Il premio NIH a Giulia Palermo, della UCLA, finanzia l'IA per la progettazione CRISPR, senza importo reso noto

Un finanziamento senza importo pubblicato

La UCLA ha annunciato il premio. Si tratta di un Early Stage Investigator Maximizing Investigators' Research Award, o ESI MIRA R35, del National Institute of General Medical Sciences dei National Institutes of Health. Nel comunicato dell'università non compare alcuna cifra.

I fondi pubblici e il capitale privato si muovono entrambi verso il DNA progettato con l'IA. Per un laboratorio universitario o una piccola biotech cambia quello che si può tentare senza costruirsi una propria filiera sperimentale. La geografia è sbilanciata: Stati Uniti e Cina raccolgono più dell'80% degli investimenti di venture capital globali nell'IA, mentre Europa e Regno Unito insieme valgono circa il 7%. Quanta parte di quel denaro arrivi alla sintesi del DNA non è specificato nelle cifre pubblicate. La dimensione del nuovo premio NIH non è stata resa nota.

Il finanziamento sostiene il lavoro del Palermo Lab per unire simulazioni molecolari e IA. L'obiettivo è mappare come CRISPR-Cas9 modifica il DNA e guidare la progettazione di strumenti di editing genomico più precisi. Un lavoro recente del laboratorio, sul Journal of the American Chemical Society, ha mostrato come l'IA interpretabile possa rivelare i meccanismi molecolari del riconoscimento del DNA da parte delle proteine associate a CRISPR. Palermo è entrata alla UCLA come professoressa ordinaria il 1 luglio 2026. Ha trasferito il gruppo dalla University of California, Riverside, dove era professoressa di bioingegneria e chimica.

Il MIRA funziona diversamente dal modello standard. Finanzia la ricerca complessiva di un ricercatore con un unico contributo, non con una pila di singoli progetti. Il programma sostiene che così i ricercatori hanno più stabilità e flessibilità.

La mappa dei soldi dietro la scienza

Gli investimenti aziendali nell'IA hanno raggiunto 252.300.000.000 di dollari nel 2024, secondo un rapporto di BCC Research pubblicato il 3 novembre 2026. Il dato segna un aumento del 44,5% negli investimenti privati e del 12,1% nell'attività di M&A. Segna anche una crescita di oltre tredici volte degli investimenti complessivi nell'IA dal 2014. Il venture capital raccontava una storia simile già prima: le aziende di IA attiravano circa 3.000.000.000 di dollari nel 2012 e 75.000.000.000 di dollari nel 2020, quando circa il 20% di tutto il VC andava all'IA.

La divisione è netta. Gli Stati Uniti guidavano gli investimenti privati globali nell'IA con 109.100.000.000 di dollari nel 2024, seguiti dalla Cina con 9.300.000.000 di dollari. Più dell'80% degli investimenti di VC globali nell'IA veniva da aziende con sede negli Stati Uniti e in Cina, mentre l'Europa valeva circa il 4% e il Regno Unito circa il 3%.

Anche l'adozione dentro le aziende è avanzata in fretta. La quota di imprese che usano l'IA in almeno una funzione è salita dal 55% nel 2023 al 78% nel 2024. L'uso dell'IA generativa è passato dal 33% al 71% nello stesso periodo.

Cosa cambia l'IA al banco di laboratorio

BCC Research sostiene che l'effetto si vede già in fase di progettazione. L'IA generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni producono elementi regolatori, promotori, enhancer e proteine di editing genico che non esistono in natura, si legge nel rapporto.

Il rapporto attribuisce all'IA la riduzione dei tempi di sviluppo da mesi a settimane. Ci riesce prevedendo la funzionalità delle sequenze e ottimizzando l'uso dei codoni prima che inizi qualsiasi lavoro di laboratorio. Tra le tecniche citate elenca i modelli linguistici per le proteine, l'IA generativa basata su diffusione per elementi regolatori del DNA sintetico e i modelli di deep learning e CNN/RNN per l'ottimizzazione dell'RNA guida di CRISPR. Aggiunge che l'IA migliora la selezione dei target, la progettazione degli sgRNA, la previsione degli off-target, la scoperta di proteine Cas e l'analisi della funzione proteica.

Raccolte private e laboratori pubblici

Il fronte privato ha prodotto assegni pesanti. Generate Biomedicines ha raccolto 400.000.000 di dollari dai proventi dell'IPO nel 2026 per ampliare la progettazione di terapie proteiche guidata dall'IA, secondo BCC Research. Profluent ha raccolto 106.000.000 di dollari nel 2025, portando il finanziamento totale a circa 150.000.000 di dollari.

Il denaro pubblico e universitario si muove in parallelo. A*STAR e NUS hanno annunciato l'A*STAR SIFBI-NUS Synthetic Biology Joint Lab. Il primo ambito è la nutrizione e la cura del consumatore, con applicazioni più ampie nei materiali avanzati e nella salute. Le due istituzioni hanno detto che il laboratorio avrebbe unito lo sviluppo di bioprocessi e l'attività di scale-up di A*STAR SIFBI con i punti di forza di NUS nella scienza di base e nella formazione dei talenti. L'annuncio citava una bioeconomia destinata a contribuire fino a 4.000.000.000.000 di dollari all'anno entro il prossimo decennio.

Scambi più piccoli fanno parte della stessa spinta. CUHK Medicine ha inviato 14 ricercatori all'inizio della carriera a Shenzhen il 20 e 21 ottobre per un forum AI for Medicine co-organizzato con SIAT. Il gruppo ha visitato una struttura di ricerca di biologia sintetica sul posto.

Nessuno di questi annunci risolve la questione della scala. Le cifre di BCC Research coprono gli investimenti nell'IA in generale, non la sola sintesi genica, e il premio a Palermo non ha un importo pubblicato.