giovedì, 22 Ottobre 2026
Nuovo modello di IA open source traduce il Dna per la medicina di precisione
Si chiama Carbon-X il nuovo modello
di intelligenza artificiale open source che promette di aiutare
i ricercatori a interpretare più rapidamente le varianti
genetiche responsabili di molte malattie rare e, in prospettiva,
a progettare nuove sequenze di Dna con applicazioni nella
medicina di precisione. E’ stato sviluppato nell’ambito di una
collaborazione internazionale che coinvolge il gruppo guidato da
Diego di Bernardo, vicedirettore dell’Istituto Telethon di
Genetica e Medicina (Tigem) e professore ordinario di Ingegneria
biomedica all’Università Federico II di Napoli, la Zhongguancun
Academy di Pechino e Hugging Face, tra le principali
organizzazioni internazionali attive nello sviluppo di modelli
di intelligenza artificiale open source.
Carbon-X nasce da un’iniziativa promossa dal gruppo di Diego
di Bernardo ed è stato progettato per imparare a leggere e
scrivere il Dna, ma anche il linguaggio umano, fungendo da
traduttore: il modello può comprendere richieste formulate in
linguaggio naturale dai ricercatori ed eseguire compiti
complessi, come prevedere l’impatto delle mutazioni genetiche,
identificare le regioni del Dna coinvolte nella regolazione dei
geni o generare nuove sequenze genomiche, restituendo al tempo
stesso risposte comprensibili e contestualizzate.
Secondo i risultati presentati dagli sviluppatori, Carbon-X
si colloca tra i modelli open source più avanzati oggi
disponibili per applicazioni genomiche. Il sistema raggiunge
prestazioni vicine a quelle dei modelli proprietari più
sofisticati, consentendo allo stesso tempo ai ricercatori di
utilizzarlo direttamente sulle proprie infrastrutture. Modello,
codice, dati di addestramento e strumenti di valutazione sono
infatti distribuiti con licenza aperta, favorendo la diffusione
della ricerca genomica basata sull’intelligenza artificiale e
permettendo agli utenti di mantenere il controllo sui dati
genomici sensibili, un aspetto particolarmente rilevante in
ambito biomedico.
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