Per la prima volta, le proprietà elettriche dei neuroni sono state riprodotte su un chip in silicio. Una notizia del genere potrebbe aprire le porte a futuri dispositivi impiantabili che possano ripristinare circuiti neuronali danneggiati, come nel caso di una lesione spinale, oppure combattere malattie neurodegenerative come l’Alzheimer.
Descritti sulla rivista Nature Communications, questi neuroni artificiali sono stati realizzati dai ricercatori dell’Università di Bath, in collaborazione con le Università di Bristol, Zurigo e Auckland.
Fino ad ora i neuroni sono stati come scatole nere, ma siamo riusciti ad aprire la scatola e guardare all’interno. Il nostro lavoro sta cambiando il paradigma poiché fornisce un metodo robusto per riprodurre le proprietà elettriche dei neuroni reali nei minimi dettagli.
Afferma il professor Alain Nogaret, del dipartimento di fisica dell’Università di Bath, che ha guidato il progetto.
Se pur parlando di neuroni di ratto, il chip è riuscito a replicare la dinamica completa dei neuroni dell’ippocampo e di quelli che controllano il meccanismo respiratorio.
Per raggiungere tale risultato, i ricercatori sono partiti dalla modellazione matematica della risposta dei neuroni ai segnali provenienti da altre parti del sistema nervoso. Il passo successivo è stata poi la progettazione dei chip in silicio. Nel dettaglio, ciò che è stato replicato sono i canali ionici che, permettendo il passaggio selettivo di ioni attraverso la membrana cellulare, permettono la produzione e la trasmissione dei segnali.
Il punto forte di questa tecnologia è, inoltre, il fatto di richiedere solo circa un miliardesimo del fabbisogno energetico dei microprocessori utilizzati in altri tentativi di riproduzione dei neuroni sintetici.
Tra le varie applicazioni che questi neuroni artificiali potrebbero avere, gli stessi ricercatori stanno lavorando a pacemaker “intelligenti” che rispondano in tempo reale alle richieste del cuore, così come avviene naturalmente nell’organismo.
Il nostro approccio combina diverse scoperte. Siamo in grado di stimare con precisione i parametri che controllano il comportamento di qualsiasi neurone. Abbiamo creato modelli fisici dell’hardware e dimostrato la sua capacità di imitare con successo il comportamento dei veri neuroni viventi. La nostra terza svolta è la versatilità del nostro modello che consente l’inclusione di diversi tipi e funzioni di neuroni appartenenti a mammiferi complessi.
Conclude Nogaret.
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