Carl Zimmer
Connecticut: Per la prima volta, gli scienziati hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per creare nuovi tipi di virus, alimentando speranze per progressi medici e sollevando anche la preoccupante possibilità che la tecnologia possa un giorno essere usata per inventare patogeni pericolosi.
Sintetizzare virus da zero non è affatto nuovo. I ricercatori hanno imparato molto tempo fa a produrre genomi virali; vengono utilizzati per indagare farmaci antivirali e vaccini, oltre che per imparare come funzionano i virus.
Ma il nuovo studio, pubblicato giovedì sulla rivista Scienza, va ben oltre la duplicazione dei geni virali. Gli scienziati dell’Arc Institute, un’organizzazione di ricerca a Palo Alto, California, hanno insegnato all’IA a riconoscere i modelli di struttura del DNA in natura e poi a usare quei dati per scrivere ricette per virus completamente nuovi.
I ricercatori seguirono quelle ricette per creare molecole di DNA, che inserirono nei batteri. I batteri modificati produssero poi virus mai visti in natura. I virus riuscirono a infettare altri batteri, dimostrando che erano vitali.
“Questa è una tappa importante”, ha detto Patrick Cai, biologo sintetico dell’Università di Manchester, che non ha partecipato allo studio.
I virus creati dall’IA non rappresentano una minaccia per gli esseri umani perché sono tutti simili a un virus naturale chiamato Phi X-174, che infetta solo batteri.
Ma il nuovo studio alimenta le crescenti preoccupazioni che l’intelligenza artificiale possa permettere la creazione di una nuova generazione di armi biologiche, dai veleni letali alle pandemie inarrestabili.
Il dottor Moritz Hanke, ricercatore presso il Johns Hopkins Centre for Health Security che non era coinvolto nel nuovo studio, ha detto che governi e organizzazioni scientifiche sono stati lenti a sviluppare barriere che potrebbero bloccare la creazione di un virus letale – anche mentre la scienza avanzava rapidamente.
“C’è solo un enorme disconnessione,” ha detto.
Gli autori dello studio si sono basati su un modello di intelligenza artificiale chiamato Evo, simile a ChatGPT, sviluppato da OpenAI.
ChatGPT risponde alle domande concatenando parole che sembrano probabilmente succedere l’una all’altra. Può farlo grazie a anni di addestramento su enormi quantità di testo raccolti da internet, libri e altre fonti.
Il DNA è sorprendentemente simile a un libro sotto certi aspetti: una serie di mattoni molecolari, noti come nucleotidi, disposti come lettere in una riga di testo. Un gene è composto da centinaia di nucleotidi estratti da un alfabeto di quattro lettere: A, C, G e T. La sequenza codifica le istruzioni per costruire proteine e altre molecole.
Il DNA ha le sue regole grammaticali, e se una sequenza le viola, il risultato è un incomprensione biologica. I biologi hanno scoperto alcune delle regole grammaticali della natura, ma molte rimangono un mistero.
I ricercatori si sono chiesti se Evo potesse imparare queste regole da solo. Invece di addestrarlo con il testo, l’hanno addestrato su sequenze genetiche prese da milioni di animali, piante, microbi e virus. In totale, Evo ha scansionato circa 9 trilioni di nucleotidi.
Evo alla fine riconobbe i pattern comuni all’albero della vita e li utilizzò per generare progetti per nuovi geni che codificano proteine capaci di svolgere compiti specifici. Questi risultati portarono il team a chiedersi se Evo potesse padroneggiare non solo un singolo geni, ma anche un intero genoma.
Poiché l’IA sarebbe stata in grado di gestire solo piccoli genomi all’inizio, gli scienziati decisero di provare a creare virus. Mentre un genoma umano contiene più di 3 miliardi di nucleotidi, molti virus hanno genomi lunghi solo poche migliaia di nucleotidi.
“Sembrava semplicemente il passo successivo ovvio”, ha detto Samuel King, studente laureato alla Stanford University e autore del nuovo studio. Lui e i suoi colleghi hanno dato a Evo un altro ciclo di addestramento, questa volta sugli 11 geni di Phi X-174 e circa 15.000 dei suoi parenti più stretti.
