Rezza sostiene di aver trasmesso i documenti richiesti e ricorda che su diverse questioni sono già intervenute la magistratura ordinaria e quella contabile. Non chiede di sottrarsi alle verifiche: chiede il rispetto dovuto a chiunque abbia lavorato durante un'emergenza drammatica, senza per questo essere considerato infallibile. C'è poi una domanda che rischiamo di dimenticare: siamo preparati a una nuova pandemia? Abbiamo rafforzato prevenzione, sanità pubblica, epidemiologia e ricerca? Abbiamo imparato qualcosa dagli errori? È di questo che dovrebbe occuparsi anche una Commissione parlamentare, perché sapere chi ha sbagliato ieri serve soprattutto a non ripetere gli stessi errori domani. La mia solidarietà a Rezza e a tutti coloro che hanno contribuito, o avrebbero potuto contribuire, alla ricostruzione dei fatti. La scienza non ha una tessera di partito e la competenza non è un'aggravante. I medici che hanno affrontato il Covid non sono nemici pubblici. La verità sul passato la dobbiamo ai cittadini; la preparazione al futuro alle prossime generazioni.

Matteo Bassetti, Professore ordinario di Malattie Infettive dell’Università di Genova

La deputata di Fratelli d'Italia Alice Buonguerrieri ha dedicato una lunga parte dell'audizione alla possibilità che anche le persone vaccinate trasmettessero il coronavirus. Rezza ha spiegato ripetutamente che i vaccini riducevano la probabilità di infezione senza azzerarla, e che tale riduzione variava con il tempo e con le varianti virali. La deputata ha continuato a chiedere quale fosse il fondamento scientifico delle restrizioni per i non vaccinati, tornando sul confronto con chi era guarito o si sottoponeva a tamponi. La proporzionalità delle restrizioni costituisce una questione legittima, che richiede però di valutare i benefici sanitari attesi e le alternative disponibili nel momento in cui furono adottate. Non basta dimostrare che un vaccinato potesse contagiare per concludere che la vaccinazione non riducesse i contagi. Rezza ha persino riconosciuto che, secondo le conoscenze attuali, la protezione conferita dall'infezione naturale e quella della vaccinazione hanno durata grosso modo equivalente. Neppure questa concessione ha chiuso la contestazione, perché la deputata continuava a ricondurre il confronto alla giustificazione delle restrizioni, senza affrontare quantitativamente la riduzione del rischio che Rezza aveva illustrato.

Ancora più rivelatore è stato il confronto sugli open day AstraZeneca. Rezza ha distinto le raccomandazioni ministeriali dalle decisioni delle Regioni che organizzarono materialmente quelle iniziative, suggerendo alla Commissione di ascoltare anche i responsabili regionali. La risposta di Buonguerrieri è stata: "No, dottore, invece dobbiamo sentire lei". La deputata ha continuato ad attribuirgli una funzione politica che egli contestava, invitandolo ripetutamente a non agitarsi e accusandolo di non rispondere. In un'indagine sulle responsabilità, stabilire chi abbia assunto una decisione è indispensabile per sapere a chi attribuirla. Qui, quando l'audito ha indicato altri soggetti istituzionali da ascoltare, la sua spiegazione è stata respinta e la contestazione personale è proseguita. Una ricostruzione delle responsabilità che non esamini l'intera catena decisionale rischia di attribuire al livello centrale anche scelte compiute altrove.

La senatrice Antonella Zedda ha adottato un metodo analogo interrogando Rezza sulle conversazioni avute nel 2020 con Guido Silvestri a proposito degli anticorpi monoclonali. Di fronte a ricordi non perfettamente coincidenti, risalenti a sei anni prima, è arrivata a chiedergli se stesse mentendo Silvestri o se lui avesse "una forte amnesia". Eppure l'articolo 16, comma 4, del regolamento interno consente alla Commissione di organizzare confronti fra persone già ascoltate. Esisteva dunque uno strumento per chiarire la discrepanza attraverso ulteriori accertamenti; durante l'audizione è stata invece proposta ripetutamente un'alternativa fra menzogna e perdita della memoria. La stessa Zedda ha letto una comunicazione del 2 novembre 2020 nella quale Rezza riferiva che il ministro Speranza aveva detto di andare avanti con l'iniziativa sui monoclonali. Il giorno successivo la senatrice ha sostenuto pubblicamente che Speranza conosceva l'offerta gratuita di Eli Lilly e che il governo l'aveva rifiutata, senza richiamare quella comunicazione e senza aver ricostruito compiutamente le ragioni della mancata realizzazione dello studio clinico.

La discussione sulle cure domiciliari ha seguito un percorso simile. Buonguerrieri ha riproposto la formula "Tachipirina e vigile attesa", mentre Rezza richiamava il testo della circolare del 30 novembre 2020, che prevedeva anche l'uso di farmaci antinfiammatori. Sono stati inoltre invocati studi successivi per contestare raccomandazioni formulate prima che quelle conoscenze fossero disponibili. Rispondendo a una domanda del deputato del PD Gian Antonio Girelli, Rezza ha osservato che giudicare il 2020 con le informazioni del 2021 e del 2022 è "del tutto fuorviante". L'accertamento di un errore richiede di ricostruire le prove disponibili al momento della decisione, perché soltanto così è possibile stabilire se fosse evitabile. Quando Rezza ha provato a protestare, la presidenza è intervenuta sostanzialmente censurandolo. Il comportamento dell'audito può certamente essere richiamato dalla presidenza, alla quale spetta però garantire la correttezza dell'intero confronto.

Ed è proprio la conduzione della seduta a presentare il problema istituzionale più serio. Dopo che Buonguerrieri aveva accusato Rezza di trattare gli scienziati dissenzienti come "lo scemo del villaggio" e aveva parlato di un "teatrino", la presidenza è intervenuta richiamando l'audito, al quale è stato detto che non poteva continuare a rispondere in quel modo a un commissario. Subito dopo, secondo il resoconto ufficiale, la seduta è stata sospesa per quattro minuti. Più avanti sono state richieste "domande veloci, risposte precise". I commissari formulavano contestazioni personali, mentre il richiamo veniva rivolto a chi le riceveva. L'asimmetria è documentata dalla successione degli interventi. Con l'opposizione quasi assente, essendo intervenuto soltanto il deputato PD Girelli, il controllo della presidenza sulla correttezza del confronto assumeva un'importanza ancora maggiore.

Le regole, su questo punto, sono esplicite. L'articolo 82 della Costituzione attribuisce alle commissioni d'inchiesta gli stessi poteri e le stesse limitazioni dell'autorità giudiziaria. L'articolo 6, comma 1, lettera b), del regolamento interno della Commissione Covid affida al presidente il compito di regolare le discussioni, mentre l'articolo 16, comma 3, gli attribuisce espressamente la valutazione dell'ammissibilità delle domande . Il vicepresidente Francesco Maria Salvatore Ciancitto, che ha presieduto l'intera seduta, come conferma il resoconto sommario ufficiale n. 153 del 10 novembre 2026, aveva dunque una responsabilità regolamentare precisa. La ripetizione delle insinuazioni personali e il trattamento riservato alle risposte di Rezza pongono una questione concreta sul modo in cui tale responsabilità è stata esercitata. Non ogni domanda scorretta è un'infrazione; ma una conduzione che lascia ripetere simili contestazioni richiede una spiegazione.

La conclusione dell'audizione mostra fino a che punto fosse arrivato il confronto. Zedda ha contestato la gestione del rischio di trasmissione del coronavirus attraverso aerosol, una questione scientifica seria che merita effettivamente un'indagine approfondita. Nel corso dell'intervento ha però evocato l'alternativa fra "colpevole imperizia o deliberata decisione", ha sostenuto che si fosse "ottusamente perseverato" in una direzione sbagliata e ha concluso dichiarando che quella non era una domanda e non meritava risposta. Subito dopo la presidenza ha chiuso l'audizione. Una contestazione di responsabilità è stata così formulata pubblicamente senza lasciare all'interessato la possibilità di replicare in quella sede.

La Corte costituzionale, nella sentenza 231 del 1975, ha chiarito che il compito delle commissioni parlamentari d'inchiesta "non è di 'giudicare'", ma "solo di raccogliere notizie e dati necessari per l'esercizio delle funzioni delle Camere". Martedì sera, invece, i commissari hanno più volte formulato giudizi sulle responsabilità personali mentre stavano ancora raccogliendo le dichiarazioni necessarie a verificarle. Un'indagine deve poter modificare le proprie conclusioni alla luce delle risposte ricevute.

L'uso pubblico dell'audizione conferma il problema. L'11 novembre Buonguerrieri ha sostenuto che Rezza aveva ammesso che tutti i provvedimenti del governo avevano "l'unico obiettivo di ottenere la vaccinazione di massa", annunciando il crollo delle giustificazioni scientifiche di lockdown e Green Pass. Nel trascritto Rezza aveva invece affermato che il governo aveva promosso le vaccinazioni "oltre che per salvare vite" anche per accelerare le riaperture. La differenza è sostanziale: nella dichiarazione della deputata scompare proprio l'obiettivo sanitario esplicitamente indicato dall'epidemiologo. E riconoscere che una misura sia stata adottata dal governo attraverso una decisione politica non dimostra che quella decisione fosse priva di fondamento scientifico. È un'inferenza sbagliata, costruita attraverso una rappresentazione incompleta delle parole dell'audito.

Resta il mandato della Commissione, che permette di misurare ciò che questa lunga seduta ha effettivamente prodotto. La legge 5 marzo 2024, n. 22, stabilisce all'articolo 1 che l'inchiesta debba valutare le misure adottate durante la pandemia "anche al fine di fare fronte a una possibile futura nuova pandemia di analoga portata e gravità". Rezza aveva dedicato una parte significativa della propria relazione ai problemi ancora aperti: pronto soccorso congestionati, case di comunità non ancora pienamente operative, ritardi nella telemedicina e carenze nella sorveglianza dei virus respiratori, aggravate dalla mancanza di decreti attuativi necessari al nuovo sistema informativo. Dalla trascrizione non emergono domande sostanziali dei commissari su questi temi. Dopo quasi quattro ore di lavori effettivi, nessuno aveva approfondito le vulnerabilità che Rezza aveva indicato come prioritarie per affrontare una futura pandemia.

Quello che è accaduto il 10 novembre non può perciò essere archiviato come un semplice scontro fra parlamentari e un esperto poco disposto ad accettare le contestazioni. L'articolo 7, comma 3, del regolamento interno prevede che l'Ufficio di Presidenza, integrato dai rappresentanti dei gruppi, esamini le questioni procedurali sorte durante i lavori. È una sede precisa nella quale sottoporre la registrazione della seduta e verificare come siano stati esercitati i poteri attribuiti alla presidenza dagli articoli 6 e 16. Se emergessero inosservanze del regolamento, dovrebbero essere riconosciute e affrontate.

I parlamentari sono rappresentanti della Repubblica, investiti di poteri che derivano dalla Costituzione e dalla legge. Non sono signorotti ai quali sia consentito esercitare quei poteri secondo il proprio arbitrio. Le garanzie riconosciute agli eletti tutelano la libertà della funzione parlamentare e convivono con le regole che ne disciplinano l'esercizio. Qui esistono fatti documentati, responsabilità di conduzione identificabili e disposizioni regolamentari precise: ci sono quindi gli elementi per chiedere una risposta istituzionale.

La Commissione dovrebbe rendere conto di come è stata condotta l'audizione e di quali conoscenze utili ne siano effettivamente derivate. Perché la prossima pandemia non sarà affrontata meglio grazie alle ammissioni che i commissari sono riusciti a ottenere, ma grazie agli errori autentici che avranno saputo dimostrare.

Leggendo l’articolo si scopre anche, finalmente, l’origine della chiacchiera secondo cui la capacità attentiva umana odierna si aggirerebbe intorno ai nove secondi. Tragicamente inferiore a quella di un pesce rosso. Il dato sarebbe emerso da un rapporto di marketing di Microsoft Canada, nel 2015. Detto per inciso, pare anche che i pesci rossi possano avere ricordi vecchi di mesi.

Tuttavia, per evitare di rifarsi a dati apparentemente distanti dalla realtà, Adam cita il lavoro di Gloria Mark, una psicologa dell’università della California che per vent’anni ha monitorato il modo in cui gli impiegati utilizzano il computer, cioè il tempo che trascorrono davanti allo schermo per svolgere un singolo compito prima di passare al successivo. E’ emerso che durante i primi anni 2000, il tempo trascorso al computer per una singola attività era di due minuti e mezzo, negli anni attorno al 2010 era sceso a settantacinque secondi e a quarantasette secondi nei primi anni del 2020. Dato che il motivo di questa facile distraibilità sarebbe da imputare alle continue alternative gratificanti che ci vengono presentate – notizie, notifiche, proposte di acquisto individualizzate – e considerando che nei test eseguiti in laboratorio la capacità attentiva non appare inficiata in maniera generale, il perno della questione ruoterebbe attorno alle abitudini adottate quotidianamente. Se durante la giornata si viene continuamente distratti da stimoli veloci, superficiali e gratificanti, poi si faticherà a leggere un libro. Ma se si adottano accorgimenti per evitarli e coltivare la concentrazione, si pensa che l’attenzione prolungata possa ripresentarsi.

Per evitare un eccesso di entusiasmo, è bene ricordare che diversi studi concordano nel sostenere che un uso problematico di internet è associato a una riduzione della materia grigia in diverse aree del cervello. Infatti, Nilli Lavie, neuroscienziata cognitiva all’University College London, ha mostrato che “il volume della materia grigia può essere usato per prevedere con precisione le prestazioni (attentive)”. Inoltre, si è visto che le persone con un volume maggiore di materia grigia nelle regioni prefrontali riescono a resistere meglio alle distrazioni e a mantenere più a lungo la concentrazione.

Seppure non siano ancora chiari il ruolo della genetica e quello delle esperienze nel rapporto tra materia grigia e attenzione, nel dubbio sarà bene impegnarsi a non distrarsi troppo.

Questi dispositivi utilizzano l'elettroencefalografia, o EEG: elettrodi sul cuoio capelluto registrano variazioni di potenziale elettrico prodotte dall'attività di grandi popolazioni di neuroni. Le fasce commerciali forniscono segnali molto meno dettagliati degli apparecchi clinici e non leggono liberamente pensieri o ricordi. Possono però alimentare algoritmi capaci di riconoscere caratteristiche del sonno o stimare alcuni stati cognitivi. La sensibilità di quelle registrazioni dipende anche da ciò che algoritmi futuri sapranno estrarne.

Moens ha esaminato le informative di 57 imprese che commercializzano queste neurotecnologie. Quattro non ne avevano alcuna e undici disponevano soltanto di dichiarazioni riferite ai visitatori del sito, senza spiegare il trattamento dei segnali cerebrali. Fra le società dotate di informative, tutte tranne una consentivano qualche forma di condivisione con terzi di dati aggregati o privati degli identificativi personali, senza chiarire sempre se fossero inclusi i tracciati EEG. Soltanto sei escludevano espressamente la vendita di dati cerebrali. Non prova vendite effettive, ma documenta quanto fosse indefinito il destino di informazioni delicate.

Interaxon, l'azienda canadese produttrice della fascia Muse, ha dichiarato a Science di aver addestrato un modello su circa 50.000 ore di EEG, per la maggior parte provenienti dagli utilizzatori del prodotto. Secondo l'impresa, dalle registrazioni erano stati eliminati nomi e indirizzi email. L'informativa non spiegava però esplicitamente che i segnali sarebbero stati impiegati per addestrare un modello generale del cervello. Dopo le domande del giornalista, Interaxon l'ha modificata, riconoscendo la necessità di informare gli utenti. Un passaggio essenziale del rapporto commerciale è stato chiarito soltanto dopo un'inchiesta indipendente, ad addestramento avvenuto.

Anche Emotiv ha spiegato di utilizzare per il proprio Large Brain Model parte delle registrazioni provenienti dagli utenti di dispositivi avanzati, insieme ad altre fonti. Dopo le richieste di Science ha aggiornato le condizioni, prevedendo il consenso esplicito per l'addestramento con dati neurali pseudonimizzati. Il cambiamento conferma che utilizzare un apparecchio e contribuire allo sviluppo di un prodotto commerciale di AI sono finalità differenti. L'utente deve poterne autorizzare una senza essere obbligato ad accettare l'altra.

Per capire il valore economico dell'operazione bisogna considerare i "modelli fondazionali" del cervello. Sono sistemi addestrati su grandi quantità di registrazioni per apprendere regolarità statistiche e venire poi adattati a problemi specifici, dalla classificazione delle fasi del sonno al riconoscimento di alcune anomalie neurologiche. Il vantaggio competitivo deriva anche dal possesso esclusivo di collezioni di segnali difficili da riprodurre. I produttori possono costruirle attraverso dispositivi pagati dai consumatori, i quali spesso ignorano che l'uso quotidiano contribuisce a creare una risorsa industriale trasferibile e monetizzabile.

La rimozione del nome dal file non elimina automaticamente il problema. Pseudonimizzare significa separare un dato dagli identificativi diretti; anonimizzare significa renderne non ragionevolmente possibile la riconduzione alla persona. Sono condizioni diverse. I tracciati EEG contengono caratteristiche individuali che vengono studiate anche come possibili strumenti biometrici di identificazione. Un algoritmo può inoltre ricavare informazioni su stati cognitivi e altre caratteristiche sensibili. Patrick Magee, Marcello Ienca e Nita Farahany hanno spiegato su Neuron che la riservatezza mentale richiede di considerare anche le inferenze prodotte a partire dai dati, oltre alle registrazioni originarie. La semplice rimozione di nome e cognome non offre dunque garanzie sufficienti.

Esiste poi un'asimmetria tecnica. Cancellare una registrazione da un archivio è un'operazione identificabile; eliminare il contributo che essa ha dato all'addestramento di una rete neurale è assai più difficile e non sempre verificabile. Il diritto di ritirare il consenso rischia dunque di essere esercitato quando l'impresa ha già incorporato nel prodotto il risultato dell'utilizzo dei dati. Chi smette di usare il dispositivo può comunque aver contribuito a un modello ancora sfruttabile.

Il problema emerge in una forma ancora più grave nel lavoro. Una seconda inchiesta di Science racconta l'impiego di caschi e altri dispositivi EEG per rilevare la stanchezza di operai e conducenti, soprattutto in Cina. Prevenire gli incidenti è uno scopo legittimo, ma il consenso prestato da un dipendente sottoposto alla sorveglianza aziendale non ha la libertà di quello di un consumatore che può rinunciare a un accessorio. Se la registrazione viene associata all'identità del lavoratore e trasmessa a superiori o autorità, la valutazione della fatica può diventare controllo permanente della persona. Anche gli errori dell'algoritmo possono avere conseguenze professionali.

