Koneksi Otak-ke-otak: Dua Tikus Berbagi Informasi Jarak Jauh Lewat Jaringan Otak
Eksperimen ini menunjukkan kemampuan untuk
membangun jejaring komunikasi langsung yang rumit di antara otak tikus,
di mana otak decoder bekerja sebagai perangkat pola-pengenalan."
Untuk
pertama kalinya para ilmuwan mampu secara elektronis menghubungkan dua
otak dari sepasang tikus, memungkinkan kedua tikus ini berkomunikasi
secara langsung untuk memecahkan teka-teki perilaku sederhana. Pada
percobaan selanjutnya, komunikasi bahkan tetap terhubung meski kedua
tikus terpisah sejauh ribuan mil – satu di Durham, New York, dan yang
lain di Natal, Brasil.
Hasil dari studi ini menunjukkan potensi
masa depan dalam rangka menghubungkan beberapa otak untuk membentuk apa
yang yang disebut tim peneliti sebagai “komputer organik,” memungkinkan
terjadinya aktivitas berbagi informasi sensorik dan motorik di antara
kelompok hewan. Studi ini dipublikasikan dalam jurnal
Scientific Reports, 28 Februari 2013.
“Studi
kami dengan antarmuka otak-mesin sebelumnya telah meyakinkan kami bahwa
otak tikus jauh lebih ‘plastik’ dari yang kami duga sebelumnya,” tutur
Miguel Nicolelis, MD, PhD, profesor neurobiologi di Duke University
School of Medicine, yang menjadi penulis utama dalam studi, “Dalam
percobaan-percobaan itu, otak tikus mampu dengan mudah beradaptasi dalam
menerima
input dari perangkat luar tubuh dan bahkan belajar
cara memproses cahaya kasat mata inframerah yang dihasilkan dari sensor
buatan. Maka, yang jadi pertanyaan kami adalah, ‘jika otak bisa
mengasimilasi sinyal dari sensor buatan, apakah otak juga bisa menyerap
input informasi dari sensor yang berasal dari tubuh yang berbeda?’”
Untuk
menguji hipotesis ini, para peneliti memulai dengan melatih sepasang
tikus untuk memecahkan masalah sederhana: menekan tombol yang tepat jika
lampu indikatornya menyala. Untuk pilihan yang tepat, tikus akan
menerima imbalan berupa seteguk air. Mereka selanjutnya menghubungkan
otak kedua tikus dengan
array mikroelektroda yang disusupkan ke dalam area korteks pengolah informasi motorik.
Salah
satu dari dua tikus ditunjuk sebagai hewan “encoder”. Hewan ini
menerima isyarat visual yang memberi petunjuk tombol mana yang harus
ditekan. Jika tikus
encoder ini menekan tombol yang tepat,
sampel aktivitas otak yang mengkodekan keputusan perilaku lantas
diterjemahkan ke dalam pola stimulasi listrik untuk kemudian disampaikan
secara langsung ke otak tikus kedua, atau hewan “decoder”.

Dua
ekor tikus, encoder dan decoder, menjalani uji coba dalam memecahkan
masalah sederhana. Decoder diharuskan menekan tombol yang tepat
berdasarkan informasi yang disampaikan encoder melalui jaringan
otak-ke-otak. (Kredit: Duke University)
Di ruang terpisah, tikus
decoder
dihadapkan pada tombol-tombol yang sama, namun tidak menerima isyarat
visual sebagai pemandunya untuk memilih. Maka, untuk dapat menentukan
tombol yang tepat, tikus
decoder harus bergantung pada isyarat yang ditransmisikan dari
encoder melalui antarmuka otak-ke-otak.
Uji coba dilakukan untuk menentukan seberapa baik hewan
decoder bisa mengolah
input otak dari tikus
encoder agar bisa memilih tombol yang benar. Hasilnya, tikus
decoder
mencapai tingkat keberhasilan maksimum sekitar 70 persen, hanya sedikit
di bawah perkiraan awal sebesar 78 persen berdasarkan tingkat
keberhasilan pengiriman sinyal langsung ke otak tikus
decoder.
Untuk
memperoleh hasil berdasarkan perilaku kedua tikus, maka komunikasi yang
disampaikan lewat antarmuka otak-ke-otak ini bersifat dua-arah.
Misalnya, tikus
encoder tidak akan menerima imbalan penuh jika tikus
decoder membuat
pilihan yang salah. Hasil dari keadaan darurat yang ganjil ini
menciptakan pembentukan “kolaborasi perilaku” di antara kedua tikus.
“Kami melihat, saat tikus
decoder melakukan kesalahan, tikus
encoder
pada dasarnya mengubah fungsi otak maupun perilakunya untuk membuat
komunikasi menjadi lebih mudah bagi pasangannya dalam menentukan pilihan
tepat,” jelas Nicolelis, “
Encoder meningkatkan rasio
signal-to-noise
pada aktivitas otak yang mewakili keputusannya, sehingga sinyal menjadi
lebih jelas dan lebih mudah untuk dideteksi. Dan itu menghasilkan
sebuah keputusan yang lebih cepat dan lebih jelas dalam memilih tombol
yang tepat untuk ditekan. Setiap kali
encoder menciptakan adaptasi-adaptasi tersebut,
decoder menjadi lebih sering memperoleh keputusan tepat, sehingga mereka berdua mendapat imbalan yang lebih baik.”
