Un anno fa raccontavamo di una pubblicazione sul sito web bioRxiv (che significa che ancora non era stato sottoposto ad alcuna revisione scientifica fra pari) i primi virus progettati dall’intelligenza artificiale (IA), capaci di individuare ed eliminare ceppi del batterio Escherichia coli.
Lo studio era firmato da Brian Hie, biologo computazionale e collaboratori dell’Università di Stanford, e dimostrava il potenziale dell’AI nel selezionare e progettare in tempi impensabili nuovi strumenti biotecnologici per il trattamento delle infezioni batteriche.
Il 6 agosto 2026, lo stesso team di ricercatori ha pubblicato l’evoluzione dei propri risultati su Science, in uno studio intitolato “Generative design of bacteriophages with genome language models”. Stiamo parlando di interi genomi virali che possono oggi essere sintetizzati per infettare una cellula. L’obiettivo qui è affrontare l’enorme problema della resistenza ai farmaci: molte delle infezioni più letali degli ultimi 30 anni sono state causate da un gruppo di batteri particolarmente resistenti ai farmaci, i gram-negativi, che comprendono anche appunto Escherichia coli e Acinetobacter baumannii, quest’ultimo spesso associato a infezioni ospedaliere. Si tratta degli organismi biologici più abbondanti sulla Terra e non rappresentano alcun pericolo per le cellule umane.
Questi virus naturali “infettano la cellula” agendo in modo altamente selettivo contro specifici batteri, senza danneggiare il microbiota dell’ospite, e sono in grado di replicarsi direttamente nel sito dell’infezione, riducendo la necessità di somministrazioni ripetute.
I due elementi in gioco
Il primo elemento è l’utilizzo di modelli di AI che sono in grado di analizzare e generare immense quantità di sequenze di DNA, RNA e proteine come mai prima, senza dover testare ogni variante in laboratorio, che significa che bastano mesi per avere dei risultsti che altrimenti avrebbero richiesto decenni di ricerca. Stiamo parlando di Evo 1 ed Evo 2 (leggi l’approfondimento su Infodata). Evo 2 è il più grande modello di intelligenza artificiale mai sviluppato per la biologia: addestrato su 128.000 genomi provenienti da tutto l’albero della vita, dagli esseri umani ai batteri unicellulari, è in grado di scrivere interi cromosomi e piccoli genomi da zero, oltre a decifrare il DNA esistente, inclusi i tratti non codificanti associati a malattie ma difficili da interpretare.
Il secondo elemento di innovazione è l’approccio all’antibiotico resistenza: l’idea, in realtà non nuovissima ma che ora possiamo attuare pienamente grazie all’IA, di affrontare il problema della resistenza ai farmaci attraverso i fagi. I batteriofagi, o semplicemente fagi, sono virus che infettano e si replicano solo nelle cellule batteriche. La terapia fagica prevede l’isolamento di fagi specifici in grado di colpire un determinato batterio patogeno, come Salmonella, per poi coltivarli in alte concentrazioni e somministrarli al paziente.
Il passo in avanti
Prendendo come modello di riferimento il fago naturale ΦX174 (uno dei virus più studiati in laboratorio), gli autori hanno messo a punto un sistema per generare e valutare al computer migliaia di genomi “inventati” dall’IA. Di questi, ne hanno poi sintetizzati chimicamente (cioè costruiti fisicamente in laboratorio, base per base, senza copiarli da organismi esistenti) quasi 300, testandoli per verificare se funzionassero davvero. Il risultato: 16 fagi vitali, cioè in grado di infettare e replicarsi con successo.
Questi 16 fagi funzionanti si sono dimostrati molto specifici per il loro ospite batterico, con profili di fitness diversi tra loro (fitness = capacità di sopravvivere, riprodursi e competere con successo), inclusa una velocità di infezione competitiva rispetto ai fagi naturali. Pur essendo funzionali, i fagi risultavano diversi da qualsiasi fago naturale conosciuto: presentavano mutazioni de novo (cambiamenti genetici comparsi per la prima volta, non ereditati da un fago esistente), geni ed elementi regolatori (le “istruzioni” che accendono o spengono i geni) mai visti prima, oltre a genomi di lunghezza variabile. Uno di questi fagi, in particolare, utilizzava nella struttura del proprio capside (l’involucro proteico che racchiude il DNA virale) una proteina per “impacchettare” il DNA presa in prestito da un fago molto distante dal punto di vista evolutivo.
Infine, i ricercatori hanno verificato se questi fagi progettati dall’IA fossero in grado di superare la resistenza batterica — cioè la capacità di alcuni batteri di diventare immuni ai fagi, un ostacolo centrale per chi sviluppa terapie antimicrobiche a base di fagi (la cosiddetta fagoterapia, un’alternativa o un complemento agli antibiotici). Hanno così scoperto che un cocktail (miscela) di fagi progettati riusciva rapidamente a superare ceppi di E. coli resistenti a ΦX174, mentre una miscela paragonabile di fagi naturali simili a ΦX174 non vi riusciva.
Le possibili derive di questa tecnologia
Gli stessi autori, tuttavia, sottolineano che la possibilità di generare nuovi genomi fagici attraverso sistemi di intelligenza artificiale apre questioni importanti e non trascurabili in materia di biosicurezza (la protezione delle persone e dell’ambiente dai rischi legati alla manipolazione di organismi biologici), biocontenimento (l’insieme di misure e procedure che impediscono a un organismo creato o modificato in laboratorio di diffondersi accidentalmente all’esterno) e bioprotezione (le misure volte a impedire che materiali o conoscenze biologiche vengano usati in modo intenzionale per scopi dannosi, ad esempio per creare armi biologiche).
Questa tecnologia, infatti, se da un lato ha permesso di progettare fagi innocui per l’uomo e capaci di superare la resistenza batterica, dall’altro dimostra che sistemi di IA di questo tipo sono in grado di generare genomi virali funzionanti, dotati di mutazioni, geni ed elementi mai osservati in natura. Un simile approccio, applicato in un contesto diverso, potrebbe in teoria essere utilizzato anche per progettare virus patogeni particolarmente pericolosi per l’uomo o per altri organismi, capaci di eludere le difese naturali e persino di superare le resistenze già acquisite, trasformandosi così in vere e proprie armi biologiche.
Per questo motivo, gli autori raccomandano che i gruppi di ricerca impegnati in futuri progetti di progettazione genomica basata sull’IA si affianchino, fin dalle prime fasi e lungo tutto il ciclo di vita del progetto, a professionisti esperti di sicurezza biologica, in grado di valutare i rischi, definire adeguate misure di contenimento e stabilire protocolli che impediscano un uso improprio o pericoloso di queste tecnologie.
Per approfondire.
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