L'Europa dispone del regolamento generale sulla protezione dei dati, che impone finalità determinate, trasparenza e garanzie speciali per i dati sanitari e biometrici quando ricorrono le condizioni previste dalla legge. Non ogni EEG rientra automaticamente nella stessa categoria giuridica, e il problema richiede verifiche specifiche sulle pratiche di raccolta e riutilizzo. Negli Stati Uniti, Colorado e California hanno già ampliato le protezioni legislative dei dati neurali. Le protezioni generali richiedono dunque un'applicazione specifica.

Le autorità dovrebbero esigere una descrizione verificabile dei dati conservati e delle loro destinazioni; un consenso distinto, revocabile e non necessario per usufruire delle funzioni di base quando si tratta di addestramento commerciale; audit indipendenti sui database di addestramento e sui trasferimenti tra imprese. Nei luoghi di lavoro servono limiti più stringenti, perché il diritto di rifiutare ha poco significato quando entra in gioco la dipendenza economica. La provenienza dei dati utilizzati dai modelli deve inoltre essere verificabile.

La questione decisiva è la distribuzione del potere. Le imprese possono trasformare dati raccolti per uno scopo circoscritto in beni strategici, valorizzabili persino quando l'azienda cambia proprietario, mentre chi li ha generati non conosce la portata dell'operazione. Il mercato remunera l'accumulazione di dati e il successo dei modelli, ma non contabilizza automaticamente il costo delle future intrusioni nella vita mentale degli individui. Affidare alle aziende anche la definizione dei confini di ciò che possono raccogliere significa permettere a chi trae profitto da questa espansione di determinarne le regole. La ricerca sul cervello può svilupparsi con dati raccolti legalmente e controlli indipendenti. Quella che Science ha documentato è invece una sottrazione di decisioni agli interessati, resa possibile dalla debolezza della sorveglianza pubblica. Ed è precisamente questo che non può essere lasciato al mercato.

La storia è stata ricostruita da Jessica McKenzie sul Bulletin of the Atomic Scientists, grazie a una vasta corrispondenza privata resa pubblica in seguito a un procedimento giudiziario. È un caso particolarmente istruttivo per comprendere come l'intelligenza artificiale possa modificare il funzionamento della ricerca scientifica, perché mostra direttamente ciò che accade quando uno strumento capace di individuare le debolezze di un lavoro viene utilizzato dalle stesse persone che hanno interesse a difenderne le conclusioni.

Il rapporto era stato commissionato dal segretario americano all'Energia Chris Wright e affidato a John Christy, Judith Curry, Steven Koonin, Ross McKitrick e Roy Spencer, studiosi con competenze scientifiche effettive, scelti per produrre una revisione critica delle conoscenze sul cambiamento climatico. Pubblicato dal Department of Energy nel luglio 2025, il documento sosteneva che numerose conseguenze negative dell'aumento della CO₂ fossero state esagerate, mentre i possibili benefici erano stati sottovalutati. La posta politica era notevole, perché quelle conclusioni potevano contribuire a giustificare l'abbandono delle regolamentazioni federali sulle emissioni di gas serra.

Una causa promossa dall'Environmental Defense Fund e dalla Union of Concerned Scientists portò alla scoperta che il gruppo era stato costituito violando le norme federali sulla trasparenza e sull'equilibrio dei comitati consultivi. Nel gennaio 2026 un giudice riconobbe la violazione e ordinò la consegna dei documenti, consentendo la pubblicazione di oltre centomila pagine di materiali, comprese le comunicazioni tra gli autori.

Da queste emerge che Steven Koonin, fisico ed ex responsabile scientifico della BP, aveva cominciato a sperimentare Microsoft Copilot come assistente nella preparazione del rapporto. Dopo averlo utilizzato per riassumere e riformulare alcuni passaggi, gli chiese una vera valutazione critica. Copilot osservò che le pubblicazioni citate, pur essendo spesso autentiche e scientificamente valide, non rappresentavano adeguatamente l'insieme delle conoscenze disponibili. Per esempio, gli effetti benefici della CO₂ sulla crescita delle piante venivano discussi trascurando i limiti posti dalla disponibilità d'acqua e nutrienti. Il sistema segnalò inoltre un ricorso sproporzionato alle pubblicazioni degli stessi autori del rapporto e di altri ricercatori con posizioni analoghe, accompagnato da un linguaggio che tradiva un orientamento polemico.

La conclusione di Copilot era esplicita: le prove venivano selezionate per sostenere una rappresentazione favorevole degli effetti della CO₂. Questa è una delle distorsioni più insidiose nella comunicazione scientifica, perché permette di costruire una conclusione ingannevole utilizzando risultati veri. È sufficiente escludere sistematicamente le pubblicazioni che contraddicono la tesi desiderata, conservando quelle compatibili. Per scoprire il problema occorre conoscere anche gli studi che l'autore ha deciso di non citare, un compito nel quale l'intelligenza artificiale può essere particolarmente utile.

La reazione dei ricercatori fu inizialmente entusiastica. Judith Curry scrisse che il risultato era sorprendente, persino migliore di quello che si sarebbe potuto ottenere da scienziati reali. Koonin si dichiarò altrettanto impressionato. I due riconobbero quindi il valore dello strumento, ma dalla corrispondenza emerge soprattutto il tentativo di individuare le espressioni che avrebbero potuto far apparire il rapporto pregiudizialmente ostile alla climatologia prevalente. Koonin chiese inoltre a Copilot di scrivere un articolo contrario al documento, per anticipare gli argomenti dei critici e introdurre formulazioni preventive nella versione finale.

Il passaggio è fondamentale. Gli autori avevano ricevuto una contestazione relativa alla scelta delle prove scientifiche, ma la documentazione disponibile mostra che dedicarono particolare attenzione a rendere il testo meno attaccabile. Questo non dimostra che ignorarono tutte le osservazioni sostanziali, né che abbiano affidato all'intelligenza artificiale la stesura del rapporto, circostanza che hanno esplicitamente negato. Mostra però quanto facilmente una revisione critica possa trasformarsi in un esercizio di preparazione alla controversia, nel quale si cerca soprattutto di prevedere e neutralizzare le obiezioni.

Le critiche di Copilot, naturalmente, avrebbero avuto scarso valore se fossero rimaste semplici giudizi di una macchina. La loro fondatezza deve essere stabilita attraverso il controllo indipendente delle affermazioni. Nel settembre 2025 oltre 85 esperti, coordinati da Andrew Dessler e Robert Kopp, pubblicarono un'ampia revisione del rapporto governativo, documentando numerosi esempi di citazioni selettive e rappresentazioni scorrette delle conoscenze disponibili (Climate Experts' Review of the DOE Climate Working Group Report, 2025). In seguito Benjamin Santer e altri quattro climatologi mostrarono su Earth's Future come il rapporto avesse rappresentato erroneamente importanti osservazioni relative alle temperature della stratosfera, utilizzandole per mettere in dubbio una delle prove dell'influenza umana sul clima. Esaminarono inoltre un grafico successivamente presentato in pubblico da Koonin, nel quale comparivano dati osservativi errati, che gli autori del rapporto attribuirono poi a un errore di programmazione (Misrepresentation of Human Climate Fingerprint in DOE Report, 2026).

Il fatto che l'intelligenza artificiale avesse riconosciuto una parte delle distorsioni presenti nel documento non significa che le sue valutazioni fossero sempre corrette. In un passaggio, per esempio, Copilot accettò l'argomento secondo cui sarebbe improprio parlare di acidificazione degli oceani, dato che l'acqua marina rimane alcalina. Si tratta di un errore chimico elementare, perché acidificazione significa diminuzione del pH, indipendentemente dal fatto che il valore finale rimanga superiore a 7. L'assorbimento di CO₂ determina proprio questa diminuzione, come mostrano le osservazioni raccolte dalla National Oceanic and Atmospheric Administration. L'episodio dimostra quanto sia necessario verificare le risposte dei modelli, anche quando altre loro osservazioni si rivelano fondate.

Le comunicazioni successive tra gli autori mostrano poi una crescente insofferenza verso la tendenza dei modelli linguistici a privilegiare la letteratura scientifica prevalente. John Christy osservò che un sistema addestrato su un'enorme quantità di materiale mediocre avrebbe inevitabilmente attribuito troppo valore a quel materiale. Roy Spencer suggerì di insistere con le domande, facendo notare che, con sufficiente perseveranza, talvolta si riesce persino a far cambiare idea a un modello. È un'osservazione corretta sul funzionamento di questi sistemi, che sono sensibili alla formulazione delle richieste; diventa però problematica quando l'obiettivo è ottenere un giudizio più favorevole alle proprie conclusioni.

Arriviamo così al significato generale della vicenda. L'intelligenza artificiale introduce nella produzione scientifica una possibilità straordinaria: sottoporre rapidamente un lavoro a un esame critico esteso, capace di confrontare le affermazioni con una grande quantità di letteratura e di individuare possibili omissioni. La qualità di questa analisi dipende naturalmente dall'accesso effettivo alle fonti e dalla capacità del sistema di interpretarle correttamente. Tuttavia, una volta individuati i punti deboli del documento, lo stesso strumento può essere impiegato per costruire risposte persuasive alle obiezioni senza intervenire sulle cause che le hanno generate.

Le conseguenze rischiano di essere molto serie. Già oggi possiamo produrre testi scientificamente fragili, ma estremamente difficili da contestare sul piano argomentativo, perché ogni critica prevedibile può essere anticipata e accompagnata da una risposta apparentemente competente. Con il miglioramento dei modelli, questa possibilità crescerà ulteriormente. La revisione scientifica rischia così di diventare una competizione tra strumenti automatici impiegati per individuare gli errori e strumenti altrettanto potenti impiegati per difenderli, imponendo ai revisori umani un carico di lavoro sempre maggiore.

Per questo l'intelligenza artificiale potrà migliorare davvero l'integrità scientifica soltanto se il suo impiego critico verrà accompagnato da procedure che rendano documentabili le contestazioni e verificabili le risposte. Un'obiezione fondata dovrebbe lasciare una traccia controllabile, insieme alle fonti che la sostengono e alle modifiche eventualmente apportate al lavoro. Sarebbe così possibile distinguere una correzione scientifica effettiva da una semplice riformulazione che rende meno evidente il problema. La verifica indipendente, inoltre, deve poter accedere a questo processo, perché lasciare interamente agli autori la gestione delle critiche significa consentire loro di selezionare anche quelle che intendono prendere sul serio.

L'automazione è presente da decenni nei laboratori e già nel 2009 il robot-scienziato Adam formulava e verificava ipotesi sulla genetica del lievito (https://www.science.org/doi/10.1126/science.1165620). Gli strumenti tradizionali eseguono però protocolli prestabiliti: quando un risultato suggerisce di cambiare esperimento, uno scienziato deve interpretarlo, progettare la nuova prova e impartire istruzioni ai diversi apparecchi.

Il lavoro pubblicato il 4 novembre su Nature da Mingyu Wu e colleghi della Shanghai Jiao Tong University mostra come questa separazione possa essere superata (https://www.nature.com/articles/s41586-026-11228-6). AutoDNA rende accessibili agli agenti di AI le funzioni di oltre venti tipi di strumenti, combinabili secondo necessità. Ricevuto un obiettivo in linguaggio ordinario, gli agenti preparano i protocolli, istruiscono le macchine e adattano il lavoro ai risultati. Il salto è rendere il laboratorio programmabile dall'AI, che costruisce e modifica la sequenza di operazioni mentre lavora, collegando una misura alla scelta della prova successiva.

Gli autori hanno chiesto al sistema di ottimizzare la sintesi enzimatica del DNA, che consiste nell'aggiungere una base alla volta per costruire una sequenza. AutoDNA ha eseguito cicli successivi, modificando le condizioni sulla base delle rese osservate fino al 97,8 per cento per passaggio, contro il 92,7 per cento ottenuto nel confronto con un algoritmo statistico convenzionale; ha inoltre coordinato quattro protocolli in parallelo, con un'esecuzione 3,2 volte più rapida rispetto alla sequenza. Ha trasformato un messaggio in 78 frammenti di DNA, li ha sintetizzati e sequenziati, recuperando il testo senza errori dopo 11.382 operazioni in circa otto giorni e mezzo. Partendo infine da un campione tumorale preparato, ha individuato una mutazione già nota del gene KRAS e progettato e sintetizzato i reagenti per verificarla sperimentalmente: il risultato della prima analisi ha determinato le operazioni della seconda.

AutoDNA non ha scoperto nuovi fatti biologici e ha lavorato su obiettivi umani, con strumenti predisposti; ha richiesto rifornimenti e manutenzione, risolvendo da solo otto dei quattordici guasti registrati. Ha però dimostrato un pezzo fondamentale del circuito che ancora manca: un'AI capace di elaborare ipotesi scientifiche potrebbe servirsi di un simile laboratorio per scegliere le prove che discriminano fra spiegazioni concorrenti, leggere le misure e rivedere autonomamente le proprie ipotesi. Il ricercatore non sarebbe più necessario a ogni passaggio, pur restando essenziali la manutenzione e il controllo della qualità.

Se questi sistemi dovessero diffondersi, e vi sono ragioni economiche per pensare che accadrà, la loro convenienza non dipenderebbe soltanto dalla riduzione del lavoro manuale: strumenti costosi potrebbero essere impiegati più a lungo e condivisi fra molti gruppi, mentre la scelta automatica degli esperimenti ridurrebbe i tentativi inutili e renderebbe praticabile l'esplorazione di combinazioni oggi troppo numerose. L'investimento iniziale resterebbe elevato, ma una piattaforma molto utilizzata potrebbe ridurre il costo di ogni nuova ricerca, accelerando ulteriormente l'adozione.

La conseguenza più importante riguarda tuttavia il rapporto fra ciò che sappiamo far funzionare e ciò che comprendiamo. Immaginiamo che una piattaforma trovi una combinazione di molecole capace di arrestare la crescita di un tumore e che l'effetto venga confermato da prove indipendenti, fino agli studi clinici. Potremmo disporre di un farmaco efficace pur non sapendo ricostruire la successione di relazioni molecolari da cui dipende il beneficio. La medicina conosce trattamenti la cui efficacia ha preceduto la comprensione del meccanismo; la novità sarebbe rendere sistematico questo divario, producendo risultati utilizzabili più rapidamente di quanto riusciamo a spiegarli.

Questa distanza avrebbe conseguenze pratiche. Se non comprendiamo a sufficienza perché un trattamento funziona, diventa più difficile prevedere in quali pazienti fallirà, quali interazioni avrà con altri farmaci e quali effetti tardivi potrà produrre; occorreranno allora verifiche sperimentali specifiche, anziché deduzioni fondate su un meccanismo ben compreso. Un algoritmo potrebbe inoltre trovare una soluzione sfruttando regolarità particolari dei campioni o delle misure, che cessano di valere quando cambiano le condizioni. La riproducibilità dell'effetto e la possibilità di trasferirlo a contesti nuovi diventerebbero questioni centrali, tanto più se gli esperimenti successivi fossero scelti da un altro sistema automatico.

Anche il significato stesso della conoscenza scientifica rischierebbe di modificarsi. Per un matematico, una dimostrazione generata dall'AI può restare difficile da capire e tuttavia essere controllata formalmente; in biologia nessun verificatore universale può stabilire da solo se un campione era rappresentativo o uno strumento calibrato correttamente. La credibilità di una scoperta richiederebbe accesso ai dati originali e alle decisioni sperimentali, oltre alla ripetizione delle prove con metodi indipendenti. Anche accertato l'effetto, occorrerebbe ricavarne una spiegazione che si possa mettere alla prova e usare per prevedere fatti nuovi. Un resoconto plausibile del percorso seguito dall'AI non garantirebbe che quella spiegazione sia corretta.

Cambierebbe anche il lavoro degli scienziati, che avrebbero meno occasioni di conoscere un fenomeno attraverso la progettazione e l'esecuzione personale di ogni esperimento e dovrebbero dedicare più attenzione alla scelta delle domande, alla verifica delle procedure e all'interpretazione dei risultati. Se i dati superassero la capacità umana di esaminarli, i singoli articoli non basterebbero più a organizzare la conoscenza: servirebbero archivi verificabili e strumenti indipendenti per interrogare le scoperte. Anche l'addestramento degli scienziati dovrebbe preservare la capacità critica necessaria a giudicare risultati che nessuno di loro ha prodotto direttamente.

Gli autori parlano di "scienza come servizio", accessibile anche a chi non possiede un laboratorio; il modello potrebbe però concentrare le capacità di ricerca presso pochi operatori, che deciderebbero quali domande esplorare e chi può controllare le risposte. La verifica indipendente richiederebbe quindi accesso ai dati grezzi e la possibilità di replicare le prove fuori dalla piattaforma che le ha condotte, mentre le regole sulla proprietà dei risultati dovrebbero evitare che il funzionamento di una terapia diventasse conoscenza riservata al proprietario del sistema che l'ha scoperta.

AutoDNA non rappresenta ancora una scienza capace di scoprire autonomamente nuovi fatti biologici, ma rende credibile il collegamento fra AI che formulano ipotesi e macchine che le sottopongono alla prova del mondo fisico. Se la convenienza ne favorirà la diffusione, potremmo conoscere un numero crescente di fenomeni attraverso i loro effetti, mentre la comprensione dei meccanismi resterà indietro. La sfida sarà allora costruire una scienza in cui la velocità delle macchine non sottragga agli esseri umani la possibilità di verificare e comprendere quanto le macchine hanno scoperto, senza finire in un processo ricorsivo, in cui ad altre macchine è chiesto di interpretare per gli umani ciò che le macchine hanno scoperto e sperimentato.

Per capire perché, basta osservare un prato di montagna. Molti prati europei che oggi consideriamo paesaggi naturali esistono nella forma attuale perché, per secoli, qualcuno vi ha portato a pascolare gli animali o ha tagliato l'erba. Il pascolo limita la crescita degli arbusti; lo sfalcio impedisce a poche piante più competitive di prevalere sulle altre. Ne deriva un ambiente aperto nel quale possono convivere numerose specie di fiori, insetti e uccelli, spesso con esigenze ecologiche assai precise. Quando queste attività cessano, inizia la successione ecologica: gli arbusti si espandono, gli alberi conquistano il terreno e l'ombra elimina progressivamente molte specie dei prati. Il bosco che si forma può ospitare altra vita, mentre le specie legate agli spazi aperti perdono il proprio habitat.

Questo fenomeno si può misurare. In sette aree protette della Repubblica Ceca, un gruppo di ricercatori ha confrontato fotografie aeree storiche e recenti con i dati sulla presenza di farfalle e falene. Con l'espansione della copertura forestale e la scomparsa degli ambienti aperti, le riserve hanno registrato mediamente la perdita del 26 per cento delle specie di farfalle e del 19 per cento di quelle di falene precedentemente documentate. Il risultato riguarda territori già protetti: la designazione come riserva non ha impedito una trasformazione ecologica dannosa per una parte della fauna.

