Miniatiūrinio smegenų modelio išauginimas Petri lėkštelėje ir jo gebėjimas spręsti inžinerines užduotis skamba lyg siužetas iš mokslinės fantastikos. Vis dėlto tai – ne fikcija, o naujausi laboratoriniai eksperimentai, jau tapę realybe. Ką ši žinia reiškia mūsų supratimui apie smegenis ir ar turėtume tuo vien džiaugtis?
Kalifornijos universiteto Santa Kruze mokslininkų komandai pavyko pasiekti itin reikšmingą rezultatą. Jų sukurti žievės organoidai – miniatiūrinės struktūros, primenančios smegenų žievės audinį – išmoko stabilizuoti virtualų, iš prigimties nestabilų pagaliuką. Tai atveria visiškai naujas galimybes tyrinėjant smegenų plastiškumą ir mokymosi procesus.
Kaip buvo treniruojamas „mini smegenų“ modelis?
Eksperimento metu organoidams buvo pateikta klasikinė užduotis, gerai žinoma robotikos ir algoritmų srityje kaip cartpole problema. Jos esmė – išlaikyti pagaliuką vertikalioje padėtyje, balansuojant jį ant judančio vežimėlio.
Tyrime naudoti organoidai buvo išauginti iš pelių kamieninių ląstelių. Tai nėra mąstančios ar sąmoningos struktūros, o nervinių ląstelių sankaupos, galinčios generuoti ir priimti elektros impulsus. Svarbiausia jų savybė – plastiškumas, t. y. gebėjimas keisti vidinius ryšius reaguojant į gaunamą stimuliaciją. Būtent tai ir sudaro biologinį mokymosi pagrindą.
Mokslininkai sukūrė uždaros kilpos sistemą, kuri organoidams nuolat teikė grįžtamojo ryšio signalus – priklausomai nuo to, kaip gerai jie atliko užduotį. Organoidai gaudavo informaciją apie pagaliuko padėtį ir turėjo generuoti elektrinius signalus, kuriais buvo valdoma vežimėlio judėjimo kryptis. Taip biologinė struktūra buvo „įjungta“ į virtualią inžinerinę problemą kaip sprendimo „variklis“.
Adaptacinis grįžtamasis ryšys – sėkmės raktas
Lemiamą vaidmenį šiame eksperimente suvaidino išmanus, prisitaikantis treniravimo algoritmas. Kai organoidų veikimo efektyvumas penkiose iš eilės bandymų serijose smukdavo, palyginti su ankstesnių dvidešimties bandymų vidurkiu, sistema siunkdavo trumpus, aukšto dažnio elektros impulsus. Kurie neuronai tuos impulsus gaus, spręsdavo algoritmas – remdamasis ankstesniais aktyvumo modeliais, kurie buvo susiję su geresniais rezultatais.
Skirtumai tarp skirtingų treniravimo sąlygų buvo akivaizdūs. Organoidai, kurie visiškai negaudavo grįžtamojo ryšio, pasiekdavo patenkinamą užduoties atlikimo lygį tik apie 2,3 procento bandymų. Tie, kuriems buvo taikyta atsitiktinė stimuliacija, fiksavo kiek geresnį, bet vis tiek labai ribotą 4,4 procento sėkmės rodiklį.
Situacija iš esmės pasikeitė įjungus nuolatinį, adaptacinį grįžtamąjį ryšį. Tokiu atveju organoidai aukštą užduoties atlikimo lygį pasiekdavo net 46 procentuose bandymų ciklų. Tai daugiau nei dešimtkartinė pažanga, palyginti su kontrolinėmis sąlygomis, ir ją galima palyginti su treneriu, realiu laiku taisančiu klaidas ir nukreipiančiu mokinio elgesį.
Didžiausia problema – trumpalaikė atmintis
Nors rezultatai įspūdingi, eksperimentas atskleidė ir rimtą ribotumą. Organoidų „įgūdžiai“ išblėsdavo labai greitai. Vos po 45 minučių neveiklumo jų veiksmingumas sugrįždavo į pradinį lygį – tarsi jokio mokymo niekada nebūtų buvę.
Tai reiškia, kad šiuo atveju kalbama apie trumpalaikį prisitaikymą, o ne apie ilgalaikį nervinių tinklų persitvarkymą. Vis dėlto tokia savybė mokslui gali būti net privalumas: tas pats organoidas gali būti daug kartų sistemingai „perjungiamas“ tarp skirtingų būsenų, leidžiant labai tiksliai tyrinėti elementarius plastiškumo mechanizmus.
Ne „biologiniai procesoriai“, o įrankis smegenų ligoms tirti
Patys tyrėjai pabrėžia: jų tikslas nėra kurti „biologinius kompiuterius“ ar konkuruoti su silicio mikroschemomis. Pagrindinė kryptis – sukurti naujus įrankius smegenų veiklai tirti ir ieškoti terapijų neurologinėms ligoms.
Geriau supratus, kaip neuronai mokosi ir prisitaiko spręsdami užduotis, galima tikėtis naujų įžvalgų apie tai, kaip tokios ligos kaip Alzheimerio ar Parkinsono suardo pažintines funkcijas ir mokymosi gebėjimus. Organoidų modeliai gali tapti saugia ir valdomai pakartojama sistema, leidžiančia stebėti šiuos procesus labai detaliai.
Bioinformatikas Davidas Haussleris iš Kalifornijos universiteto Santa Kruze atkreipia dėmesį, kad žmogaus smegenų organoidų naudojimas, pavyzdžiui, robotų valdymui, neišvengiamai sukeltų rimtų etinių klausimų. Todėl komanda savo sukurtą programinę įrangą atvėrė kitiems tyrėjams, tikėdamasi, kad darbai bus tęsiami aiškiai apibrėžtame, medicininiame ir saugiame kontekste.
Santa Kruze atliktas eksperimentas parodė, jog net palyginti paprasta laboratorinė nervų audinio struktūra gali mokytis, jei gauna tiksliai suprojektuotas instrukcijas ir grįžtamąjį ryšį. Tai tik ankstyvas žingsnis, kupinas apribojimų, tačiau jis atveria naują, intriguojančią kelią siekiant suprasti fundamentalius mūsų svarbiausio organo veikimo principus. Ši perspektyva žavi, bet kartu reikalauja ypatingos atsakomybės ir apdairumo.
