출시과학 기자 Jacinta BowlerABC Science
주제: 생명공학
3월 5일 수요일
칩에 있는 뉴런의 주사 전자 현미경 이미지.
멜버른 신생기업이 칩에 뉴런을 탑재한 최초의 “상업적 생물학적 컴퓨터”를 출시했습니다. (제공: Cortical Labs)
간단히 말해서:
호주 신생기업이 바르셀로나에서 열린 컨퍼런스에서 인간 뇌 세포로 만든 “최초로 상용화된 생물학적 컴퓨터”를 출시했습니다.
이를 개발한 팀은 이것이 일종의 간단한 생물학적 AI로 사용될 수 있다고 믿지만, 다른 사람들은 이 기술의 잠재력에 대해 신중합니다.
다음은 무엇일까요?
이 분야의 연구자들은 잠재적인 윤리적 결과를 강조하지만, 현재 시스템은 느끼거나 이해하기에는 너무 원시적이라고 말합니다.
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작년 말 멜버른의 따뜻한 어느 날, 브런스윅의 테이블에 있는 상자 안에 수십만 개의 살아있는 인간 뇌 세포가 놓여 있었습니다.
뉴런이 육안으로는 너무 작아서 볼 수 없었지만, 신생 기업 Cortical Labs의 최고 과학 책임자인 브렛 케이건은 ECG와 유사한 스파이크를 보여주는 대형 모니터를 가리켰습니다.
이러한 스파이크는 건강한 뇌 세포가 근처 컴퓨터의 입력에 반응하고 있음을 보여주었습니다.
간단히 말해서, 뉴런이 학습하고 있었습니다.
오늘 케이건 박사와 그의 팀은 바르셀로나에서 열린 국제 기술 컨퍼런스에서 CL1이라는 제품을 출시하면서, 회사들에게 “최초로 상용화된 생물학적 컴퓨터”에 대한 접근성을 약속했습니다.
전선과 기술이 들어 있는 세 개의 긴 흰색 상자.
CL1은 팀이 “Wetware-as-a-Service”라고 부르는 클라우드와 같은 시스템에서 원격으로 사용할 수 있습니다. (ABC Science: Jacinta Bowler)
개미와 바퀴벌레 뇌 사이 크기의 수십만 개의 실험실에서 만든 뉴런으로 채워진 CL1은 학습할 준비가 되어 있습니다.
하지만 케이건 박사조차도 인간의 뉴런이 정확히 무엇을 맡을지 상상할 수 없습니다.
그는 다른 연구원과 기술 회사가 어떤 것을 내놓을지 기대하고 있습니다.
“매우 다양한 옵션이 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
멜버른 스타트업은 이미 어느 정도 성공을 거두었으며, 2022년에 접시에 있는 뉴런에게 퐁을 하는 법을 가르쳤습니다.
실험실에서 카메라를 향해 미소 짓는 브렛 케이건.
브렛 케이건은 그룹이 “아직 상상하지 못한” 방식으로 CL1을 어떻게 사용할지 기대하고 있습니다. (ABC Science: Jacinta Bowler)
“질병 모델링이나 약물 테스트”일 수 있다고 케이건 박사는 말했습니다.
하지만 그들의 궁극적인 목표이자 이번 컨퍼런스에서 그들이 추진한 것은 이 작은 뉴런 집합을 일종의 생물학적 AI로 사용하는 것입니다.
“우리는 이 세포를 지능에 활용하고자 합니다.”
하지만 이 분야에서 일하는 다른 과학자들은 CL1과 같은 시스템이 유용할 수 있고 팀이 하고 있는 일이 흥미롭지만 기술에는 한계가 있다고 말합니다.
‘생물학적 AI’란 무엇일까요?
CL1의 아이디어는 Google과 OpenAI와 같은 회사가 뇌처럼 작동하는 AI를 만들려고 하기 때문에 뉴런이라는 부분을 사용하여 동일한 목표를 달성하는 것이 어떻겠습니까?
“일반화된 지능”을 가진 유일한 것은 생물학적 뇌입니다.” Kagan 박사가 말했습니다.