Il problema interessa direttamente l'Italia. Nelle vallate alpine e nelle aree interne appenniniche, l'abbandono delle pratiche agropastorali favorisce l'avanzata del bosco e la chiusura dei prati. Uno studio del 2026 sui prati aridi della Val di Susa ha ricostruito proprio questo processo, mostrando quanto la biodiversità attuale dipenda dalla precedente estensione dei pascoli e dalla storia del loro utilizzo. Anche l'Agenzia europea dell'ambiente riconosce l'abbandono dei prati ricchi di specie come una delle minacce per le farfalle specializzate. Il suo indicatore delle farfalle dei prati è diminuito del 47 per cento nell'Unione europea tra il 1991 e il 2024, per l'effetto combinato di intensificazione agricola, perdita degli habitat, abbandono e altri fattori. Il dato dipende da più cause, ma rende evidente la fragilità di quegli ecosistemi. Un documento della Commissione europea del 2026 stima che un terzo degli habitat di interesse comunitario richieda una gestione agricola attiva, soprattutto il pascolo estensivo.

La stessa logica opera in un paesaggio assai diverso, quello dei satoyama giapponesi. Sono mosaici di risaie, piccoli boschi utilizzati tradizionalmente, stagni e prati, mantenuti per generazioni dal lavoro delle comunità rurali. La loro varietà di ambienti ospita specie che dipendono da operazioni umane periodiche, come l'irrigazione delle risaie o il taglio della vegetazione. L'invecchiamento della popolazione agricola e l'abbandono delle terre stanno compromettendo questi equilibri, tanto che l'OCSE ne ha segnalato il declino nel suo esame ambientale del Giappone del 2025.

Gli effetti dell'abbandono dipendono dalla storia del territorio. Dove l'agricoltura ha sostituito foreste originarie, la rigenerazione spontanea può restituire habitat preziosi. Uno studio pubblicato nel 2024 su Nature Sustainability, che ha esaminato 1.322 specie di uccelli e mammiferi in undici aree di quattro continenti, ha stimato che l'abbandono dei coltivi abbia aumentato l'habitat disponibile per il 62,7 per cento degli uccelli e il 77,7 per cento dei mammiferi considerati. È una prova importante del fatto che lasciare spazio alla rigenerazione può funzionare. I prati seminaturali europei e le risaie tradizionali del Giappone raccontano un'altra parte della storia: dove intere comunità biologiche si sono sviluppate insieme a pratiche umane durevoli, interromperle significa cambiare le condizioni da cui quelle comunità dipendono.

La questione politica, allora, è tutt'altro che marginale. Se un territorio conserva la propria ricchezza biologica grazie allo sfalcio, al pascolo estensivo o alla manutenzione di piccoli sistemi idrici, chi custodisce queste attività svolge anche una funzione di conservazione. Una politica che finanzi soltanto l'acquisto di terreni da sottrarre all'uso umano può fallire proprio dove si propone di proteggere la natura. In certi paesaggi è necessario sostenere economicamente chi continua ad abitarli e a gestirli, riconoscendo il valore ecologico di pratiche che il mercato, da solo, non remunera. Ciò richiede di distinguere l'agricoltura intensiva, spesso responsabile di gravi perdite di biodiversità, dalla gestione estensiva che mantiene habitat preziosi.

L'errore di fondo sta nell'immaginare un unico rapporto possibile tra esseri umani e natura, sempre espresso come quantità di disturbo. La biologia richiede di chiedersi quali specie vivano in un luogo, quali processi ne permettano la persistenza e che cosa accada quando quei processi cambiano. In molte regioni del mondo anche gli esseri umani sono diventati, nel corso di secoli o millenni, parte della storia ecologica del paesaggio. La loro sparizione può essere una liberazione per alcune specie e una catastrofe per altre. Conservare la biodiversità esige di conoscere questa storia, anche quando costringe a riconoscere che la presenza umana può essere una condizione della sua sopravvivenza.

Eppure, proprio questa istituzione è da oltre vent'anni al centro di una successione impressionante di scandali riguardanti la qualità e l'autenticità delle pubblicazioni scientifiche, soprattutto quelle prodotte attraverso il suo vastissimo sistema di conferenze. Migliaia di articoli ritirati, congressi con procedure di revisione inesistenti o inaffidabili, lavori scientificamente insensati accettati e pubblicati, fino all'emergere di un mercato organizzato per la vendita di false paternità scientifiche. L'ultimo episodio è stato raccontato da Nature il 30 ottobre: IEEE ha ritirato in un solo giorno 1.417 articoli, dopo che un'indagine indipendente ne aveva documentato i collegamenti con organizzazioni commerciali specializzate nella compravendita di pubblicazioni scientifiche (https://www.nature.com/articles/d41586-026-03455-8).

La vicenda dovrebbe finalmente convincerci ad abbandonare l'idea che la crisi dell'integrità delle pubblicazioni scientifiche sia un problema prevalentemente biomedico. La particolare attenzione riservata alle frodi nella ricerca medica e biologica, comprensibile per le loro possibili conseguenze sulla salute pubblica, rischia di nascondere quanto sta accadendo nel resto della ricerca. Nel caso di IEEE, la produzione di pubblicazioni scientifiche inaffidabili ha assunto dimensioni industriali all'interno di un sistema che coinvolge organizzatori di congressi, istituzioni accademiche e imprese specializzate nella fabbricazione di articoli. Il fatto che una società di tale prestigio abbia impiegato decenni per affrontare seriamente il fenomeno rende ancora più grave la vicenda.

Una delle prime avvisaglie risale al 2005, quando tre studenti del Massachusetts Institute of Technology, Jeremy Stribling, Dan Aguayo e Max Krohn, svilupparono SCIgen, un programma capace di generare automaticamente articoli di informatica assemblando termini tecnici, formule, grafici e riferimenti bibliografici. Il risultato aveva l'aspetto di un normale lavoro scientifico, mentre il contenuto era completamente insensato. Uno di questi articoli, intitolato "Rooter: A Methodology for the Typical Unification of Access Points and Redundancy", venne accettato, senza revisione scientifica, dalla World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics, una conferenza sostenuta da IEEE. L'esperimento dimostrava quanto fosse facile ottenere l'accettazione di un manoscritto scientificamente privo di significato. IEEE ritirò il proprio sostegno alla conferenza, e il caso ebbe una notevole risonanza internazionale (https://news.mit.edu/2015/how-three-mit-students-fooled-scientific-journals-0414).

Nel dicembre 2008, un articolo prodotto con SCIgen e attribuito a un ricercatore inesistente, Herbert Schlangemann, venne accettato dalla International Conference on Computer Science and Software Engineering di Wuhan, in Cina, sponsorizzata da IEEE. Il lavoro, intitolato "Towards the Simulation of E-Commerce", comparve persino nella biblioteca digitale IEEE Xplore. Gli organizzatori invitarono il suo autore immaginario a presiedere una sessione scientifica, sulla base di un curriculum altrettanto inventato. L'articolo fu rimosso dopo che la vicenda divenne pubblica. L'esperimento aveva mostrato che era possibile ottenere la pubblicazione di risultati inesistenti sfruttando l'assenza di controlli scientifici adeguati (https://diehimmelistschoen.blogspot.com/).

Nel 2014 il ricercatore francese Cyril Labbé, che aveva sviluppato strumenti per riconoscere automaticamente gli articoli prodotti con SCIgen, portò all'identificazione di oltre 120 lavori privi di senso distribuiti da IEEE e Springer. Una parte consistente proveniva da congressi organizzati in Cina tra il 2008 e il 2013. La vicenda finì nuovamente sulle pagine di Nature, con un articolo che documentava come pubblicazioni generate automaticamente fossero entrate nei normali circuiti della letteratura scientifica. Il problema aveva ormai superato la dimensione dell'esperimento dimostrativo: qualcuno utilizzava quei sistemi di pubblicazione per costruire curriculum scientifici spendibili nelle proprie istituzioni (https://www.nature.com/articles/nature.2014.14763).

Nel giugno 2015, Retraction Watch scoprì che IEEE aveva ritirato migliaia di lavori congressuali, in larga parte pubblicati pochi anni prima. Soltanto dalla International Conference on E-Business and E-Government del 2011 risultavano 1.281 ritiri; altri 1.085 riguardavano la International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering dello stesso anno. IEEE aveva inoltre escluso dalla propria biblioteca digitale gli atti di numerose altre conferenze, giudicando insufficienti le procedure con cui erano stati selezionati i contributi. Le comunicazioni di ritiro, generalmente identiche, richiamavano generiche violazioni dei principi editoriali della società, senza fornire spiegazioni individuali adeguate. Nel complesso emergeva un problema che coinvolgeva migliaia di articoli e intere manifestazioni scientifiche (https://retractionwatch.com/2015/06/25/one-publisher-appears-to-have-retracted-thousands-of-meeting-abstracts-yes-thousands/).

Si sarebbe potuto considerare quell'episodio un'occasione per rivedere radicalmente l'organizzazione delle conferenze. La successione degli scandali dimostra quanto siano stati insufficienti gli interventi adottati. Nel 2018 IEEE annunciò il ritiro di 29 articoli dalla rivista IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, dopo aver accertato violazioni sistematiche delle proprie regole di revisione, ed espulse tre editor coinvolti. Ventisei articoli ritirati erano firmati dall'ingegnere italiano Antonio Orlandi, già direttore della rivista, senza che IEEE chiarisse pubblicamente le responsabilità individuali relative a ciascun lavoro. Si trattava dunque di un episodio che coinvolgeva anche una delle riviste scientifiche della società e i meccanismi di controllo editoriale al loro interno (https://retractionwatch.com/2018/11/22/engineering-prof-in-italy-earns-26-retractions-in-one-fell-swoop/).

Nel dicembre 2022 IEEE cancellò oltre 400 articoli delle edizioni 2016-2018 della International Conference on Smart Cities and Systems Engineering, tenute in Cina, dichiarando di non poter più avere fiducia nei meccanismi di revisione adottati dagli organizzatori. Il provvedimento riguardava interi atti congressuali, perché l'indagine aveva accertato che le procedure con cui i lavori erano stati selezionati risultavano inadeguate (https://retractionwatch.com/2022/12/06/publisher-retracts-400-papers-at-once-for-violations-of-peer-review-process-policies/).

Nel giugno 2023 Retraction Watch documentò un ulteriore insieme di anomalie nei congressi IEEE, segnalate da Guillaume Cabanac e Kendra Albert. Fra i manoscritti pubblicati comparivano testi con plagio, citazioni manipolate e termini scientifici deformati da programmi di parafrasi automatica. In un articolo dedicato all'identificazione del tumore polmonare mediante apprendimento automatico, per esempio, una tecnica informatica nota come "random forest", che utilizza numerosi modelli decisionali per classificare i dati, era stata trasformata in "arbitrary backwoods", un'espressione priva di significato tecnico. Un ricercatore intervistato in forma anonima raccontò anche come, presso la propria istituzione, gli articoli presentati a un congresso sponsorizzato da IEEE potessero essere valutati da colleghi della stessa università, che costituiva anche la principale fonte dei lavori da pubblicare. La possibilità di gonfiare le pubblicazioni dell'istituzione e di manipolare le citazioni degli organizzatori era evidente. IEEE rispondeva ancora di ritenere molto efficaci i propri controlli preventivi (https://retractionwatch.com/2023/06/15/plague-of-anomalies-in-conference-proceedings-hint-at-systemic-issues/).

Nel novembre 2024 Retraction Watch riferì che IEEE aveva ritirato altri 57 articoli dalla rivista IEEE Access, perché accettati senza il numero minimo di revisioni indipendenti richiesto dalle regole editoriali. Gli articoli erano stati pubblicati nel 2020, e la loro rimozione avveniva dunque quattro anni dopo. La stessa inchiesta documentava come Cabanac avesse progressivamente identificato nella rivista un numero crescente di pubblicazioni sospette, attraverso il proprio sistema automatico di individuazione delle anomalie testuali (https://retractionwatch.com/2024/11/15/engineering-publisher-pulled-57-papers-in-a-day-for-peer-review-irregularities/).

Uno studio pubblicato nel 2025 sui Proceedings of the National Academy of Sciences, dedicato alle organizzazioni che rendono possibile la frode scientifica su scala industriale, ha successivamente analizzato circa 2,3 milioni di articoli pubblicati in quasi 20.000 conferenze IEEE dal 2003, identificando 45 conferenze svoltesi tra il 2009 e il 2011 nelle quali era stato ritirato oltre il 10% delle pubblicazioni. I ricercatori hanno inoltre individuato conferenze caratterizzate da concentrazioni statisticamente anomale di articoli segnalati su PubPeer, una piattaforma nella quale vengono discusse criticamente le pubblicazioni scientifiche, e di lavori contenenti espressioni tecniche alterate dai programmi di parafrasi. In almeno sette serie congressuali le anomalie si ripetevano per tre o più anni consecutivi. Questi risultati indicano che il problema poteva persistere negli stessi circuiti organizzativi per anni, senza che i controlli riuscissero a interromperlo (https://doi.org/10.1073/pnas.2420092122).

La dimensione di questo disastro editoriale è ancora più impressionante considerando che, secondo l'indagine pubblicata nell'ottobre 2026 da Anna Abalkina e colleghi, IEEE rappresentava il 34% dei ritiri indicizzati in Scopus tra il 2001 e il 2024. Nello stesso studio, la consultazione del database di Retraction Watch al 29 giugno 2026 attribuiva a IEEE il 15,5% di tutti i ritiri registrati, collocandola al secondo posto fra gli editori. Sono percentuali calcolate su archivi diversi, e non misurano direttamente la quota di pubblicazioni fraudolente di IEEE, ma documentano la posizione eccezionale assunta dalla società nella storia delle ritrattazioni scientifiche (https://doi.org/10.1080/08989621.2026.2733727). 

Questa successione di episodi dovrebbe bastare a dimostrare che il problema riguarda il modello di produzione e distribuzione degli articoli scientifici adottato da IEEE per una parte rilevante della propria attività. La società sponsorizza più di duemila conferenze ogni anno, con una produzione che raggiunge circa 350.000 lavori congressuali. Le conferenze di maggiore prestigio, soprattutto in informatica, svolgono un ruolo scientifico fondamentale e possono avere procedure di selezione estremamente rigorose. Il marchio IEEE, tuttavia, copre anche un universo molto diverso, costituito da congressi organizzati localmente da università e associazioni, ai quali può essere concessa una sponsorizzazione tecnica. In questo sistema la selezione dei manoscritti è affidata principalmente ai comitati organizzatori, mentre IEEE fornisce il riconoscimento istituzionale e, quando i lavori sono ammessi, la distribuzione attraverso IEEE Xplore.

La distinzione fra sponsorizzazione scientifica e responsabilità editoriale è diventata così particolarmente conveniente. Gli organizzatori locali incassano le quote di partecipazione, gli autori ottengono una pubblicazione riconoscibile nei database bibliografici e IEEE amplia il proprio catalogo. Esistono diversi accordi economici, inclusi quelli in cui le unità IEEE partecipano direttamente agli eventuali avanzi finanziari delle conferenze e quelli in cui percepiscono quote per la sponsorizzazione tecnica. Le regole ufficiali di IEEE stabiliscono, per le conferenze tecnicamente cosponsorizzate senza partecipazione finanziaria della società, una quota di 1.450 dollari più 22 dollari per ogni articolo sottoposto per l'inserimento in IEEE Xplore. Sono somme dichiaratamente destinate a coprire i costi del servizio, e non garantiscono la pubblicazione del lavoro. Le stesse regole attribuiscono però agli sponsor tecnici compiti di supervisione delle procedure di revisione: delegare il lavoro ai comitati locali, dunque, non elimina la responsabilità per la sua qualità (https://events.ieee.org/planning-basics/getting-started/obtaining-sponsorship/).

La dimensione economica è facilmente verificabile. Nel bilancio certificato del 2025 IEEE ha registrato 229,8 milioni di dollari di ricavi dalle conferenze, ai quali si aggiungono 321,5 milioni dalle pubblicazioni periodiche, su un totale di 665,8 milioni di ricavi operativi. I costi diretti delle conferenze nello stesso anno sono stati pari a 229,5 milioni di dollari, mentre nel 2024 i ricavi congressuali avevano superato di oltre 44 milioni i costi attribuiti alla medesima attività. Questi dati mostrano quanto pesi il settore nell'economia della società e quanto siano rilevanti le oscillazioni del suo risultato finanziario. L'espansione del numero di conferenze e dei contributi pubblicati rappresenta comunque un'opportunità commerciale per gli attori che partecipano al sistema, mentre l'investimento necessario a valutare seriamente ogni manoscritto costituisce un costo. In assenza di controlli indipendenti adeguati, il conflitto fra quantità di pubblicazioni e affidabilità scientifica è incorporato nel funzionamento stesso del sistema (https://2025.ieeeannualreport.org/wp-content/uploads/2026/06/Institute-of-Electrical-and-Electronics-Engineers-Inc.-2025-FS-FINAL.pdf).

A questo interesse commerciale si aggiunge quello delle istituzioni che utilizzano il numero di pubblicazioni per valutare i propri ricercatori. Il fenomeno ha assunto caratteristiche geografiche riconoscibili, che riflettono le differenze fra i sistemi locali di carriera e gli incentivi attribuiti alla produzione scientifica. In India, dove negli ultimi anni si è concentrata una quota particolarmente elevata dei congressi IEEE coinvolti nelle indagini, i regolamenti di molte istituzioni attribuiscono valore alla pubblicazione in atti indicizzati da Scopus e altri database, una condizione rilevante per curriculum, progressioni di carriera e valutazioni istituzionali. Alcuni prevedono perfino premi in denaro. Il regolamento entrato in vigore nel novembre 2024 del Marri Laxman Reddy Institute of Technology and Management di Hyderabad, per esempio, stabilisce un incentivo di 10.000 rupie per il primo autore e di 8.000 per il secondo autore di un lavoro pubblicato negli atti di una conferenza internazionale indicizzata da Scopus, secondo le condizioni previste dall'istituto. È previsto anche un contributo alle spese di iscrizione. Si tratta di incentivi formalmente rivolti alla ricerca di qualità, che però attribuiscono un valore economico facilmente misurabile alla pubblicazione indicizzata (https://www.mlritm.ac.in/themes/custom/mlritm/includes/Policies/23.Final%20R%26D%20Policy%20-%2003-11-2024.pdf).

Il risultato è un mercato nel quale la produzione di articoli diventa conveniente per soggetti con interessi differenti. Una conferenza può aumentare i ricavi accettando più iscrizioni; un dipartimento può migliorare i propri indicatori aumentando le pubblicazioni dei suoi membri; un ricercatore può acquistare un posto fra gli autori, soprattutto quando il costo dell'operazione è inferiore al beneficio atteso per la carriera. Le paper mills si inseriscono in questo sistema offrendo un servizio commerciale che sfrutta il prestigio dell'editore e la debolezza dei controlli. La presenza di molti lavori problematici in conferenze organizzate in una determinata regione non autorizza naturalmente a considerare fraudolenta la ricerca di quella regione. Identifica però una concentrazione di occasioni economiche e di vulnerabilità istituzionali che deve essere studiata e corretta.

