Phagos, startup biotecnologica con sede a Parigi, ha sviluppato un approccio basato sull’intelligenza artificiale generativa per accelerare l’abbinamento tra batteriofagi e batteri bersaglio. Grazie ad Amazon SageMaker AI, il processo potrebbe passare da oltre 10 anni a circa 2 mesi, offrendo una possibile risposta alla crescente crisi globale della resistenza agli antibiotici.
phagos accelera la terapia con i batteriofagi
I batteriofagi sono virus presenti in natura e capaci di colpire specifici batteri. Individuare il fago più efficace contro ogni batterio, però, è sempre stato complesso, soprattutto a causa della rapida evoluzione dei microrganismi. Phagos utilizza modelli di AI generativa per analizzare grandi quantità di dati genomici e prevedere le combinazioni più promettenti.
Secondo la società, la tecnologia è già stata impiegata in Francia per trattare oltre 500.000 animali. L’azienda ha inoltre condotto più di 10 sperimentazioni cliniche per verificarne l’efficacia e prevede di estendere l’applicazione al settore umano entro il 2030.
la resistenza agli antibiotici come emergenza globale
Dal 1990 la resistenza agli antibiotici provoca almeno un milione di morti ogni anno e, secondo le previsioni riportate, entro il 2050 potrebbe diventare la principale causa di morte nel mondo. Anche gli allevamenti sono fortemente coinvolti: circa un terzo degli antibiotici utilizzati nel settore risulta ormai inefficace, mentre gli animali consumano la maggior parte di questi farmaci.
Lo sviluppo di un antibiotico tradizionale può richiedere un decennio e investimenti pari a diversi miliardi di dollari. L’approccio di Phagos punta quindi a offrire una soluzione più rapida e sostenibile, in grado di seguire con maggiore efficacia l’evoluzione dei batteri.
un secolo di terapia fagica supportato dall’intelligenza artificiale
La terapia con i batteriofagi possiede una storia centenaria, ma è rimasta a lungo in secondo piano proprio per le difficoltà legate all’abbinamento tra fago e batterio. Ogni batteriofago agisce infatti su microrganismi specifici. L’analisi dei genomi consente ora di stimare quali virus siano più adatti a eliminare determinati batteri, trasformando una procedura basata su tentativi manuali in un processo di medicina di precisione.
l’applicazione iniziale negli allevamenti
Phagos ha scelto di partire dagli allevamenti francesi per raccogliere dati clinici e maturare esperienza sul piano regolatorio, prima di rivolgersi alla medicina umana. Questa strategia permette di affrontare in tempi più brevi le applicazioni legate alla salute animale e alla sicurezza alimentare, riducendo al tempo stesso l’uso di antibiotici.
L’impiego dei batteriofagi potrebbe contribuire a limitare la diffusione dei geni della resistenza lungo la catena alimentare. La scelta della Francia è collegata anche alle norme europee più rigorose sull’utilizzo degli antibiotici negli allevamenti, che hanno creato uno spazio per soluzioni biotecnologiche alternative.
il ruolo del cloud nella ricerca biotecnologica
Il caso Phagos evidenzia come una startup con risorse limitate possa affrontare problematiche sanitarie globali sfruttando piattaforme cloud e servizi gestiti. Il fattore decisivo non consiste necessariamente nel disporre di supercomputer, ma nella capacità di utilizzare strumenti come Amazon SageMaker AI per sviluppare, testare e aggiornare rapidamente i modelli.
Nel settore della ricerca biomedica, l’intelligenza artificiale può rivelarsi particolarmente utile per gestire problemi caratterizzati da un numero elevatissimo di combinazioni. L’abbinamento tra batteriofagi e batteri, la selezione delle molecole farmacologiche e lo studio delle proteine rappresentano esempi di attività in cui l’analisi automatizzata può ridurre i tempi della sperimentazione.
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