脳オルガノイドが重要な3つの理由

オルガノイドは現在、科学分野で最も急速に発展している分野の一つです。また、オルガノイドは多様でありながら、どれも非常に興味深い方法で進化を遂げています。ここでは、オルガノイドの能力を飛躍的に向上させ、機械知能に匹敵するレベルにまで高め、神経変性疾患の予防法を解明する可能性を秘めた、3つの主要な新たな方向性について解説します。

オルガノイドとは何ですか?

オルガノイド（またはアセンブロイド）は、通常は皮膚由来の幹細胞から培養された、機能的なニューロンの集合体です。動物やヒトの脳を模したこれらの比較的複雑な生体脳構造は、実際の脳の外で、実験室における神経メカニズムの研究に用いられます。

神経科学者の軽蔑にもかかわらず、脳はメディアで「ミニ脳」や「皿の中の脳」と呼ばれることが多いが、これは正確ではない。なぜなら、脳は通常非常に小さく、その複雑さは人間の脳よりもはるかに単純だからである。.

そうは言っても、ここで説明するように、サイズと機能の複雑さを大幅に増やすさまざまな方法が開発されています。.

1. ヒトと動物の脳の統合

歴史上初めて、動物は統合脳移植によって人間の知能の一部を獲得するかもしれない。.

オルガノイドの研究価値は、その成長できるサイズと複雑さによって大きく制限されています。この問題を克服するために、 Nature誌に掲載されたでは、ヒト大脳皮質オルガノイドを生きたラットの脳に移植しました（上の写真参照）。

統合から6ヶ月後、ヒトニューロンは新たな成熟段階に達し、試験管内での6倍の大きさに成長しました。その活動は、ヒトの脳で観察されるより洗練された行動のいくつかをよりよく模倣していました。.

続く実験では、研究者らは光遺伝学を用いて遺伝子改変したヒトのニューロンを特異的に活性化させ、ラットが報酬を求める頻度に影響を与えることに成功しました。つまり、ラットの脳内でヒトの脳細胞を制御することで、ラットの行動を制御できたのです。.

このアプローチは、限られた技術的資源で幹細胞から複雑なヒト脳システムを培養する可能性を開く。魅力的な一方で、この新しい生物学研究分野、そして生物学そのものは、このようなハイブリッド生物をどのように分類するかを含め、倫理的な問題を孕んでいる可能性がある。.

研究：移植されたヒト皮質オルガノイドの成熟と回路統合、Omer Revah et al.Stu

2. 合成生物学的知覚

この動画は見た目以上に奥深いもので、初めて成功した事例生物学的ニューロンとシリコンチップを融合させ、シミュレーションゲームをプレイすることを学習させることに

オルガノイドを異なる生物学的脳に合成する研究と比較すると、この研究は全く新しい、しかし同様に驚くべき方向性を見出しています。それは、ヒトとげっ歯類のオルガノイドをコンピューターで直接合成するというものです。「合成生物学的知能」（SBI）と呼ばれるこの研究の目標は、かつては相反していたこれらの知能を相乗的に融合させることです。.

特に研究者たちは、従来のコンピューティングでは実現できなかったオルガノイドに見られる三次複雑性の力を引き出すことを目指しました。さらに、神経培養における知覚の正式な定義を確立し、感覚フィードバック学習を効果的に実証することを目指しました。.

本研究では、in vitroオルガノイドを高密度多電極アレイを介して「in silico」コンピューティングと統合しました。電気生理学的刺激による閉ループ構造化フィードバックを用いて、「BrainDish」と名付けられた実験を、象徴的なコンピュータゲーム「ポン」のシミュレーションに組み込みました。.

集合体中のニューロンが外部刺激に適応的に反応する能力は、あらゆる動物の学習の基礎です。この最初の実験は非常に基本的なシミュレーションですが、目標指向行動を通して、シミュレーションされたゲーム世界における知的かつ感覚的な行動を実証しました。.

このアプローチは、脳が外界とどのように相互作用するかを説明する理論を裏付けたり、反論したりする、そして知能全般を研究するための、有望な新たな研究手段を提供します。また、ニューロンにはコンピューターではまだ再現されていない様々な学習特性があるため、人間のレベルを超える機械知能の進化において直面する主要な課題を克服するための万能薬となる可能性もあります。.

