È la prima volta che un sistema generativo riesce a progettare interi genomi virali capaci di produrre virus vitali. Il risultato è stato pubblicato su Science da un gruppo di ricercatori di Stanford e dell’Arc Institute.
Il modello utilizzato si chiama Evo. È stato addestrato su enormi quantità di sequenze genetiche e poi ulteriormente specializzato sui batteriofagi, virus che infettano i batteri. I ricercatori gli hanno chiesto di generare nuove versioni di Phi X-174, un piccolo virus studiato da quasi un secolo che infetta E. coli e non rappresenta un pericolo per gli esseri umani.
Evo ha proposto circa 700 mila possibili genomi. Gli scienziati ne hanno selezionati 285, li hanno sintetizzati e inseriti nei batteri. La grande maggioranza non ha funzionato. Sedici, invece, hanno prodotto virus capaci di replicarsi e infettare nuove cellule. Alcuni si sono moltiplicati persino più velocemente del virus naturale usato come riferimento.
La distinzione è importante: non sono i primi virus sintetici della storia. Da oltre vent’anni gli scienziati sanno ricostruire in laboratorio genomi virali già conosciuti. La novità è che questa volta le sequenze non sono state semplicemente copiate dalla natura: sono state generate da un modello che ha imparato le regole statistiche del DNA e ha prodotto nuove combinazioni compatibili con la vita.
Questo non significa però che l’AI abbia inventato forme biologiche completamente aliene. I virus ottenuti restano molto simili ai batteriofagi naturali su cui il modello era stato addestrato. Più che creare una nuova biologia da zero, Evo sembra capace di esplorare molto rapidamente varianti che l’evoluzione avrebbe potuto produrre.
È proprio qui che il risultato diventa interessante. La stessa tecnica potrebbe essere usata per progettare virus capaci di attaccare batteri resistenti agli antibiotici, migliorare strumenti di terapia genica o costruire nuovi sistemi biologici per la ricerca.
Ma il lavoro apre anche una questione di sicurezza. I ricercatori hanno escluso dall’addestramento i virus che infettano esseri umani, animali, piante e funghi, proprio per ridurre il rischio che il modello possa progettare patogeni pericolosi. È una precauzione importante, ma non equivale a una garanzia assoluta: modelli simili potrebbero in futuro essere addestrati o modificati su dati diversi.
Per questo il risultato è meno spettacolare di “un’AI ha creato un virus dal nulla”, ma forse più importante: abbiamo iniziato a costruire modelli che non si limitano a leggere il codice della vita. Stanno imparando a scriverlo.
