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Nuovo modello di IA open source traduce il Dna per la medicina di precisione - Frontiere - Ansa.it

October 22, 2026

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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