Naukowcy wyhodowali miniaturowe mózgi, które mogą rozwiązywać problemy inżynieryjne
Czy żywa tkanka nerwowa może nauczyć się wykonywać konkretne zadania techniczne? Zespół badaczy pokazał, że tak – przynajmniej w bardzo ograniczonym zakresie. W eksperymencie laboratoryjne organoidy mózgowe stopniowo poprawiały swoje działanie, ucząc się stabilizować niestabilny system sterowania. Wyniki opublikowano w czasopiśmie Cell Reports.
Choć brzmi to jak krok w stronę biologicznych komputerów, naukowcy podkreślają, że celem badań jest przede wszystkim lepsze zrozumienie mechanizmów uczenia się mózgu i chorób neurologicznych.
Miniaturowe mózgi z komórek macierzystych
W eksperymencie wykorzystano organoidy — niewielkie skupiska tkanki nerwowej wyhodowane z mysich komórek macierzystych. Struktury te potrafią przewodzić impulsy elektryczne i zmieniać swoje połączenia, ale są bardzo dalekie od prawdziwego mózgu. Nie mają świadomości ani zdolności myślenia. Stanowią raczej uproszczony model sieci neuronowej, który pozwala badać procesy zachodzące w układzie nerwowym.
Badacze z University of California, Santa Cruz postanowili sprawdzić, czy takie tkanki można „trenować” podobnie jak systemy sztucznej inteligencji.
Klasyczne zadanie: utrzymać równowagę
Organoidy podłączono do symulacji znanego problemu inżynieryjnego – tzw. odwróconego wahadła. To układ, w którym wirtualny wózek musi poruszać się w lewo i prawo, aby utrzymać pionowo niestabilny drążek.
Sygnały elektryczne informowały organoid o przechyleniu drążka, a odpowiedzi neuronów sterowały ruchem wózka. System działał w tzw. zamkniętej pętli – czyli organoid otrzymywał informację zwrotną zależną od swoich wyników. Najważniejszym elementem był algorytm adaptacyjny. Gdy wydajność spadała, wybrane neurony otrzymywały krótkie impulsy o wysokiej częstotliwości. System uczył się, które wzorce stymulacji poprawiają kontrolę.
Badacz Ash Robbins porównuje to do pracy trenera, który koryguje błędy w czasie rzeczywistym.
Efekt: niemal dziesięciokrotna poprawa Różnice między grupami były wyraźne: bez informacji zwrotnej – wysoka skuteczność w 2,3% prób, losowa stymulacja — 4,4%, adaptacyjne sprzężenie zwrotne — 46%.
To pokazuje, że połączenia neuronowe organoidów rzeczywiście dostrajały się pod wpływem treningu. Jednocześnie efekt był krótkotrwały. Po około 45 minutach przerwy organoidy traciły wyuczoną zdolność, co wskazuje na brak trwałej pamięci.
Nie biokomputery, lecz narzędzie do badań mózgu
Naukowcy podkreślają, że nie chodzi o zastąpienie komputerów żywą tkanką. Taki kierunek budziłby poważne wątpliwości etyczne — szczególnie w przypadku organoidów ludzkich.
Znacznie ważniejsze mogą być zastosowania medyczne: badanie plastyczności mózgu, analiza wpływu chorób neurologicznych, testowanie nowych terapii, modele do badań nad lekami.
Jeśli uda się zrozumieć, jak neurony uczą się w warunkach laboratoryjnych, może to pomóc wyjaśnić, dlaczego proces ten zaburza się w chorobach takich jak Alzheimer czy autyzm.
Dopiero początek
Eksperyment nie oznacza powstania „myślących” organoidów. To raczej dowód koncepcji, że żywe sieci neuronowe można kierunkowo modyfikować za pomocą informacji zwrotnej.
Innymi słowy — naukowcy zrobili pierwszy krok do połączenia biologii mózgu z metodami uczenia maszynowego. Droga do praktycznych zastosowań pozostaje jednak bardzo długa.
Absolwentka Inżynierii Środowiska na Politechnice Warszawskiej. Specjalizuje się w technicznych i naukowych tekstach o przyrodzie, zmianie klimatu i wpływie człowieka na środowisko. W swoich artykułach łączy rzetelną wiedzę inżynierską z pasją do natury i potrzeby życia w zgodzie z otoczeniem. Uwielbia spędzać czas na łonie przyrody – szczególnie na Warmii, gdzie najchętniej odkrywa dzikie zakątki podczas pieszych wędrówek i wypraw kajakowych
Opublikowany: 20 lutego, 2026
- https://www.sciencealert.com/scientists-grew-mini-brains-then-trained-them-to-solve-an-engineering-problem;
