Obiettivo dell'attività di ricerca

Il progetto mira allo sviluppo di piattaforme brain-on-a-chip di nuova generazione per lo studio integrato della struttura e della funzione delle reti neurali in vitro. L’obiettivo è creare modelli sperimentali che riproducano in modo controllato e ripetibile le caratteristiche chiave del tessuto cerebrale, combinando configurazioni modulari, eterogeneità cellulare e organizzazione tridimensionale.

Le piattaforme sono progettate per supportare il monitoraggio simultaneo dell’attività elettrofisiologica e dell’organizzazione morfologica delle reti neurali, grazie all’impiego di tecnologie microfluidiche, microelettrodi ad alta densità e imaging ad alta risoluzione. 
Questo approccio consente l’analisi dinamica di processi come la plasticità sinaptica e la connettività funzionale, in parallelo alla valutazione strutturale di maturazione, distribuzione e architettura delle reti.

Il sistema rappresenta uno strumento flessibile e scalabile per la ricerca in neuroscienze, l’identificazione di biomarcatori morfo-funzionali, lo screening farmacologico e lo sviluppo di strategie terapeutiche. L’integrazione con pipeline analitiche avanzate e la compatibilità con dati molecolari e trascrittomici lo rendono un ponte concreto tra ricerca sperimentale e applicazioni precliniche e personalizzate.

Problema affrontato

Comprendere i meccanismi di connettività e plasticità delle reti neuronali richiede modelli sperimentali che non si limitino a registrare l’attività elettrica dei neuroni, ma che riproducano anche la complessità strutturale e funzionale del tessuto cerebrale. I modelli in vitro tradizionali, spesso bidimensionali e omogenei, non sono in grado di rappresentare adeguatamente la dinamica dei circuiti neurali in condizioni fisiologiche o patologiche.

Il progetto affronta questa sfida sviluppando modelli brain-on-a-chip che integrano modularità (interconnessione tra regioni neurali distinte), eterogeneità (diverse tipologie cellulari) e tridimensionalità (organizzazione spaziale realistica delle reti).

Questi modelli avanzati offrono una piattaforma versatile e biologicamente rilevante per studiare le dinamiche delle reti neuronali, testare l’efficacia e la tossicità di farmaci in fase preclinica, e aprono alla possibilità di sviluppare approcci di medicina personalizzata, ad esempio attraverso l’utilizzo di cellule derivate da pazienti per modellare specifiche patologie neurologiche e valutare risposte terapeutiche mirate.

Vantaggi

• Riproduzione più realistica della complessità cerebrale: i modelli integrano modularità, eterogeneità cellulare e tridimensionalità, superando i limiti dei tradizionali.
• Controllo sperimentale elevato: grazie alla microfluidica e ai microcanali direzionali è possibile guidare l'organizzazione delle reti neurali e monitorare dinamiche specifiche in microambienti separati ma comunicanti.
• Versatilità e scalabilità: la piattaforma è compatibile con diversi protocolli sperimentali, adattabile a molteplici configurazioni (stimoli, trattamenti), e utilizzabile per studi su piccola o larga scala.
• Riduzione dell’uso di modelli animali in vivo: la capacità di riprodurre condizioni patologiche in vitro permette di limitare l’impiego di modelli animali tradizionali, secondo i principi 3Rs.
• Applicabilità clinica e preclinica: utilizzabile per il testing farmacologico ad alta definizione, l’identificazione di target terapeutici, e potenzialmente per modelli personalizzati basati su cellule paziente-specifiche.
• Compatibilità con l’analisi automatizzata: i dati generati sono idonei a essere integrati in pipeline di analisi avanzate, anche tramite approcci di intelligenza artificiale.

Settori di applicazione

• Neuroscienze sperimentali
• Ricerca farmacologica preclinica
• Medicina personalizzata 
• Bioingegneria e neurotecnologie
• Industria biotech e dispositivi biomedicali

Utenti finali

• Istituti di ricerca e università 
• Aziende farmaceutiche e biotech
• Laboratori clinici e ospedali universitari
• Startup e aziende nel settore delle neurotecnologie

Risultato finale dell'attività di ricerca

• Piattaforme brain-on-a-chip tridimensionali e modulari, progettate per ricreare circuiti neurali interconnessi e funzionali, dotate di microcanali direzionali, sistemi microfluidici e matrici di microelettrodi per stimolazione e registrazione. Le strutture riproducono in vitro elementi chiave dell'organizzazione cerebrale, come la compartimentazione regionale e la connettività direzionale tra reti.
• Modelli neurali con componente morfologica strutturata, in grado di mimare non solo l'attività elettrica, ma anche l'organizzazione spaziale delle reti neuronali, la distribuzione dei diversi tipi cellulari e le interazioni tridimensionali tra popolazioni.
• Protocolli sperimentali completi e standardizzati per la coltura, la stimolazione elettrica, la raccolta dati e l’analisi integrata dell’attività morfo-funzionale, con possibilità di adattamento a diversi contesti patologici o esigenze sperimentali.
• Dataset multimodali, costituiti da dati elettrofisiologici ad alta risoluzione, immagini morfologiche (es. microscopia a fluorescenza, confocale) e dati quantitativi sull’organizzazione e la maturazione delle reti, integrabili con informazioni molecolari, genetiche o trascrittomiche provenienti da esperimenti paralleli.
• Strumenti analitici per l’integrazione di dati funzionali e strutturali, progettati per analizzare in modo combinato l’attività elettrica delle reti neuronali e la loro organizzazione morfologica. Le pipeline sviluppate consentono di correlare l’architettura e la dinamica delle reti con lo stato fisiologico o patologico del sistema. L’integrazione con dati omici permette l’identificazione di biomarcatori morfo-funzionali utili per la diagnosi precoce, la caratterizzazione di malattie neurologiche o la valutazione dell’efficacia terapeutica.

