Quando le “cellule pensano”

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”.

Riferimenti

Biganzoli E., Bollati V. When Cells Think: A Neuro-Symbolic View of Epigenetic Regulation. Environmental Epigenetics. 2025 Jul 1; dvaf022. https://doi.org/10.1093/eep/dvaf022

Biganzoli, E., & Bollati, V. (2025). Epigenetic Intelligence (EI): The Neuro-Symbolic Conceptual Framework for Biological Adaptation. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15652740