Un team di ricercatori dell’Università di Stanford, come riferito dalla testata AI News, ha impiegato un modello di intelligenza artificiale generativa chiamato Evo 2 per creare centinaia di batteriofagi sintetici. La sperimentazione di laboratorio ha identificato 16 varianti capaci di neutralizzare con successo ceppi di Escherichia coli immuni ai fagi naturali, segnando un importante passo avanti nella lotta alla resistenza agli antibiotici.
Lo studio, coordinato dal professor Brian Hie e dal dottorando Samuel King, si è concentrato sul batteriofago ΦX174, un sistema virale compatto con una sequenza genomica inferiore a 6.000 paia di basi. A differenza delle tecniche tradizionali che modificano porzioni mirate di DNA, l’algoritmo Evo 2 è stato istruito per generare l’intero genoma virale in un unico passaggio sequenziale. Tra le migliaia di sequenze candidate generate dal software, il team ha sviluppato un filtro computazionale per selezionare solo le opzioni più promettenti, riducendo drasticamente i costi associati alla sintesi chimica del DNA e alle successive verifiche in provetta.
L’efficacia del cocktail di fagi contro la batterio-resistenza
L’approccio prescelto ha previsto l’impiego combinato di più fagi sintetici anziché di un singolo agente. Poiché i batteri possono sviluppare rapidamente difese contro una singola minaccia, l’uso di una miscela di 16 fagi geneticamente distinti rende estremamente complessa la comparsa di mutazioni resistive. I test di laboratorio hanno confermato che questa combinazione è in grado di debellare rapidamente ceppi di E. coli precedentemente refrattari al fago ΦX174 nativo. In futuro, la medesima metodologia potrebbe essere estesa a patogeni critici come lo Staphylococcus aureus resistente alla meticillina (MRSA) e il Pseudomonas aeruginosa, principale responsabile di gravi infezioni ospedaliere.
Accesso open source e dilemmi di biosicurezza
Per favorire il progresso scientifico, il codice di Evo 2 è stato distribuito in modalità open source, consentendo alla comunità scientifica globale di testare il modello su genomi più complessi e su microfagi ingegnerizzati per produrre farmaci o carburanti puliti. Sebbene la libera disponibilità del software abbia sollevato interrogativi di biosicurezza per il potenziale uso improprio, gli autori sottolineano come i patogeni naturali esistenti rappresentino già un rischio più immediato. Inoltre, piattaforme generative come Evo 2 offrono strumenti fondamentali per accelerare le risposte difensive contro future pandemie o minacce biologiche. In questo contesto, risulta fondamentale comprendere anche perché le interfacce di IA in ambito sanitario devono adattarsi alle competenze dell’utente.
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