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Forscher teilen Plan für “Organoid-Intelligenz” und “Biocomputer”

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Forscher der Johns Hopkins University haben ihren Plan für “Organoid-Intelligenz” vorgestellt. Das Team arbeitet an der Entwicklung eines “Biocomputers”, der von menschlichen Hirnzellen angetrieben wird und der die Fähigkeiten der modernen Computertechnik exponentiell erweitern und neue Forschungsbereiche schaffen könnte.

Die Studie wurde im Journal Frontiers in Science veröffentlicht.

Der Aufstieg der Biocomputing

Thomas Hartung ist Professor für Umweltgesundheitswissenschaften an der Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health und der Whiting School of Engineering. Er leitet das Projekt.

“Computing und künstliche Intelligenz haben die Technologie-Revolution angetrieben, aber sie erreichen ein Limit”, sagte Hartung. “Biocomputing ist ein enormer Versuch, die Rechenleistung zu komprimieren und ihre Effizienz zu erhöhen, um unsere aktuellen technischen Grenzen zu überwinden.”

Fast zwei Jahrzehnte lang haben Forscher winzige Organoiden, im Labor gezüchtetes Gewebe, das vollständig entwickelten Organen ähnelt, verwendet, um an Nieren, Lungen und anderen Organen ohne menschliche oder tierische Tests zu experimentieren. Hartung und seine Kollegen an der Johns Hopkins University haben kürzlich mit Hirn-Organoiden gearbeitet, die etwa so groß sind wie ein Punktdot und Neuronen und andere Merkmale enthalten, die grundlegende Funktionen wie Lernen und Erinnern versprechen.

“Dies öffnet die Forschung über die Funktionsweise des menschlichen Gehirns”, sagte Hartung. “Weil man das System manipulieren kann, Dinge tun kann, die man nicht ethisch mit menschlichen Gehirnen tun kann.”

Hartung begann 2012, Hirnzellen zu züchten und zu funktionellen Organoiden zusammenzusetzen, indem er Zellen aus menschlichen Hautproben in einen embryonischen Stammzellen-ähnlichen Zustand umprogrammierte. Jeder Organoid enthält etwa 50.000 Zellen, etwa so groß wie das Nervensystem einer Fruchtfliege. Er stellt sich nun vor, einen futuristischen Computer mit solchen Hirn-Organoiden zu bauen.

Vergrößertes Bild eines Hirn-Organoids, das in Thomas Hartungs Labor hergestellt wurde, gefärbt, um Neuronen in Magenta, Zellkerne in Blau und andere unterstützende Zellen in Rot und Grün zu zeigen. Bild: Jesse Plotkin/Johns Hopkins University

Aufbau eines futuristischen Computers mit Hirn-Organoiden

Laut Hartung könnten Computer, die auf dieser “biologischen Hardware” laufen, beginnen, die Energieverbrauchs-Anforderungen des Supercomputings zu lindern, die zunehmend untragbar werden. Obwohl Computer Berechnungen mit Zahlen und Daten schneller als Menschen durchführen, sind Gehirne viel intelligenter bei der Entscheidungsfindung, wie zum Beispiel zwischen einem Hund und einer Katze zu unterscheiden.

“Es könnte Jahrzehnte dauern, bis wir das Ziel erreichen, etwas zu schaffen, das einem Computer vergleichbar ist”, sagte Hartung. “Aber wenn wir nicht beginnen, Förderprogramme für dies zu schaffen, wird es viel schwieriger.”

Organoid-Intelligenz könnte auch die Forschung zur Arzneimitteltestung für neuroentwicklungsbedingte Störungen und Neurodegeneration revolutionieren.

Lena Smirnova ist Assistant Professor für Umweltgesundheit und -technik an der Johns Hopkins University und leitet die Untersuchungen.

“Wir möchten Hirn-Organoiden von typischerweise entwickelten Spendern mit Hirn-Organoiden von Spendern mit Autismus vergleichen”, sagte Lena. “Die Werkzeuge, die wir für biologisches Computing entwickeln, sind die gleichen Werkzeuge, die es uns ermöglichen, Veränderungen in neuronalen Netzen zu verstehen, die spezifisch für Autismus sind, ohne Tiere oder Patienten verwenden zu müssen, so dass wir die zugrunde liegenden Mechanismen verstehen können, warum Patienten diese kognitiven Probleme und Beeinträchtigungen haben.”

Um die ethischen Auswirkungen der Arbeit mit Organoid-Intelligenz zu bewerten, wurde ein diverses Konsortium von Wissenschaftlern, Bioethikern und Mitgliedern der Öffentlichkeit in das Team eingebettet.

Alex leitet die KI‑gestützten Nachrichtenoperationen von Unite.AI und verbindet Journalismus, Forschung und Automatisierung, um eine zeitnahe und skalierbare Berichterstattung über Künstliche Intelligenz zu ermöglichen. Seine Arbeit sorgt dafür, dass aufkommende KI‑Entwicklungen effizient aufgezeigt werden, während die redaktionellen Standards der Publikation eingehalten werden.