Mini cerebros cultivados en laboratorio logran identificar letras braille en un experimento revelador

Un equipo de la Universidad de Bristol logró que tres organoides cerebrales —mini tejidos cerebrales cultivados en laboratorio— produjeran señales asociadas con letras braille con un 83% de precisión, un resultado que explora la conexión entre sensores artificiales y redes neuronales vivas para desarrollar sistemas de computación biohíbrida de menor consumo energético, informó TechXplore, portal especializado en ciencia y tecnología.

La conexión entre sensores artificiales y sistemas neuronales biológicos ofrece una posible vía hacia dispositivos informáticos más eficientes en el uso de energía. El cerebro humano procesa información con un consumo energético reducido, mientras que los procesadores de silicio que intentan imitar su funcionamiento también pueden ahorrar energía frente a sistemas convencionales.

Los organoides, modelados a partir del prosencéfalo humano, miden menos de un milímetro y contienen alrededor de 10.000 neuronas, además de células de soporte. Carecen de varias estructuras presentes en un cerebro humano, pero pueden recibir estímulos eléctricos a través de matrices de múltiples electrodos, dispositivos que envían y registran impulsos eléctricos en el tejido.

El experimento, publicado en la revista Frontiers in Artificial Intelligence, buscó determinar si estas redes neuronales podían recibir información táctil y retransmitirla de forma reconocible.

Del braille a las neuronas: metodología y resultados

Los investigadores aplicaron un sensor que registra datos táctiles a las 26 letras del alfabeto braille. Luego transformaron esos registros en patrones de estimulación eléctrica y los enviaron a los organoides para observar si su actividad neural permitía identificar el estímulo recibido.

“Podemos tomar información de un sensor táctil real, convertirla en una forma que una red neuronal viva pueda recibir y luego recuperar información significativa de la respuesta del organoide”, explicó Tianyi Liu, estudiante de doctorado de la universidad y autora principal de la investigación.

La actividad neural de los organoides fue analizada con un algoritmo de aprendizaje automático —conocido técnicamente como máquina de vectores de soporte— capaz de clasificar patrones y determinar si una señal correspondía a una letra específica. Un solo organoide generó respuestas que podían decodificarse correctamente como una letra en torno al 61% de los casos.

La combinación de tres organoides elevó la capacidad de reconocimiento al 83%. “Después del procesamiento por los organoides, los datos táctiles todavía contienen suficiente información para clasificar letras braille con buena precisión”, afirmó Benjamin Ward-Cherrier, también investigador de la universidad y autor sénior del trabajo.

Los científicos todavía no determinaron por qué la combinación de tres organoides superó el desempeño de uno solo. Una posible explicación es que las variaciones individuales entre ellos aporten matices distintos al procesamiento: “Distintos organoides pueden tener conexiones de red, estados de desarrollo y actividad continua ligeramente diferentes, de modo que la misma entrada puede producir respuestas similares, pero no idénticas. Combinar esas respuestas puede proporcionarnos información complementaria que no obtendríamos de un único organoide”, señaló Liu.

Esa diversidad también plantea un obstáculo para diseñar un sistema previsible y estandarizado. Si cada organoide responde de forma demasiado distinta, resulta más difícil anticipar el comportamiento del conjunto ante un mismo estímulo.

Ruido, aprendizaje y comprobación

Para aumentar la dificultad de la prueba, el equipo aplicó distintos filtros de ruido a las señales correspondientes a las letras braille. Después comparó la decodificación de las respuestas de los organoides con la identificación directa de las señales deliberadamente alteradas.

El algoritmo que analizó las señales sin intervención de los organoides resultó más vulnerable al ruido artificial. En cambio, las respuestas neuronales conservaron una mayor capacidad para distinguir qué letra había sido codificada.

El ensayo no demostró que los organoides puedan aprender con el tiempo ni que experimenten cambios duraderos tras recibir estímulos. Solo confirmó que la información táctil podía codificarse, procesarse en los organoides y decodificarse posteriormente.

Liu precisó que se utilizó una única tarea táctil, un esquema de codificación fijo y una medida relativamente simple de actividad neural. Los próximos experimentos buscarán incorporar texturas, bordes y otras formas de contacto.

La meta final es evaluar tareas de circuito cerrado, en las que el organoide reciba retroalimentación sobre sus propias respuestas y pueda ajustar su comportamiento en función de los resultados. Ese tipo de prueba permitiría analizar si puede adaptarse a partir de la experiencia.