В швейцарской лаборатории FinalSpark разрабатываются вычислительные устройства, использующие сети нейронов, культивируемые из человеческих стволовых клеток. Для передачи электрических сигналов между этими органоидами и стандартными компьютерами они подключаются к электродам. Это представляет собой начальный этап в процессе обучения нейронов к идентификации входящей информации и формированию ответа, аналогично принципам машинного обучения.
Метод предполагает выращивание стволовых клеток, выделенных из кожи человека в японской клинике. Полученные клетки преобразуются в скопления нейронов и вспомогательных клеток, формируя органоиды в чашке Петри. Данным структурам требуется несколько месяцев для созревания, после чего к ним подключают электроды. Сигналы с клавиатуры передаются органоидам, что вызывает электрическую активность, отображаемую на графике, напоминающем электроэнцефалограмму. Взаимодействие осуществляется посредством электрической стимуляции живой ткани.
Органоиды способны существовать до четырёх месяцев, однако прогресс в исследованиях затруднён из-за отсутствия кровеносных сосудов, которые ограничивают их питание. За последние пять лет исследователи зарегистрировали приблизительно 1000–2000 эпизодов выраженных скачков электрической активности, предшествующих гибели органоида.
«В отношении функций органоидов и причин их проявления, существует множество нерешенных вопросов», — подчеркнул сооснователь FinalSpark Фред Джордан, добавив с юмором, что, возможно, «раздранил их».
Аналогичные исследования проводятся и в других научных учреждениях. Так, в 2022 году австралийская компания Cortical Labs заявила об успехе в создании нейронов, способных освоить игру Pong.
Органоидные биокомпьютеры способны выполнять специализированные задачи, превосходящие возможности кремниевых процессоров, а также повысить точность моделирования заболеваний и уменьшить потребность в проведении экспериментов на животных. По мнению Лены Смирновой, руководителя исследований из Johns Hopkins University, эти биокомпьютеры не предназначены для полной замены существующих технологий, а служат ценным дополнением, особенно при изучении неврологических заболеваний, включая болезнь Альцгеймера и аутизм.