Bedeutungsvolle Schritte in Richtung Organoid‑Intelligenz werden unternommen

Künstliche Intelligenz (KI) ist heute ein geläufiger Begriff in der Technologiewelt und prägt zahlreiche Aspekte unseres täglichen Lebens. Es gibt jedoch eine neue Grenze, die im Bereich der Wissenschaft entsteht – Organoid‑Intelligenz (OI) – die, obwohl nicht so weit verbreitet wie KI, ein bemerkenswertes Potenzial besitzt. Aber was genau ist Organoid‑Intelligenz und warum erregt sie in wissenschaftlichen Kreisen Aufmerksamkeit?

Das Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) definiert Organoid‑Intelligenz als „eine kollektive Anstrengung, die Nutzung von Gehirn‑Organoiden – winzige kugelförmige Massen von Gehirngewebe, die aus Stammzellen gezüchtet werden – für Berechnungen, Medikamentenforschung und als Modell zu fördern, um im kleinen Maßstab zu untersuchen, wie ein vollständiges Gehirn funktionieren könnte.“

Die Organisation weist außerdem auf zwei bahnbrechende Forschungen hin, die die Entwicklung von Organoiden ermöglicht haben. Wir werden in Kürze auf diese Forschungen eingehen. Doch zunächst werden wir tiefer darauf eingehen, was die wissenschaftliche Gemeinschaft über das Potenzial der Organoid‑Intelligenz denkt.

Ein engagiertes Forscherteam ist der Ansicht, dass OI‑basierte Biocomputing‑Systeme schnellere Entscheidungsfindungen ermöglichen werden. Sie werden helfen, während Aufgaben kontinuierlich zu lernen und eine höhere Energie‑ und Dateneffizienz in den Prozess einzuführen. Außerdem würden sie das Verständnis der Pathophysiologie schwerwiegender Entwicklungs‑ und Degenerationskrankheiten wie Demenz fördern. Verständlicherweise wird dies auch die Behandlung dieser Krankheiten unterstützen, indem neuartige therapeutische Ansätze identifiziert werden.

Angesichts der enormen Fähigkeit von OI, Gutes zu bewirken, werden mehrere bedeutende Schritte in Richtung Organoid‑Intelligenz (OI) unternommen. Wir werden sie in den kommenden Abschnitten betrachten. Doch wir beginnen mit den beiden bahnbrechenden Forschungsarbeiten zur Organoid‑Entwicklung, die wir bereits erwähnt haben.

Induzierte pluripotente Stammzell‑abgeleitete Organoide

IPSC‑abgeleitete Organoide kamen während des COVID‑19‑Ausbruchs in die Diskussion. Ein wissenschaftliches Forschungspapier listete Details zu IPSC‑abgeleiteten Atemwegs‑Organoiden, Gehirn‑Organoiden, Darm‑Organoiden, Leber‑Organoiden, Blutgefäß‑Organoiden, Nieren‑Organoiden, Innenohr‑Organoiden usw. Angesichts dieser Vielfalt wird unsere Diskussion nun auf den Teil der Gehirn‑Organoide fokussieren.

Das Papier listet drei entscheidende Punkte auf:

• Zum ersten Mal entwickelten Wissenschaftler Gehirn‑Organoide mittels spontaner Differenzierung von Embryoid‑Körpern (EBs).
• Die ersten Gehirn‑Organoide waren stark heterogen.
• Die Heterogenität führte die Forscher dazu, region‑spezifische Gehirn‑Organoide zu entwickeln, indem sie bestimmte Signalwege beeinflussten.

Eine weitere Forschung, die die Organoid‑Entwicklung unterstützte, drehte sich um 3D‑Zellkultur‑Techniken.

3D‑Zellkultur

Die Motivation zur Entwicklung von 3D‑Zellkultur‑Techniken entstand aus den Unzulänglichkeiten, die bei der Kultivierung von Zellen in zwei Dimensionen beobachtet wurden. Zweidimensionale Zellkultur‑Praktiken und -Methoden können die Anatomie oder Physiologie von Gewebe nicht für informative oder nützliche Studien reproduzieren.

3D‑Zellkultur‑Techniken hingegen nähern sich stärker der Physiologie von Tieren und Menschen. Und je weiter sie ausgereift sind, desto mehr werden sie beim Entwerfen und Entwickeln von Kokulturen helfen. Diese Techniken könnten sich bei der Konstruktion von Geweben für klinische Anwendungen und der Entwicklung von Modellen für Medikamenten‑Screenings als nützlich erweisen.

