L'AI progetta virus da zero: il risultato dello studio su Science e

Nell'agosto 2026 Science ha pubblicato uno studio del team di King che segna un passaggio importante nel rapporto tra intelligenza artificiale e biologia: per la prima volta, un modello di AI ha progettato da zero genomi virali completi che, una volta sintetizzati e testati in laboratorio, si sono dimostrati biologicamente funzionanti. I modelli Evo 1 ed Evo 2, addestrati su milioni di genomi naturali, hanno generato quasi 300 progetti di batteriofagi, cioè virus capaci di infettare i batteri. Di questi, 16 hanno dato origine a virus infettivi in grado di colpire specifici ceppi di Escherichia coli.

Il modello ha generato sequenze mai esistite in natura e alcune di queste hanno dimostrato di poter funzionare come virus. Come riferimento è stato utilizzato il fago naturale ΦX174, un organismo modello studiato da decenni nella virologia molecolare. Proprio questa capacità apre nuove prospettive per la ricerca, ma solleva anche interrogativi sulla biosicurezza. Un Perspective pubblicato nello stesso numero di Science, firmato da Thomas Inglesby e Moritz Hanke, analizza infatti i possibili rischi legati alla possibilità di progettare sistemi biologici attraverso l'AI.

In breve

Evo 2 ha progettato quasi 300 genomi di batteriofago: 16 sono risultati infettivi verso Escherichia coli C

I fagi generati contengono mutazioni de novo e geni divergenti rispetto a qualsiasi virus noto

Un fago usa una proteina di packaging del DNA proveniente da un virus evolutivamente lontano

Il cocktail di fagi AI supera ceppi di E. coli resistenti al fago naturale ΦX174

Science pubblica in parallelo un Perspective sulle implicazioni di biosicurezza firmato Inglesby e Hanke

Come Evo 1 ed Evo 2 intervengono nella corsa evolutiva tra batteri e virus

Batteri e virus sono da sempre protagonisti di una vera e propria corsa evolutiva: i batteri sviluppano difese contro le infezioni, mentre i virus evolvono nuovi modi per aggirarle. Lo studio si inserisce proprio in questo contesto e utilizza batteriofagi, virus che infettano i batteri, per testare se l'AI sia in grado di progettare da zero nuovi virus in grado di aggirare le difese dei batteri e distruggerli in maniera selettiva.

I modelli usati appartengono a due generazioni. Evo 1, sviluppato dal team di Arc Institute nel 2024, opera su sequenze fino a circa 131.000 basi. Evo 2, rilasciato nel 2025 in collaborazione con NVIDIA, estende la finestra di contesto oltre un milione di basi e integra dati da tutti i regni della vita, virus compresi. Il flusso sperimentale seguito nello studio si articola in cinque fasi.

Addestramento dei modelli - i modelli vengono pre-addestrati su milioni di sequenze genomiche provenienti da batteri, archaea, virus ed eucarioti, così da apprendere le caratteristiche e le relazioni presenti nei genomi.
Addestramento dei modelli- Come riferimento viene scelto il fago ΦX174, un virus a DNA a singolo filamento con un genoma circolare di circa 5.386 basi e undici geni codificanti.
Progettazione delle sequenze — L'AI genera migliaia di nuove sequenze candidate, rispettando specifici vincoli relativi alla struttura del genoma e alla capacità di infettare l'ospite previsto.
Sintesi e test nei batteri — Quasi 300 delle sequenze progettate vengono sintetizzate chimicamente e introdotte nel batterio ospite Escherichia coli C per verificare se siano in grado di dare origine a virus funzionanti.
Verifica sperimentale — I candidati vengono sottoposti a test per valutare la loro capacità di infettare e replicarsi, la specificità verso l'ospite e le caratteristiche del loro genoma, attraverso analisi della cinetica di infezione e sequenziamento.

I risultati che cambiano la scala

Il salto rispetto agli studi precedenti riguarda la scala. Fino allo scorso anno la progettazione generativa in biologia si fermava a singoli geni o piccoli circuiti; qui i ricercatori chiudono l'intera architettura genomica, incluse regioni regolatorie e ordine dei geni. Quando l'AI genera virus in questo modo la resa è circa il 5%, coerente con la difficoltà di sintetizzare virus vitali.

La microscopia crioelettronica ha mostrato che uno dei fagi generati impacchetta il proprio DNA con una proteina strutturalmente affine a quella di un fago evolutivamente distante. Il modello non ha copiato ΦX174: ha ricombinato pattern presenti nel corpus di addestramento e ha prodotto soluzioni non osservate in natura. Le lunghezze dei genomi variano, con inserzioni di geni assenti nel template originale.

Sul piano funzionale i fagi mostrano profili di fitness eterogenei: alcuni infettano velocemente ma con burst size ridotto, altri hanno cinetica più lenta e resa più alta. Questa diversità è la ragione per cui il cocktail supera i ceppi batterici resistenti al singolo fago di partenza, dove una miscela di fagi naturali affini a ΦX174 fallisce.

Errori comuni nell'interpretare la notizia

Confondere fago con virus umano: un batteriofago infetta esclusivamente batteri, non cellule umane. I 16 fagi generati sono specifici per Escherichia coli C e non pongono un rischio biologico diretto per persone sane.