研究：試験管内ニューロンは、シミュレーションされたゲームの世界に組み入れられると学習し、知覚力を発揮する、Brett J. Kagan 他

3. OI - 知能開発の新たな道

最初の2つの例は、神経科学者が当初想定していたものとは異なる進化の道をオルガノイドが辿っていることを示しています。しかし、オルガノイド科学という伝統的な分野でさえ、まだ発展途上であり、この状況は急速に変化していくでしょう。.

実験シャーレ内での実用的なアクセスを維持しながら、脳オルガノイドの規模、複雑性、機能特化を高めるための有望な手法が数多く登場しています。そのため、脳オルガノイドは現在、バイオコンピューティング分野における最も刺激的な研究分野の一つとなっています。.

従来の機械知能アプローチの監視を逃れながらも、「オルガノイド知能」（OI）は、人工汎用知能（AGI）の聖杯への最速ルートの有力候補として浮上しつつあります。.

この分野の20人以上の科学リーダーからなるコンソーシアムが最近、包括的で画期的な論文オルガノイドの科学の発展に関する

彼らが主張する6つの重要な主張は次のとおりです。.

1. 生物学的コンピューティング（またはバイオコンピューティング）は、シリコンベースのコンピューティングや AI よりも高速、効率的、かつ強力であり、必要なエネルギーはほんのわずかです。.

2. 「オルガノイドインテリジェンス」（OI）は、人間の脳細胞（脳オルガノイド）の 3D 培養と脳マシンインターフェース技術を使用して生物学的コンピューティングを開発する、新たな学際分野を表します。.

3. OI では、現在の脳オルガノイドを、学習に関連する細胞や遺伝子が豊富に含まれる複雑で耐久性のある 3D 構造に拡大し、これを次世代の入力および出力デバイスや AI/機械学習システムに接続する必要があります。.

4. OI では、脳オルガノイドと通信し、その学習および計算方法を理解し、生成される膨大な量のデータを処理および保存するための新しいモデル、アルゴリズム、およびインターフェーステクノロジが必要です。.

5. OI 研究は、脳の発達、学習、記憶に関する理解を深め、認知症などの神経疾患の治療法の発見にも役立つ可能性があります。.

6. OI が倫理的かつ社会的に適切な方法で発展することを保証するには、倫理学者、研究者、一般の人々からなる学際的かつ代表的なチームが倫理的問題を特定、議論、分析し、それをフィードバックして将来の研究や作業に役立てる「組み込み倫理」アプローチが必要です。.

簡単に言えば、研究者たちは人間の組織のサンプルを使って、標準的なシリコン製コンピューターチップの代わりに使用できる、ますます強力な脳細胞の集合体を培養し、操作したいと考えている。.

これらの細胞クラスターははるかに大きくなり、3次元的に成長し、その中のニューロンがはるかに多くの接続を作成できるようになります。.

この技術の実現には、多くの科学的専門分野の協力が必要です。科学者たちは、オルガノイドを1000万細胞規模まで培養することに取り組んでいます。これは、オルガノイドが人間の脳に近い機能を発揮するために必要な規模だと推定しています。一方で、細胞塊と人間がコミュニケーションを取り、その細胞塊がコミュニケーションを返すことを可能にする技術を開発している研究者もいます。.

この双方向通信の重要な一歩は、最近、オルガノイド用の一種の EEG キャップの開発によって達成されました。このキャップは、オルガノイドからの信号を拾い、オルガノイドに信号を送信できる小さな電極で密に覆われた柔軟なシェルを使用しています。.

しかし、研究者たちが目指しているのは、非常に強力なコンピューターを構築することだけではありません。彼らは、これらのOIコンピューターを用いて神経疾患を分析し、患者を支援することも望んでいます。.

オルガノイド研究の第一人者であるトーマス・ハルトゥング氏は、「例えば、健康な人とアルツハイマー病患者のオルガノイドにおける記憶形成を比較し、相対的な欠陥の修復を試みることができます。また、OIを用いて、農薬などの特定の物質が記憶や学習障害を引き起こすかどうかを検証することもできます」とまとめています。

彼らは、自らが開発に協力する治療法を通じて人間の苦しみや病気を軽減できる可能性があり、現在人間の研究のために犠牲になっている何千もの動物の命を救うこともできるかもしれない。.

研究：オルガノイド知能（OI）：バイオコンピューティングと培養皿内知能の新たなフロンティア、L Smirnova 他