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文/陳根

2月28日，在國際學(xué)術(shù)期刊《人工智能前沿》雜志上，科學(xué)家發(fā)表標(biāo)題為《建立類器官智能社區(qū)的首個類器官智能（OI）研討會》的文章，提出了一個前所未有的新概念——類器官智能，并發(fā)布了首個“類器官智能”路線圖。

事實上，不管是類器官，還是智能，科學(xué)界和科技界都有相當(dāng)?shù)难芯?，但類器官智能卻是一個全新的概念。類器官智能試圖讓計算機在腦細(xì)胞上運行，將人腦類器官作為生物硬件進行計算，這對于計算機行業(yè)以及生物界都是一次顛覆性創(chuàng)新，這或許將開啟一個快速、強大、高效的生物計算新時代。

從類器官到類器官智能

顧名思義，類器官，就是其類似于組織器官的人造器官模型。具體來說，類器官是在體外用3D培養(yǎng)技術(shù)對干細(xì)胞或器官祖細(xì)胞進行誘導(dǎo)分化形成的在結(jié)構(gòu)和功能上都類似目標(biāo)器官或組織的三維細(xì)胞復(fù)合體。類器官具有穩(wěn)定的表型和遺傳學(xué)特征，能夠在體外長期培養(yǎng)。

由于類器官可以在很大程度模擬目標(biāo)組織或器官的遺傳特征和表觀特征，因此，類器官在器官發(fā)育、精準(zhǔn)醫(yī)療、再生醫(yī)學(xué)、藥物篩選、基因編輯、疾病建模等領(lǐng)域都被寄予厚望。研究人員可以通過使用患者的誘導(dǎo)性多能干細(xì)胞（iPSCs）可建立有價值的疾病模型，并能在體外模擬重現(xiàn)病人疾病模型；同時，類器官的建立可以實現(xiàn)對藥物藥效和毒性進行更有效、更真實的檢測。

比如，在腫瘤治療來說，類器官就具有獨特的優(yōu)勢。一方面，研究人員可以從患者來源的健康和腫瘤組織樣品中建立類器官。而類器官的培養(yǎng)和建立，則可用于研究腫瘤生成過程中的突變過程，通過從同一腫瘤的不同區(qū)域培養(yǎng)無性繁殖的類細(xì)胞器，可以用來研究腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性。

另一方面，類器官的培養(yǎng)可用于臨床前癌癥的治療檢測及藥物藥效和毒性測試，這可將腫瘤的遺傳背景與藥物反應(yīng)相關(guān)聯(lián)。來自同一患者健康組織的類器官的建立提供了通過篩選選擇性殺死腫瘤細(xì)胞而又不損害健康細(xì)胞的化合物來開發(fā)毒性較小的藥物的機會。自我更新的肝細(xì)胞類器官培養(yǎng)物可用于測試潛在新藥的肝毒性，而這則是臨床試驗中藥物失敗的原因之一。

不過，不同于類器官在生物學(xué)和醫(yī)學(xué)方向的應(yīng)用，類器官智能提出，可以基于類器官基礎(chǔ)，將類器官應(yīng)用于計算。

長期以來，人工智能（AI）都受到人腦啟發(fā)。比如，人工智能的深度學(xué)習(xí)就像生物神經(jīng)大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”進行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理。深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，讓圖像、語音等感知類問題取得了真正意義上的突破。

不可否認(rèn)，模擬人腦機制的人工智能今天獲得了前所未有的成功，盡管如此，今天，人腦在許多方面仍優(yōu)于機器。

比如，人腦的神經(jīng)元可以以千赫茲的頻率來發(fā)放動作電位，超過計算機100萬倍。并且，大腦是高度并行的，而計算機則是線性機器。計算機工作邏輯遵循TTL邏輯的刻板信號，大腦則以非常靈活且溫和的方式發(fā)出信號，這是大腦在處理信號上的巨大優(yōu)勢。同時，大腦非常低耗能，但計算機耗能極高——訓(xùn)練 AlphaGo 所花費的能量遠(yuǎn)超過保持一個成年人思維活躍十年所需的能量。

