Des chercheurs de l’Université de Bristol (Royaume-Uni) explorent l’utilisation d’organoïdes modelés à partir du prosencéphale humain pour développer une informatique biohybride à faible consommation d’énergie, selon un article publié dans « Frontiers in Artificial Intelligence ».
Une étape cruciale consiste à déterminer si les organoïdes peuvent recevoir et transmettre des signaux de manière fiable, ce que l’équipe de chercheurs de Bristol a étudié en utilisant des lettres Braille. Ils ont découvert que des groupes de trois organoïdes cérébraux produisaient des signaux correspondant avec précision à différentes lettres dans environ 83 % des essais.
« Nous pouvons extraire des informations d’un capteur tactile réel, les convertir en un format que peut percevoir un réseau neuronal vivant et, à partir de la réponse de l’organoïde, récupérer des informations pertinentes. Cela nous offre une façon pratique de connecter des capteurs artificiels à des systèmes neuronaux biologiques, ce qui représente une voie très intéressante vers une informatique plus économe en énergie », explique Tianyi Liu, doctorante à l’Université de Bristol et première auteure de l’article.
Les systèmes biohybrides éprouvés par Liu et son équipe utilisent des organoïdes cérébraux placés sur des matrices de multielectrodes et contenus dans un dispositif qui les maintient vivants et surveille leurs réponses. Ces organoïdes mesurent moins d’un millimètre de diamètre et ne possèdent pas les nombreuses structures présentes dans un cerveau humain, mais comptent environ 10 000 neurones, ainsi que des cellules de soutien. Les matrices de multielectrodes leur permettent de recevoir des signaux électriques.
Tout d’abord, les scientifiques ont appliqué un capteur qui enregistre des données tactiles sur les 26 lettres de l’alphabet Braille. Par la suite, ils ont converti ces données en motifs de stimulation électrique et ont présenté les organoïdes à ces différents motifs afin d’observer s’ils généraient une activité neuronale permettant d’identifier le stimulus reçu.
Les motifs d’activité neuronale des organoïdes ont été classés à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique relativement simple, une machine à vecteurs de soutien, capable d’organiser les motifs et de déterminer si les signaux donnés correspondaient à des lettres spécifiques. Un seul organoïde a produit de façon constante un signal qui pouvait être décodé avec précision comme une lettre dans environ 61 % des cas. En revanche, trois organoïdes travaillant ensemble ont produit un signal reconnaissable dans environ 83 % des cas.
« Après le traitement par les organoïdes, les données tactiles contiennent encore suffisamment d’informations pour classer les lettres Braille avec une bonne précision. La combinaison des résultats de plusieurs organoïdes a également montré une amélioration des performances », déclare le docteur Benjamin Ward-Cherrier, de l’Université de Bristol, auteur principal de l’article.
POURQUOI TRAVAILLER AVEC PLUSIEURS ORGANOÏDES PEUT FAIRE LA DIFFÉRENCE
Les chercheurs ne savent pas encore pourquoi trois organoïdes ont donné de meilleures performances que un seul; cela pourrait être dû au fait que la variation individuelle entre les organoïdes permet qu’ils se complètent les uns les autres.
« Les différents organoïdes peuvent présenter des connexions de réseau, des états de développement et une activité en cours légèrement différents, de sorte que la même information peut déclencher des réponses similaires, mais pas identiques », explique Liu.
Combiner ces réponses peut offrir des informations complémentaires qui ne seraient pas obtenues à partir d’un seul organoïde. En parallèle, si chaque organoïde se comporte différemment, il devient évidemment plus difficile de construire un système prévisible et standardisé.
Pour compliquer encore la tâche, les chercheurs ont appliqué différents filtres de bruit aux signaux Braille. Ils ont également utilisé la même machine à vecteurs de soutien pour comparer la décodification à partir des réponses des organoïdes avec la décodification directe des signaux volontairement cachés. La machine qui décodait directement, sans la participation des organoïdes s’est avérée plus facile à tromper que celle qui décodait à partir des réponses des organoïdes, car elle avait moins de capacité à distinguer les signaux des lettres dans le bruit artificiel.
LE DÉFI À VENIR : DÉMONTRER SI LES ORGANOÏDES PEUVENT APPRENDRE
Les scientifiques insistent sur le fait que ces expériences ne démontrent pas que les organoïdes peuvent apprendre avec le temps; elles démontrent simplement que les organoïdes ont reçu et répondu aux signaux Braille.
« Nous avons démontré que l’information tactile pouvait être codifiée, traitée par les organoïdes et décodée, mais nous n’avons pas démontré d’apprentissage ni de modifications à long terme chez eux », précise Liu.
« Nous avons aussi testé une tâche tactile en utilisant un schéma de codage fixe et une mesure relativement simple de l’activité neuronale. L’étape suivante consiste sans aucun doute à aller au-delà du Braille; nous nous intéressons à des aspects tels que les textures, les contours et les différents types de toucher, et, finalement, aux tâches en boucle fermée où l’organoïde reçoit des rétroactions de ses propres actions. Cela nous permettrait de commencer à explorer si l’organoïde peut vraiment s’adapter grâce à l’expérience », conclut-il.
