依靠人类脑细胞运行的计算机……这听起来像是科幻小说中才会出现的东西，但在类器官智能（OI）领域的科学家看来，将神经元和芯片结合在一起不仅有望提升现有计算系统的计算能力，还可以帮助了解并治疗脑部疾病。

约翰-霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的研究人员表示，由人类脑细胞驱动的“生物计算机”可能在我们的有生之年被开发出来，他们预计这种技术将成倍地扩展现代计算机的能力并创造新的研究领域。他们近期在Frontiers in Science上的一篇文章中阐述了他们心中的“类器官智能”计划以及可能面临的挑战。

主导这项工作的Thomas Hartung教授说道，“计算和人工智能一直在推动技术革命，但它们正在达到上限。生物计算旨在压缩计算所需资源并提高其效率，以突破我们目前的技术极限。”他认为大脑仍然是现代计算机无法比拟的。位于美国肯塔基州的最新超级计算机“Frontier”是一个价值6亿美元、占地6800平方英尺的装置。直到去年6月，它的计算能力才首次超过单个人脑——但其使用的能量是人类大脑的一百万倍

什么是类器官

近二十年来，科学家们一直尝试建立可模拟体内器官的体外培养组织模型（类器官），来开展基于肾脏、肺部和其他器官的实验，而无需借助于人类或动物实验。约翰-霍普金斯大学的研究团队一直在研究大脑类器官，这是一种具有神经元和其他大脑特征的3D体外脑组织，有望维持学习和记忆等基本功能。这颗“缸中之脑”为科学家们的研究提供了无限的可能性。正如Hartung教授所说，“这开启了对人脑如何工作的研究，因为人们可以开始操纵这个系统，做一些在道德上不能用人脑做的试验。”

文章的第一作者Lena Smirnova博士指出：“类器官和人工智能的组合可以让我们在寻找治疗阿尔茨海默病的药物或帮助我们治疗患有发育或学习障碍的儿童方面向前迈出一步，而无需在临床前实验和不成功的临床试验上花费数百万美元。”Smirnova博士的目标是把这些人类类器官变成环境毒理学研究的替代研究模型。据她所说，利用动物模型并不能准确反映物质如何影响大脑功能且花费昂贵，因此环境中的许多化学物质根本没有得到测试。

类器官在经济和实验性能上的优势已经受到医药行业的青睐。罗氏（Roche）公司的高管Hans Clevers博士在《自然》杂志的采访中透露，类器官模型已经被许多实验室用于临床前研究，医药行业正在认真正视类器官的用途，并将其用于药物开发过程的每个阶段。

如何让人脑类器官完美复刻大脑功能

任何类器官都应准确反映其对应的人类器官的结构和功能，但是大脑类器官与其他类型的类器官相比有一些独特的限制。对于大脑组织来说，其主要的功能特征是以学习和记忆的形式处理信息的能力，但是培养皿中的细胞本身不能以有意义的方式展示其学习能力，导致研究人员无法直观地了解物质（如药物）是如何影响着大脑功能。因此，研究人员正在努力让这些体外培养物重现人类大脑的功能，他们相信类器官智能可以弥补这一缺陷，并且它还可以揭示支撑学习和记忆的机制，并为阿尔茨海默病等疾病提供潜在的治疗策略。

“想象一下，如果我们能证明一个体外类器官模型具有学习能力，那么我们就可以将健康的类器官与阿尔茨海默病患者脑细胞产生的类器官进行比较，或许我们还可以找到恢复学习质量的物质。”Hartung教授解释道。Hartung教授的分析并不是毫无凭据的，他所引用的证据是DishBrain，这是一个由2D神经元培养物组成的闭环系统，该培养物连接到一台可以同时发送和读取细胞信号的计算机上。2022年10月，DishBrain的创造团队在Neuron杂志上发表了一篇论文，详细介绍了他们是如何成功地教会神经元玩20世纪70年代的电脑游戏Pong。DishBrain主创团队成员Brett Kagan博士也是发表在Frontiers in Science的类器官智能论文的作者之一。

