Nature: neuroni basati su chip di silicio

Alcuni ricercatori hanno presentato sulla rivista scientifica Nature Communications un modello di neuroni biologici, basati in realtà su chip di silicio.

Grazie a questa nuova metodologia potrebbe essere presto possibile progettare e realizzare chip bionici tramite i quali riparare i circuiti biologici del sistema nervoso. Gli autori dello studio sono Kamal Abu Hassan, Joseph D. Taylor, Paul G. Morris, Elisa Donati, Zuner A. Bortolotto, Giacomo Indiveri, Julian F. R. Paton e Alain Nogaret. L’articolo è stato pubblicato il 3 dicembre 2019 con il titolo Optimal solid state neurons. DOI 10.1038 / s41467-019-13177-3, Nature Communications volume 10, Article number: 5309.

I ricercatori, spiega l’articolo, “hanno progettato microcircuiti modellando i canali ionici che integrano stimoli nervosi grezzi e rispondono in modo simile ai neuroni biologici”. Hanno così “ricreato l’attività dei singoli neuroni ippocampali e respiratori in chip di silicio”. Gli studiosi hanno testato sessanta differenti “protocolli di stimolazione elettrica”, scoprendo “che i neuroni allo stato solido”, ovvero basati su chip di silicio, “producevano risposte elettriche quasi identiche rispetto ai neuroni biologici”.

L’articolo spiega anche che “i neuroni respiratori”, come quelli riprodotti su silicio dai ricercatori “accoppiano i ritmi respiratori e cardiaci e sono responsabili dell’aritmia sinusale respiratoria. La perdita di questo accoppiamento attraverso l’età o la malattia è una prognosi per l’apnea notturna e l’insufficienza cardiaca. Progettare un dispositivo basato su silicio “che adatti il biofeedback allo stesso modo dei neuroni respiratori”, potrebbe quindi “offrire una potenziale terapia in futuro”.

Abstract dell’articolo Optimal solid state neurons, Nature Communications.

La medicina bioelettronica sta guidando la necessità di microcircuiti neuromorfi che integrano stimoli nervosi grezzi e rispondano in modo identico ai neuroni biologici. Tuttavia, progettare tali circuiti rimane una sfida. Qui stimiamo i parametri di modelli di conduttanza altamente non lineari e deriviamo le equazioni ab initio di correnti intracellulari e tensioni di membrana incorporate nell’elettronica analogica a stato solido.

Configurando i singoli canali ionici dei neuroni a stato solido con parametri stimati dall’assimilazione su larga scala delle registrazioni elettrofisiologiche, trasferiamo con successo la dinamica completa dei neuroni ippocampali e respiratori in silicio. I neuroni a stato solido rispondono in modo quasi identico ai neuroni biologici sotto stimolazione da una vasta gamma di protocolli di iniezione attuali. L’ottimizzazione dei modelli non lineari dimostra un metodo efficace per la programmazione di circuiti elettronici analogici.

Questo approccio offre una via per riparare biocircuiti malati ed emulare la loro funzione con impianti biomedici che possono adattarsi al biofeedback. Link all’articolo su Nature Communications: Optimal solid state neurons.