Hanno fatto questa scelta in parte perché gli scienziati conoscono intimamente Phi X-174, avendolo studiato per quasi un secolo. E perché è un batteriofago che infetta solo il Phi X-174 E. coli, sapevano cheVirus simili a questo sarebbe sicuro.
Una volta che Evo si familiarizzò con i genomi di Phi X-174 e dei suoi simili, i ricercatori spinsero il modello a scrivere nuove versioni proprie. Evo generò 700.000 versioni potenziali; gli scienziati perseguero solo quelle che sembravano avere le migliori probabilità di successo.
Alla fine hanno prodotto molecole di DNA da 285 sequenze suggerite da Evo. Quando quei genomi erano pronti per essere testati, King e i suoi colleghi li inserirono nei batteri, che diffusero attraverso piastre di Petri.
In molti piatti, i microrganismi crescevano pacificamente; i genomi di Evo avevano fallito. Ma in un piatto, i ricercatori notarono puntini evidenti nella pellicola opaca dei batteri, il segno inequivocabile della moltiplicazione dei virus.
Il DNA inserito dagli scienziati nei batteri aveva prodotto gusci proteici contenenti geni virali. I virus sono usciti dalle cellule, lasciando dietro di sé i gusci rotti dei loro ospiti morti.
Man mano che King e i suoi colleghi testavano più genomi, hanno visto punti più chiari. In totale, hanno scoperto che 16 dei genomi di Evo producevano nuovi virus vitali.
Si sono dimostrati resistenti quanto quelli naturali. Anzi, alcuni si sono moltiplicati più velocemente del Phi X-174. “Non sono solo versioni malaticci di sostanze già esistenti”, ha detto Oliver Crook, chimico delle proteine all’Università di Oxford che non era coinvolto nel nuovo studio.
Crook ha avvertito che i virus di Evo non erano creazioni radicalmente nuove. Tendono a essere molto simili alle specie naturali, basandosi sulla stessa biologia sottostante.
Gli scienziati dovranno condurre altri esperimenti per determinare se Evo abbia lo stesso tasso di successo quando addestrato su altri gruppi di virus. Se così fosse, Crook si aspettava che gli scienziati potessero trovare alcuni virus generati dall’IA che potrebbero diventare strumenti utili per la medicina e la biotecnologia.
“Gran parte della nostra scienza si basa sui virus come tecnologia,” ha detto. Per trattare persone con disturbi genetici, ad esempio, i medici caricano geni nei virus, che li consegnano nelle cellule.
Ma insieme a questa speranza, il successo iniziale di Evo ha sollevato preoccupazioni che l’IA possa essere usata per creare virus letali. “Potresti dire: ‘Ehi, modello genomico del linguaggio, rendimi un genoma influenzale modificato per essere più trasmissibile o letale’,” ha ipotizzato Hanke.
I potenziali pericoli erano già nella mente dei ricercatori mentre addestravano Evo. Non fornirono al modello dati sui virus che infettano gli esseri umani, e escludono virus simili che infettano altri animali, piante e funghi.
Di conseguenza, Evo non può generare genomi di virus che potrebbero minacciare l’uomo. “Volevamo solo essere particolarmente cauti”, ha detto Brian Hie, biologo computazionale alla Stanford University e autore del nuovo studio.
Hanke attribuiva a Hie e ai suoi colleghi il merito di aver preso quella precauzione. “Penso che sia davvero lodevole,” disse, “perché non ricevono alcuna indicazione da nessuna parte su cosa dovrebbero fare.”
La scorsa settimana, ha osservato Sanke, i National Institutes of Health hanno presentato una nuova politica per fermare la ricerca nelle scienze della vita ad alto rischio. La politica vieterebbe agli scienziati di fare esperimenti che renderebbero gli agenti biologici più dannosi.
Ma la ricerca basata su computer – come la generazione di DNA virale con l’IA – “non è vietata da questa politica a meno che non coinvolga un’entità di interesse”, ha dichiarato l’agenzia in un comunicato.
È facile capire se un virus naturale come il vaiolo sia un motivo di preoccupazione. Ma Hanke ha detto che non c’è consenso sul giudicare il possibile pericolo di un virus prodotto da un modello di IA.
Questo articolo è apparso originariamente su The New York Times.
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