Les neurones imprimés communiquent avec les cellules cérébrales vivantes.
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Dans une nouvelle étude, une équipe de l'université Northwestern aux Etats-Unis a mis au point des dispositifs flexibles et peu coûteux qui génèrent des signaux électriques suffisamment réalistes pour activer des cellules cérébrales vivantes. Testés sur des tranches de tissu cérébral de souris, ces neurones artificiels ont déclenché avec succès des réponses de neurones réels, démontrant ainsi une biocompatibilité inédite.
Ces travaux constituent une étape importante vers une électronique capable de communiquer directement avec le système nerveux, avec des applications potentielles dans les interfaces cerveau-machine et les neuroprothèses, notamment les implants pour l'audition, la vision et le mouvement.
Elle jette également les bases de systèmes informatiques plus efficaces, inspirés du cerveau. En imitant la transmission des signaux neuronaux — une caractéristique essentielle du cerveau, qui est l'ordinateur le plus économe en énergie connu —, les systèmes futuristes pourraient effectuer des opérations complexes en consommant beaucoup moins d'énergie que les technologies actuelles, très gourmandes en données.
L'étude a été publiée dans la revue Nature Nanotechnology.
« Le monde dans lequel nous vivons aujourd'hui est dominé par l'intelligence artificielle (IA) », a déclaré Mark C. Hersam de l'université Northwestern , qui a dirigé l'étude. « Pour rendre l'IA plus performante, il faut l'entraîner avec toujours plus de données. Cet entraînement intensif en données engendre un problème de consommation énergétique considérable. Il est donc impératif de concevoir du matériel plus efficace pour gérer le Big Data et l'IA. Le cerveau étant cinq ordres de grandeur plus économe en énergie qu'un ordinateur, il est judicieux de s'en inspirer pour concevoir l'informatique de demain. »
Spécialiste de l'informatique inspirée du cerveau, Mark Hersam est professeur Walter P. Murphy de science et génie des matériaux à l'École d'ingénierie McCormick de l'Université Northwestern , professeur de médecine à l'École de médecine Feinberg de l'Université Northwestern et professeur de chimie au Collège des arts et des sciences Weinberg de l'Université Northwestern . Il est également directeur du département de science et génie des matériaux, directeur du Centre de recherche en science et génie des matériaux et membre de l' Institut international de nanotechnologie . Mark Hersam a codirigé l'étude avec Vinod K. Sangwan , professeur associé de recherche à McCormick.
Du silicium rigide aux cerveaux dynamiques
À mesure que les tâches informatiques deviennent plus complexes et gourmandes en données, les ordinateurs répondent à ces exigences en ajoutant toujours plus de composants identiques : des milliards de transistors intégrés sur des puces de silicium rigides et bidimensionnelles. Chaque transistor se comporte de la même manière. Et, une fois fabriqués, ces systèmes restent figés.
Le cerveau fonctionne d'une manière radicalement différente. Au lieu d'être constitué d'éléments constitutifs uniformes, il repose sur divers types de neurones, chacun remplissant des rôles spécialisés, organisés en différentes régions. Ces réseaux tridimensionnels et souples évoluent constamment, formant et remodelant des connexions au fil du temps, au gré des apprentissages et des adaptations.
« Le silicium atteint la complexité grâce à des milliards de dispositifs identiques », explique Hersam. « Une fois fabriqué, tout est identique, rigide et figé. Le cerveau, lui, est tout le contraire : hétérogène, dynamique et tridimensionnel. Pour progresser dans cette voie, nous avons besoin de nouveaux matériaux et de nouvelles méthodes de fabrication de l’électronique. »
Bien que d'autres neurones artificiels existent, ils sont loin d'atteindre le réalisme biologique. La plupart produisent des signaux simplifiés, obligeant les ingénieurs à recourir à de vastes réseaux de dispositifs énergivores pour obtenir des comportements complexes.
