打开网易新闻 查看精彩图片

一片来自死者的大脑切片,被放进培养皿里面,然后连接上一只机械手,三天之后这只机械手竟然学会了一首曲子。

这是来自法国国家科学研究中心(CNRS)等机构的研究人员最近公布的实验成果,他们从去世的捐赠者大脑中取出了一小块皮层,将其切成 300 微米厚的薄片,然后放在微电极阵列上养着,这片脑片依然保持活着的状态,神经元竟然还在放电。

研究人员把这套系统叫做 OPAB,它的全称是死后成人脑片外植体培养。研究人员选了三个电极作为运动电极,把它们连到一只机械手的三根手指上。电极一旦开始放电,所对应的机械手指就会按下去,进而弹响钢琴上的一个音符。旁边的话筒在拾取声音之后,会转换成为一个电信号,接着传回脑片上的另外三个感觉电极。

这套回路模拟了人类婴儿学习的过程,婴儿出生的时候会随机地活动四肢,借此观察动作带来的声音、触觉等反馈,婴儿大脑随之慢慢建立起动作和感觉之间的连接。研究人员让这个脑片也经历了类似婴儿的练习,第一天先进行了一轮预刺激,后续三天里三个运动电极轮流放电,每一次放电都让机械手按下一个键,接着脑片收到相应的声音信号。

三天训练结束之后,研究人员换了一个真人来弹琴,结果发现脑片在听到声音之后,能够激活对应的运动电极,进而驱动机械手弹出来同一个音符。在16 片的脑片中,有 3 片达到了 100% 的正确率,另外 7 片脑片能够正确地模仿两个音符。62.5% 的脑片至少学会了两个音符,而且这种记忆至少能够保持 7 天,有的甚至能保持 17 天。

(来源:资料图)
打开网易新闻 查看精彩图片
(来源:资料图)

研究人员还做了几个对照实验,他们把另外一些未经训练的电极连接到机械手上,结果发现机械手完全无法模仿,这说明弹琴的能力确实来自于这几天的学习。而当给脑片加入抑制神经突触传递的药物后,模仿能力就会消失。使用病毒感染的脑片同样无法保持上述学习效果,这反过来证实了学习成果确实依赖于神经活动的正常进行。

这片脑片背后的学习机制,和真人大脑的学习方式在原理上是相似的,它都遵循一种叫作“脉冲时序依赖可塑性”的规则,当一个神经元反复地在另一个神经元放电后的短时间内被激活,它们之间的连接就会被增强。

在实验中,运动电极和感觉电极之间形成了一种双向连接,这时刺激感觉电极能够激活运动电极,反过来也是一样的。这种双向连接正是实现模仿的关键,也就是听到声音能够激活对应的动作,而这也正是人类镜像神经元系统的核心特征。

但是,脑片的学习能力并非无限。研究人员在实验中只用了三个音符,样本量也只有 30 片脑片,分别来自三位捐赠者。62.5% 的成功率在实验室条件下只能说算是一个成功信号,距离稳定可靠的应用还有很长的路。研究人员自己也坦言,这个结果其实有点偏保守,因为电极是随机选的,而有些脑片天生就不太适合做这个任务,假如能够根据神经活跃度来挑选电极,成功率也许会更高。

这篇论文目前还只是预印本成果,还没有经过同行评审。但是,研究人员此前在 2024 年在 Brain Stimulation 期刊发表过相关论文,证明这种脑片切片能够表现出来突触可塑性,也就是神经元之间能够根据活动改变连接强度。如果说那次研究成果证明了“能学”,这次等于他们试着把它接上了一个真实的外设,完成了一种介于感觉和运动之间的闭环。

这次实验里用到的设备并不复杂,一个微电极阵列、一只机械手、一个麦克风和一台电子琴,再加上一个培养箱。最有价值的是这片脑片本身,它保留了真人大脑皮层的基本结构,比二维培养的神经元以及类脑器官更加接近真实大脑的状态。

无论是神经元之间的连接、还是不同类型细胞的共存,亦或是产生可塑性所需的基础条件,都在这个薄片上依然保留着,也就是说它依然活着,只不过脱离了原来的人类身体。

图 | 相关论文(来源:资料图)
打开网易新闻 查看精彩图片
图 | 相关论文(来源:资料图)

对于脑科学领域来说,这套系统提供了一个可以操控的观察窗口,让研究人员可以在受控条件下观察人类神经组织如何学习和适应。尽管类脑器官也能在一定程度上模拟脑片的功能,但是在细胞成熟度和结构完整性上还有一定差距。假如能够稳定地培养更长时间、扩展到更多电极以及学会更复杂的序列,这套系统就有可能成为研究神经疾病、研究药物测试甚至认知过程的工具。

但是,这类实验也会带来一些伦理层面的思考,从去世志愿者的脑片中获取的样本,在培养皿中学会了一种新行为,并能够通过机械手表现出来。这片脑片本身不具备意识,也没有自我认知,不过它确实展示了一种原始的学习能力。

研究人员在论文材料中说明了样本来源和伦理审批流程,具体来说样本来自接受尸检的捐赠者,也获得了家属的非反对意见。眼下,这套系统只能识别三个音符,相关论文还在等同行评议,还需要过审稿人那关。

参考资料:

https://www.researchsquare.com/article/rs-9638576/v1

运营/排版:何晨龙

注:封面/首图由 AI 辅助生成