脑类器官之所以意义重大，原因有三

类器官 是目前科学领域发展最快的领域之一。它们正以多种多样且同样引人入胜的方式进行演进。本文将介绍三个主要的、新兴的研究方向，这些方向有望大幅提升类器官的功能，使其能够与人工智能相媲美，并有可能揭开预防神经退行性疾病的秘密。

什么是类器官？

类器官（或 组装体）是在体外培养的、具有功能的神经元簇，通常由皮肤干细胞分化而来。这些相对复杂的活体脑组织结构，可以是动物的，也可以是人类的，被用于在实验室中研究真实大脑之外的神经机制。

令神经科学家不屑的是，媒体经常称它们为“迷你大脑”或“培养皿中的大脑”，这并不准确，因为它们通常非常小，而且它们的复杂性远比人脑简单。.

也就是说，正如我们将要在这里介绍的，目前正在开发不同的方法来大幅增加它们的规模和功能复杂性。.

1. 人-动物脑合成

动物可能首次通过整合性脑移植获得人类智能的某些方面。.

类器官的研究价值很大程度上受限于它们能够生长的大小和复杂程度。为了克服这一问题， 《自然》杂志发表的将人类大脑皮层类器官移植到了活体大鼠脑中（如上图所示）。

整合6个月后，人类神经元达到了一个新的成熟阶段，体积比体外培养时增大了6倍。它们的活动也更好地模拟了人类大脑中一些更复杂的行为。.

在后续实验中，研究人员利用光遗传学技术专门激活了经过基因改造的人类神经元，并成功影响了老鼠寻求奖励的频率。也就是说，通过控制老鼠大脑中的人类脑细胞来控制老鼠的行为。.

这种方法为利用有限的技术资源，通过干细胞培育复杂的人脑系统提供了可能。尽管令人着迷，但这一新的生物学研究领域，乃至生物学本身，都可能充满伦理难题，其中就包括如何对这种混合生物体进行分类。.

研究： 移植的人类皮层类器官的成熟和回路整合，Omer Revah 等人。

2. 合成生物感知

这段视频远不止表面看起来那么简单——它实际上是 首次成功杂交， 学习玩模拟游戏的案例。

与将类器官合成不同生物大脑的研究相比，这项研究开辟了一个全新的、同样令人叹为观止的方向：直接利用计算机合成人类/啮齿动物类器官的混合物。这项被称为“合成生物智能”（SBI）的研究旨在协同融合这些曾经截然不同的智能形式。.

具体来说，研究人员试图将类器官中蕴含的三阶复杂性能力引入传统计算，而这种能力在传统计算中是无法实现的。此外，他们还试图在神经培养物中正式定义感知能力，并有效地展示感觉反馈学习。.

本研究利用高密度多电极阵列，将体外类器官与“计算机模拟”相结合。通过电生理刺激实现闭环结构化反馈，将名为“BrainDish”的实验嵌入到经典电脑游戏Pong的模拟环境中。.

神经元群对外部刺激做出适应性反应的能力是所有动物学习的基础。尽管这项初步实验只是一个非常基础的模拟，但它已经通过目标导向行为，在模拟的游戏世界中展现了智能和感知能力。.

这种方法为研究大脑如何与世界互动以及智能的一般机制提供了一条充满希望的新途径，可用于支持或挑战相关理论。它也可能成为克服机器智能超越人类水平所面临的关键挑战的灵丹妙药，因为神经元具有多种学习特性，而这些特性我们尚未能在计算机中模拟。.

研究： 体外神经元在模拟游戏世界中学习并表现出感知能力，Brett J. Kagan 等人。

3. 开放情报——发展智能的新途径

我们前两个例子展示了类器官与神经科学家最初设想的不同进化路径。然而，即使是传统的类器官科学领域也仍处于起步阶段，这种情况注定会迅速改变。.

目前涌现出许多极具前景的方法，旨在提高类脑器官的规模、复杂性和功能特化程度，同时仍能保持其在实验室培养皿中的实用性。因此，类脑器官是生物计算领域目前最令人兴奋的研究方向之一。.

尽管“类器官智能”（OI）并未引起传统机器智能方法的关注，但它正在成为通往通用人工智能（AGI）圣杯的最快途径的潜在竞争者。.

由 20 多位该领域科学领军人物组成的联盟最近发表了一篇 里程碑式论文 关于推进类器官科学的

以下是他们提出的 6 个关键论断。.

1. 生物计算（或生物计算）可能比基于硅的计算和人工智能更快、更高效、更强大，而且只需要一小部分能量。.

2.“类器官智能”（OI）描述了一个新兴的多学科领域，致力于利用人类脑细胞的 3D 培养物（脑类器官）和脑机接口技术开发生物计算。.

3. OI 需要将当前的脑类器官放大到复杂的、持久的 3D 结构中，这些结构富含与学习相关的细胞和基因，并将这些结构连接到下一代输入输出设备和人工智能/机器学习系统。.

4. 开放人工智能需要新的模型、算法和接口技术来与脑类器官进行交流，了解它们如何学习和计算，以及处理和存储它们将产生的大量数据。.

5. OI 研究还可以增进我们对大脑发育、学习和记忆的理解，从而有可能帮助找到治疗痴呆症等神经系统疾病的方法。.

6. 确保开放创新以符合伦理和社会责任的方式发展，需要一种“嵌入式伦理”方法，即由伦理学家、研究人员和公众组成的跨学科和代表性团队识别、讨论和分析伦理问题，并将这些反馈用于指导未来的研究和工作。.

简而言之，这些研究人员希望利用人体组织样本来培养和操控功能越来越强大的脑细胞集合，以便用其代替标准的硅基计算机芯片。.

这些细胞团会变得更大，并且会在三维空间中生长，这使得其中的神经元能够建立更多的连接。.

这项技术需要多个科学领域的交叉融合才能得以实现。一些研究人员正致力于将类器官培养到1000万个细胞的规模——科学家估计，这是类器官开始发挥接近人脑功能所需的细胞数量——而另一些研究人员则在开发能够让我们与一团细胞进行交流，并让这团细胞进行回应的技术。.

最近，通过开发一种用于类器官的脑电图帽，在双向沟通方面迈出了关键一步。这种脑电图帽采用柔性外壳，上面密布着微小的电极，既可以接收来自类器官的信号，也可以向类器官传输信号。.

但这些研究人员的目标不仅仅是制造一台功能强大的计算机。他们还希望利用这些OI计算机来分析神经系统疾病，并帮助患者。.

顶尖类器官研究员托马斯·哈通总结道：“例如，我们可以比较从健康人和阿尔茨海默病患者身上提取的类器官的记忆形成情况，并尝试修复相应的缺陷。我们还可以利用类器官成像技术来测试某些物质，例如杀虫剂，是否会导致记忆或学习问题。”

他们可以通过帮助开发的疗法来减轻人类的痛苦和疾病，并可以拯救目前因人类研究而被牺牲的成千上万只动物的生命。.

研究： 类器官智能（OI）：生物计算和体外智能的新前沿，L Smirnova 等人。

类器官的伦理问题该如何解决？

2021 年 4 月，美国国家科学院、工程院和医学院 发表了一份报告 ，指出虽然目前微型大脑在大小、复杂性和成熟度方面还很有限，但随着这些方面的增长，没有人能够保证它们不会发展出某种人类类型的意识。

如果情况果真如此，那么类器官日益精进的复杂性可能会引发一系列伦理问题，阻碍其进一步发展。然而，这也将标志着人类首次真正接触到 非人类但类似人类的意识，这本身就是一个里程碑。

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