「」という経験 カートポール ” （または 倒立振子) は、数学、ロボット工学、機械学習の古典です。移動するキャリッジ上で倒立振子の動きを修正することで垂直の平衡状態を維持するという基本的な工学的問題。 システムは本質的に不安定であり、わずかなずれでもサポートから外れてしまう可能性があります。。
カリフォルニア大学サンタクルーズ校の研究者らは、マウス幹細胞由来のミニ脳オルガノイドをうまく訓練してこの課題を解決できるかどうかをテストしたいと考えていた。培養された 3D 多細胞構造 インビトロ、脳の解剖学的構造と特定の基本機能を簡略化して再現します。 2 月 24 日、彼らはその研究結果を レビュー セルレポート : この経験は大まかに言えば成功でした。
実験に使用したミニ頭脳はこんな感じ。 ©ロビンスら/セル代表、2026
意識を持たないニューロンのバランスをとる行為
このテストは、最先端のテクノロジーに適用されるアルゴリズムをトレーニングするために使用される動的制御ベンチマークですが、誰もが知らず知らずのうちに、人生で少なくとも一度は試したことがあるでしょう。定規やペンを指先でバランスを取ろうとするときも、「」とほぼ同じ原理です。 カートポール 「。あなたは物体の振動と闘い、重力によって捕らえられ、 その動きを補正しないと自然に落ちます。
研究者らは実験のためにそれを仮想的に模倣したが、カート (現実世界では手) は水平軸上で右から左へしか移動できなかった。オルガノイドの場合、振り子の傾きが神経組織に送られる電気刺激のパターンに変換され、バーが片側に傾くほど信号の変化が大きくなります。その代わりに、オルガノイドによって生成された電気活動は、カートを左または右に移動するというコマンドとして解釈されました。 バランスを回復しようとする。
すぐに明確にしましょう。これらの小さな脳には意識が与えられておらず、彼らに任された任務についてはまったく理解していませんでした。このような状況下でも、研究者らはこの問題に答えることができました。実験室で培養したニューラルネットワークは可能でしょうか。 適切に刺激されると、間違いを減らすことを学ぶことができます ?
各試みは、振り子が特定の角度を超えたときに停止されました。極端に逸脱しすぎた場合、研究者らはシミュレーションを中止し、やり直しました。したがって、ミニブレインのパフォーマンスは、進歩しているかどうかを確認するために、いくつかの連続した試行を通じて評価されました。しかし、進歩には次のような重要な要素が必要です。 システムはエラーを考慮して自らを修正できなければなりません。
ペンのバランスをとりながらペンが落ち始めると、脳はすぐに感覚情報を受け取り、それに応じて手を動かします。それは絶え間なく行ったり来たりしている アクション など 修正 : 専門用語では、これを「a」と呼びます。 フィードバックループ。 実験をさらに進めるために、研究者たちはこのループを人工的に再現しました。。
彼らはテストしました 3 つの異なるプロトコル。最初のケースでは、フィードバックはありません。オルガノイドは振り子の傾きに関連する信号を受信しましたが、その性能に基づいてその活動に影響を与える追加情報はありませんでした。 2 つ目では、試行の成功または失敗に直接関係なく、ランダムな刺激が特定のニューロンに送信されました。
3番目は最も複雑なもので、ミニ脳がこれまでの実験の平均に比べて振り子のバランスを保つのに苦労していることに気づいたとき、特定のニューロンに短時間の電気バーストが送られた。研究者らは、数回の連続的な試みで、振り子の保持時間が以前よりも短くなるかどうかを確認しました。もしそうなら、彼らは送った 特定のニューロンのセットへの短い電気インパルス。
次に、彼らは次の実験中に何が起こったかを観察しました。振り子がより長くまっすぐに留まると、この同じセットのニューロンを刺激する確率が増加します。状況が悪化した場合には、目標が変更されました。この適応フィードバック（パフォーマンスに関連する）が実験に導入されて初めてオルガノイドが進歩しました。 キャリッジ上で振り子をより長くまっすぐに保つことによって。
「」の体験を表す簡略化されたインフォグラフィック カートポール » オルガノイドに提出されました。 ©ロビンスら/セル代表、2026
結果は良好だが長期記憶がない
ミニ頭脳が実験を試すとすぐに、研究者たちは実験を評価サイクルに編成しました。 1 サイクルは 5 回の試行であり、オルガノイドが本当に進歩しているかどうかを判断するには、比較のポイント、つまり偶然が必要でした。何のために ？なぜなら、何も学習しないシステムであっても、単純な変動によって、特定の試行では振り子をもう少し長く直立状態に保つことができるからです。したがって、何を知る必要がありましたか ランダムな動作が平均して引き起こす可能性がある。
そこで研究者らは、適応ロジックを使わずに左右のコマンドを送信してカートを動かすシステムをシミュレーションした。彼らは、そのような行動が振り子のバランスを平均してどのくらい維持できるかを測定しました。したがって、この期間は、 彼らにとって参考になる。
各サイクルをこの期間と比較しました。これら 5 回の試行すべてにわたって、平衡状態の平均持続時間が偶然の可能性を超えた場合、 サイクルはランダムな動作よりも優れているとみなされました。
フィードバックがなければ、サイクルの 2.3% のみがこのしきい値を超えました。オルガノイドをランダムに刺激すると、結果はほぼ 2 倍向上し、4.4% に達することができました。一方で、 フィードバック ループを通すと、この数値は 46% に跳ね上がりました。。すべての場合において、振り子は最終的にキャリッジから落下しましたが、後者の場合、ほぼすべてのサイクルにおいて、オルガノイドは他の 2 つの実験条件よりも長く振り子を保持しました。
しかし、彼らは達成した進歩を保持しなかったか、あるいはほとんど進歩を保持しませんでした。 45分間放置すると、パフォーマンスはベースラインに戻りました。電気刺激がない場合、彼らの学習の定着は観察されませんでした。それは単なる脆弱な可塑性であり、ミニ脳が覚えられないほどの強迫の下で獲得されたパフォーマンスでした。
正直に尋ねる人もいるかもしれない 記憶のアンカーがない場合、そのような経験の目的。生物情報学者であり、この研究の共著者であるデイビッド・ハウスル氏にとって、それは決してやるべきことではありません。 一次知能の形が出現する これらのオルガノイド内では、 治療研究に奉仕する。 « 私たちの目標は、脳の研究と神経疾患の治療を進歩させることであり、ロボット制御システムやコンピューターを実験室で培養された動物の脳組織に置き換えることではありません。 」と彼は説明する。 したがって、関心は何よりも方法論的なものである : アルツハイマー病やパーキンソン病などの病状において、特定の神経結合がなぜどのように変化するのかを理解する 可塑性の測定可能な指標を持つことによって。この実験的なフレームワークは最終的に以下を提供するため、多くの例のうちの 1 つです。 簡素化された再現可能なモデル 脳全体で起こる現象を研究する 実証するのははるかに難しいでしょう。
- 研究者たちは、「」の問題を解決するために実験室でミニブレインを訓練しました。 カートポール »、一定の学習能力を示しています。
- この実験では、オルガノイドが進行状況を保持していないことが明らかになり、神経細胞の可塑性が脆弱であることが浮き彫りになりました。
- 研究の主な目的は、神経疾患の理解を向上させることであり、一種の知性を生み出すことではありません。
📍 Presse-citron からのニュースを見逃さないように、フォローしてください Google ニュース など ワッツアップ。
#研究者は工学的問題を解決するために実験室で製造されたミニ脳を訓練した