Solche Fortschritte in der 3D‑Zellkultur sind auch entscheidend für die Forschung an IPSC‑abgeleiteten Organoiden und Organoid‑Intelligenz. IPSCs können beispielsweise zu jeder Zelle im Körper eines Tieres differenzieren.

3D‑Kultur‑Techniken und 3D‑Gerüst‑Methoden unterstützen Biologen speziell dabei, IPSC‑abgeleitete neuronale Gewebe vertikal und horizontal zu züchten, was den Weg zur Entwicklung der im Gehirn eines Tieres beobachteten internen neuronalen Netzwerke ebnet.

Die Replikation dieses komplexen Netzwerks ermöglicht ein tieferes Eindringen in die Organoid‑Intelligenz und die Entwicklung anspruchsvollerer Methoden.

Brain‑Organoid‑Reservoir‑Computing für KI

Veröffentlichte Forschung in der Zeitschrift Nature Electronics weist auf die erreichten Fortschritte in gehirninspirierter Computer‑Hardware hin, die die Struktur und Funktionsprinzipien des Gehirns nachahmt. Forscher glauben, dass diese Entwicklung das Potenzial hat, die aktuellen Einschränkungen von KI zu adressieren.

Die Forschung berichtet insbesondere über einen KI‑Hardware‑Ansatz, der adaptive Reservoir‑Berechnungen biologischer neuronaler Netzwerke in einem Gehirn‑Organoid nutzt. Der Ansatz trägt den Namen Brainoware. Er beruht darauf, Berechnungen durch das Senden und Empfangen von Informationen vom Gehirn‑Organoid über ein hochdichtes Multielektroden‑Array durchzuführen.

Organische Halbleitersynthese: Erschließung neuer Horizonte für supereffiziente elektronische Geräte

Ein Forschungsteam an der Chemieabteilung von UNIST ermöglichte es, den Raum für Innovationsmöglichkeiten weiter zu öffnen und erzielte einen Durchbruch in der organischen Halbleitersynthese. Die Forscher berichteten über die Synthese und Charakterisierung eines B2N2‑Anthracen‑Derivats mit einer BNBN‑Einheit, die durch Umwandlung der BOBN‑Einheit an der Zickzack‑Kante gebildet wurde. Die Ergebnisse sollen helfen, größere Acene mit mehreren BN‑Einheiten zu entwickeln, die zahlreiche Anwendungen in der organischen Elektronik haben werden.

Laut Songhua Jeong, dem Erstautor dieser Studie:

„Unsere Studie über Anthracen, eine Art Acen, das weithin als organischer Halbleiter anerkannt ist, hat die Grundlage für zukünftige Fortschritte in diesem Bereich gelegt.“

Herr Jeong fuhr weiter fort: 

„Die durch diese Forschung synthetisierte kontinuierliche BN‑Bindung birgt großes Potenzial für Anwendungen in organischen Halbleitern.“

Durch die vielfältige Forschung, die neue Wege für die Organoid‑Intelligenz eröffnet, sagen Experten auf diesem Gebiet, dass Organoid‑Intelligenz in Zukunft leistungsfähig genug sein könnte, um unsere Computer anzutreiben.

Eine Zukunft, in der im Labor gezüchtete Gehirnzellen große Datenmengen speichern und abrufen können, während sie nur geringen Energiebedarf haben, erscheint nicht mehr unrealistisch. Mit weiterer Skalierung könnten diese Lösungen sogar ein Bewusstsein entwickeln, eigenständig zu denken oder zu fühlen.

Organoid‑Intelligenz: Workshops und Finanzierung

Verschiedene Anstrengungen werden unternommen, um das Potenzial der Organoid‑Intelligenz weiter zu erörtern.

Zwischen dem 22. und 24. Februar 2022 veranstaltete die Johns Hopkins University den ersten Organoid‑Intelligence‑Workshop. Ziel war es, eine OI‑Gemeinschaft zu bilden und die Grundlage für die Etablierung von OI als neue wissenschaftliche Disziplin zu formulieren. Die Motivation für den Workshop entstand aus der Überzeugung, dass OI die Computertechnologie, die neurologische Forschung und die Medikamentenentwicklung grundlegend verändern könnte.

Eine weitere Bestätigung des Potenzials von OI erfolgte, als die United States National Science Foundation Directorate for Engineering für das Emerging Frontiers in Research and Innovation (EFRI)‑Programm im Geschäftsjahr 2024 einen neuen Bereich plante, der „Engineering Organoid Intelligence“ genannt wurde.

