Un sistema di intelligenza artificiale ha progettato interi genomi (che cos’è un genoma?) virali e alcuni dei virus ottenuti hanno funzionato davvero in laboratorio. È la prima volta che accade e il risultato, pubblicato su Science, potrebbe aprire nuove strade contro i batteri resistenti agli antibiotici. Ma inevitabilmente porta con sé una domanda: se oggi l’IA può progettare un virus, potrebbe un giorno crearne uno pericoloso per l’uomo?
Per rispondere bisogna prima capire cosa hanno fatto realmente i ricercatori. Perché dietro un titolo apparentemente fantascientifico c’è un esperimento molto più preciso — e al tempo stesso molto più importante — di quanto possa sembrare.
Lo studio, Generative design of bacteriophages with genome language models, è stato pubblicato su Science il 6 agosto 2026 ed è firmato da Samuel H. King e colleghi.
📄 Leggi la metodologia dello studio
Per la prima volta, modelli di intelligenza artificiale generativa sono stati utilizzati per progettare interi genomi di batteriofagi (che cos’è un batteriofago?) capaci di diventare virus funzionanti.
Non il gene di un virus. L’intero genoma
Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è diventata uno strumento sempre più importante nella ricerca biologica.
Può aiutare a prevedere la struttura delle proteine, identificare molecole promettenti e generare nuove sequenze proteiche.
Ma qui il salto è diverso.
Non è stata progettata una singola proteina o modificato un singolo gene.
L’IA ha generato la sequenza completa del DNA di un virus.
Patrick Cai, professore di Synthetic Genomics all’Università di Manchester, ha definito il risultato una pietra miliare della genomica sintetica: secondo Cai, per la prima volta vediamo l’intelligenza artificiale passare dalla previsione delle sequenze biologiche alla generazione di interi genomi funzionali verificati in laboratorio.
Marc Güell, della Pompeu Fabra University di Barcellona, sintetizza il cambiamento ancora più chiaramente: stiamo cominciando, sostiene, a progettare la biologia al computer.
Ma come è stato possibile?
Un modello linguistico che parla il linguaggio del DNA
I ricercatori hanno utilizzato due modelli chiamati Evo 1 ed Evo 2.
L’idea di fondo ricorda quella dei grandi modelli linguistici utilizzati dai chatbot.
Un modello linguistico impara che determinate parole e simboli tendono a comparire secondo determinate strutture e, dopo aver analizzato enormi quantità di esempi, può generare nuove sequenze.
Nel DNA il vocabolario di base è molto più piccolo.
È composto principalmente da quattro lettere: A, C, G e T.
Evo impara le relazioni tra queste lettere all’interno dei genomi e cerca di prevedere quali sequenze possano essere biologicamente plausibili.
Nello studio, le nuove sequenze sono state generate con un procedimento autoregressivo: il modello costruisce progressivamente il DNA prevedendo i nucleotidi successivi.
Perché hanno scelto un batteriofago
I ricercatori non hanno lavorato con virus che causano malattie nell’uomo.
Hanno scelto i batteriofagi, virus specializzati nell’infettare i batteri.
Il modello sperimentale era ΦX174, uno dei batteriofagi più studiati della storia della biologia molecolare, che infetta Escherichia coli (che cos’è l’E. coli?).
È piccolo, relativamente semplice e conosciuto nei dettagli.
Una scelta tutt’altro che casuale.
Per ridurre i rischi, inoltre, i ricercatori hanno deliberatamente escluso dall’addestramento utilizzato per questo lavoro le sequenze di virus capaci di infettare esseri umani, altri animali o piante.
Poi è iniziato l’esperimento.
Migliaia di virus generati dall’intelligenza artificiale
Evo 1 ed Evo 2 hanno prodotto migliaia di possibili sequenze.
Ma un computer può scrivere una sequenza di DNA molto più facilmente di quanto possa creare qualcosa capace di funzionare nel mondo biologico.
Per questo i ricercatori hanno applicato una serie di filtri.
I candidati dovevano possedere caratteristiche compatibili con quelle di un batteriofago: dimensioni plausibili del genoma, corretta composizione delle basi, proteine virali riconoscibili e caratteristiche compatibili con la capacità di attaccare E. coli.
Dalle migliaia di sequenze generate ne furono quindi selezionate circa 300 da costruire realmente in laboratorio.
Ed è qui che arriva il passaggio decisivo.
Il DNA digitale è diventato reale
Le sequenze selezionate sono state sintetizzate.
I ricercatori hanno quindi verificato se quelle istruzioni genetiche, una volta introdotte nel sistema biologico appropriato, fossero davvero capaci di produrre batteriofagi.
