L’intelligenza artificiale sta cambiando la ricerca sui vaccini in Italia. Dal Biotecnopolo di Siena alla sanità pubblica, ecco cosa sta succedendo davvero.
IA e vaccini: perché la partita si gioca adesso
Nel 2023 l’OMS ha contato oltre 70 focolai di mpox (il “vaiolo delle scimmie”) in più di 30 Paesi. Gli strumenti tradizionali di ricerca vaccinale hanno fatto il loro lavoro, ma con tempi e costi enormi. Oggi, tra fine 2025 e l’inizio di una nuova stagione influenzale, chi lavora in sanità in Italia sa che non ci si può più permettere di inseguire i virus con gli strumenti di ieri.
Ecco perché le parole di Rino Rappuoli e il lavoro della Fondazione Biotecnopolo di Siena e di Fondazione Toscana Life Sciences sono molto più di una notizia di settore: raccontano come l’intelligenza artificiale applicata ai vaccini stia cambiando il modo in cui prepariamo il Paese alle prossime emergenze.
In questa tappa della serie “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica” vediamo cosa sta succedendo nei laboratori italiani, come funziona davvero la reverse vaccinology potenziata dall’IA e quali opportunità concrete apre per ospedali, IRCCS, aziende sanitarie e imprese biotech.
L’intelligenza artificiale entra in laboratorio vaccinale
L’IA nei vaccini non è fantascienza: è già sul banco di lavoro dei ricercatori. Il punto centrale è semplice:
L’intelligenza artificiale riduce drasticamente il tempo necessario per identificare e ottimizzare potenziali antigeni vaccinali.
Dove prima servivano mesi di screening sperimentale, oggi modelli di machine learning analizzano migliaia di sequenze proteiche in poche ore e segnalano quelle più promettenti.
Cosa fa concretamente l’IA nella ricerca sui vaccini
Nei centri come il Biotecnopolo di Siena, i modelli di IA possono:
- Prevedere antigeni candidati a partire dal genoma di un patogeno (virus, batterio)
- Stimare l’immunogenicità (probabilità che una proteina scateni una risposta immunitaria efficace)
- Valutare il rischio di cross-reattività con proteine umane per ridurre gli eventi avversi
- Simulare mutazioni virali e verificare se un vaccino candidato resta efficace
- Ottimizzare formulazioni identificando combinazioni più stabili e potenzialmente più efficaci
Il risultato non è “magia nera algoritmica”, ma una lista prioritaria di candidati su cui poi i biologi lavorano in esperimenti in vitro e in vivo. L’IA non sostituisce la ricerca, la rende più mirata.
Perché questo interessa ospedali e aziende sanitarie
Molto spesso la ricerca vaccinale viene percepita come lontana dalla clinica quotidiana. In realtà:
- Tempi di sviluppo più brevi significano vaccini disponibili prima in caso di emergenza
- Maggior precisione nella progettazione riduce il rischio di eventi avversi rari ma gravi
- Una migliore predittività sugli “escape mutants” aiuta la programmazione di campagne vaccinali pluriennali
Per una direzione sanitaria o un assessorato regionale questo si traduce in piani di prevenzione più solidi e meno improvvisati.
Reverse vaccinology 2.0: quando l’IA legge il genoma
La reverse vaccinology è la metodologia che parte dal genoma del patogeno e, con strumenti computazionali, risale agli antigeni più adatti per un vaccino. L’Italia, anche grazie al lavoro di Rappuoli, è stata tra i Paesi pionieri.
Con l’intelligenza artificiale parliamo di una vera evoluzione:
La reverse vaccinology 2.0 integra modelli di IA in ogni fase: dalla predizione delle proteine di superficie fino alla valutazione del potenziale protettivo.
