Come GPT‑5 ha aiutato l’immunologo Derya Unutmaz a risolvere un mistero di 3 anni

Il medico e immunologo Derya Unutmaz si interessa di intelligenza artificiale da anni. Ma il suo momento di svolta è arrivato alla fine del 2025, quando GPT‑5 Pro ha aiutato lui e il suo laboratorio a riprendere in mano un enigma di tre anni prima, incentrato su un particolare tipo di cellula immunitaria che aiuta il corpo umano a combattere il cancro e altre malattie.

Il mistero ruotava attorno a una domanda di base, ma dalle conseguenze importanti, in immunologia: in che modo il glucosio influisce sullo sviluppo e sulla specializzazione delle cellule T? Le cellule T sono cellule immunitarie che aiutano l’organismo a combattere i virus, uccidere le cellule cancerose, rispondere ad alcuni batteri e parassiti e distinguere le cellule sane dalle minacce. Man mano che si sviluppano, assumono compiti diversi, inclusi ruoli che possono influenzare il cancro, le malattie autoimmuni e le infezioni. Capire che cosa spinga le cellule T verso una specializzazione o un’altra potrebbe aiutare i ricercatori a comprendere meglio, e in futuro a trattare meglio, queste malattie.

Oggi Unutmaz, professore presso The Jackson Laboratory e l’Università del Connecticut, afferma che l’IA è diventata così centrale nel suo lavoro da non riuscire a immaginare di fare scienza senza di essa. «Sarebbe come toglierti entrambe le mani, o metà del cervello», ha detto Unutmaz.

L’enigma è iniziato nel 2022, quando Unutmaz ha condotto un esperimento per capire in che modo un tipo di zucchero chiamato glucosio influisse sullo sviluppo delle cellule T. Le cellule usano il glucosio come fonte di energia, ma anche per costruire proteine e svolgere altre funzioni.

I risultati dell’esperimento di Unutmaz potrebbero avere implicazioni per patologie come il cancro, le malattie autoimmuni e le infezioni. Ma all’epoca Unutmaz e il suo laboratorio non riuscivano a dare un senso a ciò che stavano osservando.

Studi precedenti avevano fornito prove solide del fatto che il metabolismo del glucosio influenzasse la specializzazione delle cellule T. Per comprendere meglio questa relazione, Unutmaz e il suo team hanno esposto le cellule T nelle prime fasi del loro sviluppo a un ambiente a basso contenuto di glucosio oppure a uno contenente una molecola simile al glucosio, chiamata desossiglucosio. Il desossiglucosio interferisce con la capacità di una cellula di utilizzare il glucosio, alterando la produzione di energia e la costruzione delle proteine. Le proteine sono importanti perché coordinano l’attività all’interno della cellula e agiscono come messaggeri che inviano e ricevono informazioni all’esterno della cellula.

Il team si aspettava che le due condizioni producessero risultati simili. In entrambi i casi, il glucosio, e quindi l’energia necessaria alle cellule T per funzionare, sarebbe stato limitato. Ma non è andata così.

Le cellule T esposte al desossiglucosio hanno prodotto in larghissima maggioranza cellule coinvolte nella risposta infiammatoria dell’organismo. Alcune delle cellule T esposte a basse concentrazioni di glucosio si sono specializzate come cellule della risposta infiammatoria, ma non nei numeri osservati con il desossiglucosio. Gli effetti dell’esposizione precoce al desossiglucosio sono persistiti anche dopo che i ricercatori hanno rimosso la molecola simile al glucosio.

Questa differenza non poteva essere attribuita soltanto a una carenza di energia. Stava succedendo qualcos’altro. Ma Unutmaz e il suo laboratorio non riuscivano a capire che cosa stesse accadendo, così misero da parte l’esperimento e passarono ad altri compiti urgenti che richiedevano la loro attenzione.

Poi GPT‑5 Pro è stato rilasciato alla fine del 2025 e Unutmaz ha deciso di riprendere l’esperimento. Ha caricato i risultati nel modello e gli ha chiesto di analizzare i dati.

