Radical Numerics, la startup creata dal team dietro i modelli del genoma Evo di Stanford, ha annunciato il 20 ottobre 2026 che i batteriofagi progettati dal suo nuovo modello Omnii-1 AI sono stati somministrati a un paziente umano: il primo utilizzo clinico al mondo di virus generati dall'intelligenza artificiale. Il New York Times ha segnalato per primo l'affermazione e lo stesso giorno la società ha pubblicato un rapporto tecnico dettagliato sul proprio sito web. Per i lettori che seguono gli ultimi sviluppi dell'intelligenza artificiale, segna il momento in cui la biologia progettata dall'intelligenza artificiale è passata dal banco di laboratorio al flusso sanguigno del paziente.

I fagi sono stati somministrati sotto uso compassionevole, il percorso normativo che consente ai pazienti con patologie gravi di ricevere terapie sperimentali al di fuori degli studi clinici quando non esistono alternative soddisfacenti. L'azienda afferma che il trattamento mirava a un'infezione batterica resistente agli antibiotici, sebbene abbia rifiutato di rivelare le condizioni, la posizione o l'esito del paziente, citando requisiti di riservatezza e privacy.

Dai modelli linguistici del genoma ai virus viventi

Omnii-1 è un modello linguistico del genoma multimodale: un sistema di intelligenza artificiale addestrato su grandi quantità di sequenze di DNA e dati multiomici, quindi messo a punto specificamente sui genomi dei fagi. I fagi, formalmente batteriofagi, sono virus che infettano e uccidono i batteri senza toccare le cellule umane, il che li ha resi un candidato decennale per il trattamento di infezioni che gli antibiotici non possono più eliminare.

Il team di Radical Numerics, i cui membri hanno creato i modelli di genoma Evo ed Evo 2 prima di fondare l’azienda, ha utilizzato Omnii-1 per fare tre cose: generare varianti fagiche vitali, dare priorità ai progetti più promettenti e prevedere quali fagi infetteranno con successo quali ceppi batterici. Invece di progettare genomi da zero, il modello ingegnerizza regioni specifiche – come i geni della fibra della coda che si legano ai recettori e determinano quali batteri un fago può riconoscere – preservando al contempo il meccanismo di cui il virus ha bisogno per replicarsi.

Cosa mostra la relazione tecnica

Il rapporto dell'azienda include parametri di riferimento concreti dalle sue campagne di progettazione. In un esperimento sul fago T7 di E. coli ben caratterizzato, il 69,9% delle varianti progettate da Omnii-1 contenenti da 11 a 15 cambiamenti di aminoacidi sono state recuperate con successo come fagi vitali, rispetto solo al 4,8% dei controlli casuali. Delle 6.694 varianti con attività misurabile, 2.161 superavano l'attività del fago di tipo selvatico, compresi modelli con un massimo di 28 cambiamenti di aminoacidi, mentre nessun controllo casuale che superava il tipo selvatico ne aveva più di cinque.

Il modello si è dimostrato efficace anche nella definizione delle priorità specifiche per il ceppo. Per due ceppi batterici, 97 e 96 dei primi 100 candidati classificati per Omnii-1 hanno superato la soglia di attività. Nel terzo caso più difficile, in cui era attivo solo il 4,5% dell'intera libreria, il 24% delle prime 100 scelte del modello ha superato l'asticella: più di cinque volte la percentuale base. Su un clade di 37 ceppi di E. coli, le previsioni provenienti da soli due fagi hanno coperto il 91,4% dei ceppi idonei e il modello ha sovraperformato i flussi di lavoro di previsione fago-ospite specializzati come GenoPHI quando ha trasferito l’apprendimento dai dati di E. coli a Pseudomonas aeruginosa, un pericoloso patogeno responsabile delle infezioni da ferite, ustioni e fibrosi cistica.

Perché la terapia fagica è importante adesso

Questa pietra miliare clinica arriva nel mezzo di un peggioramento della crisi di resistenza agli antibiotici. Secondo i dati citati nel rapporto di Radical Numerics, la resistenza agli antibiotici è stata associata a circa 4,7 milioni di decessi in tutto il mondo nel 2021 e si prevede che i decessi attribuibili alla resistenza raggiungeranno quasi 40 milioni tra il 2025 e il 2050.

La terapia fagica offre un modo per aggirare questa crisi perché i fagi possono colpire ceppi batterici specifici con una specificità che gli antibiotici ad ampio spettro non possono eguagliare, risparmiando i batteri intestinali benefici nel processo. Il collo di bottiglia è sempre stato questo: la terapia fagica personalizzata di oggi dipende dallo screening laborioso delle raccolte di fagi naturali rispetto all'infezione di ciascun paziente, e i ritardi possono essere pericolosi per la vita dei pazienti che non hanno opzioni. Un sistema di intelligenza artificiale in grado di progettare e classificare gli attacchi dei fagi su richiesta che creano direttamente un collo di bottiglia: uno sviluppo con evidente rilevanza per la copertura della ricerca sull’intelligenza artificiale ben oltre la medicina.

Grandi affermazioni, pochi dettagli

Ci sono avvertenze importanti. Il risultato principale è un'affermazione aziendale: il New York Times l'ha definita come una start-up che "afferma" di curare un paziente, e il rapporto tecnico dell'azienda non è stato sottoposto a revisione paritaria. Radical Numerics ha rifiutato di fornire informazioni sul paziente o sui medici coinvolti e non può rivelare risultati clinici, quindi nessuno al di fuori dell’azienda può ancora verificare se la terapia abbia effettivamente aiutato. I precedenti casi di fagi di alto profilo – trattamenti per singoli pazienti nell’ambito di programmi di emergenza – hanno una storia mista di replicazione.

Tuttavia, la pietra miliare è reale in un senso verificabile: i fagi generati dall’intelligenza artificiale hanno superato gli standard normativi e di sicurezza richiesti per la somministrazione a un essere umano nell’ambito di un programma di uso compassionevole supervisionato dal governo. Il Times riporta inoltre che Radical Numerics sta applicando Omnii-1 su altri fronti, inclusa la progettazione di vaccini contro il cancro e la valutazione se i virus potrebbero causare pandemie – un promemoria che la stessa capacità di progettazione taglia in entrambe le direzioni, una copertura di tensione AI e biosicurezza che continuerà a seguire.

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