Dal DNA al candidato vaccino: le fasi chiave
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Analisi del genoma
Il genoma del virus o batterio viene sequenziato e “dato in pasto” agli algoritmi. -
Predizione delle proteine esposte
Modelli di IA identificano quali proteine è più probabile che siano esposte sulla superficie del patogeno, quindi visibili al sistema immunitario. -
Valutazione dell’immunogenicità
Reti neurali addestrate su grandi database valutano quali epitopi (porzioni di proteina) hanno maggior probabilità di essere riconosciuti dalle cellule T e dagli anticorpi. -
Filtraggio di sicurezza
L’IA confronta le sequenze con il proteoma umano per escludere candidati con alta somiglianza strutturale e ridurre il rischio di reazioni autoimmuni. -
Prioritizzazione per la sperimentazione
Si genera una shortlist di candidati con un punteggio di “fitness vaccinale”, che guiderà i test di laboratorio.
Questo approccio non elimina la sperimentazione clinica, ma riduce enormemente il numero di tentativi “alla cieca”.
Il caso mpox e i virus emergenti
Il tema mpox, citato spesso quando si parla di Biotecnopolo, è emblematico. Per patogeni emergenti servono due capacità:
- Reazione rapida nei primi mesi dell’epidemia
- Aggiornabilità del vaccino se il virus cambia
La combinazione tra piattaforme vaccinali flessibili (ad esempio mRNA) e predizione algoritmica degli antigeni permette, in prospettiva, di:
- Passare dal genoma del nuovo ceppo alla lista di antigeni candidati in giorni e non in mesi
- Aggiornare il design del vaccino quasi come si aggiorna un software
Per i sistemi sanitari questa è la differenza tra subire una nuova emergenza o giocare d’anticipo.
L’ecosistema italiano: Biotecnopolo, TLS e sanità pubblica
L’Italia non parte da zero. Anzi, sul fronte biotecnologie e vaccini ha una tradizione forte, soprattutto nell’area toscana.
Il Biotecnopolo di Siena e la Fondazione Toscana Life Sciences stanno diventando un hub nazionale per l’uso dell’IA nella prevenzione delle malattie infettive.
Cosa rappresenta il Biotecnopolo di Siena
La Fondazione Biotecnopolo di Siena ha una missione chiara: creare un centro di eccellenza per:
- Ricerca su vaccini e anticorpi monoclonali
- Preparazione a pandemie ed emergenze sanitarie
- Collaborazione pubblico-privato in ambito biotech
In questo contesto, l’adozione di strumenti di intelligenza artificiale non è un vezzo tecnologico, ma un asset strategico per:
- Coordinare grandi volumi di dati genomici e clinici
- Supportare la progettazione razionale di nuovi vaccini
- Fornire modelli predittivi utilizzabili dal Ministero della Salute e dalle Regioni
Il ruolo di Fondazione Toscana Life Sciences
Fondazione Toscana Life Sciences (TLS) lavora da anni come incubatore e motore di innovazione in life science. L’integrazione di IA nella ricerca vaccinale porta tre vantaggi chiave per l’intero ecosistema:
- Supporto alle startup biotech che non potrebbero permettersi grandi infrastrutture di calcolo
- Ponte con il mondo clinico: trial, raccolta dati real-world, farmacovigilanza
- Standard condivisi: dati strutturati e interoperabili, preziosi anche per la sanità digitale regionale
Per chi lavora in direzioni sanitarie e governance ospedaliera, questi hub sono interlocutori naturali per progetti di medicina personalizzata, sorveglianza epidemiologica e IA clinica.
Come la sanità italiana può usare l’IA vaccinale in pratica
La domanda cruciale è: cosa può fare oggi un’azienda sanitaria, un IRCCS, una Regione per non restare spettatori?
La ricerca vaccinale basata su IA diventa davvero utile quando è collegata a dati clinici reali, raccolti e gestiti bene.
1. Rafforzare i dati: registri, anagrafi, interoperabilità
Perché l’IA funzioni, serve “benzina”: dati di qualità. Alcune azioni concrete:
- Migliorare la qualità e la granularità delle anagrafi vaccinali regionali
- Integrare dati di farmacovigilanza attiva con segnalazioni strutturate
- Collegare i sistemi informativi ospedalieri (cartella clinica elettronica) con i registri di vaccinazione
Questi dati, in forma anonimizzata e aggregata, sono oro per chi sviluppa e affina modelli di IA applicati ai vaccini.
