I ricercatori dell’Università di Stanford hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per progettare 16 nuovissimi virus che non esistono da nessuna parte in natura, la prima volta che l’intelligenza artificiale generativa ha prodotto da zero un intero genoma virale funzionale. Il lavoro, pubblicato sulla rivista Science il 6 agosto 2026, ha immediatamente riacceso il dibattito su come governare potenti modelli di intelligenza artificiale biologica. Per una copertura continua di come AI Buzz Wire traccia le scoperte all'intersezione tra intelligenza artificiale e società, questa è una delle storie di ricerca più importanti dell'anno.
Come l'intelligenza artificiale ha creato i virus dal DNA
Il team di Stanford, guidato dal dottorando Samuel King, non ha utilizzato un chatbot. Si sono invece rivolti a modelli linguistici del genoma: algoritmi addestrati su vasti tratti di DNA più o meno allo stesso modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono addestrati sul testo. Apprendendo le regole evolutive racchiuse in milioni di genomi, questi modelli possono scrivere un codice genetico che obbedisce ai vincoli effettivamente utilizzati dalla vita.
I ricercatori hanno messo a punto due modelli linguistici del genoma, chiamati Evo 1 ed Evo 2, su 14.266 genomi della famiglia Microviridae, un gruppo di piccoli virus a DNA a filamento singolo. Hanno utilizzato il batteriofago naturale ΦX174 come modello di progettazione, quindi hanno filtrato quasi 300 progetti candidati fino a ridurli a 16 che potevano essere sintetizzati e testati in laboratorio.
Il risultato: 16 batteriofagi sintetici i cui genomi "divergevano sostanzialmente da qualsiasi genoma naturale", secondo lo studio, ma erano ancora in grado di infettare i batteri del ceppo C Escherichia coli. I batteriofagi, o fagi, sono virus che attaccano esclusivamente i batteri e sono innocui per l'uomo.
Perché è importante: cocktail di fagi e agenti patogeni in evoluzione
Questo non è stato un esercizio di splicing genetico casuale. Fondamentalmente, i modelli di intelligenza artificiale tengono conto dei vincoli a livello del genoma anziché semplicemente unire insieme i geni. Uno dei fagi progettati, denominato Evo-Φ36, trasportava una proteina troncata funzionale che non aveva mai funzionato quando gli ingegneri l'hanno inserita nel ΦX174 di tipo selvatico. Qui ha funzionato perché il contesto genomico circostante generato dall’intelligenza artificiale si era co-adattato per supportarlo.
Quando molti dei fagi sintetici sono stati combinati in un "cocktail di fagi", hanno superato la resistenza che i batteri bersaglio normalmente montano contro il ΦX174 di tipo selvatico. Ciò indica una promettente applicazione medica: la progettazione di terapie fagiche adattative contro agenti patogeni resistenti ai farmaci in rapida evoluzione.
Il team di Stanford ha definito il lavoro come un’espansione di “ciò che la genomica sintetica può ottenere” insieme all’evoluzione diretta e all’ingegneria razionale, mentre “traccia un percorso per generare terapie fagiche adattative e resilienti”.
Gli esperti di biosicurezza lanciano l'allarme
La promessa è accompagnata da un serio rischio. In un editoriale pubblicato insieme allo studio, il dottor Thomas Inglesby e il dottor Moritz Hanke della Johns Hopkins University hanno sostenuto che l'attuale sistema volontario per lo screening degli ordini di DNA non è più adeguato.
Hanno chiesto che i fornitori di acidi nucleici sintetici – gli elementi costitutivi utilizzati per produrre agenti patogeni – siano legalmente obbligati a selezionare gli ordini dei clienti per le sequenze problematiche e a verificare la legittimità dei clienti stessi.
"Poiché i genomi generati dall'intelligenza artificiale possono essere molto diversi dalle sequenze di acidi nucleici precedentemente caratterizzate, è necessario sviluppare con urgenza metodi di screening in grado di segnalare nuovi progetti preoccupanti", hanno scritto Inglesby e Hanke.
La loro linea più tagliente è stata ampiamente citata nei servizi di BBC, The Guardian e The New York Times: "La questione non è più se esisterà una progettazione generativa del genoma virale. È se la società sarà in grado di creare un controllo che permetta ai suoi benefici di manifestarsi impedendo allo stesso tempo di causare gravi danni".
Un divario nella governance reso urgente
Il documento di Stanford è l’ultimo di una serie di risultati che dimostrano che i modelli di intelligenza artificiale biologica possono passare dalla teoria al laboratorio. Fino ad ora, i modelli del linguaggio genomico si erano mostrati promettenti per la progettazione di sistemi biologici, ma la loro capacità di generare interi genomi funzionali non era mai stata dimostrata. Il salto dalla progettazione di frammenti proteici alla produzione di 16 nuovi virus vitali è proprio la soglia di capacità da cui i ricercatori di biosicurezza hanno messo in guardia.
Gli autori stessi si sono impegnati con i rischi "più deliberatamente rispetto alla maggior parte degli sviluppatori di potenti modelli biologici di intelligenza artificiale", ha osservato l'editoriale della Johns Hopkins, sollecitando che il futuro lavoro di progettazione dell'intero genoma consulti professionisti della sicurezza durante tutto il ciclo di vita del progetto.
Per i politici, il momento è scomodo. I quadri di governance dell’IA di frontiera si sono finora concentrati sui rischi digitali – sicurezza informatica, disinformazione e agenti autonomi – mentre le capacità di progettazione biologica sono progredite con una supervisione dedicata relativamente scarsa. Il risultato di Stanford ora mette in netto rilievo questo divario.
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