相較于計算機，人腦所具有的種種優(yōu)勢也啟發(fā)了科學(xué)家——我們?yōu)槭裁床?/span>直接用人腦類器官來模擬計算機呢？

用人腦類器官模擬計算機

基于用人腦類器官模擬計算機的設(shè)想，美國約翰·霍普金斯大學(xué)于 2022年2月22日至-24 日組織了第一個類器官智能研討會，由此形成了一個類器官智能（OI ）研究社區(qū)，并通過了探索類器官智能的巴爾的摩宣言。

巴爾的摩宣言呼吁國際科學(xué)界探索基于人腦的類器官細(xì)胞的潛力，促進我們對大腦的理解，并探索生物計算新形式，同時認(rèn)識到和解決相關(guān)的倫理問題。會議創(chuàng)造了“類器官智能”(OI，Organoid Intelligence)一詞來描述這種研究和開發(fā)方法。

該宣言稱，OI有望闡明人類認(rèn)知功能（如記憶和學(xué)習(xí)）的生理學(xué)。它為生物和混合計算提供了改變游戲規(guī)則的機會，可以克服硅基計算的重大限制。它提供了在大腦和機器之間的接口方面取得空前進步的前景。最后，OI可以在建模和治療癡呆癥和其他神經(jīng)生成性疾病方面取得突破，這些疾病會在全球范圍內(nèi)造成巨大且不斷增長的疾病負(fù)擔(dān)。

2月28日，美國約翰·霍普金斯大學(xué)布隆伯格公共衛(wèi)生學(xué)院教授教授托馬斯·哈東（Thomas Hartung）在Frontiers in Science 上發(fā)表了一篇文章，提出了類器官智能的革命性策略。而這一文章正是于類器官智能（OI ）研究社區(qū)首次研討會結(jié)束十個月后的2022年12月5日投稿。

根據(jù)Hartung的說法，就大腦的體積而論，其計算能力無與倫比。對比來看下，2022 年，有一臺超級計算機的計算能力最終超過了人腦，但耗資 6 億美元，占地 680 平方米——約為一個網(wǎng)球場面積的兩倍。

不僅如此，今天，計算能力也即將達到極限。按照摩爾定律，微芯片中的晶體管數(shù)量每兩年翻一番，至今已經(jīng)過了 60 年。過不了多久，芯片上實際安裝的晶體管數(shù)量便無法再增加。而一個神經(jīng)元卻可以連接多達 10,000 個其他的神經(jīng)元，是一種極為不同的信息處理和存儲方式。而通過類器官智能，利用大腦的計算原理，就可以以不同的方式完成計算機構(gòu)建。

不過，如果想實現(xiàn)類器官智能，腦類器官還需要擴大規(guī)模，Hartung解釋道：“人腦類器官太小了，每個都包含大約 50,000 個細(xì)胞。對于類器官智能，我們需要將這一數(shù)字增加到 1,000 萬?！?/span>

與此同時，研究人員也在研發(fā)與類器官通信的技術(shù)：換言之，向類器官發(fā)送信息并讀出類器官的“想法”。Hartung計劃優(yōu)化生物工程和機器學(xué)習(xí)等各種學(xué)科中的已有設(shè)備，并設(shè)計新的設(shè)備來刺激大腦和記錄腦信號。Hartung表示，他們研發(fā)了一種腦機接口設(shè)備，該設(shè)備是一種用于類器官的 EEG（腦電圖）帽，Hartung已在去年 8 月份發(fā)表的一篇文章中介紹了該設(shè)備。該設(shè)備有一個柔性外殼，上面密布著微型電極，既能接收來自類器官的信號，又能向類器官傳輸信號。

