MIT ottiene da ARPA-H fino a 52,9 milioni di dollari per progettare erbicidi con l’IA generativa

MIT ha annunciato il 10 novembre 2026 che guiderà un progetto finanziato con fino a 52,9 milioni di dollari da ARPA-H, l’Agenzia statunitense per i progetti di ricerca avanzata per la salute, con l’obiettivo di progettare erbicidi più sicuri con l’IA generativa e sviluppare sistemi biologici capaci di degradare le sostanze chimiche usate in agricoltura.

Il progetto, denominato Precision Learning for On-target Weed control (PLOW), rientra nel programma Systems for Tracking and Resilience in Efficient Agricultural-input Management (STREAM) di ARPA-H. Christopher Voigt, responsabile del Dipartimento di ingegneria biologica del MIT, è il ricercatore principale; MIT è l’assegnatario principale del finanziamento. ARPA-H indica il 18 settembre 2026 come data di inizio del finanziamento.

Perché il controllo delle infestanti richiede nuove soluzioni chimiche

Il progetto affronta una contraddizione dell’agricoltura statunitense. Ogni anno si usano più di 1 miliardo di libbre di erbicidi per evitare perdite significative dei raccolti e favorire pratiche rigenerative che proteggono il suolo, ma l’uso ripetuto ha permesso ad alcune infestanti di sviluppare mutazioni che conferiscono resistenza. Il glifosato illustra bene il problema: uccide le infestanti interferendo con la sintasi EPSP, un enzima necessario alle piante per produrre diversi amminoacidi essenziali, e la resistenza rende questo meccanismo meno efficace.

Le preoccupazioni per la salute aggiungono un altro vincolo alla progettazione. L’esposizione agli erbicidi può contribuire ad aumentare il rischio di cancro, disturbi metabolici ed endocrini e altri effetti avversi, si legge nell’annuncio del MIT. I lavoratori agricoli possono essere esposti a causa dell’uso frequente di erbicidi, mentre molti residenti degli Stati Uniti ne ingeriscono piccole quantità attraverso il cibo e l’acqua potabile. Per questo, oltre all’efficacia nel contrastare le infestanti, la ricerca include tra i criteri di selezione dei candidati anche i danni alla salute umana e agli ecosistemi.

La sicurezza degli approvvigionamenti costituisce un ulteriore obiettivo. Le alternative mirano a ridurre la dipendenza degli Stati Uniti dal fosforo importato, un ingrediente essenziale del glifosato. Voigt ha affermato che la combinazione di resistenza e insicurezza delle catene di approvvigionamento dei precursori potrebbe lasciare il Paese senza prodotti agrochimici «assolutamente essenziali per ottenere le rese elevate e i prezzi contenuti che gli Stati Uniti registrano oggi».

IA generativa integrata con lo screening sperimentale

Il primo gruppo di ricerca di PLOW svilupperà modelli in grado di proporre composti chimici o molecole di RNA a interferenza breve (siRNA) che possano interferire con gli enzimi vegetali bersaglio del glifosato e di altri erbicidi. A guidare il lavoro saranno Connor Coley e Regina Barzilay del MIT e Alexander Tropsha della University of North Carolina. I modelli mirano a ottimizzare i candidati in base al basso costo di sintesi, al basso rischio di indurre resistenza e al basso rischio di nuocere alle persone o causare danni ecologici, oltre che alla loro efficacia.

Il gruppo prevede che i modelli genereranno miliardi di possibili candidati. Questa scala rende cruciale la fase successiva: Angela Koehler del MIT e Jaime Cheah del Broad Institute guideranno lo screening ad alta processività per determinare quali molecole colpiscono i bersagli previsti. I dati dello screening saranno poi trasmessi al gruppo di ricerca computazionale per migliorare i modelli, creando un ciclo iterativo di progettazione e verifica, anziché trattare i risultati dell’IA come erbicidi già pronti.

Una volta ristrette le liste dei candidati, un terzo gruppo valuterà ciascuna molecola in diverse condizioni agricole attraverso studi in serra. Il gruppo sarà guidato da Neal Stewart e Scott Lenaghan della University of Tennessee at Knoxville, Patrick Tranel della University of Illinois at Urbana-Champaign, Tim Willson dell’UNC e Andee Wallace, fondatore e CEO di Robigo. Si prevede che i primi test in serra dei candidati iniziali basati sull’interferenza dell’RNA (RNAi) saranno completati entro la fine del primo anno del programma.

Scoperta e degradazione chimica insieme

Il progetto si occupa anche delle sostanze chimiche già in uso. I ricercatori di PLOW intendono realizzare sistemi microbici viventi in cui batteri e funghi ingegnerizzati trasformino gli agrofarmaci e gli ingredienti delle formulazioni in biomassa, prima che queste sostanze raggiungano gli alimenti, il suolo o i corsi d’acqua. L’approccio mira a offrire un metodo scalabile per ridurre l’esposizione ambientale e umana.

Nel loro insieme, le attività di scoperta e degradazione di PLOW rientrano in due delle quattro aree tecniche del piano del programma STREAM: la scoperta assistita dall’IA di erbicidi di nuova generazione e la rimozione o degradazione delle sostanze chimiche agricole. Le altre aree riguardano il controllo di precisione delle infestanti e i metodi non chimici, tra cui l’ablazione laser e le sarchiatrici autonome in miniatura, nonché il miglioramento del monitoraggio degli erbicidi e delle sostanze chimiche correlate. Il Dipartimento della Salute e dei Servizi umani degli Stati Uniti ha avviato STREAM il 17 agosto 2026, presentandolo come un’iniziativa volta a proteggere i lavoratori agricoli, i consumatori e l’ambiente, mantenendo al contempo le rese dei raccolti.

Il finanziamento lega il valore dell’IA generativa a una rigorosa verifica sperimentale: un ampio insieme di candidati è utile solo se lo screening e gli studi in serra individuano molecole efficaci nelle condizioni agricole e capaci di rispettare i vincoli di costo, resistenza e sicurezza. Le attività di degradazione di PLOW affrontano l’altro aspetto del problema, puntando a ridurre l’esposizione agli agrofarmaci già in uso mentre si sviluppano nuove alternative.