2. Portare l’IA nella pratica clinica e nella prevenzione
Alcuni esempi di uso concreto a breve-medio termine:
- Stratificazione del rischio vaccinale: algoritmi che aiutano a identificare pazienti ad alto rischio di forme gravi (per età, comorbidità, status immunitario) per pianificare campagne mirate
- Ottimizzazione delle scorte: modelli predittivi che stimano la domanda vaccinale per area geografica e periodo, riducendo sprechi e carenze
- Supporto al counseling: strumenti di decisione clinica che integrano storico vaccinale, linee guida e profilo del paziente per raccomandazioni personalizzate
In tutti questi casi, la stessa infrastruttura dati che serve ai ricercatori di Siena può servire anche al medico di medicina generale in Lombardia o al farmacista di un piccolo centro.
3. Formare il personale sanitario all’uso critico dell’IA
L’IA, in sanità, è utile solo se chi la usa capisce limiti e potenzialità. Per questo ha senso investire in:
- Corsi brevi su fondamenti di IA clinica per medici, farmacisti, infermieri
- Figure di ponte (data steward clinici) tra IT e professionisti sanitari
- Linee guida regionali chiare su uso, responsabilità e trasparenza degli algoritmi
Ho visto molti progetti tecnologici fallire perché non c’era nessuno che li “traducesse” nelle routine quotidiane di reparto. Qui la differenza la fa la formazione.
Rischi, etica e governance: non basta l’entusiasmo
Se vogliamo che l’intelligenza artificiale nella sanità italiana sia accettata da professionisti e cittadini, dobbiamo affrontare alcuni nodi con serietà.
Trasparenza, qualità dei dati e governance pubblica sono i tre pilastri per usare l’IA nei vaccini senza perdere fiducia.
Qualità e bias dei dati
Se i dati su cui si addestra un modello di IA sono incompleti o sbilanciati, i risultati saranno distorti. Applicato ai vaccini, il rischio è di:
- Sottostimare l’efficacia o il rischio in gruppi specifici (anziani fragili, minoranze etniche, pazienti rari)
- Prendere decisioni di sanità pubblica su modelli non validati nel contesto italiano
Qui il ruolo di hub come Biotecnopolo e TLS è fondamentale per definire standard di qualità e validazione.
Consenso, privacy e comunicazione con i cittadini
Quando si parla di dati sanitari, soprattutto legati a vaccinazioni e malattie infettive, la sensibilità è alta. Servono:
- Meccanismi chiari di consenso informato per l’uso secondario dei dati (ricerca, training dei modelli)
- Soluzioni robuste di pseudonimizzazione e sicurezza dei dati
- Una comunicazione trasparente: spiegare che “un algoritmo aiuta a progettare vaccini più sicuri ed efficaci” riduce paure e sospetti
La sfida, in Italia, è coniugare rigore regolatorio con la velocità che richiede la preparazione alle pandemie.
Perché questa innovazione è strategica per la sanità italiana
La verità è che molti sistemi sanitari stanno puntando sull’IA per diagnosi per immagini, triage, telemedicina. Tutto giusto. Ma chi investe anche su IA per vaccini e prevenzione si mette un passo avanti.
Per l’Italia questo significa:
- Rafforzare un’area in cui ha già eccellenze riconosciute (vaccini, anticorpi, biotech toscano)
- Collegare meglio ricerca, sanità pubblica e pratica clinica
- Costruire un’infrastruttura dati che servirà a tutto: oncologia, malattie rare, medicina personalizzata
L’IA nella Sanità Italiana non è solo refertazione automatica di una TAC. È anche un algoritmo che, in un laboratorio di Siena, suggerisce il prossimo candidato vaccino contro un virus che ancora non conosciamo.
Chi guida oggi un ospedale, un IRCCS, un assessorato regionale o una startup biotech dovrebbe porsi una domanda molto concreta:
Come posso collegare i miei dati, le mie competenze e i miei progetti agli hub nazionali che stanno usando l’IA per ripensare la prevenzione?
Chi inizierà a costruire queste connessioni nel 2026 avrà un vantaggio competitivo – e soprattutto sanitario – enorme quando arriverà la prossima grande sfida infettiva.