Un vaccino “universale” contro i coronavirus, progettato dall’intelligenza artificiale, supera i primi test sull’uomo

05/06/2026 SALUTE Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Salute   -   Nasce da un algoritmo, e non dalla tradizionale osservazione di un virus in coltura, la nuova frontiera della profilassi antivirale. I ricercatori dell’Università di Cambridge hanno infatti sviluppato – testandolo per la prima volta sull’uomo – un candidato vaccino definito “fondamentalmente nuovo”, la cui architettura molecolare è stata interamente concepita da un’intelligenza artificiale.

Si chiama pEVAC-PS, e il suo obiettivo non è inseguire le varianti stagionali come accade per i sieri antinfluenzali, bensì anticipare il prossimo salto di specie bloccando un’intera famiglia di patogeni, quella dei Sarbecovirus, che include il virus della Sars originale, tutte le varianti del Sars-CoV-2 (passate, presenti e future) e alcuni ceppi ancora confinati agli animali, ma pronti potenzialmente a varcare la soglia della barriera biologica che li separa dall’uomo.

L’intelligenza artificiale al posto del microscopio

Per superare il limite endemico dei vaccini tradizionali – che addestrano il sistema immunitario a riconoscere un singolo ceppo, divenendo rapidamente obsoleti di fronte alle mutazioni – il team anglosassone ha adottato una strategia radicalmente diversa. Invece di partire da un agente patogeno vivo o inattivato, ha alimentato un modello di machine learning con una mole impressionante di dati genomici, raccolti dai programmi di sorveglianza globale sui coronavirus.

L’algoritmo ha setacciato migliaia di sequenze genetiche alla ricerca di un punto debole comune, un "minimo comune denominatore" strutturale presente in tutti questi virus, indipendentemente dal loro grado di mutazione. Ha così identificato e successivamente riprodotto in laboratorio un "super-antigene" sintetico, una molecola che espone al sistema immunitario esattamente quelle regioni vulnerabili che restano immutate anche quando il virus cambia il resto del proprio aspetto – una sorta di identikit molecolare dell’intera sottofamiglia virale.

La sperimentazione clinica e i primi riscontri immunologici

La fase I della sperimentazione, condotta su 39 volontari sani attraverso un innovativo sistema di iniezione senza ago (una sorta di getto ad alta pressione), ha restituito esiti rassicuranti per quanto riguarda la sicurezza: nessun evento avverso grave è stato registrato, e il profilo di tollerabilità del vaccino a Dna è risultato eccellente.

Sul fronte dell’efficacia, i ricercatori hanno osservato una risposta anticorpale definita "modesta", una cautela dettata però da un importante fattore di disturbo: i partecipanti, reclutati durante le ondate di Omicron, possedevano già livelli basali di immunità molto elevati a causa di precedenti infezioni o vaccinazioni, rendendo complesso isolare il contributo esatto del nuovo siero.

Ciò che conta, spiegano gli scienziati di Cambridge, è la prova di principio: per la prima volta una componente attiva di un vaccino, disegnata esclusivamente da un computer, ha dimostrato di poter indurre nell’organismo umano la produzione di anticorpi in grado di legarsi a regioni ultra-conservate della proteina Spike, come il sito S309, neutralizzando così un ampio spettro di virus diversi.

Dalla Sars alla prossima pandemia: una strategia “future-proof”

Il vaccino pEVAC-PS, ricordiamolo, non è ancora pronto per la distribuzione di massa; una fase II, su un campione più ampio (circa 200 individui), dovrà confermare la reale capacità protettiva del "super-antigene" in una popolazione più eterogenea. Tuttavia, la piattaforma tecnologica sviluppata dai ricercatori – che hanno già fondato una società spin-off, la DIOSynVax – rappresenta un cambio di paradigma nel metodo stesso di progettazione dei farmaci immunizzanti.

Lo stesso approccio computazionale è già stato messo al lavoro per sviluppare vaccini universali contro l’influenza stagionale, l’aviaria H5N1 e persino contro virus a maggiore letalità come quello dell’Ebola, utilizzando la stessa logica: cercare con l’intelligenza artificiale ciò che non cambia, per colpire prima che il bersaglio si muova. In un mondo in cui le sorveglianze genomiche registrano costantemente nuovi coronavirus zoonotici, questa capacità di "costruire l’antidoto prima del veleno" potrebbe rivelarsi la più efficace delle contromisure.