“L’uomo dell’avvenire dovrà nascere fornito di un cervello e di un sistema nervoso del tutto diversi da quelli di cui disponiamo noi, esseri ancora tradizionali, copernicani, classici.”
— Eugenio Montale
L’intelligenza artificiale contemporanea si ispira al cervello, ma resta ancora molto distante dalla sua efficienza. Le reti neurali artificiali richiedono enormi quantità di dati ed energia, mentre il cervello umano riesce a svolgere compiti complessi con consumi molto più ridotti. Per questo motivo, una delle sfide più interessanti della ricerca attuale è osservare, misurare e persino “addestrare” reti di neuroni biologici in laboratorio, così da comprendere meglio i principi di funzionamento del cervello e, allo stesso tempo, immaginare nuove forme di calcolo bio-ispirato.
L’articolo scientifico A three-dimensional micro-instrumented neural network device, pubblicato su Nature Electronics, presenta un dispositivo chiamato 3D-MIND, acronimo di three-dimensional micro-instrumented neural network device. Si tratta di una piattaforma che integra sensori e stimolatori elettronici flessibili all’interno di colture neurali tridimensionali. In altre parole, i ricercatori hanno costruito una sorta di impalcatura elettronica microscopica capace di entrare in contatto con reti di neuroni cresciute in 3D, registrandone l’attività per mesi e modificandone le connessioni tramite stimoli elettrici.
Mritunjay, K., Sturm, J.C. & Fu, TM. A three-dimensional micro-instrumented neural network device. Nat Electron (2026). https://doi.org/10.1038/s41928-026-01608-1
Perché non bastano le colture neurali bidimensionali
Per molti anni lo studio dei neuroni in laboratorio si è basato soprattutto su colture bidimensionali, cioè neuroni fatti crescere su superfici piane. Questi modelli hanno avuto un ruolo importante nella ricerca, ma presentano un limite evidente: il cervello non è una superficie piatta. Le sue cellule si organizzano nello spazio, formano connessioni in più direzioni e interagiscono con una matrice biologica complessa.
Le colture 2D, proprio perché appiattite, non riescono a riprodurre fedelmente la struttura e la fisiologia delle reti neurali reali. Le interazioni tra cellule e tra cellule e matrice risultano alterate, l’espressione genica può essere diversa da quella osservata in vivo e la sopravvivenza delle colture è spesso limitata. Per avvicinarsi maggiormente al funzionamento del cervello, negli ultimi anni sono stati sviluppati modelli tridimensionali, come organoidi cerebrali e colture neurali 3D.
Gli organoidi cerebrali sono aggregati tridimensionali derivati da cellule staminali pluripotenti e rappresentano strumenti potenti per studiare lo sviluppo e alcune patologie neurologiche. Tuttavia, possono essere molto variabili tra loro: non sempre è possibile controllare con precisione il tipo di cellule presenti, la loro disposizione e le connessioni che si formano. Le colture neurali 3D ingegnerizzate, invece, offrono un maggiore controllo sperimentale. Consentono di costruire reti biologiche più riproducibili, utili sia per studiare i meccanismi cerebrali sia per esplorare applicazioni nel calcolo neuromorfico.
Che cos’è 3D-MIND
Il cuore della ricerca è il dispositivo 3D-MIND, una piattaforma elettronica flessibile pensata per essere incorporata all’interno di una rete neurale tridimensionale. Il dispositivo contiene sensori e stimolatori distribuiti nello spazio, non soltanto su una superficie. Questo è un passaggio fondamentale: invece di osservare l’attività elettrica dei neuroni solo “dal basso”, come avviene con molte matrici di microelettrodi tradizionali, 3D-MIND permette di accedere volumetricamente alla rete neurale.
La struttura è stata realizzata con tecniche di microfabbricazione simili a quelle usate nell’elettronica. I ricercatori hanno creato una rete flessibile in polimero SU-8, con sensori d’oro di circa 30 micrometri di diametro. Successivamente, ispirandosi all’origami, hanno piegato manualmente il dispositivo per ottenere una struttura a più strati. In questo modo, i sensori risultano distribuiti su diversi piani verticali, con una precisione paragonabile alle dimensioni del corpo cellulare di un singolo neurone.
Questa caratteristica distingue 3D-MIND da molte tecnologie precedenti. Alcuni dispositivi riescono infatti a interfacciarsi con organoidi o colture 3D, ma spesso solo sulla superficie esterna o nella parte inferiore. Altri usano pilastri rigidi, che possono però creare instabilità a lungo termine perché il tessuto neurale è morbido e dinamico. 3D-MIND, invece, usa una struttura flessibile e porosa, capace di interpenetrarsi con la coltura senza alterarne in modo significativo la morfologia.
Una rete neurale viva, osservata per oltre sei mesi
Uno dei risultati più rilevanti dello studio riguarda la stabilità nel tempo. I ricercatori hanno integrato il dispositivo con neuroni ippocampali di ratto coltivati in una matrice di Matrigel, una sostanza che fornisce supporto alla crescita cellulare. Le immagini di fluorescenza mostrano che i neuroni crescono in tutte le direzioni, sviluppando neuriti e connessioni lungo la struttura tridimensionale. Inoltre, circa il 75% degli assoni tracciati tendeva a seguire le linee dello scaffold in SU-8, suggerendo che il dispositivo non solo registra la rete, ma può anche contribuire a guidarne l’organizzazione spaziale.