La maggior parte non ha funzionato.
Ma 16 sì.
Sedici genomi progettati dall’intelligenza artificiale hanno generato virus vitali capaci di infettare E. coli.
La percentuale di successo è stata quindi di circa il 5%.
Un risultato che contemporaneamente dimostra due cose.
La prima è quanto sia ancora difficile progettare un genoma funzionante.
La seconda è che non è più impossibile.
Jordi García Ojalvo, professore di Systems Biology alla Pompeu Fabra University, sottolinea proprio questo aspetto: migliaia di genomi sono stati generati, ma soltanto 16 sono diventati batteriofagi vitali. I molti fallimenti possono essere considerati, in un certo senso, le “allucinazioni” biologiche del modello.
E alcuni funzionavano particolarmente bene
I ricercatori non si sono limitati a dimostrare che i virus esistevano.
Li hanno messi alla prova.
Alcuni dei nuovi batteriofagi hanno mostrato una fitness superiore al ΦX174 utilizzato come riferimento, sia nelle competizioni di crescita sia nella capacità di provocare la lisi delle cellule batteriche.
Ma uno degli esperimenti più interessanti riguardava un problema che ricorda molto quello degli antibiotici.
Anche i batteri possono sviluppare resistenza ai virus che li infettano.
I ricercatori hanno quindi utilizzato insieme diversi batteriofagi progettati dall’IA.
Il cocktail è riuscito a superare rapidamente la resistenza a ΦX174 in tre differenti ceppi di E. coli.
Ed è qui che questa tecnologia potrebbe diventare qualcosa di più di una curiosità scientifica.
Virus progettati come farmaci?
La resistenza agli antibiotici rappresenta una delle maggiori sfide della medicina moderna.
Una delle possibili alternative è la terapia fagica: utilizzare virus che attaccano specificamente i batteri responsabili delle infezioni.
Il concetto non è nuovo.
Il problema è trovare i batteriofagi giusti.
Oggi, spesso, i ricercatori devono cercarli in natura, isolarli, testarli e successivamente modificarli o farli evolvere in laboratorio.
Con l’intelligenza artificiale potrebbe emergere un paradigma completamente diverso.
Invece di limitarsi a cercare il virus adatto, potremmo un giorno essere in grado di progettarlo.
Simon Jackson, responsabile del Phage Therapy Research Group della University of Waikato, considera il lavoro un promettente proof of concept: l’IA potrebbe ridurre la dipendenza dalla ricerca di batteriofagi naturali e permettere di ottenere caratteristiche biologiche rare o difficili da trovare in natura.
Le applicazioni cliniche, tuttavia, sono ancora lontane.
Bisognerebbe dimostrare di poter progettare batteriofagi più complessi, controllare con precisione quali batteri infettano e, soprattutto, verificarne sicurezza ed efficacia nei pazienti.
C’è poi un dettaglio importante: l’IA non ha fatto tutto da sola
Il racconto di un’intelligenza artificiale che “inventa un virus con un clic” sarebbe profondamente fuorviante.
Dopo la generazione digitale sono stati necessari selezione dei candidati, sintesi del DNA, assemblaggio, esperimenti microbiologici e verifiche.
E metà dei batteriofagi funzionanti presentava inoltre mutazioni acquisite durante il processo biologico.
Secondo Simon Jackson questo suggerisce che l’evoluzione naturale abbia contribuito a perfezionare alcuni progetti prodotti dall’IA.
L’intelligenza artificiale, quindi, non possiede ancora una comprensione completa delle regole necessarie per costruire un virus.
Sa però esplorare combinazioni genetiche che un essere umano difficilmente potrebbe valutare una per una.
Ed è proprio questo che rende la scoperta contemporaneamente promettente e delicata.
Perché gli esperti di biosecurity sono preoccupati
Gli stessi autori riconoscono che la possibilità di progettare interi genomi introduce questioni di biosicurezza e biosecurity.
Il Guardian riporta l’avvertimento di Tom Inglesby e Moritz Hanke del Johns Hopkins Center for Health Security: oggi esiste la capacità di comporre genomi virali tramite IA, mentre le strutture di governance necessarie a controllarne l’evoluzione sono ancora incomplete.
Il punto non è il particolare virus costruito in questo esperimento.
Il punto è la capacità tecnologica che è stata dimostrata.
Oggi il sistema ha lavorato con un piccolo virus che attacca batteri.
La domanda è cosa potrebbero fare sistemi molto più potenti in futuro.
Inglesby e Hanke sostengono che non dovrebbe essere perseguito un lavoro analogo su patogeni capaci di infettare esseri umani, animali o piante, perché virus artificiali sufficientemente diversi da quelli conosciuti potrebbero teoricamente mettere in difficoltà contromisure progettate contro patogeni già esistenti.
