Incontro programmato fra le iniziative promosse dall’Università di Catania nell’ambito del Festival dello Sviluppo Sostenibile 2025
3 giugno 2026 | Ore 12:00
Ex Cappella – Villa San Saverio, Via Valdisavoia 9 (CT)
LUCA BERDONDINI – Ricercatore Senior (di ruolo) e Principal Investigator presso la Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) di Genova, Italia, dove dirige l’unità di ricerca Microtechnology for Neuroelectronics.
La sua unità di ricerca integra competenze interdisciplinari in microtecnica e microelettronica, biosensori elettrochimici, neuroscienze sperimentali e metodi computazionali per sviluppare dispositivi bioelettronici avanzati per l’interfacciamento ad alta risoluzione con il sistema nervoso, fino al livello del singolo neurone. Ha conseguito la Laurea Magistrale in Microingegneria presso l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) nel 1999, svolgendo la tesi di master presso il Caltech (USA). Nel 2003 ha ottenuto il dottorato di ricerca, con un lavoro focalizzato su interfacce biosensori nano-/micro-fabbricate, contribuendo in modo pionieristico allo sviluppo di array planari di elettrodi basati su tecnologia CMOS per l’elettrofisiologia presso SAMLAB (ora parte di EPFL). Dal suo ingresso all’IIT nel 2007, è stato tra i protagonisti nello sviluppo di tecnologie di microelettrodi basate su CMOS, ottenendo una posizione di ruolo nel 2018. Luca Berdondini è autore di oltre 70 pubblicazioni scientifiche e brevetti. È inoltre cofondatore di due aziende nel settore delle neurotecnologie: 3Brain AG (Zurigo, Svizzera) e Corticale Srl (Genova, Italia).
Evento aperto al pubblico.
ABSTRACT
Luca Berdondini, Microtechnology for Neuroelectronics Unit, Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), Genova, Italy
Negli ultimi anni, i progressi della neuroelettronica e delle tecnologie microelettroniche hanno profondamente trasformato il campo dell’elettrofisiologia e della ricerca neuroscientifica, rendendo possibile lo sviluppo di dispositivi neurali ad alta densità caratterizzati da centinaia o migliaia di microelettrodi integrati. Grazie all’impiego di tecnologie CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) e di processi di micro- e nano-fabbricazione, è oggi possibile monitorare l’attività neurale intracorticale con elevata risoluzione spaziale e temporale, fino al livello cellulare, su aree estese del tessuto nervoso.
Queste tecnologie, inizialmente sviluppate per la ricerca di base, stanno progressivamente trovando applicazione anche in ambito clinico, aprendo nuove prospettive per la diagnostica neurologica, il monitoraggio intraoperatorio, le interfacce cervello-macchina e lo sviluppo di approcci clinici per patologie del sistema nervoso centrale e periferico.
Dopo un breve excursus sullo stato dell’arte, il seminario presenterà la piattaforma neurotecnologica SiNAPS, basata su dispositivi CMOS di tipo Active Pixel Sensor (APS) per l’interfacciamento neurale, ad oggi principalmente sviluppata su modelli animali. Verranno illustrati i principi tecnologici alla base delle sonde impiantabili SiNAPS per applicazioni in vivo, con particolare attenzione alle problematiche di acquisizione e gestione di segnali neurali ad alta densità, alla miniaturizzazione dei dispositivi e agli aspetti legati alla biocompatibilità e alla stabilità degli impianti cronici.
Saranno inoltre discusse le prospettive traslazionali di queste tecnologie e le principali sfide (cliniche, neuroetiche, …) associate al loro utilizzo, evidenziando la necessità di una stretta collaborazione interdisciplinare tra ingegneri, neuroscienziati, clinici, ed oltre.
Infine, verranno presentati i più recenti sviluppi nel campo della “dust neuroelectronics”, ovvero microdispositivi wireless miniaturizzati per l’interfacciamento con il sistema nervoso, sviluppati anche nell’ambito del progetto europeo EIC CrossBrain. Queste nuove tecnologie potrebbero contribuire in futuro allo sviluppo di interfacce neurali sempre meno invasive e più efficienti, con potenziali applicazioni nella medicina di precisione e nella prostetica neuro-robotica di nuova generazione.
