AI e Biologia: il team Bocconi vince la Phagos × AWS Hackdays 2025
Nella prima edizione delle Phagos × AWS Hackdays 2025, un hackathon internazionale che ha riunito ricercatori, data scientist e appassionati di AI applicata alla biologia da tutto il mondo — in presenza a Parigi e da remoto — a distinguersi fra i molti team in gara è stato un gruppo dell’Università Bocconi.
Composto da Sebastiano Ariosto, Marco Benedetti, Geri Skenderi e Davide Straziota, dottorandi e post-doc del Dipartimento di Computing Sciences, il team ha conquistato il primo posto grazie a una soluzione innovativa sviluppata in sole 36 ore, combinando modelli di Deep Larning e Large Language Models (LLMs) per analizzare dati biologici complessi con un approccio originale e altamente interpretabile.
L’obiettivo della competizione era utilizzare modelli di intelligenza artificiale per analizzare i genomi dei fagi — virus che infettano e distruggono batteri — e sviluppare terapie sostenibili contro le infezioni antibiotico-resistenti, una minaccia crescente soprattutto negli allevamenti intensivi.
Il team Bocconi ha scelto di affrontare una delle sfide più ambiziose: prevedere quali specifiche varietà di fagi siano in grado di infettare determinati ceppi batterici. Poter prevedere con precisione queste interazioni è essenziale per sviluppare terapie sicure ed efficaci, evitando l’utilizzo di virus non compatibili che rischierebbero di essere inutili o addirittura dannosi.
“Il nostro progetto ha posto le basi per un miglioramento dei metodi attuali,” spiega Benedetti. “Invece di concentrarci direttamente sulle coppie fago-batterio, abbiamo cercato di prevedere le interazioni tra specifiche proteine di legame prodotte dai fagi e le superfici cellulari dei batteri. Ogni fago può produrre più proteine in grado di legarsi ai batteri e studiare queste interazioni consente un approccio più flessibile e modulare. Questo potrebbe facilitare lo sviluppo di terapie ad ampio spettro, basate su “cocktail” di fagi in grado di colpire un gran numero di batteri patogeni, senza conoscere l’esatta natura di questi ultimi.»
La strategia ha convinto la giuria non solo per la sua architettura progettuale, strettamente legata alla natura biologica del problema, ma anche per lo sforzo di costruire un modello così interpretabile da funzionare persino in assenza di un addestramento completo. “Sfruttando la struttura del dataset — commenta Skenderi — è stato addirittura possibile stimare i parametri “a braccio”, semplicemente basandoci sulla distribuzione dei dati.”
L’esperienza è stata intensa e altamente formativa sotto tutti i punti di vista. “Dal punto di vista scientifico ho avuto l’occasione di confrontarmi con un campo nuovo, come la biologia, utilizzando strumenti innovativi e in un’ottica orientata al mondo aziendale” racconta Straziota. “Umanamente è stato memorabile: lavorare fianco a fianco con gli altri membri del team alle quattro di notte, fra bug inattesi, servizi cloud instabili, caffè, biscotti sardi e tante risate ha creato un’atmosfera unica. Ci ha lasciato molto più di una semplice vittoria”, conclude Ariosto.
L’evento è stato co-organizzato da Phagos, startup biotecnologica francese, e da Amazon Web Services, che ha messo a disposizione AWS SageMaker, permettendo ai partecipanti di utilizzare i più recenti modelli open source per la biologia su macchine altamente performanti.