In qualche reparto, stanotte, un infermiere sta staccando l’ennesima sacca di antibiotico che non ha funzionato. È una scena così ordinaria che non fa notizia da decenni: il batterio regge, la molecola no, si passa alla successiva nella lista, e la lista è corta. Dall’altra parte del mondo, intanto, un laboratorio annuncia di aver iniettato in un essere umano dei fagi AI, virus batteriofagi il cui genoma è stato disegnato da un modello generativo.
La notizia arriva dal New York Times, rilanciata da Slashdot. Un paziente con un’infezione batterica cronica, resistente ai trattamenti standard, ha ricevuto il primo fago. Prima volta documentata: nessun dato clinico pubblicato, per ora. Facciamo un po’ di chiarezza?
Da un genoma scritto al computer ai fagi AI in vena
Il salto è stato rapidissimo. Poco più di un anno fa raccontavamo qui dei primi genomi virali generati da un modello linguistico addestrato sul DNA, una cosa che allora sembrava un esercizio da paper. Quattordici mesi dopo lo stesso tipo di oggetto entra nel braccio di una persona in carne e ossa, con un consenso informato firmato e un uso compassionevole alle spalle.
I virus fagi non sono una novità. Mangiano batteri da quando esistono i batteri, e in Georgia li usano in clinica dagli anni Trenta. La promessa dell’AI è un’altra: smettere di cercare in natura il fago giusto per quel ceppo e scriverlo su misura, in giorni invece che in mesi. Chi segue da tempo queste pagine sa che la biologia usa i virus come utensili da molto prima di noi.
Il contesto numerico aiuta. L’antibiotico-resistenza uccide circa 1,14 milioni di persone l’anno in modo diretto, e la pipeline farmaceutica tradizionale produce poche classi davvero nuove per decennio. Con queste proporzioni, qualunque scorciatoia diventa interessante.
Due frasi della stessa azienda, messe vicine
Nella comunicazione si legge che il virus è stato progettato dall’intelligenza artificiale, generato interamente dal modello. Poche righe più avanti si precisa che il costrutto parte da fagi naturali già noti e ben caratterizzati, modificati in alcune porzioni del genoma per allargarne lo spettro. Entrambe le cose possono essere vere. Non sono però la stessa cosa, e la distanza fra le due è esattamente la distanza fra una piattaforma terapeutica e un buon lavoro di editing assistito.
C’è poi la faccenda della sicurezza. La stessa azienda spiega che i modelli sono stati addestrati con filtri per impedire la generazione di patogeni umani, e subito dopo rivendica che il sistema esplora regioni dello spazio genomico mai viste in natura. Un filtro sa riconoscere ciò che somiglia a qualcosa di già noto. Su quello che non somiglia a niente, per definizione, non ha nulla da dire.
Quanto manca prima che un fago generato finisca in farmacia
Forchetta realistica: 8-12 anni. Gli ostacoli non sono misteriosi. Primo, nessuna agenzia regolatoria ha una categoria per un farmaco vivo che muta mentre lavora. Secondo, i trial su singolo paziente non producono statistica. Terzo, i batteri sviluppano resistenza ai fagi come la sviluppano agli antibiotici, solo più in fretta. A beneficiarne prima saranno i pazienti con infezioni ortopediche o polmonari croniche in uso compassionevole, cioè qualche decina di persone l’anno. Il dettaglio che ridimensiona: anche la terapia fagica tradizionale, dopo 90 anni, non ha ancora un protocollo approvato in Occidente.
Resto interessato, e lo dico senza sarcasmo: se funziona, è una delle poche risposte serie a un problema che stiamo perdendo. Ma la prima volta di una cosa non è mai un risultato, è un’intenzione messa in pubblico. Il primo principio è che non devi ingannare te stesso, e tu sei la persona più facile da ingannare, diceva Einstein. No, vi ho ingannato: era Feynman, lo so. Capito l’antifona?