L'indagine che ha provocato la decisione di ottobre è particolarmente significativa proprio perché ricostruisce questo mercato. Anna Abalkina, Marie Kunešová e i loro collaboratori hanno raccolto 4.407 annunci di vendita di posizioni fra gli autori scientifici, pubblicati su oltre 200 canali social, fra cui Telegram, WhatsApp e Facebook. Confrontando i titoli offerti con gli archivi IEEE hanno identificato 2.062 articoli, pubblicati fra il 2021 e il 2026 negli atti di 366 conferenze, corrispondenti esattamente o quasi ai lavori proposti in vendita. Gli articoli coinvolgevano oltre 7.500 autori affiliati a più di 2.000 istituzioni di 56 paesi. In alcune conferenze i lavori identificati rappresentavano fino al 23,5% delle pubblicazioni. Fra le 109 conferenze con almeno cinque articoli collegati agli annunci, ben 95 si erano tenute in India (https://doi.org/10.1080/08989621.2026.2733727).

I prezzi aiutano a comprendere il funzionamento dell'operazione. Una posizione di primo autore poteva essere offerta per cifre comprese fra 43 e 400 dollari, mentre una posizione di ultimo autore poteva costare fra 11 e 200 dollari. La coincidenza fra annunci e articoli pubblicati costituisce un indizio molto forte di commercializzazione della paternità scientifica, sebbene la sola presenza di un'offerta non dimostri che ogni transazione sia stata completata o che ogni risultato contenuto nell'articolo sia stato fabbricato. La falsificazione dell'attribuzione del lavoro costituisce comunque una violazione dell'integrità scientifica. Gli autori dello studio hanno inoltre documentato anomalie nelle collaborazioni, nella distribuzione delle affiliazioni e nelle citazioni, compatibili con un sistema organizzato di produzione e distribuzione commerciale degli articoli.

IEEE ha reagito ritirando in blocco 1.417 di quei lavori il 23 ottobre. Alla data dell'articolo di Nature, 1.622 dei 2.062 lavori individuati dall'indagine risultavano già ritirati, mentre il totale dei ritiri effettuati da IEEE nel corso del 2026 si avvicinava a 3.000. La rapidità con cui una segnalazione esterna è stata tradotta in un provvedimento editoriale è incoraggiante. IEEE aveva già effettuato grandi operazioni di ritiro in passato; la differenza importante, questa volta, riguarda l'identificazione di una rete commerciale di offerte di paternità scientifica e l'ampiezza della risposta a evidenze raccolte da investigatori indipendenti (https://www.nature.com/articles/d41586-026-03455-8).

Resta però sconcertante la difesa quantitativa avanzata dalla società, secondo la quale i lavori interessati dall'ultima operazione rappresentano meno dello 0,06% di tutte le pubblicazioni congressuali prodotte nei sei anni considerati. Il ragionamento è statisticamente inconsistente: i lavori sono stati identificati attraverso una specifica serie di annunci pubblicitari, che non costituisce un campione casuale della produzione IEEE e non consente di stimare la frequenza complessiva delle frodi. Confrontare il numero di articoli riconosciuti come problematici con milioni di pubblicazioni, per suggerire che il fenomeno sia trascurabile, confonde la capacità di scoperta con la prevalenza del problema. Le migliaia di ritiri degli anni precedenti, i controlli editoriali ripetutamente risultati insufficienti e l'esistenza di un mercato pubblico della vendita di paternità scientifiche rendono questa rassicurazione particolarmente poco credibile.

L'operazione di ottobre è quindi un segnale che merita di essere riconosciuto, ma il bilancio storico di IEEE rimane pesantissimo. Per oltre vent'anni sono state documentate frodi grossolane, conferenze con procedure di valutazione inaffidabili e interi blocchi di pubblicazioni successivamente cancellati. Intanto gli articoli hanno potuto produrre effetti sulle carriere, sulle graduatorie accademiche e sulle successive pubblicazioni che li hanno citati. Il ritiro interrompe formalmente la loro validità scientifica; spesso arriva quando i benefici ottenuti mediante quelle pubblicazioni sono già stati incassati.

La responsabilità di IEEE richiede perciò interventi che investano l'intero sistema delle conferenze: verifiche indipendenti dei comitati scientifici, tracciabilità delle revisioni, controlli preventivi sugli autori e sui manoscritti, sospensione delle conferenze che non dimostrano procedure affidabili, esami retrospettivi dei congressi nei quali emergono concentrazioni anomale di pubblicazioni. I risultati delle indagini dovrebbero essere comunicati alle istituzioni degli autori e degli organizzatori, affinché possano essere riesaminati anche i benefici accademici ottenuti. Gli enti che attribuiscono punteggi e premi alla semplice presenza di un lavoro in un database devono assumersi una parte della responsabilità: una pubblicazione indicizzata documenta che un articolo è stato registrato, senza certificare la validità della ricerca.

La decisione di ritirare 1.417 articoli in un giorno mostra che IEEE possiede finalmente, almeno in determinate circostanze, la capacità di intervenire su larga scala e in tempi brevi. La vera prova sarà applicare quella capacità alla produzione congressuale ordinaria, intervenendo prima che i lavori entrino nella letteratura e valutando sistematicamente quelli già pubblicati. Dopo vent'anni di scandali, la prestigiosa società scientifica deve ancora dimostrare di saper subordinare gli interessi commerciali legati alle conferenze alle garanzie di qualità della ricerca che il proprio marchio promette. Il problema non è quanto rapidamente riesca a ritirare mille articoli dopo che qualcun altro ha scoperto la frode, ma quanti milioni di articoli abbia distribuito senza essere in grado di garantire che fossero mai stati sottoposti a una verifica scientifica degna di questo nome.

Buonguerrieri, capogruppo di Fratelli d’Italia in commissione, ha rivendicato la norma che consente a taluni sanitari radiati di chiedere la reiscrizione all’albo, presentandola come la fine di una “caccia alle streghe” contro medici che “hanno salvato vite umane”. E l’ha legata al lavoro della commissione, chiamata a far emergere “tutta la verità”. Ma la norma, che sta facendo discutere, non prevede un reintegro generalizzato: fissa condizioni precise, legate ai fatti contestati e alle circostanze dell’emergenza, e si limita ad aprire la strada a una richiesta alla Commissione centrale per gli esercenti le professioni sanitarie, da valutare caso per caso. Il testo ha superato il primo passaggio alla Camera, deve ancora essere approvato dal Senato e non prevede alcun indennizzo. Trasformarla nella riabilitazione di chi si oppose alle indicazioni ufficiali le attribuisce un significato che il testo non contiene. Serve però a ingraziarsi il mondo no vax. È la pandemia riletta con la lente no vax, con Fratelli d’Italia e Lega in prima fila e Forza Italia più defilata.

A essere celebrati come eroi sono così i contestatori dei vaccini e i promotori di opinabili cure domiciliari, non chi, nell’incertezza di quei mesi, lavorava sulle evidenze disponibili aggiornandole con il procedere della ricerca.

Borghi è stato più esplicito. A chi domanda a che serva la commissione se nessuno finisce in carcere, ha risposto che mandarli dentro, “purtroppo”, non spetta ai parlamentari, ma che se un magistrato vorrà procedere, tanto meglio. L’accertamento parlamentare diventa la premessa, per non dire la speranza, di una punizione giudiziaria.

La commissione ha il diritto e il dovere di verificare le decisioni prese, individuare errori e responsabilità. Il problema è un’indagine che parte da un verdetto già scritto: non capire come le istituzioni affrontarono un’emergenza senza precedenti, ma dimostrare che le politiche sanitarie erano sbagliate e che chi le contestava aveva ragione. 

Ne è prova la persistenza dello slogan “tachipirina e vigile attesa”, ribadito anche ieri: formula efficace quanto fuorviante, caricatura di indicazioni ministeriali ben più articolate. Ma le circolari si leggono meno dei post, e una semplificazione ripetuta abbastanza a lungo diventa verità percepita, rendendo superflua ogni verifica.

Il rapporto tra politica e scienza continua a essere burrascoso. La scienza non produce verità immutabili: le ipotesi si correggono, le terapie si aggiornano. Ma da questo non discende che ogni decisione passata sia indifendibile perché contestabile. Le scelte si giudicano con le conoscenze disponibili quando furono prese. Nel novembre 2020 si decideva sulle migliori evidenze del momento; l’arrivo di monoclonali e antivirali ha ampliato le cure, ma non dimostra che le raccomandazioni precedenti fossero sbagliate. Il fallibilismo ammette l’errore, non cancella la differenza tra conoscenze sostenute da evidenze di un determinato periodo e congetture senza riscontri. 

Il rischio, dunque, non è che la commissione indaghi, ma che usi l’inchiesta per trasformare una controversia scientifica in un processo agli avversari: un verdetto ideologico in cerca di prove, cioè il contrario della verità che sostiene di cercare. Si punta a istituzionalizzare l’antiscienza riscrivendo la storia secondo un metro di giudizio di parte.

Avevo denunciato questa operazione il 23 luglio, in una lettera aperta al ministro della Salute Orazio Schillaci pubblicata sul Foglio, ricostruendo l'iniziativa della deputata di Fratelli d'Italia Alice Buonguerrieri, che aveva presentato l'emendamento il 3 marzo, e il successivo intervento favorevole del sottosegretario Marcello Gemmato, nonostante il parere negativo che, secondo le ricostruzioni giornalistiche, era stato espresso dal ministro. Avevo chiesto a Schillaci di chiarire se condividesse la scelta di offrire una sponda politica alle rivendicazioni no-vax e come fosse possibile che un sottosegretario sostenesse una proposta sulla quale il titolare del dicastero avrebbe espresso una valutazione opposta. Tre mesi dopo, quelle domande restano aperte e l'operazione è arrivata al voto dell'Aula.

La Camera ha approvato l'articolo 8 del disegno di legge sulle professioni sanitarie con 126 voti favorevoli e 113 contrari. Una parte di Forza Italia ha evitato la votazione, mentre altri suoi deputati hanno contribuito al risultato; gli otto parlamentari di Futuro Nazionale, la formazione legata a Roberto Vannacci, hanno rivendicato il carattere decisivo del proprio sostegno, e i numeri confermano la loro affermazione, perché con quegli otto voti passati dal sì al no la norma sarebbe stata respinta per 121 a 118. Fratelli d'Italia ha dunque promosso l'iniziativa, Forza Italia ha contribuito a farla passare e i vannacciani hanno potuto presentarsi ai propri sostenitori come determinanti per la sua approvazione. È difficile immaginare una rappresentazione più eloquente del modo in cui una rivendicazione no-vax possa diventare moneta di scambio nella competizione politica interna alla destra.

Conviene ricordare che cosa è stato approvato, perché proprio la confusione è stata uno degli strumenti di questa operazione. Durante la pandemia, i sanitari che non rispettavano l'obbligo vaccinale venivano normalmente sospesi dall'esercizio professionale; la radiazione era invece una sanzione disciplinare molto più grave, relativa a condotte ulteriori giudicate incompatibili con i doveri professionali. La disposizione votata alla Camera, ancora soggetta al completamento dell'iter legislativo, consente a determinate condizioni di presentare una richiesta straordinaria di reiscrizione per fatti non dolosi commessi durante lo stato di emergenza, dal 31 gennaio 2020 al 31 marzo 2022, affidandone la valutazione alla Commissione centrale per gli esercenti le professioni sanitarie. Nessuna riammissione è automatica. Rimane però una domanda alla quale i promotori della norma dovrebbero rispondere prima di pretendere di modificare il sistema disciplinare: quali errori hanno commesso gli Ordini, quanti professionisti ne sono stati vittime e perché i normali strumenti di impugnazione e reiscrizione sarebbero insufficienti? Per giustificare una legislazione eccezionale servono casi documentati e ragioni verificabili, che finora non sono stati messi al centro della difesa pubblica del provvedimento.

Al loro posto sono arrivate le dichiarazioni di Buonguerrieri, che ha parlato di persecuzione e di "caccia alle streghe", e quelle di Lucio Malan, presidente dei senatori di Fratelli d'Italia, che ha accusato gli oppositori della norma di rimpiangere una stagione di odio e divisioni, contestando il fondamento scientifico delle misure adottate durante la pandemia. Sono accuse pesantissime nei confronti delle istituzioni sanitarie, formulate da rappresentanti di un partito di governo che avrebbero tutti gli strumenti per verificarne la fondatezza. Se Buonguerrieri conosce casi di persecuzione disciplinare, li documenti; se Malan ritiene che le misure sanitarie fossero scientificamente infondate, indichi quali, sulla base di quali prove e rispetto a quali conoscenze disponibili all'epoca. Il loro ruolo istituzionale rende particolarmente grave l'uso disinvolto di accuse che alimentano la sfiducia verso la medicina e verso chi ha il compito di tutelare i pazienti.

È questo il punto sul quale bisogna inchiodare i responsabili politici. Gruppi no-vax anche piccoli possono garantire un consenso elettorale concentrato, rumoroso e facilmente mobilitabile, particolarmente appetibile per partiti e candidati che cercano di differenziarsi dai propri alleati. Le dichiarazioni dei promotori e la rivendicazione dei voti decisivi da parte dei vannacciani mostrano quanto questa battaglia sia divenuta utile per acquisire riconoscibilità politica. Non occorre conoscere le intenzioni private dei parlamentari per giudicare la scelta compiuta: hanno sostenuto una norma eccezionale, l'hanno accompagnata con la narrazione della persecuzione dei sanitari dissenzienti e hanno offerto ai gruppi no-vax un successo politico che questi possono legittimamente rivendicare come proprio. Il possibile vantaggio elettorale è immediato, mentre il costo di una fiducia indebolita nelle vaccinazioni ricade su tutta la popolazione.

Quel costo è ben conosciuto. La disinformazione vaccinale influenza decisioni dalle quali dipendono la protezione dei bambini, la prevenzione delle malattie infettive e la salute delle persone più vulnerabili; quando a diffonderla è un medico, la sua autorevolezza professionale può renderla ancora più persuasiva. Gli Ordini esistono anche per garantire che il titolo professionale non venga utilizzato in violazione dei doveri deontologici, e chi vuole intervenire sulle loro decisioni ha l'obbligo di dimostrare quali ingiustizie intenda correggere. Presentare quelle decisioni come una persecuzione, senza dimostrarlo, significa offrire un nuovo argomento a chi sostiene che le autorità sanitarie abbiano deliberatamente ingannato o punito i cittadini. Un Parlamento dovrebbe conoscere le conseguenze di un simile messaggio, soprattutto dopo una pandemia nella quale la disinformazione ha ostacolato la prevenzione e contribuito a decisioni sanitarie dannose.

La coincidenza con il discorso di Mattarella all'Airc rende ancora più evidente l'irresponsabilità dell'operazione. Le conoscenze immunologiche che hanno permesso lo sviluppo dei vaccini sono anche alla base di nuove strategie terapeutiche contro il cancro, comprese applicazioni sperimentali delle piattaforme a RNA messaggero. Mentre la ricerca apre possibilità di trattamento che fino a pochi anni fa erano difficili da immaginare, esponenti della maggioranza alimentano una narrazione che scredita le istituzioni scientifiche dalle quali dipende anche la credibilità di quelle innovazioni. La fiducia necessaria affinché i cittadini accettino una prevenzione o una terapia efficace richiede anni di lavoro e comportamenti istituzionali coerenti; bastano invece poche dichiarazioni irresponsabili, soprattutto quando provengono da chi governa, per rafforzare dubbi che la disinformazione ha già diffuso.

La responsabilità maggiore ricade su Giorgia Meloni, perché l'iniziativa nasce nel suo partito, viene sostenuta da un sottosegretario del suo governo e difesa dal presidente dei senatori di Fratelli d'Italia. La presidente del Consiglio dovrebbe spiegare se condivide le accuse di persecuzione rivolte alle istituzioni sanitarie e se ritiene scientificamente ingiustificate le misure vaccinali adottate durante la pandemia. Dovrebbe soprattutto chiarire se considera accettabile che il proprio partito cerchi consenso politico presso gruppi no-vax offrendo loro una vittoria legislativa e simbolica, mentre il Servizio sanitario nazionale deve affrontare problemi assai più urgenti, dalle carenze di personale alle disuguaglianze nell'accesso alle cure. Forza Italia risponde dei voti che hanno consentito l'approvazione, malgrado le riserve manifestate da una parte dei suoi parlamentari; Futuro Nazionale risponde del sostegno che ha orgogliosamente rivendicato. Chi ha sostenuto la norma deve indicare quale beneficio per i pazienti giustifichi l'eccezione introdotta e perché essa debba avere precedenza su questioni sanitarie di ben altra rilevanza.

Resta Schillaci, al quale ripeto le domande formulate a luglio. È vero che il ministero aveva espresso parere negativo sull'emendamento? Chi ha autorizzato Gemmato a sostenerlo in Commissione e quale posizione ufficiale ha assunto il dicastero? Un ministro della Salute che è anche medico e uomo di scienza conosce il valore della fiducia nelle vaccinazioni e la funzione delle responsabilità disciplinari; proprio per questo deve spiegare come intenda conciliare il proprio ruolo con un'iniziativa politica che, attraverso le dichiarazioni dei suoi promotori, offre legittimazione alla narrativa della persecuzione no-vax. Il silenzio pubblico su una divergenza tanto grave, qualora la ricostruzione giornalistica sia confermata, costituisce esso stesso un problema politico.

Una democrazia riconosce anche ai no-vax il diritto di organizzarsi, manifestare e cercare rappresentanza, ma chi governa ha il dovere di valutare le loro richieste sulla base dell'interesse generale, e non della loro capacità di portare voti. È precisamente questo dovere che i protagonisti della vicenda sembrano aver subordinato alla convenienza politica, scegliendo di dare rilevanza legislativa a una rivendicazione accompagnata da accuse non adeguatamente documentate contro le istituzioni sanitarie. La conseguenza più insidiosa riguarda il precedente che si crea: se una minoranza sufficientemente mobilitata riesce a ottenere una disciplina eccezionale presentando come persecuzione l'applicazione di regole professionali, altri gruppi potranno tentare la stessa strada, trasformando la responsabilità scientifica e deontologica in materia di negoziazione elettorale.

Mattarella ha ricordato che l'opposizione pregiudiziale ai vaccini può costare vite umane, e nessuno dei protagonisti di questa operazione può dichiararsi ignaro del pericolo. Meloni, Buonguerrieri, Malan, Gemmato, i parlamentari di Forza Italia che hanno votato a favore e quelli di Futuro Nazionale che hanno rivendicato il proprio ruolo hanno avuto mesi per riflettere sulle conseguenze delle loro scelte, mentre Schillaci ha avuto tutto il tempo per chiarire la posizione del ministero. Adesso devono rispondere pubblicamente delle ragioni sanitarie e scientifiche che giustificherebbero il provvedimento, delle accuse rivolte agli organi disciplinari e della scelta di coltivare un consenso politico fondato sulla sfiducia nelle istituzioni mediche.

