Ricercatori della Stanford University e dell’Arc Institute hanno impiegato un’IA chiamata Evo per progettare genomi virali inediti che, una volta costruiti e testati in laboratorio, hanno prodotto 16 batteriofagi viabili. E. coli è stato l’ospite scelto per il modello sperimentale e i risultati sono stati pubblicati sulla rivista Science.
Dal vasto catalogo genetico usato per addestrare l’algoritmo — sequenze tratte da milioni di fonti «di tutti i domini della vita» — l’IA ha generato migliaia di combinazioni. I ricercatori ne hanno selezionate e sintetizzate circa 300 per i test pratici; tra queste, 16 sono risultate effettivamente capaci di formare particelle virali funzionanti.
Metodo sperimentale e riscontri in laboratorio
Il percorso sperimentale è stato articolato: il modello ha imparato vincoli evolutivi osservati nei genomi naturali e ha poi proposto varianti nuove all’interno di un quadro operativo definito per poter essere ospitate in cellule di E. coli. Dalle migliaia di genomi prodotti in silico, i ricercatori hanno costruito fisicamente circa 300 sequenze e le hanno testate in condizioni di laboratorio controllate; 16 di queste sequenze hanno dato origine a faghi funzionali.
Gli autori sottolineano che alcune delle proposte dell’IA appaiono «evolutivamente distanti» rispetto alle sequenze naturali conosciute, un segnale che il modello può esplorare regioni del paesaggio evolutivo non immediatamente accessibili ai processi naturali. I risultati sperimentali hanno quindi confermato che l’IA non si limita a ricombinare sequenze note, ma può generare soluzioni geneticamente nuove che, almeno in questo contesto, sono effettive.
Potenziale per terapie a base di fagi contro la resistenza
Un dato rilevante emerso dai test è che una miscela di quei fagi progettati ha superato la resistenza antibatterica in alcuni ceppi di E. coli, mentre una miscela comparabile di faghi di origine naturale non era efficace nello stesso modo. Gli autori osservano che questo apre «un percorso per generare terapie a base di fagi adattive e resilienti contro patogeni in rapida evoluzione».
La scoperta è significativa nel contesto dell’aumento della resistenza ai farmaci, perché suggerisce che strumenti computazionali avanzati possono accelerare la progettazione di agenti terapeutici mirati. Tuttavia, la percentuale di successo sperimentale rimane bassa rispetto al numero di genomi prodotti in silico: dai molti migliaia di proposte, solo poche decine sono state effettivamente costruite e testate, e solo 16 si sono dimostrate viabili.
Biosicurezza, limiti e raccomandazioni
La ricerca affronta esplicitamente le questioni di biosicurezza: gli esperimenti hanno riguardato un tipo di virus che infetta batteri e non può colpire gli esseri umani, ma i medici del Johns Hopkins Center for Health Security hanno avvertito che la capacità di comporre genomi virali con l’IA solleva «quesiti urgenti di biosicurezza e biosecurity» e che la governance attuale non è adeguata a orientare in sicurezza queste tecnologie.
Nel loro commento i medici hanno evidenziato un’area particolarmente rischiosa che, a loro giudizio, non dovrebbe essere perseguita: i genomi in grado di infettare eucarioti. «Tali genomi potrebbero codificare nuovi agenti patogeni in grado di infettare esseri umani, animali o piante in modi che non possono essere contenuti dalle contromisure esistenti», hanno scritto.
Al contrario, il commento del professore Jordi García Ojalvo — riportato nella corrispondenza — qualifica il rischio come relativamente più basso per questo studio specifico, osservando che l’efficienza sperimentale è bassa e che è difficile immaginare che modelli del genere possano generare genomi viabili «out‑of‑the‑box». Questa valutazione non elimina però la necessità di regole e controlli più stringenti.
Gli autori dello studio e i commentatori invitano a bilanciare l’opportunità terapeutica con misure di governance: la ricerca dimostra un potenziale concreto nell’affrontare la resistenza antibiotica, ma solleva anche la necessità di linee guida che limitino la possibilità di uso improprio e di sviluppi pericolosi al di fuori di contesti altamente regolamentati.
Il lavoro rimane quindi un punto di svolta tecnico e insieme un richiamo alla prudenza: i risultati pratici ottenuti con AI batteriofagi mostrano una strada per nuove terapie, ma gli esperti sottolineano che la comunità scientifica e le autorità devono definire strumenti di governance prima di ampliare l’applicazione di queste tecnologie.