Wetware Computing: Computación con Tejidos Biológicos

Resumen del artículo: Wetware Computing

Fred D. Jordan*, Martin Kutter, Jean-Marc Comby, Flora Brozzi and Ewelina Kurtys FinalSpark, Rue du Clos 12, Vevey, Switzerland

PUBLISHED 02 May 2024

Frontiers in Artificial Inteligence

El artículo "Open and remotely accessible Neuroplatform for research in wetware computing" describe una plataforma neurotecnológica diseñada para facilitar la investigación en computación con tejidos biológicos vivos, específicamente redes neuronales biológicas (BNNs). Esta plataforma permite a los investigadores realizar experimentos a gran escala de manera remota utilizando organoides cerebrales.

Puntos clave del artículo:

1. Contexto y Motivación: La computación con tejidos biológicos, conocida como "wetware computing", busca replicar el procesamiento neuronal utilizando células vivas, a diferencia de las redes neuronales artificiales (ANNs) que utilizan componentes digitales. Esta tecnología podría ofrecer soluciones más eficientes energéticamente en comparación con las ANNs.

2. Desarrollo de la Plataforma: La plataforma, desarrollada por FinalSpark, permite realizar experimentos electrofisiológicos en organoides cerebrales durante más de 100 días. Integra un sistema de microfluidos automatizado que mantiene las condiciones estables y reduce la necesidad de intervención manual.

3. Capacidades Técnicas: Incluye una interfaz de usuario gráfica y una API para control remoto, permitiendo a los usuarios ejecutar experimentos complejos utilizando bibliotecas de aprendizaje profundo y de refuerzo. La plataforma también cuenta con sistemas para registrar y estimular la actividad neuronal, utilizando matrices de microelectrodos (MEA) y un sistema de microfluidos cerrado.

4. Aplicaciones y Datos: En los últimos tres años, la plataforma ha sido utilizada con más de 1,000 organoides cerebrales, acumulando más de 18 terabytes de datos. Estos datos son accesibles a través de Python y pueden ser analizados utilizando herramientas de procesamiento de datos avanzadas.

5. Accesibilidad y Uso Remoto: La infraestructura soporta el uso totalmente remoto, y en 2024, la plataforma está disponible gratuitamente para fines de investigación. Numerosos grupos de investigación ya están utilizando esta tecnología para sus experimentos.

6. Configuración Biológica

La Neuroplatform utiliza organoides cerebrales, que se cultivan in vitro y se conectan a Matrices de Microelectrodos (MEAs) para facilitar experimentos electrofisiológicos. La plataforma apoya la generación, el mantenimiento y la manipulación de estos organoides para estudiar actividades neuronales.

7. Arquitectura del Hardware

1. Matriz de Microelectrodos (MEA): Utilizada para registrar y estimular la actividad neuronal en los organoides.

2. Sistema de Estimulación y Registro Electrofisiológico: Monitorea los potenciales de acción y proporciona estímulos eléctricos.

3. Microfluídica: Maneja la entrega de nutrientes y la eliminación de desechos, asegurando condiciones ambientales estables para el crecimiento de los organoides.

4. Cámaras y Sistemas de Luz UV: Facilitan la monitorización detallada y la manipulación, incluyendo el desencadenamiento de moléculas mediante luz UV para experimentos dirigidos.

5. Mediciones Ambientales: Aseguran condiciones óptimas para la longevidad y funcionalidad de los organoides.

8. Componentes del Software

1. Arquitectura General: Soporta la adquisición de datos, el procesamiento y la automatización de experimentos.

2. Base de Datos: Almacena grandes volúmenes de datos electrofisiológicos, accesibles y analizables de forma remota.

3. Registro de Actividad Eléctrica: Captura y registra la actividad neuronal para análisis posteriores.

4. Sintaxis para Estimulaciones: Define protocolos para estímulos eléctricos y otras manipulaciones.

9. Ejemplos Experimentales

1. Modificación de la Actividad Espontánea: Investiga cómo diferentes estímulos afectan la actividad neuronal natural.

2. Optimización de Parámetros de Estimulación: Identifica los mejores parámetros para obtener respuestas deseadas de las redes neuronales.

3. Desencadenamiento de Moléculas con Luz UV: Utiliza luz para liberar moléculas activas, permitiendo un control preciso sobre el entorno experimental.

10. Usuarios Externos y Aplicaciones

La plataforma está diseñada para ser accesible de manera remota, lo que permite la colaboración en investigación a nivel global. Soporta experimentos complejos y continuos, y puede integrarse con diversas herramientas de IA y aprendizaje automático para análisis avanzados.

11. Extensiones Futuras

Las mejoras planeadas incluyen un control más sofisticado sobre las condiciones experimentales, como la inyección remota de moléculas específicas para explorar más a fondo la neuroplasticidad y otros fenómenos neuronales.

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