L’uso dell’intelligenza artificiale pervade ormai quasi ogni branca del sapere umano, poteva mai restare escluso il mondo dei virus? Ebbene, no! Chiaramente, ciò non significa che a breve scoppierà una pandemia artificiale, ma è comunque la dimostrazione di una capacità che richiede regole internazionali, controlli indipendenti e un ruolo più incisivo dell’Organizzazione mondiale della sanità. Del resto, la parola “virus” è sufficiente ad accendere l’allarme, ancor di più se accanto le mettiamo “intelligenza artificiale”, perché si potrebbe pensare che le macchine abbiano cominciato a creare nuovi agenti patogeni. E in effetti, in un certo senso è così, ma chi governa o governerà questa nuova capacità?
La nostra più grande responsabilità è essere [dei] buoni antenati — Jonas Salk
Il problema non è l’intelligenza artificiale, ma come scegliamo di usare le sue creazioni!
Lo scorso 6 agosto 2026 un gruppo di ricercatori della Stanford University e dell’Arc Institute, in California, ha presentato sulla rivista Science i risultati di un esperimento condotto con Evo 1 ed Evo 2, modelli di intelligenza artificiale addestrati sul linguaggio dei genomi. I sistemi hanno generato progetti completi di DNA virale. I ricercatori ne hanno selezionati, sintetizzati e sperimentati 285, ottenendo sedici batteriofagi vitali, cioè virus capaci di infettare specifici ceppi non patogeni del batterio Escherichia coli, ma non le cellule umane. Lo scopo era verificare se un’intelligenza artificiale generativa potesse progettare un intero genoma funzionante e, in prospettiva, contribuire allo sviluppo di strumenti contro le infezioni batteriche. Il risultato è una prova di principio, non una terapia disponibile e neppure la creazione di un virus pandemico.
Un batteriofago — o semplicemente fago — è un virus il cui ospite è un batterio. Non infetta necessariamente esseri umani, animali o piante. I fagi prodotti nello studio hanno mostrato un “tropismo” ristretto: con questo termine si indica l’insieme delle cellule o degli organismi che un virus è in grado di infettare. Anche la parola “genoma” merita una precisazione. Il genoma è l’intero patrimonio genetico necessario al virus per replicarsi all’interno di una cellula ospite. Non si tratta, quindi, di progettare una singola proteina o di modificare isolatamente un gene, ma di coordinare un sistema biologico completo. Ciò nonostante, è bene sottolineare che l’impiego dell’IA nella progettazione dei virus deve essere accompagnata a scelte bioetiche
Altri virus sono stati sintetizzati artificialmente in passato
Non è la prima volta che un virus viene sintetizzato artificialmente. Il genoma del fago ΦX174, ad esempio, utilizzato come riferimento nello studio, era già stato assemblato chimicamente nel 2003. La novità risiede nel processo progettuale. Modelli addestrati su milioni di sequenze biologiche hanno proposto genomi completi e coerenti, alcuni dei quali presentavano centinaia di mutazioni rispetto ai parenti naturali più vicini.
Questi organismi non sono stati creati “dal nulla”: i modelli hanno lavorato a partire da informazioni biologiche esistenti, da un virus conosciuto e da vincoli stabiliti dagli scienziati. Non si è trattato, tuttavia, neppure di un semplice copia-incolla. In almeno un caso, il sistema ha combinato elementi provenienti da rami evolutivi distanti, introducendo anche le modifiche necessarie perché continuassero a funzionare insieme. È questo il salto che merita attenzione: dall’intelligenza artificiale che suggerisce una molecola a quella che contribuisce a coordinare un’intera architettura genomica.
Una promessa medica che non è ancora una cura
Il beneficio più immediatamente immaginabile riguarda la terapia fagica, ossia l’impiego di batteriofagi per colpire batteri responsabili di infezioni. È una strada studiata soprattutto come possibile risposta alla resistenza antimicrobica, il fenomeno per cui batteri e altri microrganismi non rispondono più ai farmaci utilizzati per combatterli. Durante gli esperimenti, popolazioni derivate dai progetti generati dall’IA sono riuscite a superare la resistenza sviluppata da tre ceppi di E. coli contro il fago naturale ΦX174.