当前，Smirnova博士的实验室的3D大脑类器官还处于早期阶段。与真正的人脑相比，这种类器官显得非常简单，既没有太多的大脑褶皱，也没有更复杂的结构。但既然像DishBrain这样的2D模型具有学习能力，那么3D类器官模型很可能会有更多的功能，因为其结构相比之下更加复杂。

研究人员打算通过表征人脑类器官的基因表达模式、电信号反应等数据来反映其学习能力。如果人脑类器官确实具备了学习能力系统的所有要素，那么是时候将其连接到计算机上，让其置身于学习环境中——从而建立类器官智能。然而，即便如此，这也不足以实现真正重建大脑功能的目标。学习和记忆是涉及多个大脑区域和细胞类型的复杂过程，仅仅依靠神经元恐怕无法完成如此精细复杂的功能。

为了超越短期记忆的形成，人脑类器官或许需要形成更大、并且有层次和区域区分的结构，此外它还需要免疫细胞——免疫细胞对神经元之间的连接至关重要，以及某种类似于血管或灌注系统的结构，以帮助将营养物质深入器官。Smirnova博士表示，上述这些方面都取得了进展，但对于产生一个能够完全再现大脑功能的类器官来说，仍旧为时尚早。

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语义学和伦理学方面的挑战

技术限制并不是该领域必须应对的唯一问题。最根本的层面是语义学的挑战：当关于DishBrain的论文发表时，许多神经科学家反驳了他在培养皿内神经元中建立了知觉、目标导向行为或是智力的观点，其中一些学者在Neuron杂志上撰文阐述了他们的担忧，指出这些术语的使用不仅具有煽动性，而且可能造成误导。

“声称在闭环系统中培养的细胞培养物表现出了知觉和智能，可能会影响公众对于知觉和智能本质的认识，并可能引发因误解而加剧的伦理辩论。”持反对意见的研究人员在Neuron杂志的文章中反驳道。此外，他们进一步指出，DishBrain的论文中对于体外培养的神经元的智能和知觉的应用并不是基于任何针对这些术语定义的既定共识。同时，该研究的结果也受到了批评，一些科学家认为它们太过单薄而无法证明其所做出的结论是正确的。

对于这些质疑，DishBrain的研究团队承认其他学者针对文章中所用语言的担忧是合理的，但他们否认在文章中过度夸大了他们的研究结果。作为后续进展，他们补充说，研究团队已经与伦理学家接触，以了解“知觉”这一术语在体外培养的神经元背景下的含义。

知觉的语义问题只是类器官人工智能领域的学者要解决的问题中的一小部分。大多数关于人工智能的伦理问题都集中在意识领域，而意识的定义也不甚明确。如果大脑器官能够产生哪怕是一点点类似于意识的特性，它们是否也会有疼痛和痛苦的能力？他们也有权利吗？对此，研究人员表示他们所面临的一个非常大的挑战是以一种非常合乎道德的方式来做这件事。为了避免道德和伦理困境，他们将生物伦理学家作为他们推进OI计划的关键组成部分。此外，他们还提议建立一套共同的术语、制定最佳实践指南，并对意识的神经基础进行研究。

这篇OI论文的大部分内容聚焦于探索该领域更深远的理论应用，如用脑细胞来运行计算机，使其更有效率，但科学家们认为这一场景在短期内不太可能实现。至于OI领域的其他进展，比如测试药物对发育中的大脑的影响，也许并不是那么遥远。正如研究者人员在文中所说，在类器官完全重现大脑特性、甚至有能力形成长期记忆之前，仍有许多工作要做，但沿着这条道路的探索将转化为OI的实际应用。

Hartung教授透露，其团队的下一步计划是将这种类器官用于药物开发或毒理学研究。据他们估计，他们将在一到两年内拥有一个可复制的系统来模拟学习。然后，通过与研究自闭症和阿尔茨海默病的科学家合作，他们计划建立研究神经发育状况和退行性疾病的系统。同时，他和团队成员欢迎公众的意见。或许这种技术的发展对公众来说是非常可怕的，所以他希望人们从一开始就对OI的好处和挑战有一个全面的了解。