La convenienza di questa operazione è evidente anche nella distribuzione delle responsabilità: i voti eventualmente conquistati sono immediati e facilmente attribuibili ai politici che hanno sostenuto la norma, mentre le conseguenze della disinformazione sanitaria possono emergere dopo anni e colpire persone che non sapranno mai quali dichiarazioni abbiano contribuito alle loro convinzioni. È una delle forme più irresponsabili di opportunismo elettorale, perché consente di incassare un vantaggio politico lasciando alla collettività i rischi delle proprie scelte. Chi ritiene che qualche migliaio di voti no-vax valga questo prezzo abbia almeno il coraggio di dichiararlo agli italiani: perché i voti che spera di guadagnare appartengono a lui, mentre la salute che mette a rischio appartiene a tutti.

Shuford era una delle poche figure sulle quali gli esperti di sanità pubblica nutrivano qualche speranza. Epidemiologa, già responsabile della sanità del Texas, aveva diretto la risposta dello Stato all'epidemia di morbillo del 2025, guadagnandosi una reputazione di persona competente, attenta ai dati e consapevole dell'importanza delle vaccinazioni infantili. Il suo arrivo ai CDC, nel giugno scorso, era stato accolto come il segnale che forse, dopo mesi di sconvolgimenti, sarebbe rimasto qualche professionista esperto a occuparsi delle malattie degli americani. Nella dichiarazione ufficiale Shuford ringrazia Trump e Kennedy per la straordinaria esperienza e spiega di volersi dedicare maggiormente alla famiglia. Le ragioni personali vanno rispettate. Il Washington Post riferisce però anche dell'esistenza di dissensi sulla politica vaccinale dell'amministrazione, secondo una fonte informata. Quale sia stata la ragione determinante della partenza, al momento, non è accertato. Resta il risultato: un'altra professionista qualificata abbandona un posto di vertice in un'agenzia che avrebbe disperatamente bisogno di continuità.

Per apprezzare il significato della notizia conviene ricordare che cosa è accaduto ai CDC dall'insediamento di Trump. La prima candidata alla direzione, Dave Weldon, era stata ritirata prima del voto di conferma al Senato. Era poi arrivata Susan Monarez, una scienziata che aveva già guidato provvisoriamente l'agenzia e che, una volta confermata, era durata meno di un mese. Nell'agosto 2025 era stata licenziata in seguito a uno scontro con Kennedy, al quale aveva rifiutato di concedere carta bianca sulle decisioni vaccinali e sulla gestione del personale scientifico. Il suo allontanamento aveva provocato le dimissioni di altri dirigenti di primo piano, tra cui Debra Houry, responsabile medica dei CDC, Demetre Daskalakis, direttore del centro per le vaccinazioni e le malattie respiratorie, e Daniel Jernigan, responsabile delle malattie infettive emergenti. Professionisti che avevano passato anni a costruire competenze, programmi di sorveglianza e capacità di risposta alle epidemie se ne erano andati denunciando la politicizzazione della sanità pubblica.

Dopo Monarez era stato nominato un direttore ad interim, Jim O'Neill, e infine era arrivata Erica Schwartz, insieme a una nuova squadra dirigenziale della quale faceva parte Shuford. Il ricambio avrebbe dovuto chiudere la crisi. Oggi siamo nuovamente al punto di cercare un sostituto, con Satish Pillai incaricato di assumere temporaneamente le funzioni della dirigente uscente. A ogni giro cambiano i nomi sulla porta degli uffici, mentre la competenza scientifica accumulata dall'istituzione continua a disperdersi. Soprattutto, diventa sempre più difficile immaginare che cosa possa fare un dirigente competente quando le decisioni che dovrebbe prendere sulla base delle evidenze scientifiche dipendono dalla disponibilità del vertice politico ad accettarle.

La vicenda del morbillo permette di capire quali siano le conseguenze di questo modo di governare. Dopo decenni di successi delle campagne vaccinali, gli Stati Uniti stanno assistendo al ritorno di una malattia che avevano dichiarato eliminata dal territorio nazionale nel 2000. Al 22 ottobre i casi confermati nel 2026 erano arrivati a 4.410, quasi il doppio di quelli registrati nell'intero 2025. In Pennsylvania, dove si è sviluppata un'epidemia particolarmente grave, le autorità sanitarie statali hanno segnalato cinque decessi associati al morbillo, mentre i CDC ne riconoscevano appena tre in tutto il Paese. La divergenza riguarda anche il modo di classificare i decessi: l'agenzia federale ha modificato il sistema di conteggio, ricorrendo ai certificati di morte anziché ai dati trasmessi direttamente dagli Stati, con conseguenze sui tempi e sulla completezza delle informazioni disponibili. Secondo un'inchiesta Reuters, Kennedy avrebbe personalmente chiesto alla nuova direttrice Schwartz di rimuovere dal conteggio federale alcuni decessi segnalati dalla Pennsylvania. Il Dipartimento della Salute ha contestato quella ricostruzione. Resta un fatto straordinario: mentre il morbillo si diffonde, le autorità federali e quelle statali litigano pubblicamente sul numero delle persone che ne sono morte.

Eppure, per il morbillo disponiamo di uno dei vaccini più efficaci mai sviluppati. Con due dosi, la protezione contro la malattia raggiunge circa il 97 per cento. Conosciamo le soglie di copertura vaccinale necessarie a impedire la circolazione del virus e sappiamo quali gruppi di popolazione sono maggiormente esposti alle complicanze. Il problema americano riguarda ormai la capacità delle istituzioni di utilizzare conoscenze scientifiche consolidate per proteggere la popolazione. Kennedy, che ha costruito buona parte della propria notorietà diffondendo dubbi infondati sulla sicurezza dei vaccini, dirige adesso il dipartimento federale che dovrebbe promuoverne l'impiego. E Trump continua a sostenere iniziative che vanno nella stessa direzione, compresa la proposta di separare alcune vaccinazioni pediatriche combinate in più somministrazioni, senza che sia stata dimostrata una necessità clinica generale di procedere in questo modo.

Il risultato istituzionale è altrettanto significativo. Nel giugno 2025 Kennedy ha licenziato contemporaneamente tutti i diciassette componenti dell'Advisory Committee on Immunization Practices, il comitato di esperti che formula le raccomandazioni vaccinali per i CDC, sostituendoli con persone di propria scelta. Nel gennaio 2026 l'amministrazione ha modificato il calendario vaccinale pediatrico federale, riducendo le vaccinazioni raccomandate universalmente. Un tribunale federale ha successivamente sospeso l'attuazione di quelle modifiche e gli effetti delle nomine al comitato, aprendo un ulteriore contenzioso. Così, alle incertezze introdotte dalle decisioni politiche si sono aggiunte quelle prodotte dai ricorsi giudiziari. Le società scientifiche e diversi Stati hanno cominciato a elaborare indicazioni indipendenti da quelle federali. Si sta progressivamente perdendo uno dei principali vantaggi che un sistema sanitario nazionale può offrire: la disponibilità di raccomandazioni coerenti, elaborate mediante procedure scientifiche condivise e sufficientemente stabili da orientare il lavoro dei medici.

Il disastro, naturalmente, riguarda anche la ricerca biomedica. I National Institutes of Health, che per decenni hanno costituito uno dei principali motori della ricerca medica mondiale, sono stati investiti da una campagna di cancellazione dei finanziamenti, blocco dei progetti e riduzione del personale. A gennaio 2026, secondo una ricostruzione pubblicata da Nature, l'amministrazione aveva già interrotto o congelato oltre 7.800 finanziamenti alla ricerca in diversi enti federali, mentre circa 25.000 addetti avevano lasciato le agenzie scientifiche. Le ulteriori verifiche condotte nei mesi successivi hanno documentato gli effetti sulle università, sui laboratori e sui ricercatori impegnati in programmi pluriennali. Parte dei provvedimenti è stata annullata dai tribunali, ma il ripristino di un finanziamento non restituisce automaticamente il tempo perduto, né garantisce che un gruppo di ricerca disperso possa essere ricostituito.

Qui emerge un aspetto della politica trumpiana che merita particolare attenzione. La ricerca scientifica è un'impresa di lungo periodo, che richiede programmi coerenti, competenze specialistiche e una ragionevole prevedibilità delle condizioni di lavoro. Un laboratorio può impiegare anni per reclutare le persone necessarie e sviluppare una tecnologia sperimentale. Un programma di sorveglianza epidemiologica acquista valore attraverso la continuità delle osservazioni, perché soltanto così è possibile riconoscere tempestivamente un cambiamento nell'incidenza di una malattia. Il governo federale sta introducendo in queste attività un grado di instabilità che ne compromette il funzionamento. Ogni ricercatore che perde un finanziamento, ogni epidemiologo che abbandona un'agenzia e ogni programma interrotto rappresentano una perdita di capacità scientifica che richiederà tempo e risorse per essere recuperata.

Tutto questo avviene sotto la bandiera del movimento Make America Healthy Again, con cui Kennedy promette di restituire salute agli americani e di liberare le istituzioni dall'influenza delle grandi industrie farmaceutiche. La promessa potrebbe apparire seducente, se si ignorasse il criterio con cui vengono selezionate le competenze da valorizzare. La diffidenza nei confronti delle autorità scientifiche è diventata essa stessa una credenziale politica, mentre la disponibilità ad applicare conoscenze ben documentate può trasformarsi in una ragione di incompatibilità con i vertici dell'amministrazione. Il conflitto di interessi dell'industria farmaceutica è un problema reale, che richiede controlli rigorosi e trasparenza. Affidare le scelte sanitarie a un segretario che ha ripetutamente promosso affermazioni smentite dalle evidenze scientifiche non offre alcuna garanzia di maggiore indipendenza.

Il punto è che Trump e Kennedy sembrano considerare le istituzioni scientifiche alla stregua di qualsiasi altra struttura amministrativa sulla quale esercitare il proprio potere di nomina e di indirizzo politico. È una concezione che ignora la funzione particolare di queste istituzioni. Un ministro può legittimamente decidere le priorità generali della spesa sanitaria, assumendosene la responsabilità davanti agli elettori. La validità di un vaccino, la presenza di un rischio epidemico e l'interpretazione dei dati clinici richiedono invece procedure di verifica che devono poter produrre risultati sgraditi al ministro stesso. Un'agenzia sanitaria perde la propria utilità quando questa possibilità viene subordinata alla convenienza politica di chi la dirige.

Jennifer Shuford se ne andrà il 12 novembre. Forse davvero per motivi familiari, come ha dichiarato, e sarebbe scorretto attribuirle intenzioni che non ha espresso pubblicamente. Ma l'ennesima uscita rende ancora più evidente un fenomeno che ormai prescinde dalle motivazioni dei singoli protagonisti. I professionisti qualificati che entrano nell'amministrazione per restituire credibilità alle sue decisioni finiscono per lavorare in un sistema nel quale quella credibilità viene quotidianamente consumata dalle iniziative dello stesso governo che li ha nominati. Alcuni vengono licenziati, altri si dimettono, altri ancora restano e devono amministrare le conseguenze di politiche che una parte considerevole della comunità scientifica contesta.

Gli Stati Uniti hanno impiegato decenni a costruire un apparato di ricerca biomedica e sanità pubblica che ha contribuito in misura decisiva ai progressi della medicina nel mondo. Trump e Kennedy stanno dimostrando quanto rapidamente sia possibile comprometterne il funzionamento. La cosa più inquietante è che il danno continuerà a produrre conseguenze anche dopo la loro uscita di scena: i ricercatori che hanno cambiato mestiere, i laboratori che hanno chiuso e la fiducia nelle vaccinazioni che è stata erosa non torneranno per decreto. Quanto ai CDC, si cercherà un nuovo vicedirettore, che sarà probabilmente presentato come la persona giusta per ristabilire ordine e fiducia. Poi si vedrà quanto durerà. Il morbillo, intanto, non deve sottoporsi ad alcuna procedura di nomina e conferma, e continua tranquillamente a fare il proprio lavoro.

Nonostante questo, nonostante cioè la tentazione di sorvolare e di non fare i conti e di non esporre pubblicamente quel che ogni tanto emerge, specie quando si tratta di mancanze sistemiche e quindi più dannose e più dure da correggere, il sottoscritto ritiene che l’etica della conoscenza delineata con cristallina chiarezza dal premio Nobel Jacques Monod, quel “dovere della verità” che implica la responsabilità per ogni ricercatore, per ogni scienziato e in generale direi per ogni intellettuale di esporre con franchezza gli errori propri e altrui, chiunque li abbia scoperti.

Si noti bene: autocorrezione, quella parola che viene rivendicata per mostrare come superiore il metodo (o i metodi) della scienza ad altre, non implica solamente la correzione dei propri errori, ma va intesa come una forma di azione dell’intera comunità scientifica: è l’intera comunità scientifica quella di cui si deve spostare il parere, o meglio della sua parte prevalente, in presenza di un errore, e dunque l’autocorrezione è un’attività plurale, in cui ognuno – esercitando la famosa “revisione fra pari” – ha il dovere di correggere gli errori che per avventura o per ricerca gli si presentano.

Non solo: questo processo, nei limiti di quello che si può fare, deve essere trasparente verso il pubblico, perché solo così la fiducia nella scienza, e la giustificazione della superiorità nel suo metodo, possono esser difesi; mostrare gli errori, e mostrare come e quando – cioè in che circostanze – essi si correggono, è quanto di meglio possa illustrare come e perché si progredisce nell’umana conoscenza del mondo naturale.

Per questo sono rimasto ancora una volta (perché molte volte è accaduto in passato) negativamente sorpreso da certi commenti suscitati dal mio ultimo articolo su un grave problema di dati falsi scoperti da Sholto David nella letteratura scientifica.

“Non è una novità”, “di che ci stupiamo”, “sono almeno 20 anni che è così”, questo è il tenore di tali commenti. E di fronte all’ovvia replica che tali commenti siano generici, e quindi alla richiesta di capire su cosa si fondassero, si scopre che taluni colleghi non solo si scontrano da decenni con le difficoltà di replicare i dati pubblicati dalla ricerca di base necessaria per esempio a identificare nuovi bersagli per terapie innovative, ma addirittura che c’è chi ha speso energie nel tentare in laboratorio le repliche, nell’identificare i problemi, in breve nel dimostrare che quanto pubblicato non regge. Ma allora, ci si chiede, con quei dati in mano, e con quella cognizione di così tanti problemi nella letteratura scientifica, perché non avete fatto come David, se vogliamo rimanere all’ultimo caso, o come il sottoscritto, che da una quindicina d’anni corregge casi di errori, imprecisioni, frodi e quanto altro gli capita di incontrare, in ogni sede e in tutti i modi che ha disposizione?

Perché, mi si risponde tra le altre cose, “non siamo poliziotti”.

È vero: non lo siamo. Ma siamo tutti, nelle industrie e nel pubblico, ricercatori e scienziati, e quell’etica, quella responsabilità che richiamavo e che Monod così bene ha enucleato, non ci consentono di sottrarci a una parte indispensabile del lavoro dello scienziato: il dovere di revisione, di critica, di scoperta e denuncia di un potenziale errore, perché tutta la comunità possa scrutinare un risultato che ha pecche – o presunte tali – e decidere quanto è solido ciò che è pubblicato.

Non può essere che, siccome lavoriamo allo sviluppo industriale, non ci interessi lo stato del corpus della conoscenza scientifica; né può darsi quel girare lo sguardo che troppe volte è più comodo praticare, per non dare disturbo, per non far fatica, e per non entrare in discussione, quasi che la letteratura scientifica o le pubblicazioni degli altri non ci riguardino, se non quando siano valido supporto a quel che stiamo facendo.

Girar lo sguardo di là, “perché non siamo pagati per questo”, è l’estensione nella scienza di quella mancanza di senso civico che sta portando più in generale alla dissoluzione delle nostre società; e proprio per questo, concluderò facendo mia una frase di Gramsci dalla “città futura” che stranamente si applica anche all’interno della comunità accademica e scientifica: odio gli indifferenti. Nella speranza che il lettore benevolo scusi questa mia arringa, forse un po’ troppo appassionata, ricordo a tutti che nella scienza veder chiaro un errore, e dimostrarlo magari in laboratorio, senza comunicarlo agli altri, non è meno colpevole di produrre un falso, e non rimuoverlo dal cammino della conoscenza.

David ha raccolto 230 segnalazioni di espressione proteica incompatibili con caratteristiche genetiche note delle cellule studiate, distribuite in 221 pubblicazioni. Il principio della sua indagine è semplicissimo. Quando un gene è stato completamente eliminato dal genoma di una cellula, quella cellula non può produrre la proteina corrispondente. Se un articolo scientifico mostra una fotografia nella quale la proteina compare ugualmente, qualcosa nell'esperimento è necessariamente sbagliato. Eppure, quelle fotografie sono state pubblicate, spesso accompagnate da interpretazioni elaborate dei meccanismi biologici che avrebbero dovuto dimostrare.

Prendiamo un caso che risale al 2008. Le cellule MCF-7, derivate da un tumore mammario e ampiamente utilizzate nella ricerca oncologica, possiedono una delezione di 47 basi nel gene della caspasi-3, una proteina coinvolta nella morte cellulare programmata. L'alterazione impedisce la produzione della normale proteina, circostanza documentata almeno dal 1998 in un lavoro pubblicato sul Journal of Biological Chemistry. Un articolo pubblicato sull'International Journal of Oncology nel 2008 mostrava invece, mediante una tecnica chiamata Western blot, la presenza della caspasi-3 in quelle cellule. Il Western blot permette di riconoscere una proteina utilizzando un anticorpo e produce una banda scura in corrispondenza della sua posizione. Quella banda, nel caso delle MCF-7, non avrebbe dovuto esserci.

Si potrebbe pensare a un errore isolato. Nel 2015 un lavoro pubblicato su Anti-Cancer Drugs, dedicato a una sostanza naturale chiamata zerumbone, descriveva gli effetti del trattamento sulla proteina STAT3 in cellule di carcinoma prostatico PC-3. Il problema è che queste cellule possiedono una delezione che comprende l'intero gene STAT3, documentata già nel 2003 su Oncogene. Gli autori presentavano comunque un Western blot che ne indicava la presenza, costruendo intorno a quel segnale parte dell'interpretazione dell'effetto farmacologico osservato.

Evidentemente, non abbiamo bisogno dell'intelligenza artificiale generativa per produrre simili risultati. Gli esempi del 2008 e del 2015 precedono largamente la diffusione degli attuali sistemi capaci di fabbricare immagini sperimentali verosimili. Il fenomeno ha radici più antiche e comprende possibili scambi di linee cellulari, anticorpi che riconoscono proteine diverse da quelle dichiarate, errori sperimentali e manipolazioni dei risultati. La raccolta di David identifica contraddizioni che richiedono spiegazioni; attribuire automaticamente ciascuna a una frode intenzionale sarebbe scorretto.

