Una squadra di ricercatori della Stanford University, guidata da Brian Hie, ha compiuto un passo decisivo nella biologia sintetica: per la prima volta modelli di intelligenza artificiale hanno progettato genomi virali pienamente funzionali. Non si tratta di mere simulazioni, ma di batteriofagi reali (predatori naturali dei batteri) che, una volta sintetizzati in laboratorio e introdotti in cellule ospiti, si sono dimostrati vitali e capaci di replicarsi.
Il banco di prova più rilevante ha visto un mix di fagi artificiali sconfiggere ceppi di Escherichia coli resistenti ai virus naturali. Una conquista che apre prospettive cliniche importanti nella lotta all’antibiotico-resistenza, ma al contempo solleva interrogativi urgenti in materia di biosicurezza globale.
Il protocollo sperimentale ha impiegato i modelli genomici Evo1 ed Evo2, sistemi linguistici addestrati non sulle parole, bensì sulle sequenze di nucleotidi. Tra i due, Evo2 segna un salto di scala: è un modello open source messo a punto a Stanford, con 40 miliardi di parametri e un addestramento condotto su quasi 9 trilioni di basi. Per ridurre i rischi, il team ha limitato intenzionalmente il corpus di training a circa 2 milioni di batteriofagi, escludendo ogni virus capace di infettare piante, animali o esseri umani.