Die NSF ist dafür bekannt, Forschung in Wissenschaft und Ingenieurwesen sowie die damit verbundenen Personen durch Bereitstellung von Einrichtungen, Instrumenten und Finanzierung zu unterstützen. Die NSF verfügte im Haushaltsjahr 2023 über ein Budget von 9,5 Milliarden US‑Dollar. Diese Mittel erreichen alle fünfzig US‑Bundesstaaten durch Zuschüsse, die an fast 2.000 Hochschulen, Universitäten und Institutionen vergeben werden.

Das Thema „Engineering Organoid Intelligence“ zielt darauf ab, Grundlagenforschung zur Entwicklung von konstruierten Biocomputern mittels Gehirn‑Organoiden zu unterstützen. Die NSF ging davon aus, dass Organoid‑Kulturen bald Schnittstellen zu Elektronik besitzen würden, um Eingaben zu liefern und Ausgaben an externe digitale Systeme zu exportieren.

Abgesehen von Universitäten, Forschungseinrichtungen und Regierungsbehörden haben viele Unternehmen die Aufgabe übernommen, die Organoid‑Intelligenz voranzutreiben. Wir werden nun einige dieser Unternehmen und ihre Bestrebungen betrachten.

#1. Final Spark

Gegründet von Martin Kutter und Fred Jordan im Jahr 2014 und mit Sitz in der Schweiz, setzt sich Final Spark für biologische Chip‑Prozessoren ein, die deutlich weniger Energie verbrauchen.

Wie das Startup behauptet, hat es bereits 10 Millionen Neuronen getestet, um denkende Maschinen aus lebenden menschlichen Neuronen, die aus Haut gewonnen wurden, zu bauen.

Das Startup nutzt ausgeklügelte Zellkultur‑Techniken, um die selbsttragende Rechenfähigkeit für die Schaffung zukünftiger AI‑Modelle zu demonstrieren.

#2. BiologiC und NVIDIA

BiologiC Technologies, ein Unternehmen mit Sitz in Cambridge, UK, ist bekannt für seine Biocomputer, die das Unternehmen als „automatisierte, programmierbare und rekonfigurierbare Bioprozessierungsplattform für mehrere biologische Anwendungen“ definiert.

Die patentierte Hardware‑Architektur der Lösung umfasst vier Kernmodule: 

• Der fortschrittliche Routing‑Kern unterstützt den Transport von Flüssigkeiten und Biogasen durch das System.
• Der Eingabe‑ und Ausgabeblock hilft, das Laden von Rohmaterialien und die Ausgabe des Endbioprodukts zu steuern.
• Das BPU‑Modell unterstützt bioprozessuale Aktivitäten wie Zellwachstum, In‑Vitro‑Transkription usw.
• Schließlich unterstützt das Sensor‑Kernmodul die Echtzeit‑Überwachung der Bioprozess‑Umgebung.

Am 13. März 2023 trat BiologiC Technologies dem NVIDIA (NVDA ) Inception‑Programm bei, einem Programm, das BiologiC dabei helfen wird, Edge‑Computing und KI in seine Biocomputer zu integrieren. Diese Integration wird schließlich dazu führen, dass die Biocomputer von BiologiC revolutionäre Verbesserungen in ihren biologischen Verarbeitungsanlagen bringen und die Bedrohung durch Krankheiten auf nachhaltige, zugängliche und erschwingliche Weise verringern.

Laut verfügbaren Informationen investierte CPI Enterprises in BiologiC. CPI investiert in hochpotente Deep‑Tech‑Unternehmen, um ihnen ein schnelles Skalieren zu ermöglichen, und übernimmt dabei die doppelte Rolle eines Investors und eines technischen Unterstützers.

Laut Frank Millar, dem Geschäftsführer von CPI: 

„Nachdem wir über einen langen Zeitraum eng zusammengearbeitet haben, sind wir beeindruckt von der Geschwindigkeit der Umsetzung und der kommerziellen Traktion von BiologIC. Wir sehen starke Vorteile im Bio‑Computersystem von BiologIC und die Fähigkeit, die Bioprozess‑Produktivität im Vergleich zur Konkurrenz im Sektor zu steigern.“

Am 21. November 2023 meldete NVIDIA revenue für das am 29. Oktober 2023 endende dritte Quartal von 18,12 Milliarden US‑Dollar, was einem Anstieg von 206 % gegenüber dem Vorjahr und einem Anstieg von 34 % gegenüber dem vorherigen Quartal entspricht.

#3. BioMap und MBUZAI: Gemeinsame Anstrengungen zur Schaffung eines Biocomputing‑Labors 

Am 14. März 2023 ging BioMap eine strategische Zusammenarbeit mit der Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) ein, um das erste Forschungs‑Labor für Biocomputing‑Innovation im Nahen Osten zu etablieren und den Bedarf an Life‑Science‑Szenarien in der Region zu decken.

