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EL SALTO HACIA LA "IA VIVIENTE": EL CEREBRO SE FUSIONA CON LA ELECTRÓNICA

Investigadores de Princeton logran que células cerebrales vivas y circuitos electrónicos interactúen en un andamiaje 3D

Representación artística de una red neuronal viva entrelazada con un andamiaje de microcircuitos, el primer paso hacia una computación biológica. / IA/T21

Redacción T21
elperiodico.com/Madrid14 MAY 2026 

Un equipo científico ha creado un andamiaje electrónico flexible capaz de cultivar redes neuronales vivas en tres dimensiones y, además, entrenarlas para procesar información. El avance supone un primer paso firme hacia inteligencias artificiales construidas parcialmente con neuronas vivas.

La creciente demanda energética de los modelos de Inteligencia Artificial actuales está empujando a la ciencia a buscar alternativas fuera de las fronteras del silicio. Mientras un centro de datos consume enormes cantidades de electricidad, el cerebro humano procesa información muchísimo más compleja con un gasto energético mínimo.

Ahora, un equipo de investigadores de la Universidad de Princeton ha logrado dar un paso importante para cerrar esta brecha: han fusionado células cerebrales vivas con circuitos electrónicos en una sola arquitectura tridimensional. Este desarrollo, publicado en la revista Nature Electronics, podría abrir el camino hacia una nueva generación de IA híbrida, en el que las neuronas vivas dejan de ser objeto de estudio y pasan a convertirse en soporte de computación.

3D-MIND: un andamio tecnológico para neuronas

La clave de este avance radica en dejar atrás los tradicionales cultivos planos en placas de Petri, que no logran imitar la complejidad real del tejido cerebral. El equipo de Princeton ha creado lo que han bautizado como 3D-MIND, una intrincada malla tridimensional fabricada con cables metálicos y electrodos microscópicos, recubierta por una fina y flexible capa de epoxi.

Este material imita la suavidad del tejido cerebral, lo que le permite funcionar como un andamio perfecto. Sobre esta estructura, decenas de miles de neuronas pueden crecer de manera natural, entrelazándose con la red electrónica para formar un sistema informático híbrido, mitad tejido vivo, mitad máquina.

Diálogo bidireccional entre máquina y biología

A diferencia de los implantes o sondas tradicionales que registran datos solo desde el exterior del tejido, 3D-MIND sitúa sus componentes electrónicos directamente en las entrañas de la red neuronal. Esto dota al dispositivo de una capacidad de comunicación bidireccional sin precedentes: los sensores integrados pueden "escuchar" la actividad eléctrica de las células cerebrales con altísima resolución, mientras que los microestimuladores pueden "hablar" con ellas enviando señales específicas. Los investigadores de Princeton comprobaron que la bioarquitectura se mantiene estable y operativa por más de seis meses sin sufrir rechazos o daños.

Entrenando cerebros híbridos

El verdadero hito de 3D-MIND, más allá de la simple supervivencia de las neuronas, es su capacidad computacional. Aprovechando el diálogo directo con la red neuronal, los investigadores lograron entrenar a estas células vivas para que realizaran tareas informáticas, demostrando que el sistema puede ser programado para reconocer y distinguir diferentes patrones eléctricos espaciales y temporales.

Esta "inteligencia artificial viviente" se convierte en una prueba de concepto fundamental para el desarrollo de la computación neuromórfica de ultra bajo consumo energético.

Esta plataforma biocomputacional promete ser una herramienta extraordinaria en el ámbito de la medicina y la neurociencia. Al permitir cultivar y monitorizar redes neuronales complejas en un entorno tridimensional altamente realista, la tecnología facilitará el estudio profundo del desarrollo cerebral, la investigación de trastornos neurológicos desde una perspectiva inédita y la prueba de nuevos fármacos en laboratorios con una precisión nunca vista.

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Referencia

A three-dimensional micro-instrumented neural network device. Kumar Mritunjay et al. Nature Electronics (2026). DOI:https://doi.org/10.1038/s41928-026-01608-1

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