Нейроткань ускоряет обучение роботов: команда исследователей разработала новую методику

Группа исследователей из Калифорнийского университета в Сан-Диего и компании NeurANO Bioscience достигла значительных успехов в области нейробиологии, разработав методику соединения органоидов человеческого мозга с роботизированной системой. В результате успешного эксперимента живая нервная ткань смогла самостоятельно обучаться управлению движением робота и реагированию на внешние раздражители.

Ранее применяемые методики, основанные на электрических сигналах и световом воздействии, сталкивались с серьезными ограничениями: электроника нередко повреждала нежные структуры нейронов, а фотостимуляция требовала сложной генетической модификации клеток. Однако специалисты преодолели эти трудности, применяя новую биосовместимую платформу GraMOS, позволяющую эффективно стимулировать рост и активность нейронов с минимальными повреждениями.

Принцип работы платформы заключается в размещении органоида на ультратонких слоях графена, проводящего ток под воздействием световых сигналов. Затем, реагируя на сигналы, графен создает электрический импульс, активирующий рост нейронов. Данная методика открывает широкие перспективы для исследований процессов старения мозга и улучшения эффективности тестирования медикаментов.

Демонстрация возможностей нового подхода прошла блестяще: созданная на базе живой нервной ткани платформа позволила роботу обучиться быстрому распознанию препятствий буквально за мгновение — порядка 50 миллисекунд. То есть роботы теперь могут активно обучаться подобно животным, полагаясь на свои внутренние нейронные сети.

Эта работа открывает путь к созданию инновационных моделей поведения и реакций, имитирующих процессы естественного обучения. Подобные разработки обещают значительно упростить работу ученых в областях геронтологии, нейробиологии и фармацевтических исследований, одновременно снижая нагрузку на традиционные модели экспериментов с животными.

Теперь предстоит дальнейшее изучение механизмов формирования памяти и обучения у органоидов, которое потенциально даст новые подходы к лечению серьезных неврологических патологий и ускорит создание перспективных нейрокомпьютерных интерфейсов.

По словам руководителя проекта Елены Молокановой, технология обещает оказать значительное влияние на понимание принципов функционирования человеческого мозга и подходов к терапии ряда тяжелых недугов. Тем временем команда разработчиков планирует расширить область применения платформы GraMOS и исследовать потенциальные клинические приложения созданных решений.
Это открытие представлено в свежем номере научного издания Live Science, освещающего актуальные тенденции мировой науки.