Die Zusammenarbeit würde BioMaps cross‑modales Bio‑Computing‑Modell xTrimo (Cross‑model Transformer Representation of Interactome and Multi‑Omics) untersuchen, um großskalige Life‑Science‑Modelle in der Protein‑Generierung, Protein‑Strukturvorhersage, Zell‑Funktionsvorhersage und anderen Life‑Science‑Aufgaben zu erreichen.

Der Fokus wird darauf liegen, Durchbrüche bei KI‑generierten Proteinen (AIGP) zu erzielen, um den Bedarf des Nahen Ostens an medizinischer Gesundheit, Medikamentenentwicklung, Energie und Umweltschutz zu unterstützen.

Neben dem Protein‑Design werden BioMaps Fähigkeiten auch dabei helfen, starke Zell‑Charakterisierungsfähigkeiten, präzise Erstmodellierungen von Immunzellen und mehr zu erreichen.

Mitbegründet von Baidu‑CEO Robin Li, hilft BioMap dabei, erstklassige KI‑ und biotech‑Fähigkeiten zu kombinieren, um die wichtigsten Probleme in der Life‑Science‑Industrie zu bekämpfen, wie Zielidentifikation, de‑novo‑Medikamentenentwicklung und Enzymoptimierung.

Das chinesische Startup für biologische Computer sammlte mehr als 100 Millionen US‑Dollar in einer Serie‑A‑Finanzierungsrunde, laut Berichten, die im August 2021 veröffentlicht wurden. Die Runde wurde von CGV Capital geleitet. Weitere Investoren waren Baidu, Legend Capital, Bluerun Ventures und Xianghe Capital.

Wohin OI steuert?

Zweifellos hat OI die Vorstellungskraft der wissenschaftlichen Gemeinschaft erobert. Auch anspruchsvolle Technologieunternehmen und kluge Köpfe investieren Ressourcen. Wie die Zukunft für OI aussehen wird, hängt jedoch von einigen entscheidenden Aspekten ab, die mit seiner Entwicklungsnatur zusammenhängen.

Der Erfolg von OI als revolutionäre technologische Innovation würde davon abhängen, wie schnell, effizient und leistungsfähig es im Vergleich zu siliziumbasierter Computertechnik und KI werden kann. Darüber hinaus müssten verbesserte Standards für Geschwindigkeit, Effizienz und Leistung geringere Energieanforderungen haben, um es attraktiver und kosteneffizienter zu machen.

In Zukunft muss OI wirklich multidisziplinär werden, da es eine hochkomplexe und anspruchsvolle Aufgabe ist, aktuelle Gehirn‑Organoide zu dauerhaften 3D‑Strukturen zu skalieren. Diese Strukturen werden voller Zellen und Gene sein, die den Menschen helfen, neue, komplexe Dinge zu lernen.

Zudem würde die Entwicklung idealer Biocomputer erfordern, dass diese Organoide mit hochmodernen Eingabe‑ und Ausgabegeräten verbunden werden, insbesondere elektronischen, die mit hochentwickelten KI‑ und Machine‑Learning‑Systemen ausgestattet sind.

Forscher auf diesem Gebiet sind der Ansicht, dass ein großer Bedarf an neuen und anspruchsvollen Modellen, Algorithmen und Schnittstellentechnologien besteht, um eine effektive und sinnvolle Kommunikation mit diesen Gehirn‑Organoiden zu etablieren. Um die Ausgabe erstklassig zu machen, müssen die Entwickler verstehen, wie sie lernen, berechnen, verarbeiten und Daten speichern.

Der Umfang der Daten, wie bereits ersichtlich, wird massiv und enorm sein.

In der Zwischenzeit wird die OI‑Forschung auch unser Verständnis darüber verbessern, wie das Gehirn und sein tiefes und komplexes neurologisches Netzwerk funktionieren. Dieses Verständnis wird dabei helfen, Patienten, die an neurologischen Erkrankungen leiden, besser zu behandeln.

Schließlich könnte die Replikation der Fähigkeiten eines menschlichen Gehirns in einer Laborumgebung zu einer Errungenschaft mit gewaltigen Konsequenzen werden. Das Missbrauchspotenzial könnte erheblich hoch sein. Daher muss die wissenschaftliche Gemeinschaft von Anfang an sicherstellen, dass Forschung und Entwicklung rund um OI sehr sensibel gegenüber den ethischen Systemen unserer Gesellschaft bleiben. Der ethische Rahmen sollte nicht weniger als ein definierendes Paradigma sein, damit OI in Zukunft gedeihen kann.

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