微晶片上的人腦細胞與人工智慧
生理暨藥理學科 吳佩容助理研究員
人工智慧 (Artificial Intelligence) 與現今的人類生活息息相關，是一個龐大的全球市場。2025年私人企業在人工智慧基礎設施的投資，在幾年內預計投入高達 5000 億美元。因此，更少的能源消耗是人工智慧進步的關鍵。超級電腦可以比最快的筆記型電腦強大一百萬倍，但超級電腦和人工智慧採用相同的基本技術：矽晶片。對晶片產業來說，晶片是一切的核心，人工智慧依賴半導體的快速發展，以及不斷增加的晶片供應。更好的晶片不斷地被創造出來，其中一些材料層厚度只有一個原子，但當達到一個原子厚度時，就不能再更薄了。
世界各地的人們都在尋找解決方案，以達到晶片的處理極限。有些科學家認為，人類大腦的神經元可能有助於解決這些問題。人類的大腦大約有 860 億個神經元，它們彼此之間形成了超過 100 兆個連結。超級電腦必須消耗高達 40 兆瓦的功率才能運作，而人類的大腦僅靠 20 瓦的電力運轉。這是因為電腦晶片的組織方式，其傾向於線性運算，一件接一件地做事。而人類的大腦並不是這樣運作，人類的大腦是一種網狀結構，細胞的實際結構也會因不同刺激而有所改變，可以用不同的方式，進行不同資訊的傳遞和交流，因此，人類的大腦處理資訊更有效率。在開創性的實驗中，研究人員成功地將人類的腦細胞與人工智慧結合，創造出一個比傳統矽基電腦學習更快、更有效率的系統。這些「生物計算機」使用實驗室培育的類人腦器官 (Brain Organoid) 來處理訊息，模仿人腦的思維模式，同時利用人工智慧的可擴展性，打造更聰明、適應性更強、能像人腦一樣思考的機器。
合成生物智能的前景
合成生物智能 (Synthetic Biological Intelligence) 透過整合生物體和人工智慧技術，來增強系統的功能。類器官智能 (Organoid Intelligence) 利用類器官作為計算模型，來改變生物醫學研究的潛力。使用類器官作為個人化疾病模型是一項重大進展，其提供了在特定患者環境下測試藥物療效和毒性的平台，使人們更接近真正的個人化醫療。此外，對罕見疾病和遺傳性疾病建立研究模型的潛力，凸顯了這項研究的社會和醫學價值，因為這些疾病通常缺乏有效的動物或體外研究模型。
道德和安全考量
當融合生物體和數位科技的思維系統被創造出來時，倫理的考量將無法避免。類器官和合成生物智能的影響，不只限於臨床醫學和基礎研究，更涉及廣泛的社會問題，包括隱私、同意許可、生物資料安全性等。這些主題需要不同專業間的溝通，科學家、倫理學家、政策制定者和公眾之間，須以不同的視角，制訂一套深思熟慮的法規，來確保這個充滿潛力的全新領域，可以在符合道德規範之下順利進展。
挑戰與未來展望
儘管類器官和合成生物智能前景無限，但此領域仍面臨許多挑戰。合成生物模型的可重複性、演算法解釋生物數據的效率，以及將這些系統整合到現有的研究和臨床應用等等，仍有許多障礙。此外，從生物工程的角度對這些生物系統的連接和控制，也是一個充滿未知的領域。商用的生物電腦 (Biocomputer) 已於2025年上市，其使用數十萬個人類神經元 (由誘導性多能幹細胞 iPSC 培養而成) 作為計算核心，取代傳統的CPU電晶體，可應用於藥物研發、神經退化性疾病等研究；台灣多個研究機構包括長庚大學，都已引進類器官培養系統，期望將來類器官能結合生物電腦，為醫學研究和生物計算領域創造突破性的機會，使醫學研究結果更貼近真實人體情況，並帶來更好的醫療策略。