Computer del futuro con organoidi di cervello umano

Realizzare i futuri computer sostituendo i chip in silicio con organoidi di cervello umano, versioni in miniatura di cervello: una soluzione per avere computer più veloci, flessibili e con consumi di energia molto più bassi. A proporre lo sviluppo di biocomputer a base di 'organoidi intelligenti' è un gruppo di ricercatori guidati da Lena Smirnova dell'università Johns Hopkins sulla rivista Frontiers in Science.

"L'idea è al momento puramente teorica ma immagina in prospettiva di arrivare a una nuova generazione di computer bio-ispirati", ha commentato all'ANSA Chiara Magliaro, ricercatrice del Centro E. Piaggio dell'Università di Pisa. Repliche in scala ridotta di organi umani e capaci di crescere nelle tre dimensioni in modo autonomo, gli organoidi in questi anni si stanno dimostrando potenti modelli per studiare gli organi umani o sviluppare nuovi farmaci, e la nuova idea proposta dai ricercatori americani apre ora nuove importanti prospettive. "Gli organoidi di cervello - ha detto Magliaro - sono copie semplificate dei cervelli umani e già alcuni studi hanno dimostrato la loro capacità di interagire in modo basilare con informazioni provenienti dall'esterno, ad esempio si è riusciti a farli giocare al computer a Pong. Perché allora non immaginare di usarli come dei veri computer?".

Partendo proprio da questa domanda i ricercatori hanno cercato di immaginare le potenzialità di questi possibili biocomputer, che potrebbero essere più flessibili e veloci, dai consumi super ridotti: un cervello umano consuma ad esempio quanto una lampadina a basso consumo. "Ma ovviamente è una sfida che presenta enormi sfide", ha detto Magliaro che con Arti Ahluwalia si occupa dello studio della microanatomia degli organoidi e insieme hanno firmato sullo stesso numero della rivista un articolo di commento all'idea proposta da Smirnova. "Più vicina - ha concluso - è di sicuro la possibilità di analizzare in dettaglio tutte le connessioni neuronali negli organoidi e usare quelle preziose informazioni per sviluppare reti neurali più efficienti, per i super computer del futuro".