Applicazioni note / demo / casi di studio / referenze

1. M. Brofiga, Callegari, F., Tedesco, M., & Massobrio, P. (2025). Cortical, striatal, and thalamic populations self-organize into a functionally connected circuit with long-term memory properties. Biosensors and Bioelectronics. 
2. Barabino, V., della Lunga, I. D., Callegari, F., Cerutti, L., Tedesco, M., Massobrio, P., & M. Brofiga. (2024). Investigating the interplay between segregation and integration in developing cortical assemblies. Frontiers in Cellular Neuroscience 
3. Callegari, F., M. Brofiga, Tedesco, M., & Massobrio, P. (2024). Electrophysiological features of cortical 3d networks are deeply modulated by scaffold properties. APL Bioengineering. 
4. F. Callegari, M. Brofiga, & Massobrio, P. (2023). Modeling the three-dimensional connectivity of in vitro cortical ensembles coupled to micro-electrode arrays. PLOS Computational Biology. 
5. M. Brofiga, S. Losacco, F. Poggio, A. Zerbo, M. Milanese, P. Massobrio, B. Burlando. (2023). Multiple neuron clusters on Micro-Electrode Arrays as an in vitro model of brain network. Scientific Reports. 
6. M. Brofiga, Poggio, F., Callegari, F., Tedesco, M., & Massobrio, P. (2023). Modularity and neuronal heterogeneity: Two properties that influence in vitro neuropharmacological experiments. Frontiers in Cellular Neuroscience. 
7. G. Parodi, M. Brofiga, Pastore, V. P., Chiappalone, M., & Martinoia, S. (2023). Deepening the role of excitation/inhibition balance in human ipscs-derived neuronal networks coupled to meas during long-term development. Journal of Neural Engineering. 
8. F. Poggio, M. Brofiga, Tedesco, M., Massobrio, P., Adriano, E., & Balestrino, M. (2023). Lack of epileptogenic effects of the creatine precursor guanidinoacetic acid on neuronal cultures in vitro. Biomolecules. 
9. F. Callegari, M. Brofiga, F.Poggio, & Massobrio, P. (2022). Stimulus-evoked activity modulation of in vitro engineered cortical and hippocampal networks. Micromachines.
10. M. Brofiga, Pisano, M., Tedesco, M., Boccaccio, A., & Massobrio, P. (2022). Functional inhibitory connections modulate the electrophysiological activity patterns of cortical-hippocampal ensembles. Cerebral Cortex.
     

Valorizzazioni possibili

• Traduzione tecnologica verso applicazioni biomedicali, con potenziale impiego in contesti clinici per lo studio di malattie neurologiche e in ambito industriale per l’ottimizzazione di protocolli di screening farmacologico
• Attivazione di collaborazioni strategiche tra enti di ricerca e imprese, orientate alla validazione del modello in ambienti regolamentati e allo sviluppo di soluzioni pronte per l’integrazione nei processi R&D di aziende farmaceutiche, biotech e dispositivi medici.
• Sviluppo e protezione di innovazioni brevettabili, relative a componenti microfluidiche, architetture modulari, protocolli di analisi funzionale e strumenti per l’integrazione di dati neurofisiologici e morfologici.
• Partecipazione a programmi di co-sviluppo e co-finanziamento nazionali e internazionali, con focus su medicina personalizzata, diagnostica avanzata e riduzione dell’uso di modelli animali attraverso sistemi sperimentali alternativi.
• Iniziative imprenditoriali, tra cui la startup ScreenNeuroPharm, attiva nello sviluppo di tecnologie per lo screening neurofarmacologico su modelli avanzati di reti neurali in vitro, a supporto della ricerca traslazionale e dell’industria biotech.

Immagini/scheda tecnica

Evoluzione dei modelli di coltura neuronale. In alto: transizione da colture modulari bidimensionali (2D) omogenee a colture modulari ed eterogenee 2D, fino a colture modulari ed eterogenee tridimensionali (3D). In basso: fusione di neurosferoidi in modelli 3D complessi chiamati assembloidi, che combinano diversi tipi cellulari per studiare interazioni cellulari e funzionalità neuronale in ambienti tridimensionali in vivo-like.

Responsabili Scientifici

Dr. Martina Brofiga

Contatti

Martina Brofiga:
https://www.linkedin.com/in/martina-brofiga
https://rubrica.unige.it/personale/VkpFU1pv 
martina.brofiga@unige.it

Download PDF