Crean 'cerebros' artificiales con células humanas que aprenden a reconocer voces

Esta maravillosa efectividad provoca que los científicos intenten inspirarse en su estructura, composición y funcionamiento para crear máquinas que emulen el órgano que nos define como especie. Pero, de momento al menos, estos sistemas artificiales que se acercan a lo que, de alguna manera, somos, requieren de un gran coste. Por ejemplo, el sistema AlphaGo de Google, famoso por ganar al complicado juego japonés Go al mayor experto humano, gastó 10.000 veces más energía que su oponente para conseguir tamaña proeza. Además, necesitan ser entrenados con una ingente cantidad de datos: siguiendo con el mismo ejemplo, AlphaGo fue enseñado a partir de 160.000 partidas diferentes, una cifra que posiblemente nadie de nosotros, incluido quien se dedique profesionalmente a ello, juegue en su vida entera.

Por ello, investigadores de la Universidad de Indiana en Bloomington, junto con colegas de las universidades de California y Cincinnati (EE.UU.), han desarrollado un sistema híbrido que intenta aprovechar lo mejor de los dos mundos, creando lo que ellos explican como «hardware de inteligencia artificial viviente que aprovecha el poder de cálculo de las redes neuronales biológicas 3D de un organoide cerebral». Los resultados, que ya fueron polémicos a principios de año cuando salieron a la luz, acaban de ser publicados ahora en la revista 'Nature Electronics' tras pasar la revisión por pares.

De forma muy resumida, el chip 'viviente', llamado 'Brainoware', mezcla la electrónica junto con organoides, o sistemas artificiales creados a partir de células humanas vivas plutripotentes (células que se 'reprograman' para volver a estados primarios, algo así como células madre, que luego pueden reconvertirse en cualquier otro tipo de célula). Estos organoides, bajo ciertas condiciones, son forzados a 'crecer' en una placa de Petri, donde se agrupan y acaban funcionando de forma parecida a nuestros órganos. Así se ha conseguido emular desde riñones a embriones. Sin embargo, son los organoides cerebrales los que más atención y aplicaciones más diversas están acaparando.

En este caso, el equipo consiguió que estos organoides cerebrales emitieran y recibieran señales, almacenando información, realizando experimentos matemáticos no lineales e, incluso, reconociendo voces. Esto ocurre gracias a que el sistema electrónico codifica los datos en forma de estímulos eléctricos que les llegan a estos 'minicerebros' artificiales (que, no obstante, no tienen todos los componentes del cerebro, por lo que en ningún caso pueden evolucionar hasta convertirse en una mente autónoma). Gracias a la capacidad natural de las neuronas y otras células cerebrales, estos orgánulos gestionan la información, llegando incluso a aprender de ella con el tiempo.

Entre los experimentos realizados con Brainoware, el más llamativo fue el de reconocimiento vocal entre un grupo de varios hablantes. Para que la prueba fuera algo más sencilla, se limitó el repertorio solo a dos vocales: a y e. Se entrenó al sistema con 240 clips de audio con el sonido de esas dos vocales pronunciadas por ocho hombres cada 12 horas, durante dos días. Brainoware fue mejorando en su predicción hasta alcanzar más del 78% de precisión tras cuatro ciclos de entrenamiento.

Los investigadores señalan que no solo sus habilidades habían mejorado, sino que el organoide en sí había cambiado tras el aprendizaje. Para probarlo, midieron antes y después estos cerebros artificiales, comparándolos además con otros que no habían participado en los experimentos. Así es como observaron que los órganos entrenados tenían diferentes conexione: algunas debilitadas, otras fortalecidas y algunas 'capadas', distintas a los minicerebros 'ingenuos'. «Estos resultados indican que el entrenamiento remodela notablemente la conectividad funcional del órgano, facilitando posiblemente la capacidad de aprendizaje no supervisado de Brainoware», concluyen los autores.

Pese a lo prometedor del sistema, señalan que aún existen importantes escollos que solucionar: por ejemplo, aunque estos híbridos en sí no gastan mucha energía, las máquinas necesarias para hacer crecer los organoides y las bases electrónicas que envían y reciben su información sí; por otro lado, las tareas aún son muy limitadas y habría que avanzar en la exploración y control de estos sistemas. Además, la generación y el mantenimiento de los organoides no es fácil: las producciones son heterogéneas y pequeñas, además de que muchos no son válidos o sufren de necrosis o hipoxia, muriendo antes de completar su función.

La polémica en este tipo de experimentos siempre viene de la mano de las publicaciones. No es la primera vez que se utilizan estos organoides junto a sistemas electrónicos o computacionales: en octubre de 2022, la revista 'Neuron' publicaba un artículo en el que se afirmaba que investigadores australianos habían creado 'chips vivientes' capaces de jugar al 'Pong', un videojuego clásico basado en el tenis de mesa en el que el jugador debe golpear una bola que rebota constantemente, evitando que toque el fondo.

Básicamente, los autores cultivaron estos minicerebros sobre placas de silicio, y estas neuronas 'in vitro' acabaron fusionadas con el sistema, uniendo los diferentes componentes entre sí como si fueran los cables. Después, los chips eran estimulados para aprender a jugar, cosa que, según los autores, ocurría a los cinco minutos del experimento, mostrando un «comportamiento inteligente y consciente».

La comunidad científica se revolvió ante tales afirmaciones: los experimentos reconocían que estos sistemas biológicos podían tener un gran potencial; pero el hecho de que los autores señalaran que se trataba de un comportamiento que denotaba inteligencia y consciencia fue muy criticado. Por ello, cada vez más voces claman por una regulación de este tipo de sistemas.

«A medida que aumenta la sofisticación de estos organoides, es fundamental que la comunidad examine la gran cantidad de cuestiones neuroéticas que rodean a los sistemas de biocomputación que incorporan tejido neuronal humano -señalan en un artículo en perspectiva relacionado Lena Smirnova, Brian Cafo y Erik C. Johnson, tres investigadores de la Universidad Johns Hopkins-. Pueden pasar décadas antes de que se puedan crear sistemas bioinformáticos generales, pero es probable que esta investigación genere conocimientos fundamentales sobre los mecanismos del aprendizaje, el desarrollo neuronal y las implicaciones cognitivas de las enfermedades neurodegenerativas«.