Bisogna però evitare un’errata e sovrastimata interpretazione: si trattava di resistenza al fago, non necessariamente di resistenza agli antibiotici. Inoltre, l’esperimento è stato condotto in laboratorio e non ha coinvolto pazienti. Le evidenze cliniche disponibili sulla terapia fagica indicano un profilo di sicurezza generalmente favorevole, ma risultati sull’efficacia ancora disomogenei. Presentare i sedici fagi come una nuova cura sarebbe dunque prematuro. Il loro valore, per ora, consiste nell’aver dimostrato che la progettazione genomica assistita dall’IA può produrre sistemi biologici funzionanti.
Cosa si sta costruendo? Biosafety, biosecurity e duplice uso
Nel caso specifico il rischio immediato appare contenuto. Sono stati utilizzati batteri non patogeni, i fagi hanno mostrato una capacità d’infezione limitata e gli esperimenti sono stati condotti con procedure di contenimento. Le sequenze dei virus umani sono state inoltre escluse dalla fase di specializzazione dei modelli. Da tali risultati non si può dedurre che l’intelligenza artificiale sia oggi in grado di progettare un virus che sia un agente pandemico. Sarebbe una conclusione infondata e inutilmente allarmistica. La questione bioetica nasce, piuttosto, dalla capacità generale che l’esperimento anticipa.
A tal proposito, la biosafety comprende le misure destinate a prevenire incidenti, contaminazioni involontarie ed esposizioni accidentali, mentre la biosecurity riguarda la prevenzione di furti, accessi non autorizzati e impieghi deliberatamente dannosi di materiali e conoscenze biologiche. A questi concetti si aggiunge quello di “duplice uso”: una conoscenza sviluppata per finalità benefiche può essere riutilizzata, intenzionalmente o accidentalmente, per provocare danni. La convergenza tra intelligenza artificiale, biologia sintetica, automazione dei laboratori e riduzione dei costi della sintesi del DNA potrebbe progressivamente abbassare alcune barriere tecniche. Non sappiamo se e quando questa possibilità produrrà un rischio grave. Sappiamo, però, che aspettare l’incidente prima di costruire una governance sarebbe irresponsabile.
Tra bioetica occidentale e orientale
Anche il linguaggio con cui affrontiamo il problema deve diventare più globale. La tradizione bioetica euro-americana ha posto al centro l’autonomia della persona, il consenso informato, la trasparenza e la tutela dei diritti individuali. Alcune correnti dell’Asia orientale, in particolare quelle influenzate dal pensiero confuciano, tendono invece a descrivere la persona come un soggetto relazionale, attribuendo maggiore importanza alla famiglia, alla comunità e ai doveri reciproci.
Non esistono due blocchi morali uniformi e contrapposti. In Occidente sono presenti solide tradizioni comunitarie, mentre molte società asiatiche riconoscono pienamente il valore dei diritti individuali. Il confronto tra queste prospettive può tuttavia migliorare la governance della biologia artificiale. L’etica dei diritti impedisce che un presunto bene collettivo giustifichi sperimentazioni opache o sacrifici imposti agli individui. L’etica relazionale ricorda, a sua volta, che una decisione biologica non riguarda soltanto chi la prende: può coinvolgere comunità, popolazioni, ecosistemi e generazioni future che non hanno partecipato alla scelta.
Perché serve l’OMS?