Pada percobaan kedua,
para peneliti melatih beberapa pasang tikus untuk membedakan antara
lubang sempit dan lebar, namun membedakannya, tikus hanya bisa
mendeteksinya dengan kumis mereka. Jika lubangnya sempit,
mereka diajar menyodokkan hidung pada dek sebelah sisi kiri untuk
menerima imbalan; dan jika lubangnya lebar, mereka harus
menyodok ke sisi kanan.
Decoder dilatih mengasosiasikan
pulsa stimulasi sebagai sodokan ke kiri untuk pilihan yang tepat,
dan jika tak ada pulsa maka diartikan sodokan ke kanan sebagai pilihan
yang benar. Selama percobaan, di mana
encoder mendeteksi lubang lebar dan mentransmisikan pilihannya pada
decoder,
decoder meraih tingkat keberhasilan sekitar 65 persen, jauh di atas tingkat kebetulan.
Untuk menguji seberapa jauh batas transmisi komunikasi otak-ke-otak ini, para peneliti menempatkan seekor tikus
encoder
di Brasil, bertempat di Edmond and Lily Safra International Institute
of Neuroscience of Natal (ELS-IINN), lalu mentransmisikan sinyal otaknya
melalui Internet ke pada tikus
decoder yang berlokasi di
Durham, NC. Jarak ternyata tak membuat hasilnya berubah, kedua
tikus masih tetap bisa bekerja sama pada tugas diskriminasi taktil.
“Jadi, meskipun
hewan-hewan ini berada di benua yang berbeda, dengan menghasilkan
transmisi bising dan penundaan sinyal, mereka tetap bisa berkomunikasi,”
kata Miguel Pais-Vieira, PhD, penulis pertama studi, “Ini memberitahu
kita kemungkinan untuk bisa menciptakan jaringan otak hewan-hewan yang
didistribusikan pada lokasi-lokasi yang berbeda.”
Nicolelis
menambahkan, “Eksperimen ini menunjukkan kemampuan untuk membangun
jejaring komunikasi langsung yang rumit di antara otak tikus, di mana
otak
decoder bekerja sebagai perangkat pola-pengenalan. Jadi
pada dasarnya, kami menciptakan sebuah komputer organik yang
memecahkan teka-teki.”
“Tapi dalam kasus ini, bukan kami yang memasukkan perintah, melainkan hanya berupa sinyal yang mewakili keputusan dari
encoder, lalu diteruskan ke otak
decoder yang tengah
mencari cara memecahkan teka-teki. Jadi, yang kami ciptakan adalah
sebuah sistem saraf pusat tunggal yang terdiri dari dua otak
tikus,” tegas Nicolelis. Teorinya, sistem seperti ini tidak hanya
terbatas pada sepasang otak, melainkan dapat mencakup jaringan beberapa
otak, atau disebut “jaring-otak.” Para peneliti Duke University dan
ELS-IINN kini bekerja sama pada percobaan untuk menghubungkan beberapa
hewan agar secara kooperatif bisa menyelesaikan tugas-tugas perilaku
yang lebih kompleks.
“Kami tak bisa memprediksi jenis sifat apa
saja akan muncul saat hewan-hewan mulai berinteraksi sebagai bagian
dari satu jaring-otak. Secara teori, Anda bisa membayangkan bahwa sebuah
kombinasi dari beberapa otak mampu memberi solusi yang tidak bisa
dicapai sendiri oleh hanya satu individu,” lanjut Nicolelis, “Sebuah
koneksi bahkan mungkin mengindikasikan bahwa satu hewan akan menyertakan
rasa “ego” hewan lainnya.”
“Faktanya, penelitian kami pada korteks sensorik dari tikus
decoder dalam percobaan ini menunjukkan bahwa apa yang diwakilkan ke dalam korteks taktil pada otak tikus
decoder tidak hanya kumisnya sendiri, tapi juga kumis tikus
encoder.
Kami mendeteksi neuron kortikal yang merespon kedua set kumis
sekaligus, yang artinya tikus menciptakan perwakilan kedua dari tubuh
kedua sebagai perwakilannya sendiri.” Studi dasar adaptasi semacam ini
bisa mengarah ke bidang baru yang Nicolelis sebut sebagai
“neurofisiologi interaksi sosial.”
Eksperimen yang
kompleks semacam ini hanya bisa terlaksana dengan kemampuan laboratorium
dalam merekam sinyal otak dari hampir 2.000 sel otak sekaligus. Dalam
lima tahun ke depan, para peneliti berharap akan bisa merekam aktivitas
listrik yang dihasilkan secara bersamaan dari 10 hingga 30 ribu neuron
kortikal.
Perekaman otak dalam skala besar akan memungkinkan
pengontrolan yang lebih akurat pada neuroprostheses motorik – seperti
yang sedang dikembangkan oleh Walk Again Project – untuk memulihkan
kontrol motorik pada orang lumpuh, jelas Nicolelis.