GPT‑5 Pro ha suggerito che il desossiglucosio interferisse con la costruzione di una proteina chiamata IL-2. Questa proteina può impedire alle cellule T di diventare una cellula della risposta infiammatoria nota come Th17. In sostanza, il desossiglucosio ha rimosso una barriera alla capacità di una cellula T di diventare una cellula Th17. Questo potrebbe spiegare perché le cellule T nell’ambiente a basso contenuto di glucosio non diventavano cellule Th17 in numeri lontanamente paragonabili a quelli osservati nell’ambiente con desossiglucosio.

«GPT‑5 ha proposto questa intuizione davvero straordinaria che, a posteriori, ha perfettamente senso», ha detto Unutmaz. Era appena al di fuori del suo ambito di competenza, quanto bastava perché lui non vedesse il collegamento, e nessuno nel suo laboratorio lo vide.

Unutmaz ha quindi deciso di verificare se GPT‑5 fosse in grado di prevedere l’esito di un esperimento. L’immunologo ha iniziato da uno che aveva già condotto su una cellula T mirata a un tipo di linfoma. Il suo esperimento ha mostrato che queste particolari cellule T, chiamate CD8+, avevano una capacità potenziata di uccidere le cellule del linfoma.

Quando Unutmaz ha chiesto a GPT‑5 Pro di simulare lo stesso esperimento, il modello ha previsto correttamente l’aumento della capacità delle cellule CD8+ di uccidere le cellule del linfoma. Il modello non poteva aver ricavato i risultati da internet, perché Unutmaz non li aveva ancora pubblicati.

«È stato il momento in cui ho pensato: ok, questi modelli sono arrivati a un punto in cui capiscono davvero, profondamente», ha detto.

Unutmaz ha affermato che modelli come GPT‑5 Pro funzionano ormai più come collaboratori. Possono rendere più efficienti le revisioni della letteratura, elaborando centinaia di nuovi articoli accademici pubblicati ogni settimana e aiutando gli scienziati a individuare le domande ancora senza risposta. Possono anche aiutare i ricercatori ad affinare le proprie ipotesi, riducendo il tempo necessario per individuare gli esperimenti più utili da condurre.

«Il numero di cose che puoi fare per affrontare la tua ipotesi è enorme», ha detto Unutmaz. «Hai innumerevoli approcci e non sai quale sarà la strategia migliore.» Per questo usa GPT‑5 Pro per simulare esperimenti e prevederne gli esiti, così da restringere il campo degli esperimenti che vale la pena ripetere in laboratorio. Questo può risparmiare ai ricercatori settimane o mesi, perfino anni di lavoro, accelerando drasticamente il campo della biologia.

Nonostante ciò, la competenza specialistica resta fondamentale. L’IA può generare un’intuizione, ma le persone devono comunque valutarne l’importanza e la plausibilità. Per esempio, una persona senza le competenze di Unutmaz non sarebbe stata in grado di capire se l’intuizione meccanicistica segnalata da GPT‑5 Pro nei suoi esperimenti sulle cellule immunitarie fosse importante o meno.

La capacità di generare intuizioni e accelerare il lavoro è il motivo per cui queste funzionalità devono essere gestite responsabilmente. L’IA potrebbe aiutare i ricercatori a procedere più rapidamente in biologia e medicina, ma queste capacità potrebbero anche abbassare le barriere all’uso improprio, anche da parte di attori malevoli che cercano di progettare o usare armi biologiche o chimiche. Il Preparedness Framework di OpenAI illustra il nostro approccio al monitoraggio di questi rischi e alla creazione di misure di protezione contro capacità dell’IA che potrebbero causare gravi danni.

Unutmaz è ottimista sulla direzione in cui sta andando l’IA. Secondo lui, non assomiglia a nulla di ciò che l’ha preceduta: né a internet né alla rivoluzione industriale. Più di recente, Unutmaz ha sperimentato strumenti avanzati di IA, tra cui Codex e GPT‑5.2 deep research, per contribuire a compilare set di dati su larga scala sulle mutazioni del cancro e generare materiali di ricerca, compresa un’ampia bozza di manuale incentrato sulle cellule T, con l’obiettivo di accelerare gli sforzi nell’immunoterapia di precisione.

Unutmaz si sente fortunato a far parte di questo periodo di scoperte. «Non solo poterlo osservare come evento storico, ma parteciparvi almeno un po’: mi sento davvero fortunato e privilegiato a poterlo fare.»