di Tiziana Mazzaglia
L’intelligenza artificiale entra nei laboratori di biologia non per sostituire lo scienziato, ma per amplificarne le capacità. È forse questo l’aspetto più importante di una ricerca che segna un passaggio significativo nel rapporto tra informatica, genetica e medicina: ricercatori della Stanford University e dell’Arc Institute hanno utilizzato modelli di intelligenza artificiale applicati alla genomica per progettare nuove sequenze genetiche riconducibili a batteriofagi, virus specializzati nell’infettare i batteri. Parlare semplicemente di «virus creati dall’intelligenza artificiale» rischia però di restituire un’immagine scientificamente incompleta del processo. L’IA non ha operato autonomamente, non ha condotto esperimenti e non ha deciso quale organismo costruire. Dietro ogni passaggio rimane l’intervento umano: sono gli scienziati a definire il problema, sviluppare e utilizzare i modelli, selezionare le sequenze da sottoporre a verifica, sintetizzare il DNA, condurre gli esperimenti e interpretarne i risultati. Ci troviamo quindi davanti a qualcosa di probabilmente ancora più interessante: una forma avanzata di cooperazione tra intelligenza umana e capacità computazionale, nella quale la macchina può esplorare quantità enormi di informazioni biologiche e individuare configurazioni che l’uomo sottopone poi alla prova del metodo scientifico. I modelli utilizzati nella ricerca hanno appreso regolarità presenti nelle sequenze genomiche conosciute e sono stati impiegati per generare nuovi possibili genomi di batteriofagi. Ma una sequenza prodotta da un algoritmo non è ancora un virus. È soltanto informazione digitale. Il passaggio decisivo avviene in laboratorio, quando gli scienziati selezionano alcune di quelle sequenze, ne ottengono fisicamente il DNA e verificano sperimentalmente se possano produrre sistemi biologici funzionali. È in questa fase che alcune delle sequenze progettate con l’ausilio dell’IA hanno mostrato di poter dare origine a batteriofagi capaci di infettare batteri. E proprio qui la ricerca assume un possibile significato medico. I batteriofagi sono virus presenti in natura che hanno come bersaglio i batteri. Non sono quindi, nel caso studiato, virus progettati per infettare l’essere umano. Il loro interesse terapeutico nasce da una caratteristica fondamentale: alcuni possono riconoscere determinati batteri, infettarli e portare alla loro distruzione. La medicina conosce questa possibilità da oltre un secolo attraverso la cosiddetta terapia fagica, ma l’avvento degli antibiotici ne ha a lungo limitato lo sviluppo in gran parte della medicina occidentale. Oggi lo scenario sta cambiando. L’antibiotico-resistenza rappresenta una delle grandi sfide della sanità contemporanea: l’uso eccessivo o improprio degli antibiotici, insieme alla naturale capacità evolutiva dei microrganismi, favorisce la selezione di ceppi resistenti, rendendo progressivamente più difficili da trattare alcune infezioni. È in questo contesto che l’incontro tra intelligenza artificiale e ricerca sui batteriofagi acquista una prospettiva particolarmente interessante. Tradizionalmente lo scienziato può cercare in natura fagi capaci di colpire un determinato batterio, isolarli, caratterizzarli e studiarne l’efficacia. L’intelligenza artificiale introduce una possibilità ulteriore: analizzare enormi quantità di informazione genomica e contribuire alla progettazione di nuove sequenze candidate, esplorando uno spazio biologico che sarebbe estremamente difficile affrontare manualmente. Non significa che un algoritmo possa semplicemente “inventare una cura”. Significa piuttosto che può diventare uno strumento di progettazione scientifica, mentre rimangono indispensabili la competenza del ricercatore, la microbiologia sperimentale, la valutazione dell’efficacia, la riproducibilità dei risultati e, soprattutto, la verifica della sicurezza. La prospettiva futura è affascinante: se questa linea di ricerca continuerà a produrre risultati, l’IA potrebbe aiutare gli scienziati a progettare batteriofagi con caratteristiche sempre più mirate verso determinati ceppi batterici, contribuendo allo sviluppo di strategie complementari agli antibiotici. Ma tra un risultato ottenuto in laboratorio e una terapia somministrabile a un paziente esiste una distanza enorme. Saranno necessari studi preclinici, valutazioni sulla stabilità e sulla specificità dei fagi, analisi delle possibili risposte dell’organismo, sperimentazioni cliniche e procedure regolatorie rigorose. La stessa potenza della tecnologia introduce inoltre una seconda questione, quella della biosicurezza. Un sistema capace di generare nuove sequenze biologiche richiede controlli proporzionati alle proprie capacità. In questo ambito emerge il concetto di dual use, utilizzato nella ricerca per indicare conoscenze e tecnologie sviluppate per finalità benefiche che potrebbero presentare rischi se impiegate in maniera impropria. Anche sotto questo profilo il ruolo umano rimane centrale: l’algoritmo non possiede intenzioni, responsabilità morale o capacità autonoma di stabilire quali applicazioni siano accettabili. Sono le persone, le istituzioni scientifiche e gli organismi regolatori a dover stabilire limiti, protocolli e condizioni di utilizzo. Ridurre questa ricerca alla formula suggestiva «l’IA ha creato un virus» significherebbe quindi perdere forse la parte più importante della storia. Ciò che sta avvenendo è l’incontro tra due forme profondamente diverse di capacità: da una parte quella computazionale, in grado di analizzare e generare informazioni su una scala difficilmente raggiungibile dall’uomo; dall’altra l’intelligenza dello scienziato, capace di formulare domande, comprendere il significato biologico dei risultati, verificarli attraverso l’esperimento e assumersi la responsabilità delle loro applicazioni. L’intelligenza artificiale può accelerare la ricerca, suggerire possibilità e attraversare territori genomici enormi, ma è l’essere umano a stabilire dove cercare, che cosa verificare e soprattutto perché farlo. La vera rivoluzione, dunque, potrebbe non consistere nell’arrivo di una macchina capace di sostituire il ricercatore, ma nella nascita di una nuova modalità di ricerca nella quale uomo e IA cooperano mantenendo ruoli profondamente differenti. E proprio davanti alla crescente emergenza dell’antibiotico-resistenza questa collaborazione potrebbe offrire strumenti che fino a pochi anni fa erano difficili persino da immaginare. La sfida sarà trasformare la potenza computazionale in progresso medico senza separarla mai dal metodo scientifico, dalla prudenza e dalla responsabilità umana. È su questo confine che si giocherà una parte importante della medicina del futuro.
L’immagine allegata è stata creata con l?intelligenza Artificiale.
