Si prospetta una nuova frontiera per la biologia grazie a Evo2, un modello di intelligenza artificiale generativa progettato per comprendere e lavorare direttamente con il codice genetico. Sviluppato da un team di ricerca guidato dal Arc Institute in collaborazione con NVIDIA e varie università americane tra cui Stanford e Berkeley, Evo2 è stato addestrato su un dataset gigantesco che include oltre 9 mila miliardi di unità di DNA (nucleotidi) provenienti da più di 128.000 specie, tra cui batteri, piante e esseri umani.
A differenza dei modelli linguistici classici come quelli usati per elaborare testo scritto, Evo2 è stato “insegnato” a leggere e interpretare il linguaggio dei nucleotidi — le lettere che compongono le sequenze di DNA — e ciò gli permette sia di analizzare sequenze genetiche che di generare nuove sequenze in modo predittivo e creativo.
Una delle capacità più rilevanti del modello è l’identificazione di mutazioni pericolose o potenzialmente legate a malattie. In test condotti su varianti del gene BRCA1, associato a un rischio maggiore di tumore al seno, Evo2 ha infatti mostrato un’accuratezza superiore al 90% nel distinguere varianti considerate innocue da quelle potenzialmente dannose, confrontandosi con dati sperimentali di laboratorio.
Oltre alla capacità diagnostica, Evo2 ha anche funzioni generative: può essere utilizzato per progettare nuove sequenze genetiche, incluse intere sequenze di organismi relativamente semplici come batteri. Questo tipo di applicazione apre la strada alla cosiddetta “biologia generativa”, un campo emergente in cui i modelli di intelligenza artificiale non si limitano ad analizzare dati, ma aiutano a progettare e ideare nuovi elementi biologici su misura.
Gli sviluppatori sottolineano che Evo2 rappresenta un “momento chiave” nel campo della biologia computazionale perché permette alle macchine di “leggere, scrivere e pensare nel linguaggio dei nucleotidi” — una metafora che indica la capacità dell’IA di lavorare con il materiale genetico allo stesso modo in cui modelli come ChatGPT elaborano il linguaggio umano.
Le applicazioni potenziali sono molteplici e non si limitano alla medicina. Evo2 potrebbe facilitare la scoperta di nuove terapie personalizzate, accelerare la progettazione di sequenze per la ricerca di farmaci o terapie geniche e contribuire a studi avanzati sulla genesi delle malattie ereditarie. Tuttavia, proprio le possibilità di generare organismi o sequenze genetiche nuove hanno già sollevato domande di carattere etico e regolatorio, portando i ricercatori a porre limiti per evitare utilizzi pericolosi al di fuori di contesti strettamente controllati.
La pubblicazione dei risultati su riviste scientifiche come Nature conferma la rilevanza di questa tecnologia e segna un passo importante nel collegamento tra intelligenza artificiale avanzata e biologia molecolare, una combinazione che promette di ridefinire molte pratiche di ricerca e applicazione nei prossimi anni.