En el año 2013, The Scientist contaba que la técnica de cultivar organoides, una versión miniaturizada de un órgano producido in vitro en tres dimensiones capaz de mostrar una microanatomía realista, era posiblemente uno de los mayores avances científicos de los últimos tiempos. ¿Y si le conectamos a estos pequeños cerebros una computadora y lo entrenamos con aprendizaje automático? Eso mismo acaba de ocurrir con resultados sorprendentes.

Los organoides se derivan de una o pocas células de un tejido, células madre embrionarias o células madre pluripotentes inducidas, que pueden autoorganizarse en cultivo tridimensional gracias a sus capacidades de autorrenovación y diferenciación. Por eso han sido una pieza fundamental para el avance contra enfermedades como el cáncer (prediciendo la respuesta de tumores)  y tratamientos en un laboratorio. Pensemos que su cultivo se basa en una tecnología de cultivo de células 3D in vitro capaces de reproducir la composición fisiológica y celular de los tejidos y/o órganos.

Este año se dio el primer cambio de paradigma en torno a la (bio)tecnología. Ocurrió cuando Cortical Labs sorprendió al mundo al hacer crecer unas 800.000 células cerebrales en un sustrato de silicio y enseñarle a la computadora “DishBrain” resultante a jugar Pong, entre otras cosas.

En una vuelta de tuerca, un equipo de investigadores de la Universidad de Indiana han adoptado un enfoque algo diferente al desarrollar un “organoide” cerebral y montarlo en un chip de silicio. La diferencia no es baladí, ya que al permitir que las células madre se autoorganicen en una estructura tridimensional, el equipo planteó la hipótesis de que el organoide resultante podría ser significativamente más inteligente, que las neuronas podrían exhibir más “complejidad, conectividad, neuroplasticidad y neurogénesis” si se les permitiera organizarse más como lo hacen normalmente.

Todo esto tiene un fin. El planteamiento de los investigadores parte de la idea de que nuestro centro biológico para el pensamiento, la comprensión y el aprendizaje tiene algunas similitudes sorprendentes con un centro de datos que alberga filas y filas de unidades de procesamiento avanzadas. ¿La principal diferencia? Que nuestro órgano funciona con unos 12 vatios de potencia, en comparación con los 175 vatios de una computadora de escritorio, y para los sistemas avanzados de inteligencia artificial actuales, esa cifra de potencia puede aumentar a millones.

Partiendo de esta idea, el equipo pensó que desarrollar “biocomputadoras” cyborg podría llegar a marcar el comienzo de una nueva era de sistemas inteligentes de alta potencia por una fracción comparativa de los costes de energía. 

Brainoware aprendiendo matemáticas y japonés

Como explican en su trabajo publicado en Nature, desarrollaron con éxito su propio “organoide cerebral” a nanoescala en una placa de Petri utilizando células madre humanas. Después de conectar el organoide a un chip de silicio, a la nueva biocomputadora (llamada “Brainoware”) se le entrenó para reconocer con precisión patrones de habla, así como para realizar ciertas predicciones matemáticas complejas.

El equipo trató a la biocomputadora como un “reservorio vivo adaptativo” capaz de responder a entradas eléctricas de una “forma no lineal”, al mismo tiempo que se aseguraban de que tuviera al menos algo de memoria. Dicho de otra forma más sencilla, las células cerebrales cultivadas en laboratorio dentro del chip orgánico de silicio funcionan como un transmisor de información capaz de recibir y transmitir señales eléctricas. 

Como también recalcan, que nadie se lleve las manos a la cabeza. Skynet queda todavía muy lejos y no hablamos de “conciencia” por parte de Brainoware. En cambio, sí que proporcionan suficiente poder computacional para obtener algunos resultados más que interesantes.

Por ejemplo, el equipo convirtió 240 clips de audio de hombres japoneses adultos hablando en señales eléctricas y luego los envió al chip organoide. En dos días, el sistema de red neuronal parcialmente impulsado por Brainoware pudo diferenciar con precisión entre los 8 hombres el 78 por ciento de las veces usando un solo sonido vocal.

Luego, los investigadores experimentaron con el conocimiento matemático de su creación. Cuentan que tras un tiempo de entrenamiento relativamente corto, Brainoware pudo predecir un mapa de Hénon (un sistema dinámico discreto en el tiempo). Tal y como cuentan:

Si bien son uno de los ejemplos más estudiados de sistemas dinámicos que exhiben un comportamiento caótico, los mapas de Hénon son mucho más complicados que la simple aritmética.

Esto es solo el comienzo, explican en el trabajo, pero el futuro de esta biotecnología podría dar en muy poco tiempo a estos chips organoides del cerebro humano unas capacidades impredecibles y sustentar la tecnología de redes neuronales (desde luego, de forma más rápida y económica que las opciones actuales).

Avances que “probablemente generen conocimientos fundamentales sobre los mecanismos del aprendizaje, el desarrollo neuronal y el sistema cognitivo”. Implicaciones de las enfermedades neurodegenerativas”, zanjan.