Algunos de sus defensores más entusiastas han llamado “minicerebros” a los organoides cerebrales cultivados en laboratorio, pero la realidad es que estos grupos de células neuronales son algunas formas de replicar el rendimiento del cerebro humano. Más bien, actúan como modelos útiles de algunos procesos cerebrales para uso experimental.
Aún así, estos organoides se han vuelto cada vez más complejos. Un nuevo estudio muestra que pueden dominar una forma de aprendizaje por retroalimentación que es un punto de referencia para la adaptabilidad y el procesamiento en tiempo real en los sistemas neuronales.
El estudio podría conducir a organoides mejor posicionados para estudiar cómo los procesos de aprendizaje fallan en enfermedades cerebrales como la enfermedad de Alzheimer.
El estudio, publicado en Cell Reports, comienza con un carro y un poste.
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Un carro en movimiento
Imagínese tratando de equilibrar una regla que está en posición vertical sobre su palma. Tendrías que aprender cuidadosamente a sentir el peso de la regla y cómo se coloca en tu mano para evitar que caiga bajo la fuerza de la gravedad. Necesitamos aprender una forma de este equilibrio desde nuestros primeros años, cuando pasamos de gatear a caminar.
La prueba del carrito es esencialmente una versión digital de esta tarea, donde se coloca un carrito virtual en una pista. Dentro del carro hay, como habrás adivinado, un poste, que caerá a menos que se controle cuidadosamente el movimiento del carro a lo largo de la vía. La prueba se utiliza como punto de referencia de ingeniería para determinar si un sistema de control puede adaptarse y responder a la información.
“Estamos tratando de comprender los fundamentos de cómo las neuronas pueden sintonizarse de forma adaptativa para resolver problemas”, dijo en un comunicado el ingeniero y coautor del estudio de la Universidad de California en Santa Cruz, Ash Robbins.
Aplicar señales de entrenamiento
En el nuevo estudio, Robbins y sus colegas enseñaron a un organoide cerebral derivado de células de ratón a controlar la tarea del poste. Según los autores, los resultados son el primer ejemplo de aprendizaje dirigido a objetivos en organoides cerebrales cultivados en laboratorio.
En el estudio, los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que alimentaba los resultados de cada prueba de cartpole al organoide a través de señales eléctricas. Modulando la fuerza de estas señales, el equipo pudo informar a los organoides del ángulo del polo virtual. El organoide respondió emitiendo señales para equilibrar el polo. Los autores observaron cuánto tiempo tardaba el poste en caer en pruebas que llamaron episodios. El algoritmo de refuerzo envió una señal de aprendizaje al organoide al final de cada quinto episodio si su rendimiento promedio no había mejorado en comparación con los 20 episodios anteriores. Esta señal modificaría sutilmente qué neuronas dentro del organoide fueron estimuladas.
“Se podría pensar en ello como un entrenador artificial que dice: ‘lo estás haciendo mal, modifícalo un poco de esta manera'”, dijo Robbins. “Estamos aprendiendo cómo darle mejor estas señales de entrenamiento”.
Una mejor memoria en el futuro
Con el tiempo, el entrenamiento de refuerzo produjo resultados. Si el organoide se estimulaba aleatoriamente, promediaba una tasa de ganancia del 4,5 por ciento, mientras que el régimen de entrenamiento adaptativo promediaba una tasa de ganancia del 46 por ciento.
Esta mejora no fue duradera. Después de 15 minutos de entrenamiento, los autores dejaron el organoide en reposo durante 45 minutos. Durante este tiempo, las neuronas parecieron olvidar su entrenamiento y su tasa de victorias volvió a caer a un nivel bajo.
El equipo espera que futuras iteraciones de sus modelos cerebrales tengan recuerdos un poco más largos.
“Es probable que se necesiten organoides más sofisticados, tal vez desarrollados para incluir múltiples regiones cerebrales involucradas en el aprendizaje animal, para recapitular el tipo de mejora del rendimiento adaptativo a largo plazo que vemos en los animales”, dijo en un comunicado el genómico e ingeniero del USCS David Haussler, coautor del estudio.
“Ya veremos”, concluyó Haussler.
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