La piattaforma è stata in grado di registrare potenziali d’azione extracellulari fino a 191 giorni in vitro, cioè per più di sei mesi. Questo dato è importante perché dimostra la possibilità di osservare l’evoluzione di una rete neurale biologica per tempi lunghi, seguendo la maturazione delle sue attività elettriche. Nel corso dei mesi, i ricercatori hanno osservato cambiamenti nelle caratteristiche dei burst, cioè sequenze di scariche neuronali ravvicinate. La frequenza dei burst e l’intervallo tra spike sono aumentati con la maturazione della coltura, mentre la durata dei burst e il numero medio di spike per burst sono diminuiti.
Un altro aspetto significativo è che le colture 3D hanno mostrato dinamiche differenti rispetto alle colture 2D. In particolare, le reti tridimensionali presentano attività non-burst più frequenti, ritenute più simili ad alcune forme di attività osservabili nel cervello. Ciò rafforza l’idea che i modelli 3D possano essere più adatti a riprodurre certi principi fisiologici e computazionali del tessuto nervoso reale.
Farmaci, stimoli elettrici e mappe di connettività
3D-MIND non serve soltanto a registrare l’attività neurale: permette anche di osservare come la rete risponde a stimoli esterni. I ricercatori hanno testato tre sostanze farmacologiche: bicucullina, tetrodotossina e CNQX. La bicucullina, bloccando recettori inibitori GABA-A, aumenta la probabilità che i neuroni scarichino; infatti, nel dispositivo ha prodotto un incremento quasi sette volte superiore del firing rate. La tetrodotossina, al contrario, blocca i canali del sodio e ha soppresso immediatamente l’attività neuronale, che è poi tornata dopo la rimozione del farmaco. Il CNQX ha temporaneamente silenziato i burst, anch’essi recuperati dopo il lavaggio.
Questi esperimenti mostrano che i segnali registrati dal dispositivo sono fisiologicamente significativi. Non si tratta quindi di semplici rumori elettrici, ma di attività neurale reale, modulabile e reversibile. La possibilità di monitorare queste risposte in tre dimensioni è particolarmente interessante per la farmacologia e per lo studio delle reti neuronali, perché permette di osservare non solo se una rete reagisce, ma anche dove e come la risposta si distribuisce nello spazio.
Il dispositivo consente inoltre di costruire mappe di connettività funzionale. Analizzando la correlazione temporale tra gli spike registrati da diversi sensori, i ricercatori hanno inferito la direzione e la forza delle connessioni tra popolazioni neuronali. Queste mappe cambiano nel tempo, come ci si aspetterebbe da una rete biologica in maturazione. In questo senso, 3D-MIND offre una finestra dinamica sulla formazione e trasformazione delle connessioni neurali.
Verso il biocomputing: addestrare una rete biologica
La parte più innovativa dello studio riguarda l’uso di 3D-MIND come base per una forma di biocomputing. I ricercatori hanno dimostrato che stimolazioni elettriche croniche possono modificare la forza delle connessioni tra neuroni. In alcuni casi, una connessione si rafforza nel tempo; in altri, si indebolisce. Questo comportamento richiama la plasticità sinaptica, cioè la capacità delle reti neurali biologiche di modificarsi in risposta all’esperienza.
Sfruttando questa plasticità, il dispositivo è stato usato come una sorta di reservoir neural network, una rete neurale in cui la parte biologica produce risposte dinamiche agli input, mentre un modello di regressione logistica interpreta tali risposte per classificare diversi pattern di stimolazione. I ricercatori hanno inviato stimoli elettrici distribuiti nello spazio e hanno registrato le risposte della rete. Dopo quattro epoche di addestramento, l’accuratezza della classificazione nella configurazione 3D è passata da circa 58,3% a circa 81,1%.
Il confronto con una lettura limitata al piano 2D è particolarmente importante: i sensori distribuiti tridimensionalmente hanno garantito prestazioni migliori, apprendimento più rapido e accuratezza finale superiore. Questo suggerisce che la dimensione spaziale non è un dettaglio tecnico, ma una componente essenziale del modo in cui le reti neurali biologiche elaborano informazioni.
Naturalmente, non siamo ancora davanti a un “computer vivente” pronto per applicazioni quotidiane. La ricerca è una dimostrazione sperimentale, condotta in condizioni controllate e con reti neurali coltivate in laboratorio. Tuttavia, apre uno scenario affascinante: usare reti biologiche reali non solo come modelli da osservare, ma come sistemi capaci di trasformare input, apprendere e contribuire a nuove architetture computazionali.
In conclusione…
Lo studio su 3D-MIND rappresenta un passo importante nell’incontro tra neuroscienze, bioelettronica e intelligenza artificiale. La sua innovazione principale consiste nell’aver creato un’interfaccia tridimensionale stabile tra un dispositivo elettronico flessibile e una rete neurale viva. Grazie a questa interfaccia, è possibile registrare l’attività dei neuroni per oltre sei mesi, osservare la maturazione delle connessioni, studiare la risposta a farmaci e modulare la rete tramite stimoli elettrici.
Il valore del lavoro non sta soltanto nella miniaturizzazione tecnologica, ma nella possibilità di studiare il cervello in modo più vicino alla sua organizzazione reale. Le reti neurali 3D offrono infatti un modello più ricco rispetto alle colture piatte, perché permettono ai neuroni di sviluppare connessioni nello spazio e di generare dinamiche più simili a quelle del tessuto nervoso.
Restano limiti importanti. Il processo di piegatura manuale del dispositivo non è ancora facilmente scalabile e la produzione industriale richiederebbe metodi automatizzati. Inoltre, le reti coltivate in laboratorio sono modelli semplificati, non equivalenti a un cervello. Tuttavia, 3D-MIND indica una direzione promettente: costruire piattaforme in cui biologia ed elettronica collaborano per comprendere meglio l’intelligenza naturale e progettare nuove forme di calcolo ispirate al cervello.