Il risultato rimane devastante. La revisione tra pari non ha intercettato contraddizioni verificabili consultando informazioni genetiche già disponibili. In un altro esempio discusso da David, un anticorpo utilizzato per riconoscere la proteina BAX, citato in oltre 1.400 pubblicazioni, è stato identificato come problematico soltanto nel 2024, attraverso uno studio pubblicato su Cell Death & Disease. Questo significa che per anni lo stesso reagente può aver alimentato una quantità enorme di risultati scientifici dalla dubbia interpretazione.

Il problema diventa ancora più grave quando quei risultati entrano nelle rassegne della letteratura. David mostra come studi sulla segnalazione di STAT3 nelle cellule PC-3, incompatibili con la loro costituzione genetica, siano stati ripresi in articoli di sintesi. A quel punto l'informazione erronea comincia ad apparire confermata dalla convergenza di pubblicazioni diverse. I sistemi di intelligenza artificiale che interrogano la letteratura possono riprodurla e amplificarla ulteriormente. La moltiplicazione delle citazioni conferisce così un'apparenza di solidità a ciò che era sbagliato fin dall'origine.

E tuttavia David ha identificato soltanto gli errori che si possono riconoscere grazie a un'incompatibilità biologica già nota. Quanti risultati falsi rimangono invisibili perché descrivono eventi biologicamente possibili, ma mai avvenuti? Quanti esperimenti mai realizzati sono indistinguibili da esperimenti autentici, una volta trasformati nelle figure di un articolo? Il campione di David, costruito attraverso ricerche mirate, non permette di stimare la percentuale delle pubblicazioni sbagliate. Dimostra però che perfino contraddizioni elementari possono sopravvivere per anni al sistema di controllo scientifico.

Il successo della frode dipende anche da un'asimmetria che continuerà ad aggravarsi. Per produrre un risultato falso basta alterare una fotografia, inventare una serie di numeri o presentare come proprio un esperimento inesistente. Per riconoscerlo occorrono competenze specifiche, accesso ai dati originali e spesso un'indagine che richiede settimane di lavoro. Quando viene sviluppata una tecnica capace di riconoscere una manipolazione, chi vuole imbrogliare può imparare a evitarla. È una competizione evolutiva nella quale i metodi di falsificazione vengono selezionati proprio per la loro capacità di superare i controlli disponibili. L'intelligenza artificiale accelera questo processo, abbassando i costi di produzione di risultati apparentemente credibili.

Continuare a investire soprattutto nell'identificazione delle frodi dopo la pubblicazione significa accettare di inseguire un avversario che può cambiare continuamente strategia. Occorre intervenire in un punto precedente, quando il dato scientifico viene prodotto.

La tecnologia necessaria esiste. Uno strumento di laboratorio moderno genera informazioni digitali che possono essere registrate automaticamente, associate all'identità dello strumento e dell'esperimento, marcate temporalmente e protette mediante procedure crittografiche. Una firma digitale può attestare l'origine del documento, mentre una particolare impronta matematica, chiamata hash, permette di verificare se anche un solo elemento del file sia stato successivamente modificato. Registrando queste impronte in un archivio distribuito, una blockchain, diventa possibile costruire una storia verificabile della produzione dei dati e delle loro eventuali trasformazioni.

Tecnologie di questo tipo sono già state studiate e sperimentate nella ricerca clinica. Nel 2022 è stato presentato Scrybe, un sistema che utilizza una blockchain autorizzata per registrare la provenienza dei dati clinici, con un prototipo integrato nella piattaforma REDCap, largamente utilizzata per raccogliere informazioni sperimentali. Il sistema è descritto in un articolo pubblicato su Digital Threats: Research and Practice. Un lavoro pubblicato nel dicembre 2025 su Frontiers in Medicine ha descritto l'implementazione di un'architettura basata su Hyperledger Fabric, verificata mediante dati di uno studio clinico pilota, per assicurare la tracciabilità delle operazioni e delle informazioni. Sono applicazioni ancora limitate, ma dimostrano che i principali strumenti tecnologici sono disponibili.

Naturalmente, certificare l'origine di un dato non significa dimostrare automaticamente che l'esperimento sia stato condotto correttamente. Anche uno strumento autentico può misurare il campione sbagliato, e un anticorpo difettoso può generare un segnale perfettamente genuino. La garanzia crittografica riguarda la provenienza e l'integrità della registrazione, mentre la qualità biologica dell'esperimento richiede controlli appropriati. Nel caso dei Western blot esaminati da David, l'identificazione genetica delle linee cellulari e la validazione degli anticorpi rimangono quindi indispensabili. La certificazione dei dati diventerebbe davvero efficace associando queste informazioni ai risultati strumentali fin dalla loro acquisizione.

Possiamo allora immaginare un laboratorio nel quale l'originale digitale di ogni esperimento venga registrato automaticamente in un archivio indipendente, insieme alle informazioni necessarie per interpretarlo. Un ricercatore potrebbe elaborarlo liberamente, migliorare la visualizzazione di un'immagine, eseguire analisi statistiche, correggere errori e ripetere calcoli. Ogni passaggio resterebbe verificabile, perché il dato iniziale sarebbe conservato e le trasformazioni documentate. Il vantaggio maggiore sarebbe rendere molto più difficile sostituire retroattivamente risultati sgraditi con altri più convenienti, senza lasciare traccia.

Per applicare un sistema simile occorrono strumenti capaci di firmare i dati direttamente all'acquisizione, identificazione affidabile di operatori e campioni, archivi indipendenti e procedure di verifica. La blockchain sarebbe una delle tecnologie utilizzabili per garantire l'inalterabilità dei registri, senza dovervi depositare le immagini o gli interi dataset. La crittografia permette già di separare la conservazione dei dati dalla prova della loro integrità. Le autorità regolatorie, del resto, richiedono da tempo in numerosi contesti farmaceutici e clinici registrazioni originali e sistemi di tracciamento delle modifiche, i cosiddetti audit trail. Estendere questi principi alla ricerca scientifica ordinaria sarebbe un cambiamento impegnativo, perfettamente compatibile con le capacità tecnologiche attuali.

Una trasformazione del genere richiede però di affrontare una questione ancora più profonda: quale funzione deve svolgere la pubblicazione scientifica?

Oggi un articolo pubblicato su una rivista continua a rappresentare, nella pratica, la principale unità di conoscenza certificata. È l'oggetto che viene citato, utilizzato nelle valutazioni accademiche, inserito nelle rassegne sistematiche e analizzato dalle intelligenze artificiali. Eppure, l'articolo è essenzialmente un racconto che gli autori fanno dei propri esperimenti. I dati mostrati sono quelli che hanno selezionato e organizzato per sostenere le conclusioni. Il sistema editoriale verifica questo racconto soprattutto attraverso il giudizio di altri scienziati, ai quali raramente vengono forniti gli strumenti necessari per ricostruire l'intero percorso sperimentale.

Dovremmo cominciare a considerare la pubblicazione come il momento in cui vengono discusse le interpretazioni di una ricerca, assegnando ai dati sperimentali un'esistenza autonoma e verificabile. Il patrimonio fondamentale della scienza diventerebbe così costituito da grandi archivi interoperabili di dati originali, accompagnati dalle informazioni sulla loro produzione, dai controlli di qualità e dalle certificazioni disponibili. La verifica della provenienza e quella della validità scientifica sarebbero esplicitamente distinte, e un risultato potrebbe essere rivalutato senza dipendere esclusivamente dall'articolo nel quale è stato presentato.

Una parte importante dei risultati potrebbe inoltre essere sottoposta a controlli automatici prima ancora di entrare nella letteratura. Sarebbe possibile confrontare l'identità genetica dichiarata di una linea cellulare con la proteina che un esperimento pretende di misurare, controllare i reagenti utilizzati e verificare la coerenza tra dati originali e analisi pubblicate. Proprio il lavoro di David dimostra che informazioni già disponibili in archivi diversi possono essere combinate per individuare contraddizioni sfuggite agli esseri umani.

Il vantaggio di disporre di basi di dati scientifici certificati diventerebbe ancora maggiore nell'epoca dell'intelligenza artificiale. Questi sistemi acquisiscono conoscenza da un patrimonio bibliografico nel quale convivono risultati affidabili, errori e falsificazioni. Sono capaci di elaborare rapidamente quantità di letteratura che nessuno scienziato potrebbe leggere, ma la qualità delle loro risposte dipende anche da quella delle informazioni utilizzate. La vicenda delle proteine inesistenti dimostra quanto facilmente un errore possa essere riprodotto da una pubblicazione all'altra, fino a essere assimilato dai sistemi automatici che utilizziamo per orientarci nella ricerca.

La prospettiva di un'ulteriore crescita della produzione scientifica, favorita dalla generazione automatica di testi e immagini, rende urgentissimo distinguere ciò che è stato effettivamente misurato da ciò che qualcuno ha semplicemente dichiarato di aver misurato.

Per questo le università, gli enti di ricerca, le agenzie di finanziamento e gli editori dovrebbero concordare standard comuni per la certificazione dei dati alla fonte e sostenere infrastrutture pubbliche capaci di conservarli a lungo termine. Il finanziamento di una ricerca dovrebbe includere la produzione di registrazioni verificabili, la loro conservazione e la disponibilità dei metadati indispensabili per controllarle, con le protezioni necessarie per i dati riservati. Le riviste potrebbero richiedere una provenienza documentata delle evidenze sperimentali, indicando chiaramente quali controlli siano stati eseguiti.

Una simile trasformazione richiederebbe investimenti e un profondo cambiamento delle abitudini accademiche. Consentirebbe anche di destinare una parte crescente delle risorse scientifiche alla produzione di conoscenza affidabile, anziché consumarle nel tentativo di riconoscere retrospettivamente quella falsa.

Il lavoro di Sholto David dovrebbe suscitare una preoccupazione che va molto oltre i 221 articoli identificati. Da almeno vent'anni vengono pubblicati risultati incompatibili con informazioni biologiche elementari, mentre continuiamo a trattare la pubblicazione come la principale garanzia dell'affidabilità di una scoperta. Nel frattempo abbiamo sviluppato tecnologie capaci di registrare in modo verificabile l'origine delle informazioni, e oggi disponiamo di sistemi informatici capaci di confrontare automaticamente enormi quantità di dati.

Continuare a costruire la conoscenza scientifica senza pretendere garanzie sulla provenienza delle evidenze che la sostengono è una scelta sempre meno difendibile. Se lasciamo che la produzione dei falsi cresca più rapidamente della nostra capacità di riconoscerli, rischiamo di perdere progressivamente la possibilità stessa di distinguere la conoscenza accumulata dalle sue imitazioni. È arrivato il momento di cambiare le regole, cominciando da ciò che uno strumento ha effettivamente registrato, prima che qualcuno lo trasformi in una pubblicazione.

Finché tutti sono convinti che il mercato futuro sarà abbastanza grande da ripagare gli investimenti presenti, il sistema funziona benissimo. C'è però una domanda che prima o poi qualcuno dovrà porre: quanti soldi stanno arrivando dai consumatori finali, quelli che comprano effettivamente i prodotti, e quanti continuano a circolare tra le aziende che si finanziano reciprocamente?

È una domanda particolarmente interessante se applicata all'intelligenza artificiale, perché descrive abbastanza bene una parte dei rapporti finanziari che oggi legano alcune delle principali imprese del settore. Il meccanismo si chiama finanziamento circolare, e un articolo pubblicato il 18 ottobre su The Conversation da Ruipeng Liu e Sagarika Mishra, intitolato Who's paying whom? The circular money machine behind the AI boom (or bubble), ne ha ricostruito alcuni esempi molto istruttivi.

Prendiamo Nvidia, il produttore dei processori specializzati che vengono utilizzati per addestrare e far funzionare i grandi sistemi di intelligenza artificiale. Questi processori sono molto richiesti, costano parecchio e rappresentano una componente essenziale degli enormi centri di calcolo che si stanno costruendo in tutto il mondo. Nvidia guadagna vendendoli, ma investe anche nelle aziende che li acquistano.

Tra queste c'è OpenAI, la società che sviluppa ChatGPT. Nvidia partecipa al finanziamento di OpenAI, che ha bisogno di enormi capacità di calcolo e dunque di processori Nvidia. Il produttore sostiene finanziariamente un proprio cliente, il quale può utilizzare le risorse ricevute per acquistare i prodotti del suo finanziatore. Nvidia ha inoltre assunto impegni finanziari relativi alla realizzazione di infrastrutture destinate all'intelligenza artificiale, contribuendo così a sostenere ulteriormente la domanda dei suoi prodotti.

Naturalmente, gli investimenti e le forniture sono operazioni distinte, e i loro importi vanno considerati secondo gli accordi effettivamente conclusi. Tuttavia, il rapporto economico che si crea è abbastanza semplice: una parte del denaro con cui viene finanziata la crescita dei clienti proviene dalle stesse imprese che traggono profitto dalle loro spese.

C'è poi un esempio ancora più curioso, quello di Firmus, una società australiana che costruisce centri di calcolo. Nvidia ha partecipato ai suoi finanziamenti e le fornisce la tecnologia necessaria per realizzare le infrastrutture. Firmus ha inoltre concluso un accordo per fornire capacità di calcolo proprio a Nvidia, per un valore potenziale fino a 30 miliardi di dollari nell'arco di sei anni. La stessa società può dunque figurare contemporaneamente come investitore, fornitore e cliente. A sua volta, OpenAI è stata annunciata come cliente di riferimento di alcuni centri Firmus in Malaysia.

Chi osserva i risultati di queste aziende vede investimenti miliardari, nuovi ordinativi e contratti di dimensioni impressionanti. Sono tutte attività economiche effettive, ma il loro intreccio rende difficile stabilire quanta parte della crescita complessiva dipenda da una domanda esterna al sistema, capace di generare ricavi sufficienti a mantenerlo nel tempo.

La questione è stata studiata anche dalla Bank for International Settlements (BIS), un'istituzione finanziaria internazionale con sede a Basilea, fondata nel 1930, che favorisce la cooperazione tra le banche centrali e studia i rischi per la stabilità del sistema finanziario mondiale. In un rapporto pubblicato il primo ottobre, la BIS ha esaminato gli investimenti tra imprese dell'intelligenza artificiale nel periodo 2021-2025. Il risultato è interessante: il 55,2 per cento del valore degli investimenti ricevuti dalle aziende del settore proveniva da altre aziende dello stesso settore. Inoltre, considerando gli investimenti effettuati da un'impresa di intelligenza artificiale in un'altra, il 46,4 per cento del loro valore riguardava operazioni nelle quali esisteva anche un rapporto commerciale di fornitura tra investitore e beneficiario.

Queste percentuali non dimostrano che il denaro sia stato utilizzato integralmente per acquistare prodotti del finanziatore, né consentono di calcolare quale quota dei ricavi delle aziende derivi dai finanziamenti circolari. Documentano però quanto siano diventate importanti le partecipazioni incrociate e i rapporti finanziari tra imprese che sono contemporaneamente clienti e fornitori le une delle altre.

Per capire perché questo possa costituire un problema, immaginiamo che le previsioni sull'utilizzo futuro dell'intelligenza artificiale si rivelino troppo ottimistiche. Le aziende che hanno costruito i centri di calcolo si ritroverebbero con infrastrutture costose e ricavi insufficienti. Ridurrebbero gli acquisti di nuovi processori, danneggiando i fornitori. Questi ultimi vedrebbero diminuire le vendite e contemporaneamente perdere valore gli investimenti effettuati nei propri clienti. Il peggioramento delle prospettive potrebbe rendere più difficile ottenere nuovi finanziamenti, provocando ulteriori riduzioni degli investimenti.

In un sistema di questo genere, le difficoltà di un'azienda possono quindi trasferirsi rapidamente alle altre, proprio attraverso quei legami che inizialmente ne avevano favorito la crescita. Anche la Reserve Bank of Australia, nel suo rapporto sulla stabilità finanziaria di ottobre, ha richiamato l'attenzione sulla crescente opacità dei finanziamenti circolari e sui rischi derivanti dalle aspettative di una crescita dei profitti particolarmente rapida.

Esiste un precedente storico abbastanza istruttivo. Negli anni Novanta, durante l'espansione di Internet, alcuni produttori di apparecchiature per telecomunicazioni finanziavano i propri clienti affinché acquistassero le loro tecnologie. Le aspettative erano enormi, e in effetti Internet avrebbe trasformato il mondo. Il problema fu che molte infrastrutture vennero costruite prima che esistesse una domanda sufficiente a renderle economicamente sostenibili. Quando la bolla delle telecomunicazioni scoppiò, diverse aziende fallirono e molti investitori persero somme ingenti.

Internet continuò naturalmente a svilupparsi, utilizzando anche parte delle infrastrutture realizzate durante la fase speculativa. La validità della tecnologia non aveva impedito che le aspettative sui tempi della sua diffusione producessero investimenti eccessivi.

Nel caso dell'intelligenza artificiale esiste anche una difficoltà aggiuntiva. I processori specializzati diventano tecnologicamente obsoleti nel giro di pochi anni, per effetto del rapido sviluppo di nuove generazioni di chip. Chi ha investito miliardi per acquistarli deve quindi recuperarne il costo abbastanza rapidamente. Se i ricavi attesi tardano ad arrivare, il tempo a disposizione per ammortizzare l'investimento si riduce.

Tutto dipende, in definitiva, dalla velocità con cui l'intelligenza artificiale riuscirà a generare un mercato abbastanza redditizio da sostenere l'immensa infrastruttura che oggi viene costruita per servirlo. I servizi vengono già utilizzati da milioni di persone e da moltissime imprese, ma questo, da solo, non permette di stabilire se i ricavi futuri saranno proporzionati agli investimenti attuali.

Il successo scientifico e tecnologico dell'intelligenza artificiale può dunque convivere con una sopravvalutazione finanziaria delle aziende che la sviluppano. Una tecnologia può cambiare profondamente l'economia e, nello stesso tempo, provocare perdite colossali a chi ha scommesso troppo presto sulla sua redditività.

Il finanziamento circolare rende particolarmente delicata questa scommessa, perché permette di anticipare oggi una parte della domanda che si spera di incontrare domani. Finché il denaro continua ad arrivare, tutti possono esibire risultati incoraggianti. Alla fine, tuttavia, qualcuno deve pagare i servizi prodotti dai centri di calcolo, con risorse guadagnate al di fuori del circuito di finanziamenti che li ha costruiti. Ed è dalla dimensione di quella domanda, assai più che dagli investimenti miliardari annunciati dalle aziende, che dipenderà la tenuta economica del settore.

Esiste però un ulteriore elemento, che rischia di modificare profondamente i termini della questione: la crescente pressione affinché siano gli Stati a sostenere una parte sempre maggiore della domanda di intelligenza artificiale. Se il mercato privato non cresce abbastanza rapidamente da giustificare gli investimenti già effettuati, le amministrazioni pubbliche possono diventare clienti particolarmente preziosi, perché dispongono di bilanci finanziati dalla fiscalità generale e possono impegnarsi in programmi di acquisto di lunga durata. Una parte del rischio assunto dagli investitori privati finirebbe così per essere trasferita, almeno indirettamente, sui contribuenti.

