NSF AI助成 $200万：ヒト由来神経で「脳オルガノイド」を育て計算に使う研究 ― AIと神経科学の融合（EFRI）

米国科学財団(NSF)は、ヒト由来の神経ネットワークとAIを統合し、脳オルガノイドでの情報処理を探究するプロジェクトに約200万ドル（$1,998,582）を交付した（NSF Award 2515404、プログラム：EFRI Research Projects〈EFRI BEGIN OI〉、テキサス州、2025年10月開始）。

抄録によれば、AI（人工知能）は世界を大きく変えつつあるが、その進歩を阻む最大級の課題の一つが、ハードウェアの高い消費電力と、新しい環境・問題に適応する柔軟性の欠如である。対照的に、ヒトの神経系は柔軟・機敏・省エネルギーに進化してきた。本助成は、脳に見られるネットワークと活動を再現できる細胞性の「脳オルガノイド」を育てるバイオ技術の開発を支援する。これらのオルガノイドを工学的システムに統合し、認知科学の知見を用いて、次第に複雑になる連合問題(associative problems)を解くよう「プログラム」する。研究チームは、このバイオ工学技術を、脳機能を模した最先端のコンピュータチップと比較評価する。あわせて、生物組織をAIの課題解決に用いることの社会的・倫理的含意も研究し、計算機科学・神経科学・神経工学の境界に新しい分野を育てることを目指す。

技術的には、オルガノイド——臓器に似た自己組織化した三次元の細胞構造（in vitro）——を組み込む工学システムへの関心が高まっている。低消費電力で複雑化する機械学習(ML)・AIの社会的ニーズの中で、脳オルガノイドは、シリコンでは到達しがたい基本的な計算・学習・記憶の機能を再現しうる可能性を持つ。本研究は、細胞リプログラミングで血液細胞をヒトiPS細胞(hiPSC)に変換し、さらに神経細胞へ分化させる。これを用いて、新皮質に近い構成で興奮性・抑制性ニューロンを統合した脳オルガノイドを構築する。中心となる仮説は、こうした皮質様オルガノイドの自己組織化を、計算・学習・記憶のタスクに活用できるというものだ。ただし、ML/AI応用に耐えるには、信頼性高く生産でき、学習・記憶の生物学的メカニズムで「プログラム」できることを示す必要がある。本研究は、脳オルガノイドを特性評価・検証・「プログラム」する枠組みを確立する。倫理的配慮はプロジェクト全体に組み込まれ、脳オルガノイドをML/AIに用いることをめぐる社会的・倫理的問いを掘り下げる。