L’intelligenza artificiale ha raggiunto un nuovo traguardo nel campo della biologia. Una ricerca condotta dall’Arc Institute di Palo Alto ha dimostrato che un modello AI può progettare genomi completi capaci, una volta sintetizzati, di dare origine a virus biologicamente funzionanti e mai comparsi prima in natura.
Al centro dell’esperimento c’è Evo, un modello linguistico genomico che utilizza un principio simile a quello dei sistemi generativi dedicati al testo. Invece di apprendere attraverso milioni di frasi, però, Evo è stato addestrato analizzando milioni di sequenze di DNA provenienti da differenti forme di vita.
Dall’AI sono arrivati 16 batteriofagi funzionanti
I ricercatori hanno utilizzato come riferimento Phi X-174, un batteriofago innocuo per l’uomo che infetta naturalmente Escherichia coli. Evo ha generato circa 700.000 possibili genomi, successivamente sottoposti a una selezione molto più restrittiva.
Circa 300 candidati sono stati sintetizzati chimicamente e inseriti in batteri ospiti per verificarne il funzionamento. Alla fine, 16 genomi hanno prodotto virus vitali.
Alcuni presentavano caratteristiche mai osservate in precedenza, comprese mutazioni inedite e particolari sequenze di regolazione. In un caso, il capside del virus incorporava una proteina utilizzata per l’impacchettamento del DNA proveniente da un lignaggio virale evolutivamente distante.
L’esperimento ha mostrato anche un possibile utilizzo concreto. I batteriofagi generati dall’AI sono riusciti a infettare ceppi di E. coli resistenti al Phi X-174 naturale.
In un test, una combinazione di diversi fagi sintetici ha eliminato rapidamente una colonia resistente sulla quale un insieme equivalente di fagi naturali non aveva ottenuto lo stesso risultato. La tecnologia potrebbe quindi aprire nuove prospettive nella ricerca contro i batteri resistenti agli antibiotici.
Le regole potrebbero non essere ancora sufficienti
Il risultato solleva inevitabilmente anche questioni legate alla sicurezza. Tom Inglesby e Moritz Hanke, del Center for Health Security della Johns Hopkins University, hanno evidenziato su Science come le capacità tecniche stiano avanzando più rapidamente delle norme previste per controllarle.
Le attuali linee guida dei National Institutes of Health regolano determinati esperimenti capaci di aumentare la pericolosità di agenti biologici conosciuti, ma non comprendono allo stesso modo la progettazione esclusivamente computazionale.
La ricerca dimostra quindi che un modello generativo può andare oltre la modifica di genomi esistenti, arrivando a progettarne di completi con caratteristiche stabilite in fase di sviluppo. Una capacità che apre nuove possibilità scientifiche, ma rende contemporaneamente più urgente il dibattito sulle regole necessarie per gestirla.