CL1과 같은 접시의 뉴런 시스템은 Chat-GPT 또는 DALL-E가 AI인 것과 같은 방식으로 AI가 아닙니다. Kagan 박사조차도 훨씬 더 작은 기대치를 가지고 있습니다.
“우리는 현재 AI 방법이 잘하는 일을 대체하려고 여기 있는 것이 아닙니다.” 그는 말했습니다.
하지만 그에 따르면 뉴런이 본질적으로 작동하는 몇 가지 방법이 있어 의학 연구와 같은 특정 상황에서 유용합니다.
첫 번째는 전력 소비입니다.
현재 세대의 기존 AI 모델은 결과를 생성하는 데 엄청난 양의 전력이 필요합니다.
반면 CL1은 몇 와트의 전력만 사용합니다.
“모든 시스템이 엄청난 양의 전력을 소비하는 것은 아닙니다.” 그는 말했습니다.
두 번째 이점은 Kagan 박사에 따르면 뇌가 얼마나 빨리 배울 수 있는지입니다.
그는 “인간, 쥐, 고양이, 새가 할 수 있는 [AI가 할 수 없는] 일은 아주 적은 양의 데이터에서 추론한 다음 복잡한 결정을 내리는 것입니다.”라고 말했습니다.
‘Dishbrain’이 퐁을 하는 법을 배운 방법
CL1은 신발 상자보다 훨씬 크지 않습니다.
대부분은 뉴런을 수용하고 살아있게 하기 위해 만들어졌습니다. 뉴런은 까다롭고 폐기물을 제거하고 영양소를 공급하고 원치 않는 미생물을 차단하는 등 최적의 상태로 유지해야 합니다.
하지만 가장 중요한 부분은 칩입니다. 수십만 개의 실험실에서 키운 인간 뉴런이 서로 연결된 작은 실리콘 장치입니다.
뉴런에 연결된 컴퓨터 칩.
이러한 칩은 간단한 정보를 “가르칠” 수 있는 뉴런 클러스터를 성장시킵니다. (제공: Cortical Labs)
신경 세포는 혈액 세포를 줄기 세포로 되돌리는 과정을 통해 실험실에서 만들어집니다. 줄기 세포는 여러 다른 유형의 세포로 발달할 수 있으며, 그런 다음 신경 세포로 바뀝니다.
“[그들은] 자원봉사자의 소량의 혈액에서 생성된 유도 줄기 세포에서 자랍니다.”라고 Kagan 박사는 말했습니다.
“의사가 일상적인 검사에 필요로 할 수 있는 것과 동일합니다.”
신경 세포는 칩에서 제공하는 소량의 무작위 또는 패턴화된 정보를 통해 “가르칠” 수 있습니다. 잘못된 응답은 무작위 정보를 받습니다.
올바른 사람은 패턴화된 데이터를 받습니다. 결국 뉴런은 올바른 반응이 무엇인지 배우기 시작합니다.
이것이 Cortical Labs가 당시 “Dishbrain”이라고 불렸던 시스템에 Pong을 하는 방법을 가르친 방식입니다.
DishBrain이 프로 Pong 플레이어가 아니었다는 점은 주목할 만합니다. DishBrain은 놓친 공보다 약간 더 많은 공을 쳤습니다. 하지만 자극은 받았지만 피드백은 받지 못한 시스템보다 나았습니다.
그 이후로 시스템이 업데이트되었고, 뉴런을 수용하고 정확도를 높이기 위한 소프트웨어와 하드웨어가 만들어졌습니다.
연구에 사용된 뇌 세포
Pong을 하는 것은 이 분야에서 처음 있는 일이지만, 과학자들은 수년 동안 약물을 테스트하거나 인간의 뇌가 어떻게 형성되는지 조사하기 위해 뇌 기관이라고 하는 작은 뉴런 덩어리를 만들어 왔습니다.
수십 년 동안 줄기 세포 연구를 해 온 퀸즐랜드 대학교의 생물학자 Ernst Wolvetang은 Cortical Labs가 사용하는 뉴런 덩어리가 비교적 단순하다고 말합니다.
Cortical Labs가 칩에 평평한 뉴런을 사용하여 2D로 작업하는 반면, Wolvetang 교수의 연구실은 “더 많은 세포 유형과 훨씬 더 복잡하고 복잡한 뉴런 네트워크를 가진” 3D 오르가노이드를 사용하여 작업한다고 그는 말했습니다.