Sopravvalutare il tasso di successo: 16 fagi funzionanti su quasi 300 sintetizzati corrisponde a circa il 5%. Il modello genera molte sequenze plausibili ma statisticamente non vitali; la selezione avviene in laboratorio, non nel modello.

Leggere il risultato come creazione ex nihilo: Evo 2 ricombina pattern osservati nei genomi di addestramento ed estrapola con vincoli statistici. Nessun gene o funzione biologica nasce dal nulla: il modello attinge alla variabilità della vita già descritta.

Ignorare la scala del genoma progettato: ΦX174 ha circa 5.386 basi, un ordine di grandezza inferiore ai genomi di virus complessi come il vaiolo (circa 190.000 basi) o dei batteri (milioni di basi). Il salto verso genomi più grandi non è automatico.

Terapia fagica e biosicurezza

Una delle possibili applicazioni di questa tecnologia riguarda la terapia fagica, un trattamento che utilizza i batteriofagi, virus in grado di riconoscere e infettare specifici batteri, per eliminarli. Questa strategia sta attirando sempre più attenzione soprattutto a causa della resistenza agli antibiotici: alcuni batteri, infatti, stanno diventando resistenti ai farmaci utilizzati per combattere le infezioni, rendendo alcune terapie sempre meno efficaci. I fagi potrebbero rappresentare un'alternativa o un complemento agli antibiotici, perché possono essere selezionati o progettati per colpire determinati batteri. Nello studio, il cocktail di fagi generati dall'AI è riuscito a superare la resistenza sviluppata da alcuni ceppi di Escherichia coli contro il fago ΦX174, mentre una miscela simile di fagi naturali non ha ottenuto lo stesso risultato. In prospettiva, la progettazione tramite AI potrebbe quindi contribuire allo sviluppo di terapie fagiche più rapide e adattabili contro batteri in continua evoluzione.

Lo studio, tuttavia, ha sollevato anche importanti interrogativi sulla biosicurezza. La stessa capacità dell'AI di progettare da zero sequenze virali funzionanti che può essere sfruttata per scopi terapeutici potrebbe, in teoria, avere anche applicazioni dannose. Una delle preoccupazioni riguarda i sistemi di controllo utilizzati per la sintesi del DNA: molti di questi sistemi cercano sequenze già note e considerate potenzialmente pericolose, mentre una sequenza completamente nuova generata da un modello di AI potrebbe essere più difficile da individuare. È questo il cosiddetto “dual use” della tecnologia: uno strumento sviluppato per accelerare la ricerca e la medicina potrebbe essere utilizzato anche in modi non sicuri. Per questo, la pubblicazione su Science non apre soltanto nuove prospettive scientifiche, ma riaccende anche il dibattito sulla necessità di aggiornare i sistemi di controllo e le regole di biosicurezza nell'era della biologia generativa.

A corredo dello studio, Science ha pubblicato anche un Perspective dedicato alle sue implicazioni: il risultato viene letto non solo come un passo avanti nella progettazione biologica tramite AI, ma anche come un campanello d'allarme per la biosicurezza, perché la possibilità di generare sequenze virali nuove introduce rischi che gli attuali sistemi di controllo potrebbero non essere sempre in grado di intercettare.

Domande frequenti

Cos'è un batteriofago?

Un batteriofago è un virus che infetta esclusivamente batteri. In natura si stimano dieci alla trentunesima particelle sulla Terra e sono studiati dagli anni Venti del Novecento come alternativa agli antibiotici, soprattutto nei Paesi dell'Europa orientale.

Perché è la prima volta che l'AI genera un virus completo?

Gli studi precedenti avevano usato modelli generativi per progettare singole proteine, geni o piccoli circuiti genetici. Lo studio di King e colleghi chiude per la prima volta un genoma intero, comprensivo di regolazione e struttura, con verifica sperimentale positiva in coltura batterica.

I fagi generati sono pericolosi per l'uomo?

No: i 16 fagi sono selezionati per infettare Escherichia coli C, un ceppo di laboratorio, e non hanno tropismo per cellule umane. Il rischio biologico diretto per persone sane è nullo. La comunità scientifica discute però i rischi indiretti di modelli capaci di progettare genomi virali su scala, tema al centro del Perspective su Science.

Cos'è un modello linguistico genomico come Evo 2?

È una rete neurale addestrata su sequenze di DNA con la stessa logica dei modelli linguistici sui testi. Predice la base successiva in una sequenza a partire dal contesto precedente e impara i vincoli evolutivi che rendono un genoma funzionante; una volta addestrato, può generare sequenze nuove che rispettano quei vincoli. La progettazione algoritmica di genomi completi sposta la biotecnologia da lavoro artigianale a produzione su scala. Nel breve periodo l'orizzonte pratico è la terapia fagica contro infezioni resistenti agli antibiotici; nel medio periodo il perimetro delle regole di biosicurezza dovrà includere sequenze generate ex novo, non solo quelle già note. La discussione sui limiti e sui controlli si apre ora e riguarda ricercatori, aziende di sintesi del DNA e regolatori europei.