该团队在科学前沿杂志上概述了他们的“类器官智能”计划。
图1 研究成果 （图源：[1]）
约翰霍普金斯大学布隆伯格公共卫生学院和怀廷工程学院环境健康科学教授 Thomas Hartung表示：“计算机和人工智能一直在推动技术革命，目前这种技术革命正在达到顶峰，生物计算是压缩计算能力并提高其效率以突破我们当前技术极限的巨大努力。”
近二十年来，科学家们一直在使用微小的类器官（类似于完全成熟器官的实验室培养组织）在肾脏、肺和其他器官上进行实验，而无需进行人体或动物试验。最近，Hartung和他在约翰霍普金斯大学的同事一直在研究大脑类器官，这是一个笔尖大小的球体，具有神经元和其他有望维持学习和记忆等基本功能的特征。
Hartung于2012年开始使用人类皮肤样本中的细胞重新编程为胚胎干细胞样状态，将脑细胞培养并组装成功能性类器官。每个类器官包含大约50,000个细胞，大约相当于果蝇神经系统的大小。他现在设想用这种大脑类器官建造一台未来计算机。
Hartung表示，在这种“生物硬件”上运行的计算机可能会在未来十年内开始减轻超级计算的能源消耗需求，而这种需求正变得越来越不可持续。尽管计算机处理涉及数字和数据的计算比人类更快，但大脑在做出复杂的逻辑决策时要聪明得多，比如分辨猫狗。
类器官智能可能需要几十年才能为像老鼠一样智能的系统提供动力。但通过扩大大脑类器官的生产并用人工智能对其进行训练，他预见到未来生物计算机将支持卓越的计算速度、处理能力、数据效率和存储能力。约翰霍普金斯大学环境健康与工程助理教授Lena Smirnova表示，类器官智能还可以彻底改变针对神经发育障碍和神经变性的药物测试研究。
Smirnova表示：“我们想比较来自正常发育的捐赠者的大脑类器官与来自自闭症捐赠者的大脑类器官，目前正在开发的生物计算工具与使我们能够了解自闭症特有的神经元网络变化的工具相同，无需使用动物或接触患者，因此我们可以了解患者为何具有这些认知的潜在机制问题和障碍。”为了评估与类器官智能合作的伦理影响，该团队中还引入了一个由科学家、生物伦理学家和公众成员组成的多元化联盟。
参考资料：
[1]https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2023.1017235