“우리는 인간 줄기 세포에서 렌즈콩 크기의 인간 뇌 표현을 구축하고 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
하지만 이러한 차이에도 불구하고 Wolvetang 교수는 이 신생 기업과 협력하고 있으며, 두 그룹이 서로 보완한다고 생각합니다.
“처음에는 2D 뉴런 네트워크가 어떻게 그렇게 빨리 학습할 수 있는지 약간 회의적이었습니다.”라고 그는 말했습니다.
“[Cortical Labs]는 이러한 뉴런을 넣을 정말 좋은 기계를 개발했을 뿐만 아니라 이러한 뉴런 네트워크가 실제로 학습할 수 있음을 보여주는 소프트웨어와 분석 방법도 개발했습니다.”
갈색 뉴런이 들어 있는 안개 낀 용기.
CL-1 칩과 뉴런은 테스트를 거친 후 안개가 낀 상태입니다. (제공: Cortical Labs)
Wolvetang 교수는 자신의 연구실의 렌즈콩 크기의 오르가노이드를 Cortical Labs에서 개발한 소프트웨어 및 하드웨어와 함께 사용하여 3D 오르가노이드가 2D 신경망과 같은 방식으로 학습할 수 있는지 확인하고자 합니다.
오르가노이드가 학습하고 있다는 것을 확인하면, 그는 탐구하고 싶은 연구 질문이 많이 있습니다.
예를 들어, 오르가노이드에 신경 퇴행성 질환 모델을 도입하면 기억이나 학습에 어떤 영향을 미치는지 설명할 수 있습니다.
하지만 접시에 있는 뉴런의 컴퓨팅 능력을 AI와 동일시하는 것은 Wolvetang 교수가 확신하지 못하는 부분입니다.
그는 “이러한 주장이 어디서 나온 것인지 압니다. 이러한 인간의 신경망이 놀라울 정도로 빠르게 학습한다는 것은 분명하기 때문입니다.”라고 말했습니다.
“지금 단계에서는 판단을 보류하고 싶습니다. Pong을 배우는 것은 한 가지이지만 복잡한 결정을 내리는 것은 또 다른 일이기 때문입니다.”
접시 속 뇌 세포의 윤리
머독 어린이 연구소의 줄기 세포 연구원인 실비아 벨라스코는 뇌 오르가노이드를 사용하여 인간의 대뇌 피질이 인간의 뇌에서 어떻게 형성되는지 이해했습니다.
“[대뇌 피질]은 인간의 뇌의 독특성을 가장 잘 구현합니다. 왜냐하면 인간의 뇌는 다른 종과 다르게 보이고 발달하기 때문입니다.”라고 그녀는 말했습니다.
“뇌 오르가노이드를 다루는 과학자로서 저는 제 작업의 윤리적 의미에 대해 많이 생각합니다.”
이 분야의 많은 과학자와 Cortical Labs의 팀은 연구의 민감한 특성을 잘 알고 있습니다.
케이블과 기타 기계가 들어 있는 흰색 상자. 전면의 화면에 세 개의 숫자가 있습니다.
CL1 시스템은 신경 덩어리를 포함하고 보호하려는 시도입니다. (제공: Cortical Labs)
현재 사용 중인 오르가노이드는 뇌의 복잡성과는 거리가 멀지만, 결국 더 큰 네트워크가 의식을 경험하거나 자신의 상태에 대한 이해를 얻을 수 있다는 우려가 있습니다.
심지어 인간과 유사한 능력을 획득할 수도 있습니다.
“지금은 근거 없는 우려라고 생각합니다. 파괴적인 뇌 질환을 치료할 수 있는 약속이 있는 시스템을 사용할 수 없게 되면 놓친 기회라고 생각합니다.”라고 Velasco 박사는 말했습니다.
“하지만 동시에 이러한 모델을 사용함으로써 발생할 수 있는 잠재적 우려를 평가하고 예상하는 것이 중요합니다.”