Transformer une imperfection en atout
Pour se rapprocher d'un modèle biologique, l'équipe d'Hersam a développé des neurones artificiels à partir de matériaux souples et imprimables, imitant plus fidèlement la structure et le fonctionnement du cerveau. Cette avancée repose sur une série d'encres électroniques, formulées à partir de nanoparticules de disulfure de molybdène (MoS2), qui joue le rôle de semi-conducteur, et de graphène, qui assure la conductivité électrique. Grâce à une technique d'impression spécialisée appelée impression par jet d'aérosol, les chercheurs ont déposé ces encres sur des substrats polymères flexibles.
Auparavant, d'autres chercheurs considéraient le polymère stabilisant des encres comme un obstacle à la circulation du courant électrique et l'éliminaient donc par combustion après l'impression du circuit électronique. Mais Hersam a su tirer parti de cette imperfection mineure pour doter son dispositif de fonctionnalités similaires à celles du cerveau.
« Au lieu d'éliminer complètement le polymère, nous le décomposons partiellement », a-t-il expliqué. « Ensuite, lorsque nous faisons passer un courant dans le dispositif, nous amorçons une décomposition plus poussée du polymère. Cette décomposition se produit de manière spatialement hétérogène, ce qui conduit à la formation d'un filament conducteur, de sorte que tout le courant est concentré dans une zone étroite de l'espace. »
Cette zone étroite se transforme en une voie localisée qui produit une réponse électrique soudaine, semblable à celle d'un neurone. Il en résulte un nouveau type de neurone artificiel capable de générer une grande variété de signaux électriques. Au lieu de produire de simples impulsions ponctuelles, ce nouveau dispositif génère des schémas de signalisation plus complexes — incluant des potentiels d'action isolés, des décharges continues et des salves — qui imitent la communication des neurones naturels.
En captant cette diversité de signaux, chaque neurone peut encoder davantage d'informations et accomplir des fonctions plus sophistiquées. Cela permet de réduire le nombre de composants nécessaires dans un système informatique, améliorant ainsi considérablement son efficacité globale.
Mise à l'épreuve des neurones artificiels
Pour vérifier si ses neurones artificiels pouvaient réellement interagir avec le vivant, l'équipe d'Hersam a collaboré avec Indira M. Raman , professeure de neurobiologie titulaire de la chaire Bill et Gayle Cook à Weinberg. L'équipe de Raman a appliqué des signaux électriques provenant des neurones artificiels à des tranches de cervelet de souris. Ils ont constaté que les pics de tension artificiels correspondaient à des caractéristiques biologiques essentielles, notamment le rythme et la durée des pics de tension des neurones vivants. Ceci a permis de déclencher de manière fiable l'activité de neurones réels, activant ainsi des circuits neuronaux de façon similaire aux signaux naturels.
« D'autres laboratoires ont tenté de créer des neurones artificiels à partir de matériaux organiques, mais leur réactivité était trop lente », souligne Hersam. « Ou bien ils ont utilisé des oxydes métalliques, qui sont trop rapides. Nous nous situons dans une gamme temporelle inédite pour les neurones artificiels. On observe que les neurones vivants réagissent à notre neurone artificiel. Nous avons donc démontré que nos signaux présentent non seulement la bonne échelle temporelle, mais aussi la bonne forme d'impulsion pour interagir directement avec les neurones vivants. »
Cette approche présente plusieurs avantages écologiques. Outre l'amélioration de l'efficacité énergétique, le procédé de fabrication du neurone est simple et peu coûteux. Le procédé d'impression étant additif — la matière étant déposée uniquement là où elle est nécessaire — il permet également de réduire les déchets.
« Pour répondre aux besoins énergétiques de l'IA, les entreprises technologiques construisent des centres de données de plusieurs gigawatts alimentés par des centrales nucléaires dédiées », assure Mark Hersam. « Il est évident que cette consommation énergétique massive limitera la croissance future des capacités de calcul, car il est difficile d'imaginer un centre de données de nouvelle génération nécessitant 100 centrales nucléaires. L'autre problème est que la dissipation de gigawatts génère beaucoup de chaleur. Les centres de données étant refroidis à l'eau, l'IA exerce une forte pression sur les ressources en eau. Quoi qu'il en soit, nous devons concevoir du matériel plus économe en énergie pour l'IA. »
https://news.northwestern.edu/stories/2026/4/printed-neurons-communicate-with-living-brain-cells