Due modelli addestrati sul linguaggio del DNA hanno generato nuovi genomi di batteriofagi simili a ΦX174. Sedici dei 285 progetti sintetizzati e provati in laboratorio hanno funzionato contro ceppi di Escherichia coli, senza rappresentare un pericolo per l’uomo.
Per la prima volta alcuni genomi virali progettati con l’intelligenza artificiale sono stati sintetizzati e hanno prodotto batteriofagi funzionanti, capaci di infettare e distruggere batteri in laboratorio. Il risultato è descritto nello studio “Generative design of bacteriophages with genome language models”, pubblicato su Science il 6 agosto 2026.
La ricerca è stata guidata da Samuel H. King della Stanford University con scienziati dell’Arc Institute e di altri centri statunitensi. Gli autori hanno usato Evo 1 ed Evo 2, modelli che elaborano sequenze di DNA invece di testi.
Il titolo “primo virus creato dall’IA” richiede una precisazione. L’algoritmo ha generato sequenze digitali, poi filtrate dai ricercatori, sintetizzate in laboratorio e testate su batteri non patogeni.
Come l’IA ha progettato i nuovi batteriofagi
Il punto di partenza è stato ΦX174, un piccolo batteriofago con un genoma di 5.386 nucleotidi e 11 geni. Questo virus infetta alcuni ceppi di Escherichia coli, sfruttandone la macchina cellulare per riprodursi fino a provocare la rottura, o lisi, del batterio.
ΦX174 ha un ruolo storico: nel 1977 fu il primo organismo con un genoma interamente sequenziato e nel 2003 venne assemblato chimicamente. La struttura compatta, con geni sovrapposti, permette di verificare se un modello sappia coordinare più funzioni.
Evo 1 ed Evo 2 sono stati specializzati usando 14.466 sequenze della famiglia Microviridae. Hanno generato centinaia di migliaia di genomi possibili, poi filtrati in base a plausibilità, diversità e compatibilità con il batterio bersaglio.
Dal grande insieme iniziale sono stati scelti 285 progetti da sintetizzare e verificare sperimentalmente. Il passaggio dal file digitale al virus biologico è stato quindi realizzato da ricercatori attraverso procedure di biologia molecolare, non dall’algoritmo.
Sedici virus hanno funzionato e attaccato Escherichia coli
Dei 285 genomi testati, 16 hanno prodotto fagi capaci di propagarsi e inibire i batteri previsti. Il successo è limitato, circa il 5,6%, ma riguarda un intero genoma funzionale e non una singola proteina.
I fagi sono rimasti selettivi: hanno infettato E. coli C e il ceppo correlato E. coli W, senza crescere sui sei altri ceppi utilizzati come controllo. Ogni genoma funzionante conteneva tra 67 e 392 mutazioni nuove rispetto al virus naturale più vicino. Tredici presentavano variazioni non riscontrate nelle sequenze naturali conosciute.
Gli scienziati hanno inoltre fatto evolvere tre popolazioni di E. coli resistenti al ΦX174 originale. Combinazioni di fagi derivati dai progetti dell’IA hanno superato la resistenza in tutti e tre i casi dopo alcuni passaggi sperimentali, mentre il virus naturale da solo non ci è riuscito.
Il risultato non significa che sia già disponibile una nuova cura. Prima di impiegare fagi artificiali nei pazienti servono studi su sicurezza, stabilità, risposta immunitaria, produzione e controllo della loro evoluzione.
Perché la scoperta può aiutare contro i batteri resistenti
I batteriofagi sono virus specializzati nell’infettare batteri e sono studiati come possibile alternativa o complemento agli antibiotici. La cosiddetta terapia fagica potrebbe essere utile soprattutto quando un’infezione non risponde più ai farmaci disponibili.
Uno dei problemi è trovare rapidamente un fago adatto allo specifico batterio del paziente. La progettazione assistita dall’IA potrebbe ampliare il numero di candidati, modificarne la capacità di riconoscere determinati bersagli e accelerare la risposta alla comparsa di resistenze.
Fagi selettivi potrebbero essere studiati anche contro batteri nocivi nelle coltivazioni, nella produzione alimentare o nei processi industriali, preservando le comunità microbiche utili.
Il lavoro resta una prova di principio. ΦX174 ha un genoma estremamente piccolo rispetto a quello di molti altri virus e organismi. Passare a sistemi più grandi aumenterebbe il numero di interazioni genetiche da controllare e il rischio di risultati inattesi.
I rischi di biosicurezza e i limiti imposti allo studio
La capacità di generare genomi virali solleva inevitabilmente interrogativi sul possibile uso improprio dell’intelligenza artificiale. Gli autori spiegano di aver adottato esclusioni deliberate: i modelli utilizzati per questo esperimento non sono stati addestrati con sequenze di virus che infettano esseri umani, animali o piante.
Gli esperimenti hanno coinvolto soltanto ceppi non patogeni di E. coli e si sono svolti in condizioni di contenimento. Il metodo era inoltre vincolato a un virus noto, con specificità mantenuta attraverso caratteristiche genetiche associate al riconoscimento dell’ospite.
Queste precauzioni riducono il rischio dello studio, ma modelli più potenti e sintesi del DNA meno costosa richiederanno regole condivise, verifiche indipendenti e controlli sulle funzioni sensibili.
La scoperta non dimostra che oggi basti formulare una richiesta a un chatbot per ottenere un patogeno pandemico. Mostra però che l’IA generativa è entrata nella progettazione di genomi biologicamente attivi. È una svolta con potenziali benefici contro l’antibiotico-resistenza, ma anche un passaggio che rende la biosicurezza parte integrante dell’innovazione scientifica.