Si consideri, per esempio, l'insistenza con cui viene promossa l'adozione generalizzata dell'intelligenza artificiale nelle scuole. OpenAI ha lanciato nel gennaio 2026 il programma Education for Countries, con cui propone a governi e sistemi universitari l'integrazione dei propri strumenti nell'insegnamento, nella formazione dei docenti e nelle attività degli studenti. Tra i primi partecipanti figurano Estonia, Grecia e la Conferenza dei rettori delle università italiane. In Estonia, ChatGPT Edu è già stato introdotto su scala nazionale, raggiungendo decine di migliaia di studenti e insegnanti. Negli Stati Uniti, OpenAI ha annunciato accordi con oltre cento organizzazioni scolastiche, offrendo accesso gratuito e formazione a più di 300.000 educatori e membri del personale. La gratuità iniziale favorisce la diffusione degli strumenti e può creare le condizioni perché, una volta integrati nelle attività quotidiane, diventi difficile rinunciarvi o sostituirli. Il risultato potrebbe essere la formazione di una domanda stabile di servizi di intelligenza artificiale, sostenuta in futuro dai bilanci pubblici, indipendentemente dalla dimostrazione che il loro impiego migliori davvero gli apprendimenti in misura sufficiente a giustificarne i costi.

Lo stesso processo interessa la pubblica amministrazione. Nel settembre 2026, OpenAI ha annunciato un accordo con il governo statunitense che prevede l'accesso gratuito alle licenze e uno sconto del 50 per cento sui consumi per una vasta gamma di amministrazioni federali e locali, con una durata prevista fino alla fine del 2028. Anche in questo caso, la convenienza iniziale può favorire l'adozione di strumenti destinati a diventare componenti abituali del lavoro amministrativo, creando una dipendenza tecnologica che potrebbe tradursi in spese ricorrenti negli anni successivi. In sanità, il servizio sanitario inglese ha annunciato nel giugno 2026 l'estensione di Microsoft Copilot a oltre mezzo milione di dipendenti, sulla base di sperimentazioni preliminari che avrebbero mostrato un risparmio di tempo nelle attività amministrative. Si tratta di benefici possibili, che meritano una verifica indipendente e continuativa, soprattutto quando l'acquisto viene effettuato con denaro pubblico e la diffusione su larga scala precede una valutazione completa degli effetti.

A questi acquisti si aggiunge la richiesta di sostegno pubblico per le infrastrutture necessarie all'intelligenza artificiale, attraverso agevolazioni fiscali, condizioni favorevoli per la realizzazione dei centri di calcolo e investimenti nelle reti elettriche destinate ad alimentarli. Anche qui, una parte dei costi associati all'espansione del settore può essere trasferita alla collettività, mentre i ricavi delle infrastrutture e dei servizi rimangono nelle mani delle aziende che li gestiscono.

Non è necessario immaginare un piano concordato tra le imprese per comprendere la convenienza economica di questa strategia. Ogni azienda ha interesse ad ampliare il numero dei propri clienti e a ottenere condizioni favorevoli per la crescita. Quando però un intero settore ha investito somme enormi sulla previsione di una domanda futura ancora da dimostrare, la promozione dell'adozione pubblica assume anche il significato di una possibile assicurazione contro il mancato avverarsi di quelle previsioni. Presentare l'utilizzo dell'intelligenza artificiale come una necessità per la modernizzazione della scuola, della sanità e dell'amministrazione può contribuire a trasformare una scelta tecnologica, che dovrebbe essere giustificata dai risultati, in una spesa considerata inevitabile.

Il rischio finale è dunque che, dopo avere finanziato reciprocamente la propria espansione e averne ricavato valutazioni di mercato gigantesche, le imprese dell'intelligenza artificiale riescano a convincere i governi a garantire con denaro pubblico una parte della domanda necessaria a sostenerle. Se le previsioni si riveleranno corrette, gli investitori privati avranno realizzato profitti straordinari. Se si riveleranno eccessive, una parte delle perdite potrà essere assorbita attraverso acquisti pubblici, incentivi e infrastrutture pagate dai contribuenti. Sarebbe una distribuzione dei rischi particolarmente vantaggiosa per chi ha effettuato la scommessa, perché lascerebbe ai privati gran parte dei benefici del successo e affiderebbe alla collettività una quota crescente dei costi dell'eventuale insuccesso. La domanda che dovremmo porre ai governi, prima di ogni nuovo programma di adozione obbligatoria o generalizzata dell'intelligenza artificiale, è quindi molto semplice: stiamo acquistando un servizio di cui abbiamo dimostrato l'utilità, oppure stiamo contribuendo a pagare il conto di investimenti privati che devono ancora dimostrare di essere sostenibili?

Per comprendere perché questa scoperta sia interessante bisogna ricordare che la sclerosi multipla è una malattia infiammatoria cronica del sistema nervoso centrale, nella quale una risposta immunitaria anomala aggredisce soprattutto la mielina, la guaina ricca di lipidi che avvolge gli assoni, cioè i prolungamenti attraverso cui i neuroni trasmettono i segnali elettrici. La mielina consente agli impulsi nervosi di propagarsi rapidamente e con efficienza, così che la sua distruzione provoca disturbi della conduzione nervosa, che possono manifestarsi con problemi della vista, alterazioni della sensibilità, debolezza muscolare e difficoltà nel coordinamento dei movimenti. Quando il processo infiammatorio persiste, può essere danneggiato anche l'assone, con conseguenze potenzialmente permanenti.

Le terapie attualmente disponibili agiscono su differenti componenti della risposta immunitaria e alcune hanno raggiunto un'efficacia straordinaria nel prevenire nuovi episodi di infiammazione. Tuttavia, una volta instaurato un danno neurologico importante, la soppressione dell'attività immunitaria patologica può non essere sufficiente a recuperare le funzioni perdute. Questa distinzione spiega perché una molecola capace di migliorare la condizione di animali già sintomatici susciti un interesse particolare, soprattutto quando all'effetto clinico si accompagnano indizi di una migliore conservazione della mielina e degli assoni.

La vicenda scientifica che ha portato al nuovo farmaco comincia però assai lontano dalla sclerosi multipla, negli studi sulla degenerazione maculare legata all'età, una patologia della retina che può compromettere gravemente la visione centrale. Nel 2014 Ambati e i suoi collaboratori pubblicarono su Science una ricerca nella quale dimostravano che alcuni farmaci già utilizzati contro l'HIV possedevano una proprietà fino ad allora inattesa. Queste sostanze, chiamate inibitori nucleosidici della trascrittasi inversa, o NRTI, erano state progettate per interferire con un enzima indispensabile alla replicazione dei retrovirus. Eppure, negli esperimenti condotti dal gruppo americano, risultavano capaci di impedire l'attivazione di un particolare sistema molecolare responsabile di alcune risposte infiammatorie, indipendentemente dalla loro attività antivirale.

Il sistema in questione si chiama inflammasoma. Si tratta di un complesso di proteine che alcune cellule assemblano quando riconoscono segnali di pericolo, come quelli associati a danni cellulari o infezioni. Una volta attivato, l'inflammasoma favorisce la maturazione di potenti mediatori infiammatori e può provocare una forma di morte cellulare, detta piroptosi, che contribuisce ad amplificare la risposta immunitaria. Uno dei suoi componenti principali è la proteina NLRP3, coinvolta in numerose patologie caratterizzate da infiammazione persistente.

Negli esperimenti del 2014, gli NRTI riuscivano a ostacolare l'attivazione dell'inflammasoma NLRP3 indotta da particolari molecole di RNA, interferendo con la risposta associata a un recettore cellulare chiamato P2X7. Il risultato suggeriva una possibilità terapeutica assai più ampia di quella per cui questi farmaci erano stati originariamente sviluppati: molecole nate per bloccare un enzima virale potevano essere utilizzate per modulare alcuni processi infiammatori dell'organismo.

Da questa osservazione è nata l'idea di modificare chimicamente gli NRTI per conservarne l'attività antinfiammatoria, cercando di ridurre gli effetti indesiderati associati ad alcune delle molecole originali. La famiglia di composti ottenuta ha preso il nome di kamuvudine. Tra queste, la kamuvudina-9, abbreviata K-9, è stata scelta per studiare se il blocco dell'inflammasoma potesse avere effetti terapeutici anche in una malattia neuroinfiammatoria come la sclerosi multipla.

Per verificare questa ipotesi, i ricercatori hanno utilizzato un modello sperimentale chiamato encefalomielite autoimmune sperimentale, o EAE, nel quale si induce nei topi una risposta immunitaria contro componenti della mielina. Gli animali sviluppano così una malattia infiammatoria che riproduce alcuni aspetti fondamentali della sclerosi multipla umana, compresi i deficit motori e le alterazioni della funzione visiva. Il modello presenta naturalmente dei limiti, perché la malattia umana è assai più complessa e può progredire attraverso meccanismi che non sono completamente riprodotti nell'animale. Rimane però uno degli strumenti più utilizzati per studiare le conseguenze dell'infiammazione autoimmune nel sistema nervoso.

L'aspetto più interessante del nuovo lavoro riguarda il momento in cui è stato iniziato il trattamento. I ricercatori hanno somministrato K-9 anche ad animali nei quali i sintomi neurologici erano già comparsi, proseguendo la terapia per circa due settimane. Nei topi trattati la progressione della malattia si è arrestata e si è osservato un recupero delle capacità motorie e visive che non è stato raggiunto, nella stessa misura, dagli animali dei gruppi di confronto, compreso quello sottoposto a una terapia convenzionale per la sclerosi multipla.

L'osservazione, da sola, avrebbe potuto dipendere da una riduzione dell'infiammazione che permettesse alle strutture nervose ancora integre di riprendere a funzionare. Per questo gli autori hanno cercato anche segni di una protezione del tessuto nervoso, esaminando il midollo spinale degli animali. Nei topi trattati con K-9 hanno riscontrato una migliore conservazione della mielina e degli assoni, accompagnata da un risultato particolarmente significativo: il trattamento impediva l'aumento della concentrazione sanguigna della catena leggera dei neurofilamenti, indicata con la sigla NfL. I neurofilamenti sono proteine strutturali presenti soprattutto negli assoni e vengono liberati quando queste strutture subiscono un danno. La loro concentrazione nel sangue può quindi fornire una misura indiretta dell'attività dei processi neurodegenerativi.

La convergenza tra il miglioramento delle funzioni neurologiche e questi indicatori di protezione del tessuto nervoso rende il risultato più interessante di una semplice diminuzione dei sintomi. Rimane da stabilire quanta parte del recupero osservato derivi dalla sopravvivenza di strutture nervose precedentemente compromesse e quanta da eventuali processi di riparazione. In particolare, lo studio non dimostra che K-9 sia capace di rigenerare assoni distrutti o di ricostruire mielina già perduta in modo permanente. La possibilità di recuperare una funzione neurologica dopo la comparsa di un deficit costituisce comunque un risultato importante, proprio perché suggerisce che una parte del danno funzionale possa essere reversibile quando si interviene sui meccanismi infiammatori appropriati.

Anche gli esperimenti molecolari hanno prodotto un risultato che merita attenzione. K-9 interferisce con l'interazione tra NLRP3 e una proteina chiamata NEK7, necessaria per l'attivazione dell'inflammasoma in determinate condizioni. Inoltre ostacola l'associazione di NLRP3 con NLRC4, un'altra proteina coinvolta nei sistemi cellulari di riconoscimento del pericolo. Gli autori propongono quindi che la molecola agisca su due modalità di attivazione dell'inflammasoma, limitando una risposta infiammatoria capace di contribuire alla degenerazione del tessuto nervoso.

Questo meccanismo permette di interpretare i risultati in un quadro più ampio. Nella sclerosi multipla, infatti, il sistema immunitario adattativo, responsabile del riconoscimento specifico degli antigeni attraverso i linfociti, svolge un ruolo centrale nell'avvio della risposta autoimmune. Una parte importante della lesione del sistema nervoso dipende però anche dall'attività delle cellule dell'immunità innata, comprese le cellule microgliali, che risiedono nel cervello e nel midollo spinale e partecipano alla risposta al danno. L'attivazione persistente di questi sistemi può contribuire al mantenimento dell'infiammazione e alla sofferenza degli assoni, anche quando alcuni dei processi immunitari che hanno inizialmente provocato la malattia vengono controllati farmacologicamente.

La possibilità di agire su questi meccanismi assume particolare rilievo nelle forme progressive della sclerosi multipla, nelle quali la disabilità può continuare ad aumentare anche in assenza di ricadute cliniche evidenti. Sarebbe prematuro dedurne che K-9 possa modificare l'andamento di queste forme della malattia, poiché il modello utilizzato nello studio riproduce soltanto una parte della loro complessità. La ricerca indica tuttavia una possibilità da verificare: intervenire sui processi infiammatori che contribuiscono direttamente al danno neurologico potrebbe integrare le strategie terapeutiche dirette contro la risposta autoimmune.

Gli autori hanno cercato di rafforzare questa interpretazione utilizzando anche dati provenienti da pazienti umani. Hanno esaminato tre popolazioni distinte attraverso grandi archivi sanitari e assicurativi americani, considerando complessivamente oltre tre milioni di persone. L'analisi comprendeva soggetti trattati con NRTI per infezione da HIV, persone che assumevano questi farmaci per prevenire l'infezione e pazienti sottoposti a terapia antivirale per l'epatite B. In queste popolazioni, l'esposizione agli NRTI risultava associata a una minore incidenza della sclerosi multipla rispetto ai gruppi di confronto. Tra le persone che avevano già ricevuto una diagnosi di sclerosi multipla, l'assunzione di NRTI era inoltre associata a una minore frequenza di ricadute successive.

È un risultato suggestivo, perché proviene da osservazioni umane indipendenti dagli esperimenti condotti sui topi e riguarda una famiglia di molecole che condivide con K-9 la capacità di interferire con alcuni meccanismi infiammatori. Occorre però considerare che queste analisi sono osservazionali. Le persone che assumono antivirali differiscono da quelle che non li assumono per condizioni cliniche, esposizioni infettive e modalità di assistenza sanitaria, tutte caratteristiche che possono influenzare il rischio di diagnosi e l'andamento della malattia. Anche un'associazione statisticamente robusta, dopo gli opportuni aggiustamenti, non può sostituire la dimostrazione sperimentale dell'efficacia di un trattamento nei pazienti.

C'è poi una distinzione biologica importante. Gli NRTI impiegati contro HIV ed epatite B interferiscono con enzimi necessari alla replicazione virale, mentre K-9 è stata sviluppata proprio per separare l'attività antinfiammatoria da quella antivirale. I dati epidemiologici raccolti sugli NRTI tradizionali sostengono quindi la plausibilità del meccanismo proposto, senza dimostrare che la nuova molecola possieda negli esseri umani la stessa efficacia osservata negli animali.

Il rapporto tra infezioni virali e sclerosi multipla aggiunge un ulteriore elemento di interesse. Nel 2022, uno studio pubblicato su Science, basato sul monitoraggio di milioni di militari americani, aveva mostrato che l'infezione da virus di Epstein-Barr precedeva quasi sistematicamente l'insorgenza della malattia e risultava associata a un aumento di circa 32 volte del rischio di svilupparla. Altre ricerche hanno identificato possibili meccanismi attraverso i quali la risposta immunitaria contro il virus potrebbe riconoscere anche proteine del sistema nervoso. Questo fenomeno, chiamato mimetismo molecolare, si verifica quando antigeni diversi possiedono somiglianze sufficienti a provocare reazioni immunitarie incrociate.

Queste scoperte hanno rafforzato l'ipotesi che l'infezione da Epstein-Barr rappresenti un passaggio importante nella genesi della sclerosi multipla, pur essendo necessarie ulteriori condizioni perché la malattia si manifesti. Il nuovo studio sulle kamuvudine riguarda invece i processi che contribuiscono al danno neurologico una volta instaurata la risposta patologica. Le due linee di ricerca sono compatibili e potrebbero contribuire a una comprensione più completa della malattia, nella quale i fattori capaci di favorirne l'insorgenza e i meccanismi responsabili della successiva degenerazione nervosa assumono ruoli differenti.

Prima di pensare a un'applicazione terapeutica restano comunque passaggi decisivi. Bisognerà verificare la sicurezza di K-9 quando viene somministrata per periodi prolungati e stabilire se le concentrazioni raggiungibili nell'organismo siano sufficienti a modificare l'attività infiammatoria nel sistema nervoso umano. La molecola è già entrata nella sperimentazione clinica per alcune patologie oculari, compreso l'edema maculare diabetico, e questo potrà fornire informazioni utili sul suo comportamento nell'uomo. Rimane però da dimostrare l'efficacia nella sclerosi multipla attraverso studi clinici controllati, capaci di misurare tanto l'attività della malattia quanto l'eventuale recupero delle funzioni neurologiche.

La vicenda delle kamuvudine offre intanto una dimostrazione di quanto possa essere fecondo studiare gli effetti biologici dei farmaci oltre il bersaglio per il quale sono stati progettati. Un composto sviluppato per ostacolare la replicazione di un virus ha rivelato una seconda attività, dalla quale è stato possibile ricavare una nuova famiglia di molecole con caratteristiche differenti. Il percorso che dalla ricerca sull'AIDS ha condotto alla degenerazione maculare e infine alla sclerosi multipla mostra come la comprensione dei meccanismi molecolari possa suggerire applicazioni che nessuno avrebbe immaginato quando le sostanze originali furono introdotte.

Se i risultati ottenuti negli animali troveranno conferma negli esseri umani, il beneficio più importante potrebbe riguardare proprio quei pazienti per i quali la prevenzione delle nuove lesioni non basta più. Per chi ha perso la capacità di camminare senza aiuto, oppure ha visto deteriorarsi progressivamente la propria funzione visiva, anche un recupero parziale può rappresentare un cambiamento enorme nella qualità della vita. La prova che questo sia possibile con K-9 deve ancora arrivare, e sarà la sperimentazione clinica a stabilire se la promessa osservata nei topi possa tradursi in una terapia. Il risultato di oggi giustifica però una domanda che fino a pochi anni fa sarebbe sembrata particolarmente ambiziosa: fino a che punto possiamo recuperare le funzioni del sistema nervoso quando impariamo a controllare le cause del suo deterioramento?

