Nature Biomedical Engineering ha presentato un chatbot creato appositamente per aiutare i principianti a fare i primi esperimenti e per facilitare il lavoro ai ricercatori già esperti
Da quando è stata descritta su Science nel 2012, nel celebre paper di Emmanuelle Charpentier e Jennifer Doudna, il successo della tecnica CRISPR è stato spiegato con una serie di aggettivi: economica, precisa, facile da usare. Ma poiché tutto è relativo, vale la pena chiedersi: facile quanto e rispetto a cosa? Se confrontata con le precedenti piattaforme di editing genetico, CRISPR è molto più semplice da adoperare. Mentre prima solo pochi centri altamente specializzati potevano eseguire questi esperimenti, con CRISPR può bastare un laboratorio standard, una manualità da comune biologo e una buona dimestichezza con la bioinformatica. I novellini però hanno bisogno di una guida e anche i ricercatori esperti possono incontrare dei problemi.
La differenza tra il dire e il fare l’ha dimostrata efficacemente nel 2016 il giornalista di Science Jon Cohen, cimentandosi in prima persona con questa tecnologia. Ne è nato un pezzo memorabile intitolato “Uno dei nostri reporter ha provato a usare CRISPR e ha fallito miseramente”. Chissà se la sua avventura sarebbe andata diversamente se fosse stato affiancato passo passo da un’intelligenza artificiale (AI) addestrata per progettare gli esperimenti di editing e rimediare ai possibili errori.
Un gruppo internazionale formato da ricercatori delle università di Stanford, Princeton, Berkeley e dell’azienda Google DeepMind ha sviluppato proprio un sistema del genere, basato su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in grado di automatizzare la progettazione e l’analisi di esperimenti di editing. Può guidare gli utenti alle prese con le classiche forbici genetiche CRISPR ma anche con gli strumenti più avanzati come base editing, prime editing ed epi-editing, che anziché recidere la doppia elica correggono le singole lettere del DNA, ne riscrivono segmenti prescelti o lasciano invariata la sequenza limitandosi a modificarne il livello di espressione. Questo agente AI multi-modale concepito per affiancare ricercatori esperti e principianti in tutte le fasi del processo sperimentale è stato ribattezzato CRISPR-GPT, in onore del chatbot più famoso, ed è stato presentato sulla rivista Nature Biomedical Engineering lo scorso 30 luglio.
CRISPR-GPT viene descritto dai suoi sviluppatori come un “copilota” intelligente. Diversamente da altri modelli che si limitano alla progettazione di proteine, questo sistema è in grado di comprendere l’intero flusso sperimentale: dalla selezione del sistema CRISPR più adatto allo scopo alla scelta del metodo di trasporto per portare le componenti del macchinario molecolare dentro alle cellule bersaglio, dalla progettazione delle guide di RNA che identificano il punto del DNA su cui intervenire fino all’analisi dei dati e alla risoluzione dei problemi in tempo reale. Il tutto attraverso un’interazione in linguaggio naturale, senza necessità di programmare o utilizzare software complessi. Il cuore del sistema è un’architettura a quattro agenti: un’interfaccia per il dialogo con l’utente, un pianificatore che scompone i compiti, un esecutore che fornisce istruzioni dettagliate e un modulo di accesso a fonti esterne come banche dati e pubblicazioni scientifiche. CRISPR-GPT è stato addestrato sulla letteratura scientifica, su database pubblici e su oltre dieci anni di discussioni tra scienziati in forum online, per catturare non solo il sapere teorico ma anche i ragionamenti pratici di chi lavora quotidianamente con l’editing genomico.
Messo ripetutamente alla prova in test controllati, ha ottenuto risultati molto incoraggianti: studenti universitari senza alcuna esperienza precedente nel campo sono riusciti a raggiungere oltre il 90% di efficienza nell’editing al primo tentativo, sotto la guida dell’AI. L’interfaccia prevede tre modalità: “Meta mode” per utenti inesperti, “Auto mode” per utenti avanzati, e “Q&A mode” per domande puntuali. Il sistema è stato testato con 288 casi o scenari e ha superato GPT-4o di OpenAI in tutti i task. “È un modo per democratizzare l’accesso alla correzione dei genomi,” ha dichiarato alla testata GEN Yuanhao Qu, dottorando a Stanford e primo autore dello studio.
La democratizzazione dell’editing genetico, comunque, non passa solo dalla ricerca. Un’altra iniziativa, lanciata lo scorso anno dalla stessa università, ha portato allo sviluppo di un kit CRISPR da 2 dollari, pensato per le scuole. Si tratta di un sistema cell-free (senza cellule), sicuro e semplificato, che permette di osservare l’effetto di CRISPR su un pigmento innocuo. Non consente di fare veramente ricerca, ma di trasmettere i principi fondamentali del funzionamento dell’editing. L’obiettivo è educativo: aiutare studentesse e studenti a familiarizzare con la tecnologia che ha rivoluzionato la biomedicina contemporanea. Un approccio molto diverso da quello del famigerato kit “Odin” venduto dal biohacker Josiah Zayner, che in passato ha sollevato aspre critiche per le scarse precauzioni adottate.
Non esistono indagini recenti sulla diffusione della cosiddetta DIY Bio, la biologia fai-da-te che inizialmente ha destato qualche preoccupazione anche in seno all’FBI. Ma per il momento l’editing amatoriale non sembra aver generato ricadute significative né concrete minacce. Resta da capire se l’intelligenza artificiale imprimerà una nuova spinta anche al fenomeno dell’editing fai-da-te, trasformando in esperienza accessibile a tanti ciò che prima richiedeva anni di formazione, e se gli esperti valuteranno eventuali rischi meritevoli di maggiore vigilanza e contromisure aggiuntive. Per quanto riguarda CRISPR-GPT, il “corresponding author” del lavoro Le Cong, interpellato sempre da GEN, ci tiene a sottolineare che il sistema è stato progettato con meccanismi di sicurezza integrati, per prevenire usi impropri come la progettazione di agenti patogeni.
