Lo studio dell’Università Statale sull’Intelligenza Epigenetica, pubblicato su su Environmental Epigenetics, apre nuove prospettive di ricerca nel campo della biomedicina, dell’intelligenza artificiale e della biologia evolutiva.
I meccanismi epigenetici agiscono come veri e propri sistemi di apprendimento biologico, capaci di integrare memoria, adattamento e risposta agli stimoli ambientali secondo logiche simili a quelle dell’intelligenza artificiale.
E’ quanto sostengono, in un articolo pubblicato sulla rivista Environmental Epigenetics, Valentina Bollati ed Elia Biganzoli, docenti del dipartimento di Scienze Cliniche e di Comunità e di Scienze Biomedice e Cliniche dell’Università Statale di Milano.
I due studiosi propongono così una nuova “cornice teorica” per l’interpretazione dei meccanismi epigenetici, i processi che modificano l’attività dei geni “accendendoli” o “spegnendoli” in risposta allo stile di vita, ai fattori ambientali e ad altre esposizioni.
Lo studio, presentato nella giornata di apertura del Milan Longevity Summit 2025, è il primo articolo sull’Intelligenza Epigenetica ed è frutto della collaborazione tra l’Unità di Biostatistica ed Epidemiologia Molecolare del dipartimento di Scienze biomediche e cliniche, il laboratorio Epiget del dipartimento di Scienze cliniche e di comunità e il laboratorio INES (Initiative of Epigenetics for Smiles).
Il lavoro, di natura concettuale e teorico, propone un modello ibrido ispirato alla moderna intelligenza artificiale neuro-simbolica, in cui i marcatori epigenetici specifici, come la metilazione del DNA a livello genico, operano come segnali simbolici “on/off” stabili e interpretabili, mentre gli elementi ripetuti del genoma, come i LINE1, agiscono come componenti “subsimboliche” flessibili e distribuite, capaci di generare risposte adattative probabilistiche. Questa architettura ibrida, che unisce controllo simbolico e plasticità distribuita, è vista come il substrato dell’Intelligenza Epigenetica: una capacità intrinseca delle cellule di apprendere e adattarsi attraverso l’integrazione tra memoria ereditaria e risposta dinamica.
“Le aree di ricerca a cui apre lo studio sono molteplici – evidenziano i due studiosi -: in biomedicina, per la comprensione dei meccanismi di adattamento ai fattori ambientali e per sviluppare nuovi strumenti predittivi per la salute delle persone e delle comunità; nel campo dell’intelligenza artificiale, come ispirazione biomimetica per progettare sistemi intelligenti ibridi, stabili e adattivi; infine, nella biologia evolutiva, per interpretare l’epigenoma come una “macchina di apprendimento” in grado di generare memoria, stabilità e innovazione biologica”.
fonte: La Statale News
