigación de pruebas de drogas.
Sin embargo, los investigadores también reconocen las preocupaciones éticas asociadas con la OI y proponen un enfoque de 'ética integrada' para garantizar que se desarrolle de manera ética y socialmente responsable.
Este enfoque implica que equipos interdisciplinarios y representativos de especialistas en ética, investigadores y miembros del público identifiquen, discutan y analicen problemas éticos y los retroalimenten para informar investigaciones y trabajos futuros.
Aunque la OI no está lista para su implementación inmediata, los investigadores la presentan como un punto de partida para futuras investigaciones y desarrollo. Según Lena Smirnova, investigadora de JHU y autora del artículo, el siguiente paso en el que están trabajando es caracterizar y optimizar aún más el sistema mediante la demostración de aspectos moleculares y celulares clave del aprendizaje en particular para desarrollar un modelo de aprendizaje a largo plazo.