培養神経細胞を計算に活用、脳オルガノイドでロボット制御や点字認識

培養した人間の神経細胞を計算に使う「バイオコンピューティング」で、ロボットの制御や点字の認識などの実験が進んでいます。神経細胞の電気活動をコンピューターにつなぐ装置の販売や遠隔実験サービスも始まり、シンガポールとオーストラリアでは専用装置を使うデータセンターの建設が進められています。

神経細胞の発火をロボットの動作につなぐ

研究に使われる脳オルガノイドは、幹細胞から育てた小さな脳組織モデルです。もともとは脳の発達や疾患を調べるために利用されてきましたが、神経細胞同士が電気信号をやり取りする性質を計算にも利用する研究が進んでいます。

基本的な仕組みは、迷路などの環境情報を電気刺激や化学的な刺激として細胞に与え、その発火パターンをアルゴリズムで移動方向などの出力に変えるものです。行動の結果に応じて刺激を変え、課題への反応を学習させます。

インディアナ大学ブルーミントン校のFeng Guo氏らは、脳オルガノイドを人型ロボットの意思決定に組み込む「Brainobot」を開発しました。査読前の研究では、感覚入力を処理して動作を生成する仕組みを構築し、物体をつかむ動作やレーザー光の追跡を実演しています。Guo氏のチームは、音を検出する有毛細胞などを基にした感覚オルガノイドを使い、現実世界の入力から神経活動を引き起こす方法も探っています。

点字認識の実験では、触覚センサーで記録した情報を電気刺激に変え、人の前脳オルガノイドへ入力しました。ブリストル大学の研究チームの実験では、点字の文字分類の平均正解率は単一のオルガノイドで61％、3個の応答を組み合わせると83％でした。

この実験は、遠隔利用できるFinalSparkのNeuroplatform上で行われました。細胞の活動を読み取った後、データを分類する機械学習手法の一つであるサポートベクターマシンで文字を判別する構成です。

電極で活動を測り、ソフトウェアで出力に変える

細胞と電子機器の接点になるのが、小さな電極を複数並べた多電極アレイ（MEA）です。点字認識では、触覚入力の位置、時間、強度に関する特徴を刺激の条件へ変換し、MEAを通じて入力しています。

神経活動をコンピューターへ取り込む計測系では、電極で検出した電気信号を増幅し、フィルターを通して保存します。東京大学の培養神経細胞研究では、この構成で細胞集団の活動を記録し、細胞の配置や神経突起の伸び方を制御した培養系でも信号を検出しています。

発火を計算出力に変える例として、東京大学の別の研究では、各電極で測った発火率を逐次計算し、平滑化した値を重み付きで足し合わせています。重みを調整して目標の出力との誤差を小さくし、出力に応じた光刺激を神経回路へ戻す仕組みを構築しました。

こうした細胞とアルゴリズムの組み合わせには、異なる設計があります。「リザバー計算」は、神経細胞が生み出す複雑な電気的応答を利用し、その読み取り方を学習させる方式です。一方、閉ループ計算では、入力と結果のフィードバックを通じて、神経細胞自身の活動が変化することを利用します。

専用装置CL1を販売、15台を組み合わせた実験も

Cortical Labsは、電極上に並べた薄い神経細胞層と、栄養液を循環させる仕組みを備えた装置「CL1」を販売しています。同社の最高科学責任者Brett Kagan氏は、CL1が創薬、ロボット工学、AIの改良などに使われていると述べています。

同社は複数のCL1を接続し、それぞれの応答を投票のように組み合わせる実験も進めています。Kagan氏は15台でロボット犬を制御する実験を示し、目標へ向かわせる精度が、比較対象の電子回路のみを使う機械学習モデルより252％高かったとしています。

FinalSparkは、チップ上のオルガノイドを研究室から遠隔利用できるサービスを提供しています。同社CEOのFred Jordan氏によると、約20の研究チームが利用しているとのことです。

ゲーム課題を学習させ、疾患や薬の影響を調べる

バイオコンピューティングは、計算装置の開発だけでなく、学習や記憶を調べる実験にも使われています。28bioは、相互につながった二つの細胞集団「コネクトイド」にパックマンを学習させました。迷路内の果物に到達すると刺激を休止し、追跡する敵に捕まると強い刺激を与える方法です。

28bioの実験では、脳で学習に関わる分子BDNFを加えると、細胞が訓練内容を保持する時間が最長48時間に延びました。ジョンズ・ホプキンス大学のLena Smirnova氏は、ゲームなどの課題を通じて、遺伝子変異や環境中の毒性物質、薬が学習・記憶に及ぼす影響を研究しています。

Smirnova氏は、自閉症やてんかんに関連する遺伝子変異を持つオルガノイドについて、未公表の研究結果も示しました。熱、感染、一部の薬によるストレスを受けると、異常な発火パターンが生じやすくなったとしています。

省エネルギー研究と長期培養の進展

神経細胞を計算に利用する研究では、エネルギー消費も研究対象の一つです。人間の脳の消費電力は約20ワットと見積もられています。William B. Levy氏とVictoria G. Calvert氏は、脳のエネルギー消費を過程別に分析し、大脳皮質の計算に割り当てられるATP消費を約0.1ワット、長距離の情報伝達を3.5ワットと推計しました。ATPは細胞内でエネルギーの受け渡しを担う物質です。

計算に使う組織の長期培養や、電気活動を継続して測る技術の研究も進んでいます。人の大脳皮質オルガノイドを5年を超えて培養した研究では、細胞種ごとの遺伝子発現の変化や、DNAのメチル化という化学的な修飾を調べ、培養時間に沿った成熟を捉えました。

長期間の記録に向けた「KiriE」は、切り紙を参考にした柔軟な電極で、平面から立体的な籠状へ形を変えます。浮遊状態で培養するオルガノイドを包み、形態や細胞構成を保ちながら最長120日間の電気活動の記録を実現しました。

培養神経回路の計算では、刺激の与え方も課題になります。東京大学のリザバー計算研究では、細胞が一斉に発火する現象を抑えると一部の条件で学習誤差が減った一方、抑制用のランダム刺激によって出力が時間とともに発散しやすくなりました。

今後は、オルガノイドの細胞構成を変え、計算能力との関係を調べる研究も想定されています。神経細胞を支えるアストロサイトという細胞が記憶で果たす役割などを調べ、バイオコンピューターの改良と実際の脳の理解につなげることが研究対象になっています。