Virus progettati dall’IA: creati i primi batteriofagi, allarme biosicurezza

Un team di Stanford ha generato i primi 16 virus interamente progettati dall’intelligenza artificiale, capaci di infettare e uccidere batteri resistenti. La notizia, riportata il 6 agosto 2026 e pubblicata sulla rivista Science, segna un punto di svolta nella lotta alle infezioni che non rispondono più agli antibiotici. Ma la stessa tecnologia che promette di «migliorare enormemente la salute umana», come ha dichiarato il coordinatore della ricerca Brian Hie, solleva un interrogativo che gli esperti di biosicurezza pongono senza giri di parole: la capacità di comporre genomi virali con l’IA generativa esiste già; la governance per gestirla in sicurezza, no.

Come l’IA ha progettato i primi virus funzionanti

I virus creati sono batteriofagi (o fagi), entità che infettano esclusivamente batteri e non rappresentano una minaccia per l’uomo. Già usati in alcune parti del mondo contro infezioni persistenti, i fagi sono stati ora generati da zero usando modelli linguistici genomici – l’equivalente genetico dei large language model che alimentano i chatbot – addestrati sui dati di 2 milioni di batteriofagi. I ricercatori hanno intenzionalmente escluso dall’addestramento i codici genetici di virus in grado di infettare piante, esseri umani o altri animali, per ridurre il rischio di progettare patogeni pericolosi.

L’intelligenza artificiale ha generato migliaia di genomi potenziali. Da questi, i ricercatori ne hanno selezionati quasi 300 da produrre in laboratorio. Solo 16 si sono rivelati vitali – un tasso di successo di appena il 5,3% calcolato sul sottoinsieme prodotto – ma un cocktail di questi fagi ha superato rapidamente la resistenza in *due ceppi distinti di E. coli** che erano diventati insensibili ai fagi naturali. Alcuni ceppi di E. coli* causano intossicazioni alimentari gravi, diarrea emorragica e infezioni del tratto urinario.

Il vuoto normativo che spaventa gli esperti

Il risultato è stato accolto come una pietra miliare, ma il commento che accompagna lo studio su Science, firmato da Tom Inglesby e Moritz Hanke del Johns Hopkins Center for Health Security, non lascia spazio a rassicurazioni: «Sebbene sia promettente per le applicazioni nelle scienze della vita, il lavoro solleva urgenti questioni di biosicurezza e biosafety. La capacità di comporre genomi virali usando l’IA generativa ora esiste; la governance per indirizzarla in sicurezza no».

Batteriofagi progettati dall'intelligenza artificiale, ologramma 3D di un virus su un dispositivo di laboratorio contro i batteri resistenti — I batteriofagi progettati dall'IA promettono nuove armi contro i batteri resistenti, ma accendono l'allarme biosicurezza.

Il timore è che genomi progettati con strumenti simili possano codificare nuovi patogeni non contenibili con le contromisure esistenti. «Tali genomi potrebbero codificare nuovi patogeni che non possono essere contenuti dalle contromisure attuali», scrivono Inglesby e Hanke, mettendo in guardia contro l’estensione di questi metodi a virus capaci di infettare esseri umani, animali o piante.

Quanto è concreta la minaccia oggi

Non tutti vedono un pericolo imminente. Tom Ellis, professore di ingegneria sintetica dei genomi all’Imperial College di Londra, frena: «Questo è letteralmente il genoma più piccolo e più facile da realizzare». La bassissima efficienza del processo – 16 fagi funzionanti su quasi 300 tentativi – dimostra quanto sia ancora difficile produrre genomi più complessi. Ellis aggiunge che «la minaccia derivante dalla progettazione completa di un genoma di virus o batteri tramite IA è molto sopravvalutata, se si considera che prendere patogeni esistenti e apportare modifiche gain-of-function ai loro genomi è molto più semplice e molto più probabile come minaccia patogenica reale».

Filippa Lentzos, reader in scienza e sicurezza internazionale al King’s College di Londra, sposta il fuoco sulla filiera di sintesi del DNA: «È importante vedere il quadro di governance più ampio e non concentrare la regolamentazione solo sul modello di IA. Un approccio a strati ha più senso: salvaguardie sullo sviluppo e l’accesso ai modelli, revisione responsabile della ricerca, screening della sintesi e biosicurezza di laboratorio già consolidata».

Il punto critico, insomma, non è soltanto il modello generativo. È l’assenza di un’architettura di controllo che copra l’intero ciclo, dall’addestramento dell’IA alla fabbricazione fisica del DNA. Un’architettura che oggi, alla prova dei fatti, ancora non c’è.