L’Organizzazione Mondiale della Sanità dispone già di strumenti dedicati all’etica dell’intelligenza artificiale applicata alla salute e ai virus, alla governance dell’editing genomico e all’uso responsabile delle scienze della vita. Il problema è trasformare questi principi, nati in ambiti differenti, in una cornice coordinata per la progettazione biologica assistita dall’IA. L’OMS non può autorizzare o vietare direttamente gli esperimenti condotti nei singoli Stati. Può però costruire un vocabolario comune, definire criteri internazionali di valutazione del rischio, promuovere sistemi di segnalazione e indicare standard minimi per modelli biologici, laboratori e aziende che sintetizzano DNA.
Può soprattutto aiutare i Paesi con minori risorse a sviluppare competenze e infrastrutture adeguate. Una biosicurezza accessibile soltanto alle nazioni più ricche non sarebbe né giusta né efficace: un rischio biologico non si ferma davanti ai confini entro i quali mancano strumenti per riconoscerlo.
Una difesa costruita su più livelli
Non esiste una misura capace, da sola, di garantire la sicurezza. Serve una difesa a più strati: valutare le capacità dei modelli prima della loro diffusione; controllare gli accessi e gli addestramenti più sensibili; verificare le sequenze e l’identità di chi ordina DNA sintetico; sottoporre i progetti a una revisione indipendente; graduare la pubblicazione dei dettagli tecnici realmente abilitanti. La questione, allora, non è se l’intelligenza artificiale sia buona o cattiva, pro o contro i virus. È chi possa esercitare questo nuovo potere, sotto quali controlli e nell’interesse di chi.
Vietare ogni ricerca significherebbe rinunciare a strumenti potenzialmente preziosi contro i batteri resistenti. Affidarsi esclusivamente alla prudenza degli sviluppatori significherebbe, invece, delegare decisioni di interesse pubblico a pochi soggetti tecnicamente dominanti. La maturità scientifica non si misura soltanto da ciò che siamo capaci di creare. Si misura dalla capacità di stabilire, prima che sia troppo tardi, come governarlo.
La nomenclatura:
| Termine specialistico | Significato |
|---|---|
| Contenimento biologico | Barriere e procedure utilizzate per impedire che un agente biologico esca accidentalmente da un ambiente controllato. |
| Editing genomico | Tecniche che permettono di eliminare, sostituire o inserire in modo mirato determinate sequenze genetiche. |
| Escherichia coli | Specie batterica presente anche nell’intestino umano. Alcuni ceppi provocano malattie, mentre altri sono innocui e utilizzati nella ricerca. |
| Evo 1 ed Evo 2 | Modelli di intelligenza artificiale addestrati su dati biologici, capaci di analizzare e generare sequenze di DNA. |
| Fago ΦX174 | Piccolo batteriofago molto studiato e utilizzato come organismo modello nella ricerca genetica. |
| Generazione genomica | Impiego di sistemi informatici per produrre nuove sequenze genetiche partendo dalle regolarità apprese da genomi esistenti. |
| Genoma | Insieme completo delle informazioni genetiche di un organismo o di un virus. |
| Modello genomico | Sistema di IA addestrato su raccolte di DNA, RNA o proteine per analizzare o generare sequenze biologiche. |
| Organismo modello | Organismo o sistema biologico studiato perché consente di comprendere fenomeni biologici più generali. |
| Prova di principio | Esperimento preliminare che dimostra la fattibilità di un’idea, senza provarne ancora l’efficacia clinica o la sicurezza su larga scala. |
| Resistenza antimicrobica | Fenomeno per cui batteri, virus, funghi o parassiti non rispondono più ai medicinali impiegati per contrastarli. |
| Resistenza ai fagi | Capacità di un batterio di non essere più infettato o distrutto da un determinato batteriofago. |
| Template | Sequenza o modello di riferimento utilizzato come punto di partenza per generare una nuova struttura genetica. |
| Terapia fagica | Impiego di batteriofagi per colpire batteri responsabili di infezioni, come possibile alternativa o integrazione agli antibiotici. |
| Tropismo virale | Capacità di un virus di infettare determinate specie, tessuti o tipi di cellule. Un tropismo ristretto limita la gamma degli ospiti. |
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