Hartung設(shè)想，最終類器官智能將整合一系列刺激和記錄工具。這些將協(xié)調(diào)互連類器官網(wǎng)絡(luò)之間的相互作用，從而實現(xiàn)更復(fù)雜的計算。

我們離類器官智能還有多遠(yuǎn)？

盡管當(dāng)前類器官智能仍處于起步階段，但該文章的共同作者之一—— Cortical Labs 公司的 Brett Kagan 博士最近發(fā)表的一項研究已經(jīng)為這一概念提供了證據(jù)。他的團隊表明，標(biāo)準(zhǔn)腦細(xì)胞培養(yǎng)物能學(xué)會打“乒乓球” 電子游戲。他們已經(jīng)在用大腦類器官進行實驗，而用類器官對此進行復(fù)制正是Hartung所說的類器官智能的標(biāo)準(zhǔn)。

當(dāng)然，要挖掘出類器官智能的全部潛力還有很長的路要走，其中最重要的也是首先要解決的，就是科學(xué)突破。比如，需要人類干細(xì)胞技術(shù)和生物工程的進步，以重建大腦結(jié)構(gòu)，并模擬其潛在的偽認(rèn)知能力；需要突破接口技術(shù)，以便向類器官傳遞輸入信號，測量輸出信號，并采用反饋機制來模擬學(xué)習(xí)過程。同時，還需要新的機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，來讓我們了解大腦類器官。

其中，就類器官的組織結(jié)構(gòu)和功能而言，類器官研究面臨的一個挑戰(zhàn)就是如何使細(xì)胞組織成足以支持各細(xì)胞類型之間功能相互作用的空間型態(tài)。類器官的生長能力有限，當(dāng)其超過一定大小時，很多細(xì)胞組織仍然是不成熟的。

對大腦類器官來說，祖細(xì)胞區(qū)域的初步組織是共同特征，但有絲分裂后神經(jīng)元外套膜的形成更具變數(shù)，主要神經(jīng)元層的組織也并沒有精確地再現(xiàn)。就目前而言，類器官仍然存在細(xì)胞結(jié)構(gòu)組織的變異性和多能細(xì)胞系之間的大小差異，而這些都應(yīng)該以原位人類皮質(zhì)發(fā)育的細(xì)胞結(jié)構(gòu)特征為基準(zhǔn)。

就類器官的保真性而言，盡管基因表達研究在解決細(xì)胞類型和狀態(tài)方面有著前所未有的能力，并有助于改善體外方法，但它們在捕獲細(xì)胞特性的特征方面仍然存在局限性。目前對類器官的代謝和生理機能保真度的評估仍是困難重重。

除了應(yīng)對這些科學(xué)和技術(shù)挑戰(zhàn)外，還需要預(yù)見并解決與這項研究相關(guān)并且很大程度上未被探索的倫理挑戰(zhàn)。比如，人們對于從自己的細(xì)胞發(fā)育而成的類器官是否有權(quán)利，以及了解類器官智能是否具有意識。從技術(shù)倫理角度來看，人類都必須警惕類器官發(fā)展出意識的任何可能性，并減輕和防范這種情況。

也就是說，類器官智能計劃至少包括四方面內(nèi)容：通過人類干細(xì)胞技術(shù)和生物工程的進步來重建大腦架構(gòu)，并對其認(rèn)知能力潛力進行建模；通過接口方面的突破，讓人們能夠向類器官傳遞輸入信號，測量輸出信號，并采用反饋機制來模擬學(xué)習(xí)過程；通過新穎的機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，讓人們能夠了解大腦類器官；在類器官智能的開發(fā)過程中討論出一個公認(rèn)的倫理框架。

不論如何，類器官智能的概念都開創(chuàng)了生物計算的新階段，接下來，我們需要做的是建立社區(qū)生態(tài)、工具和技術(shù)，以實現(xiàn)類器官智能的全部潛力。

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