Poiché il modello non è accessibile, nessuno al di fuori di OpenAI è in grado di verificare queste affermazioni, ed è per questo che il 29 settembre il gruppo consultivo sulla matematica e l'intelligenza artificiale ospitato dall'Institute for Advanced Study di Princeton aveva chiesto ai laboratori di accompagnare ogni risultato con i prompt da cui era nato e con il relativo costo di calcolo, richiesta alla quale OpenAI ha risposto indicando soltanto una media del calcolo impiegato e diffondendo dieci riassunti abbreviati del ragionamento del modello, senza pubblicare alcun prompt. L'errore, annunciato il 7 ottobre nel registro delle modifiche del repository, consiste in un segno sbagliato all'interno di un manoscritto sull'algebricità delle classi di Weil per certe varietà abeliane di dimensione otto, che invalida un argomento di cancellazione e trascina con sé la costruzione su cui poggiavano altri due lavori, fra i quali quello che affermava la congettura di Hodge razionale per i prodotti di superfici K3. I tre manoscritti appartenevano alla famiglia di risultati legata alla congettura di Hodge, la più osservata dell'intero catalogo, e quello difettoso, datato 18 settembre, era tra i più vecchi della raccolta.

Nello stesso giorno OpenAI ha corretto altri quattordici manoscritti, riparando dimostrazioni e precisando enunciati e ipotesi, e ha aggiornato i riferimenti bibliografici di altri tredici, sicché il catalogo è sceso da 722 a 719 titoli, mentre le versioni ritirate restano consultabili insieme a una nota che descrive la lacuna. Un portavoce ha attribuito la scoperta a un audit interno, senza precisare chi abbia individuato l'errore, e ha assicurato che il processo di revisione, come accade per qualunque manoscritto di ricerca, proseguirà fino al ritiro dei lavori per i quali non si troverà una correzione. A chi solleva dubbi OpenAI risponde di solito richiamandosi a Lean, un linguaggio open source nel quale una dimostrazione viene riscritta in forma rigorosa perché un programma ne controlli ogni passaggio; al momento della pubblicazione, tuttavia, soltanto 162 dei 722 manoscritti avevano il risultato principale formalizzato, e con le aggiunte del 7 ottobre si è arrivati a 300 risultati principali su 719, poco più del 42 per cento, una quota rimasta da allora immutata, dato che il registro delle modifiche contiene ancora quella sola voce e il README ripete la stessa percentuale. L'azienda ammette che alcuni dei risultati non formalizzati potrebbero contenere errori e spiega di aver pubblicato senza attendere la formalizzazione completa su raccomandazione dello stesso gruppo consultivo, benché dal confronto con l'indice del repository risulti che quasi tutto ciò che è stato ritirato o rivisto in modo sostanziale si trovava fuori dalla parte verificata in Lean.

Che anche la parte verificata richieda cautela lo mostra il precedente dell'8 settembre, quando OpenAI aveva annunciato una dimostrazione di 166 pagine sulla formazione di singolarità in tempo finito nelle equazioni dei fluidi, ottenuta da circa diecimila agenti in 88 ore e formalizzata in Lean in altre 17, che riguarda però le equazioni sottoposte a una forza esterna, mentre il Problema del Millennio chiede di trattare il caso senza forzante, motivo per cui il Clay Institute non lo considera risolto. Il 6 ottobre, lo stesso giorno in cui sono comparsi i 722 manoscritti, Alexander Bastounis, Fabian Circelli e Anders C. Hansen hanno pubblicato su arXiv un preprint intitolato "Navier-Stokes lost in translation", nel quale sostengono che la prova formalizzata in Lean non corrisponde alla dimostrazione scritta in linguaggio naturale, la quale affermerebbe più di quanto il codice verifichi, e affiancano a questo caso altri esempi di traduzioni errate compiute da sistemi di intelligenza artificiale, fino a sostenere, sul piano teorico, che garantire la fedeltà di una formalizzazione sia un problema intrinsecamente più difficile del problema della fermata di Turing.

Trattandosi di un preprint, al quale OpenAI non risulta aver replicato e il cui abstract non indica file o versioni specifici, le sue conclusioni andranno vagliate, tenendo presente che una prova formale che segua una strada diversa da quella scritta lascia intatto il risultato finché l'enunciato formalizzato coincide con il teorema che si voleva dimostrare, e che il danno comincia soltanto quando a divergere è l'enunciato stesso. Il caso riguarda tuttavia tutti i 719 manoscritti, giacché Lean garantisce che il codice dimostri ciò che nel codice è scritto, mentre stabilire che quanto vi è scritto coincida con il teorema che interessa ai matematici resta un lavoro umano che non ammette scorciatoie, sicché quel 42 per cento misura soltanto la parte del catalogo passata al vaglio della macchina, senza dire nulla su quanta ne sia effettivamente corretta.

Il ritiro giunge al termine di un mese di tensioni, cominciato con la disputa di priorità che aveva accompagnato l'annuncio su Navier-Stokes, quando si era saputo che due matematici, Alpöge e Buckmaster, lavoravano allo stesso problema, e proseguito l'11 settembre con la dichiarazione con cui venticinque medaglie Fields, tra le quali Terence Tao, hanno contestato l'uso dei problemi matematici come banco di prova per l'industria dell'intelligenza artificiale. Ursula Martin, matematica di Oxford, ha paragonato la pubblicazione in blocco dei 722 manoscritti alla consegna di una prima bozza disordinata che la comunità dovrebbe poi incaricarsi di mettere in ordine, e il paragone trova riscontro nei numeri, giacché a OpenAI ogni manoscritto è costato in media tre ore di calcolo, mentre controllarlo richiede settimane o mesi di lavoro di specialisti che ricade su ricercatori i quali non l'avevano chiesto. L'azienda promette di finanziare workshop e convegni che aiutino i matematici a comprendere i risultati e assicura di lavorare al rilascio del modello, mentre il gruppo consultivo ha definito la pubblicazione l'inizio della comprensione umana anziché la sua conclusione, lasciando intendere che il grosso del lavoro debba ancora cominciare e che toccherà ad altri svolgerlo.

L'errore di segno è forse il più umano degli errori, quello in cui incorrono tanto gli studenti al primo esame quanto i vincitori della medaglia Fields, e ciò che la vicenda mette in discussione riguarda piuttosto la ripartizione della fatica, perché la matematica si regge su un patto in base al quale chi firma una dimostrazione la comprende e la difende, mentre la comunità si impegna a controllarla, e quel patto vacilla quando l'autore è un modello che nessuno può interrogare e i revisori sono matematici che nulla di tutto questo avevano chiesto. Lean avrebbe dovuto offrire una via d'uscita affidando il controllo al software, ma la vicenda di Navier-Stokes ricorda che il software controlla soltanto ciò che gli viene sottoposto, e finché OpenAI continuerà a produrre teoremi più in fretta di quanto il mondo riesca a leggerli, la parola "dimostrato" andrà presa con le molle anche quando a certificarla è un computer.

La scienza offre un esempio particolarmente chiaro. Nel 2025, secondo la stima citata da Helen Pearson su Aeon, sono stati pubblicati circa sette milioni di articoli scientifici, oltre diciannovemila al giorno. Ogni studio può aggiungere un risultato utile; quando viene presentato da solo, però, può generare un’impressione fuorviante. I giornali raccontano la ricerca più recente, i lettori incontrano titoli che sembrano smentirsi a vicenda e il quadro complessivo resta fuori campo.

È accaduto con il paracetamolo in gravidanza. Nel settembre 2025 l’agenzia regolatoria statunitense FDA annunciò un’avvertenza basata su un possibile legame fra l’assunzione del farmaco e l’autismo nei figli. La notizia ebbe grande risonanza. Una successiva revisione dell’insieme delle prove concluse che le evidenze disponibili non mostravano chiaramente un legame con autismo o ADHD. Nel frattempo l’allarme aveva raggiunto molte donne, mentre la valutazione complessiva richiedeva il lavoro meno appariscente di ricostruire la letteratura e giudicare la qualità degli studi.

La conoscenza necessaria, in casi come questo, non coincide con la singola pubblicazione. Prende forma confrontando i risultati, distinguendo le ricerche più solide e stimando che cosa indicano nel loro insieme. Una revisione sistematica raccoglie gli studi pertinenti seguendo criteri dichiarati e ne valuta l’affidabilità; quando i dati sono comparabili, una metanalisi ne combina i risultati. Sono metodi nati proprio per rendere leggibile una letteratura che, lasciata alla somma dei singoli articoli, può sembrare contraddittoria.

La storia della posizione in cui far dormire i neonati mostra quanto possa costare il ritardo. Per decenni fu raccomandato di metterli a pancia in giù. Una revisione successiva ha ricostruito come il rischio associato a quella posizione fosse già riconoscibile negli studi intorno al 1970, circa vent’anni prima che il consiglio cambiasse diffusamente. I ricercatori stimarono che una sintesi tempestiva delle prove, seguita da un intervento adeguato, avrebbe potuto evitare almeno cinquantamila morti in Europa, Australasia e Stati Uniti. La stima è controfattuale, e proprio per questo va letta con cautela; il caso mostra comunque che l’accumulo di risultati non basta a produrre conoscenza capace di orientare le decisioni.

La scienza ha sviluppato strumenti per fare questo lavoro. La metanalisi di Gene Glass, negli anni Settanta, contribuì a superare il conteggio elementare degli studi favorevoli e contrari, che assegnava lo stesso peso a ricerche di dimensioni ed effetti diversi. La nascita della collaborazione Cochrane, nel 1993, portò l’idea della revisione sistematica al centro della medicina. Eppure il sistema scientifico continua a premiare soprattutto la pubblicazione di nuovi risultati. La sintesi richiede anni, non produce sempre un titolo seducente e fatica a competere per l’attenzione con lo studio appena uscito.

La crescita digitale rende questa difficoltà anche una questione di potere. Per accedere alla letteratura scientifica passiamo attraverso motori di ricerca, piattaforme e sistemi di intelligenza artificiale che ordinano le pagine e decidono quali risultati mostrarci. Il loro lavoro di selezione è inevitabile; il modo in cui viene svolto resta spesso opaco. Le poche grandi imprese che controllano questi strumenti diventano così gatekeeper dell’informazione scientifica: determinano quali contenuti affiorano, quali vengono riassunti e quali restano sepolti nelle pagine successive. La selezione incide su ciò che il pubblico può conoscere e su quali prove entrano nelle decisioni.

Una risposta generata dall’intelligenza artificiale rende il filtro ancora meno visibile. L’utente riceve una conclusione già ordinata, senza sapere sempre quali studi siano stati consultati, quali siano rimasti esclusi e quale affidabilità abbiano le fonti considerate. Alcuni strumenti possono aiutare a individuare e classificare gli articoli, accelerando parti del lavoro; la loro capacità di produrre revisioni affidabili deve però essere dimostrata, e una sintesi automatica può dare un’immagine incompleta della letteratura. L’efficienza nel reperire le pubblicazioni non equivale alla capacità di valutarle.

Il problema pubblico, allora, riguarda chi governa l’attenzione e secondo quali criteri. Se il filtro è affidato a sistemi proprietari, i cui criteri non sono controllabili, la disponibilità formale degli articoli convive con un accesso governato da decisioni private. Servono strumenti di ricerca trasparenti e sintesi scientifiche aggiornate, consultabili e verificabili; occorre inoltre rendere visibili le fonti e il percorso che conduce a una risposta. La conoscenza scientifica si costruisce quando i risultati vengono organizzati e sottoposti a controllo. In un ambiente saturo di informazioni, chi decide che cosa merita attenzione esercita un potere decisivo su ciò che la società riesce a sapere.

Anche se questa scoperta non ha nulla a che fare con le caratteristiche psichedeliche della psilocibina, quindi con gli effetti allucinatori che si sperimentano assumendo i funghi allucinogeni, ci parla comunque della riabilitazione che le sostanze psicoattive stanno vivendo da una ventina d’anni a questa parte. Cioè di quella che viene generalmente definita “rinascita psichedelica”. Non a caso, in Australia, dal 2023, è possibile, per psichiatri specificamente autorizzati, prescrivere psilocibina alle persone con una diagnosi di depressione resistente ai farmaci. Ma cosa accade al cervello quando si assume psilocibina? Se lo è chiesto nel 2012 un gruppo di ricercatori guidati da Carhart-Harris, professore presso l’Imperial College di Londra. In questo lavoro, i ricercatori hanno utilizzato la risonanza magnetica funzionale per osservare come rispondesse il cervello all’assunzione di psilocibina. I risultati mostravano che i livelli di attivazione cerebrale si abbassavano decisamente, anche se fino ad allora era comunemente ipotizzato che le sostanze psichedeliche agissero aumentando l’attività neurale.

Il fatto che i livelli di attività si riducessero nelle aree cerebrali deputate alla regolazione emotiva e al processo decisionale, come la corteccia cingolata anteriore, ha fatto ipotizzare che la psilocibina agisca come una sorta di “valvola di riduzione”, come uno strumento di disattivazione delle griglie personali utilizzate per sperimentare e interpretare il mondo, “consentendo uno stato di cognizione non vincolata”. Come dire, velo di Maya, adieu! Infatti, gli autori sottolineano che le persone che soffrono di depressione presentano un eccesso di attività nella corteccia prefrontale ventromediale, che si manifesta con rigidità e pessimismo, nonché con una tendenza a entrare in stati d’animo negativi. E, secondo i risultati ottenuti nella loro ricerca, è proprio questo eccesso di attività che la psilocibina andrebbe a silenziare. Seppure non sia tutto oro quel che luccica, i risultati degli studi condotti in questi anni di “rinascita psichedelica” sembrano incoraggianti.

Il campo è quello della chiralità, dal greco “mano”. Molte molecole esistono in due forme, dette enantiomeri, che sono l'una l'immagine speculare dell'altra, come la mano destra e la sinistra: stessi atomi, ma non sovrapponibili. Possono avere effetti molto diversi. Per esempio le due forme del carvone – molecola presente negli oli essenziali di alcune piante, l'esempio classico che si usa per spiegare la chiralità – profumano una di menta e l'altra di cumino dei prati, perché i recettori del naso sono a loro volta chirali. Nei farmaci la differenza è ancora più decisiva: una versione può curare, l'altra essere inefficace o dannosa.

In una normale reazione chimica le due forme nascono con la stessa probabilità. Gli organismi viventi però ne usano una sola: gli amminoacidi che costruiscono le proteine sono tutti nella forma “sinistrorsa”. È quello che i chimici chiamano omochiralità, e per oltre un secolo nessuno ha saputo spiegare come potesse emergere spontaneamente.

Il primo passo lo ha fatto Kagan nel 1986. Fino ad allora si pensava che la purezza del prodotto di una reazione dovesse essere più o meno proporzionale a quella del catalizzatore. Kagan ha dimostrato che non è così: in certe condizioni un catalizzatore non perfettamente puro può dare un prodotto molto più puro del previsto. È l'“amplificazione asimmetrica”, uno degli effetti non lineari citati nella motivazione.

Soai ha fatto il passo successivo. Nel 1995, in un lavoro pubblicato su Nature, ha descritto una reazione in cui il prodotto fa da catalizzatore alla propria produzione: un composto con appena il 2 per cento di prevalenza di una forma la amplificava progressivamente. Nel 2003 è arrivato al traguardo, con una reazione in cui si formava soltanto una delle due immagini speculari. “A parte la vita stessa”, scrive l'Accademia, “nessuno aveva mai raggiunto un simile risultato prima d'ora”. Le loro scoperte, conclude il comitato, sono state determinanti per i chimici che progettano reazioni per la produzione di farmaci.

Kagan, nato il 15 dicembre 1930 a Boulogne-Billancourt, è professore emerito all'Università Paris-Sud ed è considerato uno dei padri della sintesi asimmetrica. A 95 anni è tra i premiati più anziani nella storia del Nobel. Per lui il riconoscimento arriva con un quarto di secolo di ritardo. Nel 2001 il premio per la catalisi asimmetrica andò a William Knowles, Ryoji Noyori e Barry Sharpless, e la sua esclusione fece discutere: il Nobel può essere diviso al massimo fra tre persone, e lui restò fuori. Soai, 76 anni, è nato a Hiroshima ed è professore emerito alla Tokyo University of Science. Entrambi avevano già ricevuto la Chirality Medal della Società chimica italiana, Kagan nel 1998 e Soai nel 2005.

Il premio viene assegnato dal 1901, e insieme a quello per la Fisica è l'unico che l'Accademia conferisce ogni anno nell'ambito delle scienze naturali. Lo scorso anno il riconoscimento era andato a Susumu Kitagawa, Richard Robson e Omar Yaghi, per lo sviluppo delle strutture metallo-organiche: materiali porosi capaci di catturare gas, immagazzinare sostanze e separare molecole, con applicazioni che vanno dalla raccolta dell'acqua nel deserto alla cattura della CO2.

Quello per la Chimica è il terzo Nobel della settimana. Ieri il premio per la Fisica è andato al belga Francis Halzen, per il suo ruolo nella nascita di IceCube, l'osservatorio che usa il ghiaccio dell'Antartide per catturare i neutrini provenienti dallo spazio profondo. Gli altri annunci seguiranno nei prossimi giorni: la Letteratura, la Pace e, lunedì, l'Economia.

Il fisico Francis Halzen ha gettato le basi per un tipo di astronomia completamente nuovo. La sua idea era quella di utilizzare il ghiaccio glaciale del Polo sud per catturare le particelle elusive chiamate neutrini. Quando un neutrino entra in collisione con un nucleo atomico, produce un lampo di luce che può essere rilevato dai sensori all’interno del ghiaccio glaciale trasparente. Il ghiaccio del Polo sud presenta numerosi vantaggi, poiché è privo di vari tipi di interferenze e l’area è geologicamente stabile, senza terremoti. Halzen e la sua idea ottennero ben presto il sostegno di altri ricercatori e, solo pochi anni dopo, furono condotti test preliminari sui sensori nel ghiaccio. Il risultato è stato l’Osservatorio di neutrini IceCube ultimato nel 2011, in grado di rilevare i neutrini provenienti dal cosmo lontano e costituito da un chilometro cubo di ghiaccio dotato di sensori di luce. Grazie a IceCube, i ricercatori possono rilevare i neutrini provenienti da processi ad altissima energia nell’universo lontano.

I ricercatori hanno presto individuato i primi neutrini ad alta energia e, pochi anni dopo, hanno potuto pubblicare la loro scoperta di neutrini che devono avere origine ben al di fuori del nostro sistema solare. La ricerca delle sorgenti di neutrini nell’universo poteva così iniziare sul serio. Le interazioni dei neutrini che vengono continuamente rilevate da IceCube forniranno ai ricercatori nuove conoscenze sui contesti violenti in cui possono formarsi i neutrini ad alta energia, e potrebbero persino rivelare fenomeni cosmici finora sconosciuti.

I vincitori del Nobel per la Fisica dello scorso anno sono stati John Clarke, professore all'Università della California (Berkely), Michel H. Devoret, professore di Fisica applicata alla Yale University e all'Università della California (Santa Barbara) e John M. Martinis "per la scoperta dell'effetto tunnel quantistico macroscopico e della quantizzazione dell'energia in un circuito elettrico". Invece per l'edizione del 2026, ieri sono stati annunciati i vincitori del Nobel per la Medicina, Karl Deisseroth, Peter Hegemann e Georg Nagel, mentre domani sarà il turno del premio per Chimica, giovedì 8 della Letteratura. Infine venerdì 9 sarà annunciato il premio per la Pace.