Kagan 박사에게 이러한 잠재적 우려도 문제이지만, 이 분야는 아직 윤리적 경계선이 어디인지 알기에는 너무 초기 단계에 있습니다.
“우리는 그 질문에 답할 수 없습니다. 그것이 진실입니다. 그래서 우리는 많은 생명윤리학자와 협력합니다.”라고 그는 말했습니다.
“우리는 접시에서 고통을 주고 싶지 않습니다.”
대신, 그들은 이러한 뉴런을 일종의 회로로 사용하여 시스템을 테스트하고 평가하고자 합니다.
“멋진 점은 우리가 작은 인간이나 접시 속의 고양이 또는 쥐를 만들 필요가 없다는 것입니다.”라고 그는 말했습니다.
“우리는 뇌 세포의 개별 시스템을 구축하여 원하는 목적에 사용할 수 있습니다. 그들은 의식과 같은 특성을 갖지 않을 것이고, 우리는 그것을 테스트하고 평가할 수 있으며, 그러한 위험이 있는 경우 그것에서 벗어나 구축할 수 있습니다.”
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게시일 2025년 3월 5일 수요일 오전 10:39수요일 2025년 3월 5일 오전 10:39
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Melbourne start-up launches ‘biological computer’ made of human brain cells
By science reporter Jacinta Bowler
Wed 5 MarWednesday 5 March
In short:
An Australian start-up has launched the “first commercialised biological computer” made of human brain cells at a conference in Barcelona.
The team behind it believe it could be used as a type of simple biological AI, but others are cautious about the technology’s potential.
What’s next?
Researchers in this space highlight the potential ethical ramifications, but say the current systems are too primitive to feel or understand.
abc.net.au/news/cortical-labs-neuron-brain-chip/104996484
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On a warm Melbourne day late last year, hundreds of thousands of live human brain cells sat inside a box on a table in Brunswick.
While the neurons were too small to see with the naked eye, Brett Kagan, the chief science officer of start-up Cortical Labs, pointed to a large monitor showing ECG-like spikes.
These spikes demonstrated the healthy brain cells were responding to inputs from a nearby computer.
Put simply, the neurons were learning.
Today, Dr Kagan and his team launched the product — called CL1 — at an international technology conference in Barcelona, promising companies access to the “first commercialised biological computer”.
Filled with hundreds of thousands of lab-made neurons sized somewhere between an ant and cockroach brain, CL1 is primed to learn.
But even Dr Kagan can’t imagine exactly what the human neurons might be tasked with.
He’s excited to see what other researchers and tech companies might come up with.
“There’s so many different options,” he said.
The Melbourne startup has seen some success already, having taught neurons in a dish to play Pong in 2022.
It could be “disease modelling, or drug testing,” Dr Kagan said.
But their ultimate goal, and what they’ve pushed at this conference, is to use these tiny collections of neurons as a type of biological AI.
“We’re looking to harness these cells for intelligence.”
But other scientists working in the space say that while systems like CL1 may be useful, and what the team is doing is interesting, there are limitations to the technology.
What is ‘biological AI’?
The idea behind CL1 is that since companies like Google and OpenAI are trying to create an AI that works like a brain, why not use the parts — neurons — to achieve the same goal?
“The only thing that has ‘generalised intelligence’ … are biological brains,” Dr Kagan said.
Systems of neurons in a dish like CL1 is not an AI in the same way that Chat-GPT or DALL-E is an AI. Even Dr Kagan has much smaller expectations.
“We’re not here to try and replace the things that the current AI methods do well,” he said.
But according to him, there are a few ways neurons intrinsically work that make them useful in certain situation, such as medical research.
The first, is power consumption.
The current generation of traditional AI models take extreme amounts of power to produce results.
CL1 on the other hand, uses just a few watts of power.
“It doesn’t all have to be systems that consume huge amounts of power,”
he said.
The second benefit, according to Dr Kagan, is how fast brains can learn.
“What humans, mice, cats and birds can do [that AI can’t] is infer from very small amounts of data and then make complex decisions,” he said.
How ‘Dishbrain’ learnt to play Pong
CL1 is not much larger than a shoebox.
Most of it is built to house and keep neurons alive. Neurons are finicky, and they need to be kept in optimum conditions, including removing waste, feeding nutrients and keeping out unwanted microbes.