Ma progettare un virus pericoloso non è semplice
Qui è importante evitare di trasformare un problema reale di biosecurity in uno scenario fantascientifico.
Il lavoro mostra anche quanto il processo sia ancora inefficiente.
Migliaia di sequenze digitali.
Circa 300 candidate alla sperimentazione.
Solo 16 virus vitali.
E stiamo parlando di un genoma virale estremamente piccolo e relativamente semplice.
Tom Ellis, professore di Synthetic Genome Engineering all’Imperial College London, sottolinea proprio questo punto: quello utilizzato nell’esperimento rappresenta uno dei genomi più piccoli e semplici con cui si possa tentare questo tipo di lavoro. Passare a organismi biologicamente più complessi sarebbe molto più difficile.
Anche Jordi García Ojalvo considera il rischio attuale inferiore a quello che il titolo “IA crea virus” potrebbe far pensare: ogni genoma candidato deve ancora essere costruito e verificato sperimentalmente e il tasso di successo rimane basso.
Ellis aggiunge un’altra considerazione importante: dal punto di vista della sicurezza biologica, modificare patogeni già esistenti potrebbe oggi essere molto più semplice che progettare da zero con l’IA un nuovo virus complesso e funzionante.
Quindi arriviamo finalmente alla domanda iniziale.
L’IA ha creato virus: dobbiamo preoccuparci per l’uomo?
Per ciò che è stato fatto in questo esperimento, no.
I virus progettati sono batteriofagi: attaccano i batteri e non sono virus umani. Gli esperti consultati dal Science Media Centre ricordano che questo tipo di fago è considerato innocuo per l’uomo.
Inoltre i ricercatori hanno deliberatamente evitato di addestrare il sistema sui virus patogeni di esseri umani, animali e piante proprio per ridurre il rischio di generare sequenze problematiche.
Il rischio immediato per l’uomo derivante dai 16 virus di questo studio non è quindi il problema.
Il vero interrogativo riguarda ciò che questa tecnologia potrebbe diventare.
Lo studio dimostra che il confine tra leggere un genoma e generarne uno funzionante è stato attraversato.
Se modelli futuri diventassero molto più precisi, se venissero addestrati su patogeni e se la sintesi del DNA diventasse sempre più accessibile, la stessa capacità potrebbe avere applicazioni molto diverse da quelle terapeutiche.
Per questo gli esperti non propongono semplicemente di “bloccare l’IA”.
Filippa Lentzos, esperta di scienza e sicurezza internazionale al King’s College London, sostiene che sia necessario un sistema a più livelli: controlli durante lo sviluppo e l’accesso ai modelli, valutazione responsabile dei progetti di ricerca, screening delle sequenze richieste alle aziende che sintetizzano DNA e rigorose procedure di biosicurezza nei laboratori.
Uno dei punti di controllo più importanti potrebbe essere proprio la sintesi del DNA.
Perché un genoma progettato dall’IA rimane soltanto una sequenza digitale finché qualcuno non lo trasforma in materiale biologico reale.
Ed è forse questa la conclusione più importante dello studio.
Non siamo davanti a un’intelligenza artificiale che può autonomamente creare una pandemia dal proprio computer.
Ma siamo davanti a qualcosa che, fino a pochi anni fa, apparteneva ancora alla fantascienza: un’intelligenza artificiale capace di scrivere un intero genoma virale e di produrre, dopo il passaggio attraverso un laboratorio, virus che funzionano davvero.
Per ora sono virus che uccidono batteri.
E potrebbero perfino aiutarci a combattere quelli che gli antibiotici non riescono più a fermare.
La sfida sarà fare in modo che, mentre impariamo a usare l’intelligenza artificiale per progettare la biologia, impariamo anche a controllare ciò che siamo diventati capaci di progettare.
Fonti
King, S.H. et al. (2026), “Generative design of bacteriophages with genome language models”, Science, Vol. 393, eaec2657, DOI: 10.1126/science.aec2657. Leggi lo studio su Science
Science Media Centre, 6 agosto 2026, “Expert reaction to generative design of bacteriophages with genome language models”. Science Media Centre – Expert reaction
The Guardian, Ian Sample, 6 agosto 2026, “Safety fears as scientists make first viruses designed by AI”. Leggi l’articolo del Guardian
Inside Precision Medicine, “AI-Designed Viral Genomes Raise Biosecurity Concerns”. Inside Precision Medicine
The New York Times, 6 agosto 2026. Leggi l’articolo del New York Times
Lascia un commento