Il progetto Blue Brain

Partendo dal cervello dei roditori, l'ambizioso progetto svizzero conosciuto come Blue Brain intende elaborare il modello digitale più dettagliato del cervello umano e delle sue funzioni cerebrali.
Il progetto Blue Brain
Andrés Navarro Romance

Scritto e verificato lo psicologo Andrés Navarro Romance.

Ultimo aggiornamento: 22 dicembre, 2022

Se gli scienziati di astrofisica studiano l’infinità del mondo esterno per comprendere la meccanica degli astri, i neuroscienziati si concentrano verso l’interno per studiare la struttura del cervello umano. Una delle ambizioni decennali più importanti della scienza ha trovato il suo maggior esponente nel progetto di ricerca denominato Blue Brain, nato nel 2005 per mano del professore svizzero Henry Markram.

Secoli fa l’uomo tracciava con inchiostro su carta le mappe del Nuovo Mondo, lasciando traccia delle nuove tratte scoperte. È infatti proprio dell’essere umano rappresentare gli sviluppi di una ricerca man mano che avvengono, così da permettere che gli stessi percorsi vengano studiati da altri.

In quest’ottica nasce il progetto Blue Brain, nel tentativo cioè di elaborare una mappa, con supporti digitali, che modelli in maniera più precisa possibile i sentieri neuronali del cervello umano e il modo in cui si attivano. Una mappa che, consultandola, ci permetta di conoscere ogni angolo di questo incredibile organo.

Per ottenere una rappresentazione precisa dell’architettura e della dinamica funzionale del cervello umano, si è iniziato con la ricostruzione digitale del cervello dei roditori.

Nascita del progetto Blue Brain

Fu nel mese di maggio di 14 anni fa presso l’Istituto di Mente e Cervello della Scuola Politecnica Federale di Losanna (EPFL), che nacque l’idea di ricostruire in maniera biologicamente dettagliata un cervello con le sue funzioni. La tecnica impiegata fu quella dell’ingegneria inversa e il progetto si basa su simulazioni e rappresentazioni cerebrali.

La scelta del cervello del roditore come base per rappresentare il cervello umano, certamente più complesso, è dovuto alla similitudine su diversa scala di circuiti. La tecnologia dietro a questa iniziativa è supportata dal supercomputer Blue Gene, che lavora con il programma informatico NEURON.

“Con ogni stimolo che scatena un’emozione si generano nel nostro cervello nuove connessioni tra gruppi di cellule.”

-Eduard Punset Casals-

Cervello neuroni

Il fondamento empirico e il modello su cui è basato il progetto Blue Brain è una mappa delle connessioni tra i neuroni del cervello, conosciuta come connettoma. Il modello proietta una simulazione digitale realista, in termini biologici, dei neuroni del cervello, e mira alla creazione di un’enciclopedia dei misteri del cervello e della mente.

Un simile progetto d’avanguardia difficilmente potrebbe essere sviluppato senza collaborazioni internazionali. Per questo, parallelamente, sono nati altri progetti che supportano e completano Blue Brain.

  • Il progetto Cajal Blue Brain, coordinato dal CeSViMa (Supercomputing and Visualization Center di Madrid).
  • Il progetto Joshua Blue di IBM, che prevede la creazione di computer e programmi di Intelligenza Artificiale che emulano la mente umana.
  • Il HBP o Human Brain Project, per cui varie università europee collaborano con i loro sforzi informatici e scientifici per la conoscenza dettagliata del cervello umano.

Che differenza c’è tra il progetto Blue Brain e altri progetti?

Le ricostruzioni e le simulazioni dei supercomputer permettono a Blue Brain di proporre un approccio completamente nuovo sulla comprensione delle funzioni cerebrali, analizzando il cervello su livelli diversi. Questa conformazione a più “strati” spiegherebbe la diversità funzionale della mente con le sue infinite complessità.

Questa prospettiva rende fattibile una delle sfide scientifiche più difficili da raggiungere per la scienza attuale: la comprensione del cervello come un complesso sistema su scale diverse, per il quale diventa fondamentale la simulazione dei processi neuroscientifici.

L’ultimo sorprendente aspetto sui modelli neuronali che il progetto presuppone è la costruzione di una simulazione cerebrale a livello molecolare, fenomeno che aprirebbe a sua volta le porte allo studio degli effetti dell’espressione genica. Si aspettano benefici in ambito clinico senza precedenti.

Breve storia del progetto

  • 2015: viene completato il primo modello cellulare.
  • 2008: viene costruita la prima colonna neocorticale artificiale composta da 10.000 cellule.
  • 2011: viene costruito un modello che moltiplica per 100 il numero di colonne del precedente, raggiungendo in tutto un milione di cellule.
  • 2014: viene ricostruito artificialmente un cervello di roditore a livello cellulare.
  • 2023: l’anno in cui si prevede la ricostruzione completa di un cervello umano, che includa un totale di 100 bilioni di cellule.
Cervello in 3D

Perché tanti sforzi?

Oltre ai vantaggi clinici che derivano dalla conoscenza approfondita del cervello umano, esiste un fine ultimo che si sovrappone all’obiettivo pratico e che solleva ancora più misteri nell’immaginario collettivo.

Sviscerando l’intricata articolazione del cervello dell’essere umano, si potrebbe arrivare a una comprensione più che teorica della coscienza umana. Un traguardo al quale aspirano e hanno aspirato scienziati e pensatori per tutta la storia dell’umanità.

Per adesso, come preludio delle appassionanti scoperte che stanno per arrivare, l’anno scorso il progetto Blue Brain ha pubblicato il suo primo atlante neuronale in 3d, che offre una visuale sui tipi di cellule cerebrali e sulla loro posizione in un totale di 737 aree cerebrali.

Il passaggio dal classico manuale rigido di neuroanatomia, con i suoi disegni bidimensionali, a questo atlante 3d è già di per sé un grandissimo passo per l’umanità.


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  • Schonberg T, Fox CR, Poldrack RA (2011) Mind the gap: bridging economic and naturalistic risk-taking with cognitive neuroscience. Trends Cogn Sci 15: 11–19.
  • Vorhold V (2008) The neuronal substrate of risky choice: an insight into the contributions of neuroimaging to the understanding of theories on decision making under risk. Ann N Y Acad Sci 1128: 41–52.

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