But the most important part is the chip — a small silicon device with hundreds of thousands of lab-grown human neurons attached to it and each other.
The neurons are made in the lab in a process which turns blood cells back into stem cells — cells that can develop into many different types of cells — which are then turned into neurons.
“[They’re] grown from induced stem cells that are generated from a small amount of blood from volunteers,” Dr Kagan said.
“Same as what a doctor might need for routine tests.”
The neurons can be “taught” via small amounts of random or patterned information provided by the chip. The incorrect response receives random information, while the correct one receives patterned data. Eventually, the neurons start to learn what the correct response is.
This is how Cortical Labs taught the system, then called “Dishbrain” to play Pong.
It’s worth noting that DishBrain was not a pro Pong player, it hit only slightly more balls than it missed. But it was better than a system that had received stimulus but no feedback.
Since then, the system has been updated, software and hardware has been created to house the neurons and improve their accuracy.
Brain cells used in research
While playing Pong was a first for the field, scientists have been creating tiny clumps of neurons — called brain organoids — to test drugs or investigate how the human brains form for years.
Ernst Wolvetang, a biologist at the University of Queensland who has been working on stem cell research for decades, notes that the neuron clumps that Cortical Labs use are relatively simple.
While Cortical Labs works in 2D with neurons flat on a chip, Professor Wolvetang’s lab works with 3D organoids, which “have more cell types and much more complex, complicated neuronal networks”, he said.
“We are building lentil-sized representations of the human brain from human stem cells,”
he said.
But despite this difference, Professor Wolvetang is collaborating with the start-up, and thinks the two groups compliment each other.
“We were initially a bit skeptical as to how a 2D neuronal network can learn so fast,” he said.
“But [Cortical Labs] has not only developed a really nice machine to put these neurons in but also developed the software and analysis method that show these neuronal networks are indeed capable of learning.”
Professor Wolvetang wants to use his lab’s lentil-sized organoids with the software and hardware Cortical Labs have developed to see if their 3D organoids can learn in the same way as the 2D neuronal network.
Once they can confirm the organoid is learning, there’s plenty of research questions he wants to explore.
Introducing models of neurodegenerative diseases into the organoids could explain how they affect memory or learning for example.
But to equate the computing power of neurons in a dish to AI is something Professor Wolvetang is less sure about.
“I know where it’s coming from, because it is clear that these human neuronal networks learn remarkably fast,” he said.
“At this stage I would like to reserve my judgement, because, learning Pong is one thing, but making complex decisions is another.”
Ethics of brain cells in a dish
Silvia Velasco, a stem cell researcher at the Murdoch Children’s Research Institute has used brain organoids to understand how the human cerebral cortex forms in humans.
“[The cerebral cortex] best embodies the uniqueness of the human brain, because it looks and develops differently in humans compared to other species,” she said.
“As a scientist working with brain organoids, I think a lot about the ethical implications of my work.”
Many scientists in this field, as well as the team at Cortical Labs, are well aware of the sensitive nature of their research.
While the organoids currently in use are a long way away from the complexity of a brain, there is concern that eventually, larger networks could experience consciousness or an understanding of their condition.
They could even acquire capabilities similar to those of humans.
“Right now, I think this is an unfounded concern. I think it would be a missed opportunity to not being able to use a system that has the promise to cure devastating brain diseases,” Dr Velasco said.
“But at the same time, it’s important that we evaluate and anticipate potential concerns that the use of these models might raise.”
For Dr Kagan, these potential concerns are also an issue, but the field is still too close to its infancy to know where the ethical line is.
“We can’t answer that. That’s the truth. That’s why we work with a large number of bioethicists,” he said.
“We don’t want to create any suffering in a dish.”
Instead, they hope to use these neurons as a type of circuit, testing and assessing the system as it goes.
“The cool thing is we don’t have to create a little human, or a cat or mouse in a dish,” he said.
“We can build out discreet systems of brain cells and use them for the purpose we want. They’re not going to have traits like consciousness, and we’re able to test and assess for that, and build away from it if there is that risk.”
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Posted Wed 5 Mar 2025 at 10:39amWednesday 5 Mar 2025 at 10:39am