Henry Van Peters Wilson, 1907 yılında süngerlerin ince bir elekten geçirilip parçalandıktan sonra tekrar canlı bir yapıya dönüştüğünü keşfetti. Bu durum, hücrelerin karmaşık ve çok hücreli yapılar inşa etmek için gerekli bilgiyi kendi içlerinde taşıdığını kanıtladı.
Söz konusu keşifler, 1981’de farelerden ve 1998’de insan embriyolarından alınan kök hücrelerin (her türlü hücreye dönüşebilen “usta hücreler”) izole edilmesini sağladı. Laboratuvar ortamında üretilen beyinler ise ilk kez 2013 yılında, Madeline Lancaster liderliğindeki bir ekibin insan beynini taklit eden üç boyutlu bir hücre kültürü olan ilk beyin organoidini üretmesiyle ortaya çıktı. Gerçek nöronlar içeren bu mini beyinler, araştırmacıların beyin gelişimini incelemesine, nörolojik hastalıkları modellemesine ve ilaçları insan deneylerinden önce test etmesine olanak tanıyor.
Şimdi, Kaliforniya Üniversitesi, Santa Cruz araştırmacıları, mini beyinlerin bilgiyi gerçek zamanlı işleyebildiğini kanıtlayarak onları yeni bir gelişim evresine taşıdı. Cell Reports dergisinde yayınlanan çalışmada araştırmacılar, laboratuvarda yetiştirilen beyinlere cart-pole problemini çözme eğitimi verdi. Bu problem, robotik, YZ ve bilişsel bilimde sistemlerin bilgi işleme verimliliğini ölçmek için kullanılan bir standarttır.
Yapılan test, bir süpürge sapını avuç içinde dik tutmaya benziyor. Yer çekimi nedeniyle süpürgenin düşmemesi için sürekli pozisyon ayarlanması gerekiyor. İnsanlar bu sorunu içgüdüleri ve iç kulakları yardımıyla çözerken, organoidlerin böyle bir avantajı bulunmuyor ancak araştırmacılar, bir pekiştirmeli öğrenme algoritması rehberliğinde elektriksel sinyaller kullanarak organoidlerin başarı oranını %4,5’ten %46’ya çıkardı.
Çalışmanın başyazarı Ash Robbins, süreci şu sözlerle açıklıyor: “Bunu, ‘yanlış yapıyorsun, şu şekilde biraz düzelt’ diyen yapay bir koç gibi düşünebilirsiniz. Bu koçluk sinyallerini en iyi nasıl vereceğimizi öğreniyoruz.”
Böylelikle, beyin organoidlerinin hedefe yönelik öğrenme yeteneğine sahip olduğu kanıtlandı. Süreç, bir çocuğun yürümeyi öğrenirken geçtiği deneme-yanılma aşamalarına benziyor. St. Louis’teki Washington Üniversitesi’nden Keith Hengen, bu dokuların hiçbir duyusal deneyim veya dopamin olmadan bile kontrol problemlerini çözebilecek kadar esnek ve yapılandırılmış olduğunu belirtiyor. Hengen’e göre söz konusu durum, uyum sağlama yeteneğinin doğrudan beyin dokusunun kendisine ait bir özellik olduğunu gösteriyor.
Not: Cart-Pole problemi, yapay zeka, pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) ve kontrol teorisi alanlarında kullanılan klasik bir denge kontrol problemidir. Amaç, hareket eden bir arabanın (cart) üzerine yerleştirilmiş ters sarkacı (pole) düşmeden dengede tutmaktır.
Kaynak: https://futurism.com/health-medicine/lab-grown-brain-organoid
