OpenAI e la startup cinese Gestala puntano sulla stessa tecnologia per leggere i segnali cerebrali e stimolare il cervello senza impiantare elettrodi. L’approccio è meno invasivo, ma non privo di ostacoli

Le interfacce cervello-computer, tra cui Neuralink, Stentrode, fino a Prima, stanno già cambiando la vita di alcuni pazienti: grazie a elettrodi impiantati nel tessuto cerebrale, persone paralizzate hanno potuto tornare a comunicare e controllare dispositivi digitali con il pensiero. Ma ogni impianto richiede neurochirurgia, più o meno invasiva, con i rischi che ne conseguono. E gli elettrodi, una volta posizionati, leggono solo l’attività dei neuroni nelle immediate vicinanze.

Ora due startup, una americana e una cinese, propongono un’alternativa: usare gli ultrasuoni. Merge Labs, spin-out dell’organizzazione no-profit Forest Neurotech, ha raccolto 252 milioni di dollari da investitori tra cui OpenAI e annovera tra i cofondatori Sam Altman. Gestala, fondata a Chengdu con sedi a Shanghai e Hong Kong, è guidata da Phoenix Peng, già cofondatore di NeuroXess, azienda che sviluppa impianti cerebrali tradizionali. Entrambe puntano sul fatto che le onde sonore ad alta frequenza possano fare quello che oggi fanno gli elettrodi, ma dall’esterno del cervello.




















































Come funzionano le interfacce a ultrasuoni

Per capire la differenza, bisogna partire da cosa «ascoltano» le due tecnologie. Gli impianti tradizionali rilevano l’attività elettrica dei neuroni: quando una cellula nervosa si attiva, genera un impulso elettrico che gli elettrodi possono registrare. È un segnale preciso, ma limitato: gli elettrodi captano solo i neuroni nelle immediate vicinanze, tipicamente in un’area circoscritta come la corteccia motoria.

Gli ultrasuoni funzionano in modo completamente diverso. Invece di captare impulsi elettrici, analizzano come le onde sonore rimbalzano sulle cellule del sangue in movimento, rilevando le variazioni del flusso sanguigno cerebrale. Quando i neuroni sono molto attivi, richiedono più ossigeno e quindi più sangue: è questo cambiamento che la macchina rileva e traduce in una mappa dell’attività cerebrale. «Le interfacce neurali elettriche registrano l’attività di una sola area del cervello» spiega Phoenix Peng, cofondatore e amministratore delegato di Gestala. «Con gli ultrasuoni sembra possibile accedere all’intero cervello». 

La vera novità è che si tratterebbe di un canale bidirezionale. In uscita, il cervello comunica con la macchina attraverso le variazioni del flusso sanguigno,  la «benzina» dei neuroni. In entrata, la macchina stimola i neuroni per ottenere effetti terapeutici. Per la stimolazione, più fasci di ultrasuoni vengono focalizzati su un punto: le onde modificano la pressione intorno ai neuroni, alterandone la frequenza di attivazione.

Una differenza sostanziale rispetto a interfacce come Neuralink o Stentrode, che permettono ai pazienti di controllare dispositivi esterni ma non intervengono direttamente sulle alterazioni del tessuto cerebrale. Gli ultrasuoni, invece, potrebbero fare entrambe le cose.

Meno invasivi, ma non del tutto

L’approccio a ultrasuoni è meno invasivo degli elettrodi impiantati in profondità, ma non elimina del tutto la chirurgia e va sottolineato, l’uso degli ultrasuoni per leggere l’attività cerebrale è ancora agli albori . I sensori vanno posizionati sotto il cranio o attraverso una «finestra» nell’osso, perché la scatola cranica attenua e distorce i segnali. È il principale ostacolo tecnico: stimolare il cervello dall’esterno è già possibile, ma leggerne l’attività con precisione è molto più complesso.
C’è poi un limite intrinseco. Gli ultrasuoni misurano il flusso sanguigno, che è una conseguenza indiretta dell’attività neurale e arriva con un ritardo. La risoluzione spaziale è buona, circa 0,2 millimetri,  ma la lentezza potrebbe essere un problema per le applicazioni che richiedono risposte in tempo reale, come la decodifica del linguaggio. Si tratta infatti di una misura indiretta dell’attività cerebrale e il metodo risulta relativamente lento e non permette di leggere le intenzioni del paziente in tempo reale. 
«Se l’obiettivo è un’interfaccia interattiva, che risponde abbastanza velocemente da sembrare connessa all’intenzione del paziente, i metodi basati sul flusso sanguigno hanno un vincolo fondamentale», osserva Dimitrios Adamos, neuroinformatico dell’Imperial College di Londra.

Le applicazioni: dalla ricerca alla clinica

Nonostante i limiti, la ricerca va avanti. Merge Labs ha già usato dispositivi a ultrasuoni per interpretare i movimenti intenzionali di scimmie e per rilevare l’attività cerebrale di esseri umani mentre suonavano la chitarra o giocavano ai videogiochi.

Gestala procederà per gradi, partendo dal dolore cronico. Studi pilota hanno dimostrato che stimolare con ultrasuoni la corteccia cingolata anteriore, una regione coinvolta nella componente emotiva del dolore, può ridurne l’intensità per circa una settimana. Il primo dispositivo sarà un macchinario fisso da ambulatorio; la seconda generazione, un casco indossabile per l’uso domestico sotto supervisione medica.

Secondo Elsa Fouragnan, neuroscienziata dell’Università di Plymouth che collabora con Forest Neurotech, gli ultrasuoni potrebbero diventare un‘alternativa meno invasiva e più flessibile alla stimolazione cerebrale profonda per trattare epilessia, depressione grave, dipendenze e disturbi alimentari, tutte condizioni che coinvolgono più aree del cervello.
Peng precisa che l’obiettivo non è potenziare le capacità umane, ma ripristinare funzioni neurali compromesse.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale

Secondo Maximilian Riesenhuber, professore di Neuroscienze presso l’università di Georgetown, Washington, la lettura dei segnali in uscita rimane la sfida più ardua. Una possibile soluzione potrebbe arrivare dall’intelligenza artificiale, capace di interpretare anche segnali degradati e ricostruire informazioni utili dal rumore. Merge Labs ,che ha tra gli investitori OpenAI, punta a usare modelli di machine learning per decodificare i segnali cerebrali raccolti, anche quando sono degradati dal passaggio attraverso il cranio. È lo stesso approccio che ha permesso a Neuralink di tradurre l’attività neurale in comandi per computer e potrebbe compensare, almeno in parte, la lentezza e l’imprecisione dei dati basati sul flusso sanguigno.

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18 febbraio 2026 ( modifica il 20 febbraio 2026 | 15:24)

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