Minicérebros vivos são treinados para resolver tarefas de engenharia

Problema do pêndulo invertido

Quando criança, você gostava de equilibrar a vassoura na palma da mão, ou mesmo na ponta do dedo, para mostrar seus dotes equilibristas? Inicialmente é preciso prestar atenção constante ao ângulo da vassoura, fazendo pequenos ajustes para garantir que ela não caia. Mas a prática deve ter-lhe tornado bom nisso.

O que você talvez não saiba é que esta brincadeira representa um problema sério da engenharia, onde esse desafio é conhecido como “problema do pêndulo invertido”, englobando sistemas de controle que devem aprender a equilibrar uma estrutura vertical articulada posta sobre uma base móvel. Esse problema é usado como referência em áreas como robótica, teoria de controle e inteligência artificial para avaliar se um sistema de controle consegue processar e responder a informações de forma adaptativa e útil.

Como os humanos fazemos isso de modo muito natural desde cedo – as crianças precisam resolver o problema do pêndulo invertido para aprenderem a andar – surgiu uma esperança para solucionar esses problemas de modo mais eficiente com o advento dos organoides, também conhecidos como minicérebros, minúsculos pedaços de tecido cerebral cultivados em laboratório.

Agora, Ash Robbins e colegas da Universidade da Califórnia de Santa Cruz finalmente conseguiram demonstrar isto experimentalmente, treinando organoides cerebrais para solucionar problemas do pêndulo invertido.

Usando sinais elétricos para enviar e receber informações dos organoides, um software treinou o tecido cerebral cultivado em laboratório e, como resultado, conseguiu melhorar significativamente seu desempenho na solução do problema.

“Estamos tentando entender os fundamentos de como os neurônios podem ser ajustados de forma adaptativa para resolver problemas,” disse Robbins. “Se conseguirmos descobrir o que impulsiona isso em laboratório, teremos novas maneiras de estudar como as doenças neurológicas podem afetar a capacidade de aprendizado do cérebro.”

Organoide cerebral com inteligência artificial

Esta é a primeira demonstração experimental rigorosa de aprendizado direcionado a objetivos em estruturas cerebrais artificiais. Isso estabelece as bases para a computação adaptativa em organoides, explorando a capacidade de tecidos vivos cultivados em laboratório de aprender e resolver tarefas.

Utilizando sinais mais fortes ou mais fracos, os pesquisadores indicavam ao organoide o ângulo que a haste (o cabo de vassoura) estava a cada instante em um ambiente virtual, conforme ela caía em uma direção ou outra. Do outro lado da rede neural sintética, os sinais indicavam como aplicar força para equilibrar a haste virtual.

“Esses são circuitos neurais incrivelmente minimalistas. Não há dopamina, nenhuma experiência sensorial, nenhum corpo para sustentar, nenhum objetivo a perseguir. E, no entanto, quando recebe feedback elétrico direcionado, esse tecido é plástico e estruturado o suficiente para ser impulsionado na resolução de um problema real de controle. Isso nos diz algo importante: A capacidade de computação adaptativa é intrínseca ao próprio tecido cortical, independente de toda a estrutura de suporte que geralmente consideramos necessária,” disse o professor Keith Hengen.

O experimento utilizou organoides derivados de células-tronco de camundongos colocados em um chip especializado, o que permitiu observar os neurônios disparando dentro do tecido sintético, lendo seus sinais e estimulando-os a disparar. “Não se trata apenas de registrar a atividade neural. É uma interface bioelétrica de circuito fechado, onde a resposta do tecido molda diretamente o próximo estímulo. É isso que nos permite estudar a aprendizagem como um processo físico, algo que tem sido muito difícil de estudar diretamente em cérebros intactos,” detalhou o professor Mircea Teodorescu.

Treinamento do minicérebro

No experimento de equilíbrio da haste, os pesquisadores observavam o organoide controlando o cabo de vassoura até que ele caía, o que é chamado de “episódio”. Em seguida, a haste era reposicionada e um novo episódio começava.

O progresso do organoide foi avaliado em incrementos de cinco episódios: Se o organoide conseguia manter a haste na vertical por mais tempo, em média, nos últimos cinco episódios, em comparação com os últimos 20, ele não recebia nenhum sinal de treinamento, pois já haveria apresentado melhora. Se não houvesse melhora no tempo médio em que o organoide conseguia manter a haste na vertical, ele recebia um sinal de treinamento.

Isso resultou em um desempenho significativamente melhor do que organoides treinados aleatoriamente, passando de uma taxa de sucesso de apenas 4,5% para o treinamento aleatório, para uma taxa de sucesso de 46% para o treinamento adaptativo com aprendizado por reforço.

Apesar do entusiasmo gerado com a demonstração do aprendizado desses órgãos artificiais, os organoides parecem esquecer a maior parte do que aprendem durante períodos de inatividade: Após equilibrarem a barra por 15 minutos em várias sessões, os organoides esqueciam tudo após períodos de descanso de apenas 45 minutos. Os pesquisadores esperam que essa falta de retenção, ou de memória, possa ser superada com o uso de organoides mais complexos.

“Mas queremos deixar claro que nosso objetivo é avançar na pesquisa cerebral e no tratamento de doenças neurológicas, não substituir controladores robóticos e outros tipos de computadores por tecidos cerebrais de animais cultivados em laboratório,” destacou o professor David Haussler. “Esta última opção pode ser considerada interessante, mas levantaria sérias questões éticas, especialmente se organoides cerebrais humanos fossem utilizados.”