Il cervello di una mosca della frutta si è appena risvegliato all'interno di un computer. Eon Systems ha copiato 125.000 neuroni e 50 milioni di connessioni sinaptiche dai dati di microscopia elettronica, li ha inseriti in una simulazione fisica MuJoCo, e la mosca ha camminato, si è pulita e si è nutrita con un'accuratezza comportamentale del 95%. Nessun dato di addestramento. Nessun gradiente discendente. Solo dinamiche del connettoma. La domanda naturale: quando faremo questo con un cervello umano? Il connettoma FlyWire ha richiesto 10 anni e centinaia di scienziati tra Princeton, Cambridge, Janelia e Google per essere prodotto. 7.000 fette sottili di un singolo cervello di mosca femmina, immaginiate con microscopia elettronica, annotate da AI, poi corrette da umani. Questi erano 139.255 neuroni. Un cervello di topo ha 70 milioni di neuroni. Il Wellcome Trust ha stimato nel 2023 che mappare solo il connettoma del topo costerebbe tra i 200 e i 300 milioni di dollari solo per l'imaging, più tra i 7 e i 21 miliardi di dollari per la correzione umana. Venti microscopi elettronici in funzione continua per cinque anni. Diciassette anni di lavoro totale. Il progetto BRAINS CONNECT del NIH mira a scansionare 1/30 di un cervello di topo entro il 2028. Un cervello umano ha 86 miliardi di neuroni collegati da 100 trilioni di sinapsi. Il costo per neurone per la ricostruzione del connettoma è diminuito sin dalla prima mappa di C. elegans nel 1986. Ma per rendere economicamente sostenibile un intero connettoma umano, il costo deve scendere a 0,01 dollari per neurone. Per i topi, deve arrivare a 10 dollari. L'attuale correzione per roditori costa circa 1.000 dollari per neurone. Quindi il reale percorso di scalabilità: mosca (fatto) → topo (stimato oltre 1 miliardo di dollari, tempistica di oltre un decennio) → umano (attualmente impossibile a qualsiasi prezzo). Eon ha dimostrato che la sola struttura del connettoma può generare comportamento. Questo è un risultato profondo. Il lato della simulazione scala con il calcolo. Il lato dell'imaging scala con le ore di microscopio e gli studenti di dottorato. E quel divario si sta solo ampliando.