Hay una imagen que parece sacada de una película de ciencia ficción: un ordenador que lleva neuronas humanas dentro.
No es una metáfora. Desde 2025, Cortical Labs comercializa el CL1, un sistema de computación biológica que integra neuronas cultivadas sobre un chip de silicio con una matriz de electrodos. Las células reciben estímulos eléctricos, producen actividad y pueden interactuar con un entorno simulado. El sistema registra sus respuestas y utiliza esa información para modificar lo que vuelve a recibir. Es un circuito cerrado entre tejido vivo, electrónica y software.
Conviene aclarar lo que esto no significa. No hay un pequeño cerebro encerrado en una caja. No hay una mente diminuta esperando a despertarse. Hay células vivas, electrodos, electrónica, nutrientes y software formando un sistema experimental.
Y, precisamente por eso, resulta mucho más interesante que la ciencia ficción.
La historia de Cortical Labs comenzó antes del CL1. En 2022, el equipo presentó DishBrain, un sistema en el que cientos de miles de neuronas humanas y de ratón, cultivadas sobre una matriz de electrodos, aprendieron a jugar una versión de Pong. El experimento no convirtió aquellas células en un cerebro artificial: mostró que una red neuronal biológica podía recibir información, actuar sobre un entorno y modificar su actividad en función de la experiencia.
El CL1 intenta convertir aquella demostración científica en una plataforma para investigadores. Según Cortical Labs, las neuronas crecen directamente sobre el chip y permanecen dentro de un sistema que incorpora su soporte vital. La compañía afirma que puede mantenerlas activas durante hasta seis meses.
Pero ¿qué significa exactamente que esas neuronas «computen»?
La respuesta está, en buena medida, en la Química.
Una neurona es una pequeña máquina electroquímica. Su membrana separa dos medios con concentraciones diferentes de iones, principalmente sodio, potasio, calcio y cloro. La célula utiliza energía química en forma de ATP para mantener esos desequilibrios. Cuando recibe un estímulo suficientemente intenso, determinados canales de su membrana se abren y los iones atraviesan la célula siguiendo sus gradientes electroquímicos. El resultado es un cambio rápido del potencial eléctrico de la membrana: el potencial de acción.
No es electricidad producida por un cable. Es química que se manifiesta como electricidad.
Y ahí aparece el puente entre la neurona y el ordenador.
Los electrodos pueden estimular eléctricamente las células y registrar después su actividad. La señal electrónica modifica el estado de la membrana; la química de la célula transforma ese estímulo en actividad neuronal; y esa actividad vuelve a convertirse en una señal que la electrónica puede medir.
Información que pasa de la electrónica a la química, de la química a la electricidad y otra vez a la electrónica.
Esta es una de las claves de la computación biohíbrida.
Durante décadas hemos intentado imitar el cerebro mediante algoritmos y circuitos. Las redes neuronales artificiales y, posteriormente, los chips neuromórficos han reproducido algunas de sus propiedades utilizando matemáticas y electrónica.
Ahora aparece una posibilidad diferente: utilizar directamente una parte de la biología que queremos imitar.
Una neurona no es un transistor. Un cultivo neuronal no es un procesador convencional. Pero las neuronas tienen una propiedad extraordinariamente interesante para un ingeniero: cambian su comportamiento en función de la actividad que reciben. Pueden modificar sus conexiones y responder de manera distinta a experiencias anteriores.
Eso permite construir un circuito diferente del que conocemos.
Se estimula. Se registra. Se evalúa. Se vuelve a estimular.
La máquina ya no es solamente un conjunto de componentes fabricados de una vez y destinados a ejecutar un diseño predeterminado. Una parte del sistema está viva y, por tanto, cambia.
Y ahí empieza lo verdaderamente difícil.
La electrónica tradicional está construida para ser estable. El tejido vivo no.
Un electrodo puede ser rígido; un tejido cerebral es blando. Un circuito puede diseñarse para mantener sus propiedades durante años; una estructura biológica crece, se reorganiza y envejece. Conseguir que ambos mundos se comuniquen durante largos periodos es uno de los grandes problemas de la bioelectrónica.
Algunas investigaciones están planteando incluso invertir la lógica. En lugar de introducir una electrónica terminada dentro de un tejido ya formado, ¿por qué no hacer que el tejido crezca alrededor de ella?
En 2025, investigadores demostraron una aproximación de este tipo: incorporaron electrónica flexible durante las primeras fases del desarrollo de un tejido neural y permitieron que, a medida que este crecía y se plegaba, la electrónica quedara integrada en su estructura tridimensional.
Es una idea que merece detenerse a pensar.
Durante siglos, la ingeniería ha consistido en construir objetos y después colocarlos en el mundo. Ahora empezamos a experimentar con objetos que crecen con el mundo biológico del que forman parte.
Y la misma inversión aparece en otro concepto todavía más extraño: la electrónica que desaparece.
La electrónica bioabsorbible busca fabricar dispositivos capaces de funcionar durante un tiempo determinado y degradarse después dentro del organismo. En lugar de diseñar un sensor para que dure para siempre, se diseña para que dure exactamente lo necesario.
Tal vez el dispositivo perfecto no sea el que sobrevive durante décadas, sino el que sabe cuándo dejar de existir.
Lo interesante es que el fenómeno tampoco se limita a las neuronas. Hay microorganismos capaces de intercambiar electrones con su entorno que se investigan para biosensores y materiales funcionales. Incluso se estudia la posibilidad de incorporar organismos vivos a materiales de construcción para proporcionarles capacidades de detección, respuesta o reparación.
Llegados a este punto, quizá deberíamos dejar de hablar simplemente de «ordenadores biológicos».
Lo que está apareciendo es algo más amplio: tecnología que incorpora procesos vivos como parte de su arquitectura.
Y eso cambia también las preguntas que debemos hacer.
La ingeniería tradicional sabe qué hacer cuando falla un transistor. Puede sustituirlo, recalibrarlo o desecharlo. Pero ¿qué hacemos cuando una parte de nuestro dispositivo está viva y cambia con el tiempo?
¿Durante cuánto tiempo debemos mantener vivo un componente biológico? ¿Qué significa el consentimiento cuando las células humanas de una persona terminan formando parte de un sistema que aprende? ¿Y qué ocurre cuando estos sistemas abandonen el laboratorio?
No estamos ante Black Mirror. Un cultivo neuronal que aprende a distinguir patrones no demuestra conciencia, intención ni comprensión. Precisamente por eso tenemos ahora una oportunidad excepcional para discutir sus límites antes de que la tecnología sea mucho más poderosa.
Durante mucho tiempo hemos construido máquinas para interactuar con lo vivo.
Ahora empezamos a construir máquinas con lo vivo.
La diferencia no es semántica. Cuando el material que forma parte de una máquina puede crecer, adaptarse, aprender, envejecer y eventualmente morir, las reglas de la ingeniería dejan de ser suficientes por sí solas.
La pregunta no es cuándo tendremos máquinas que piensen como nosotros.
La pregunta más urgente es otra: ¿Qué tipo de máquinas estamos dispuestos a construir cuando una parte de ellas pueda estar viva?
