L’IA ha creato da zero 16 genomi virali funzionanti: il potenziale è enorme, così come i rischi

Da centinaia di migliaia di sequenze a 16 virus funzionanti

Evo 2 è un modello di base per la genomica addestrato su sequenze di DNA provenienti da batteri, archei, piante, animali ed esseri umani. Il sistema lavora a livello del singolo nucleotide, una delle unità fondamentali che compongono il DNA .

I ricercatori hanno adattato Evo 1 ed Evo 2 a genomi di batteriofagi, chiedendo ai modelli di generare sequenze complete con un’architettura genetica realistica e caratteristiche compatibili con l’infezione di uno specifico ospite .

Il processo ha prodotto circa 700.000 genomi virali candidati. Filtri computazionali hanno ridotto la selezione a 302 sequenze promettenti; 285 di queste sono state sintetizzate chimicamente, trasformando i progetti digitali in DNA fisico da testare in E. coli .

Il risultato finale è stato di 16 batteriofagi capaci di replicarsi, pari a circa il 5,6% dei genomi sintetizzati . Secondo gli autori, questo offre uno dei primi parametri misurabili di “resa produttiva” per la biologia generativa su scala genomica .

Alcuni fagi hanno superato il modello naturale ΦX174

Tutti e 16 i fagi funzionanti hanno infettato e lisato, cioè distrutto, cellule di E. coli in laboratorio. Questo ha dimostrato che i genomi progettati dall’IA potevano sostenere l’intero ciclo osservato nello studio: infezione, replicazione e lisi della cellula ospite .

Il riferimento naturale era ΦX174, un batteriofago noto per infettare E. coli. In confronti diretti, diversi fagi progettati dall’IA hanno mostrato una crescita più rapida e una maggiore velocità di lisi rispetto alla variante naturale . Alcuni presentavano oltre 50 cambiamenti negli amminoacidi rispetto al virus di riferimento, una distanza evolutiva molto ampia rispetto a quella che ci si aspetterebbe da semplici mutazioni casuali .

Uno dei risultati più sorprendenti riguarda una proteina coinvolta nel confezionamento del DNA all’interno del capside: secondo l’analisi dello studio, uno dei fagi ne possedeva una versione non identificata in alcun organismo noto .

Anche la combinazione dei 16 fagi ha dato risultati importanti. Il cocktail ha ridotto la crescita di diversi ceppi di E. coli, compresi batteri diventati resistenti a singoli fagi .

Perché potrebbe essere utile contro i batteri resistenti

La terapia fagica utilizza virus capaci di colpire specifici batteri. A differenza degli antibiotici, i batteriofagi possono essere scelti o adattati in funzione del microrganismo da trattare. Il problema è che anche i batteri possono sviluppare rapidamente resistenza a un singolo fago.

La possibilità di generare molti fagi diversi e testarli rapidamente potrebbe aiutare a superare questa corsa evolutiva. Un cocktail composto da virus con modalità d’azione differenti rende più difficile per il batterio sviluppare una resistenza efficace contro tutti contemporaneamente .

Lo studio non dimostra ancora l’efficacia di queste particelle come trattamento in pazienti: i test descritti sono stati condotti in laboratorio e su ceppi di E. coli. Dimostra però che i modelli genomici possono arrivare a produrre genomi virali completi e biologicamente attivi, aprendo la strada alla progettazione più rapida di fagi destinati, in futuro, a specifici patogeni batterici .

Secondo Brian Hie, la capacità dei modelli di incorporare una maggiore diversità evolutiva potrebbe rendere la terapia fagica un’alternativa più efficace agli antibiotici in alcuni casi di infezione resistente .

Il problema della biosicurezza: la tecnologia corre più delle regole

Il risultato ha però anche un lato delicato. In un commento pubblicato insieme allo studio su Science, Thomas Inglesby e Moritz Hanke del Johns Hopkins Center for Health Security hanno scritto:

“Sebbene questo risultato sia promettente per le applicazioni nelle scienze della vita, solleva anche urgenti interrogativi di biosicurezza e sicurezza biologica. Oggi esiste la capacità di comporre genomi virali usando l’IA generativa; non esiste ancora una governance in grado di garantire che queste capacità siano usate in modo sicuro e protetto” .

Uno dei principali strumenti di prevenzione è il sistema di controllo dell’International Gene Synthesis Consortium, che verifica gli ordini di DNA confrontandoli con sequenze note di agenti patogeni. Il sistema, tuttavia, è volontario, non imposto per legge, e non è stato progettato per identificare sequenze che non corrispondono a nessun organismo conosciuto .

L’Arc Institute ha adottato una misura precauzionale escludendo dai dati di addestramento di Evo 2 i virus eucariotici, cioè quelli che infettano esseri umani o altri animali . Resta però il rischio di un uso improprio: gli stessi strumenti potrebbero essere applicati alla progettazione di sequenze per patogeni pericolosi, mentre i genomi generati dall’IA potrebbero essere prodotti a una velocità superiore a quella degli attuali sistemi di sorveglianza .

Anche un commento su Nature ha sottolineato il carattere dual use della tecnologia: strumenti sviluppati per accelerare la scoperta di farmaci potrebbero, nello stesso tempo, abbassare la soglia di accesso alla creazione di nuove minacce biologiche .

La vera novità, quindi, non è soltanto che un’IA abbia “scritto” un virus. È che un genoma completo, progettato digitalmente e mai osservato in natura, ha dimostrato di poter funzionare in una cellula. Da questo momento, la sfida sarà far sì che la capacità di progettare la biologia cresca insieme ai controlli necessari per governarla.