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英ブリストル大学がヒト脳オルガノイドと電極を接続し、3つの組織の信号を統合することで点字文字を83%の精度で識別することに成功した。
英国ブリストル大学の研究チームは、ヒトの生細胞から作製した脳オルガノイド（小型の脳組織モデル）を用いた生体融合（バイオハイブリッド）コンピューターにより、点字文字を識別する実験結果を学術誌『Frontiers in Artificial Intelligence』で発表した。
研究チームは、約1万個の神経細胞と支持細胞からなるヒト前脳モデルの微小なオルガノイドを培養した。完全に発達したヒト脳の構造は持たないものの、電極を接続して電気信号の入力と神経活動の監視を行える環境を構築。触覚センサーが捉えた点字文字を電気パターンに変換して入力し、得られた神経応答を大規模言語モデル（LLM）などの計算手法を用いて分類した。
単一のオルガノイドによる分類精度は61%だったが、3つのオルガノイドの信号を組み合わせることで精度は83%へと向上した。複数組み合わせることで精度が改善する詳細な理由は未解明だが、個々の神経ネットワークの違いが相補的な情報をもたらしている可能性が考えられている。
さらに入力データにノイズを加えた実験では、生のセンサーデータよりもオルガノイドを経由した応答のほうが高い精度で点字を分類できる結果が得られた。生体の神経ネットワークが、干渉のある条件下でも有用な情報を保持または変換する助けとなる可能性を示唆している。
一方で、今回の結果はオルガノイドがヒトの脳のように点字を学習したことを示すものではない。筆頭著者のTianyi Liu氏は、触覚情報の符号化や処理、復号は確認できたものの、オルガノイドの学習や長期的な変化を実証したわけではないと述べている。研究チームは今後、質感や輪郭といった多様な触覚の処理や、出力をフィードバックする閉ループ課題へと検証を進め、オルガノイドが経験を通じて適応できるかを探る方針だ。