I microbiologi dell'Imperial College di Londra hanno confrontato i risultati di dieci anni di lavoro con le capacità dell'intelligenza artificiale. Hanno posto al sistema Google Co-scientist il compito di spiegare come gli elementi genetici mobili trasferiscono i geni di resistenza agli antibiotici tra i batteri.
In 48 ore, l'IA, costruita sul modello Gemini come sistema multi-agente, ha proposto cinque ipotesi classificate. La prima coincideva esattamente con il meccanismo che gli scienziati hanno confermato sperimentalmente dopo anni di ricerche in laboratorio.
Si tratta dei cf-PICIs — isole cromosomiche fago-inducibili che formano capsidi. Questi elementi sono in grado di creare proprie involucri protettivi, ma per infettare nuovi ospiti dirottano le strutture caudali di altri batteriofagi.
Il capo del progetto, il professor José R. Penadés dell'Imperial College di Londra e dell'iniziativa Fleming, insieme al coautore Tiago Dias da Costa, ha pubblicato i risultati sulla rivista Cell. Hanno scelto appositamente un problema già risolto ma non ancora pubblicato, per testare l'IA su una risposta nota.
Penadés ha persino scritto a Google chiedendo se ci fosse stata una fuga di dati. L'azienda ha confermato che non c'era stato accesso ai risultati non pubblicati.
Le altre quattro ipotesi hanno indicato direzioni che il team non aveva considerato in precedenza. Ora vengono verificate in laboratorio.
Il test ha mostrato che il sistema sintetizza efficacemente dati biologici complessi e propone ipotesi valide. Ma potrà accelerare le scoperte in aree dove non esiste un riferimento pronto per il confronto?
Gli scienziati sottolineano: l'IA funge da strumento di filtraggio delle idee, non sostituisce anni di esperimenti con campioni reali. La pubblicazione su Cell è apparsa nel novembre dell'anno 2025.
