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Il DNA non è un software: perché trattare la vita come un algoritmo è pericoloso

Gennaio 30, 2026

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Tempo di lettura: 3 minuti

In un dialogo tra matematica e biologia, il Prof. Giuseppe Longo e il Prof. Mariano Bizzarri analizzano i limiti dell’approccio riduzionista alla genetica: trattare il DNA come un software deterministico rischia di farci ignorare il ruolo cruciale del contesto e dell’ambiente.

Di Saluteuropa

Siamo abituati a pensare alla biologia prendendo in prestito le parole dall’informatica: si parla di “programma genetico”, di DNA come “codice”, di cellule come “hardware”. Questa narrazione, molto efficace a livello comunicativo, suggerisce l’idea che intervenire sul vivente sia paragonabile all’editing di un software: correggendo l’istruzione errata, si ripara il sistema.
Tuttavia, quando a confrontarsi sono un matematico esperto di teoria dell’informazione come il Prof. Giuseppe Longo (CNRS – École Normale Supérieure di Parigi) e un biologo oncologo come il Prof. Mariano Bizzarri, emerge un quadro decisamente più sfumato e complesso.

I due scienziati esplorano i limiti di questa visione meccanicistica, suggerendo che per comprendere davvero la vita – e intervenire su di essa in sicurezza – sia necessario recuperare una visione d’insieme che tenga conto non solo dei geni, ma anche del contesto e della storia evolutiva degli organismi.

Il DNA non è un software: un problema di definizioni

Il punto di partenza dell’analisi del Prof. Longo è epistemologico. L’informatica, come formalizzata da Turing, si basa su una distinzione netta tra software (il programma) e hardware (la macchina). Lo stesso codice può girare su supporti materiali diversi senza cambiare la sua logica.
«In biologia questa distinzione non regge», spiega Longo. Nel vivente non c’è separazione tra l’informazione e il supporto materiale: il DNA è una molecola chimica che agisce in base a proprietà fisiche (torsioni, affinità, densità) strettamente dipendenti dal contesto in cui si trova.
Applicare la logica binaria e deterministica dei computer alla biologia rischia quindi di essere una forzatura teorica. Mentre un computer esegue istruzioni precise, le interazioni molecolari nella cellula avvengono spesso in modo probabilistico (stocastico), influenzate da innumerevoli variabili ambientali.

Il ruolo del contesto: l’esempio della microgravità

A supporto di questa tesi intervengono le evidenze sperimentali illustrate dal Prof. Bizzarri. Se il DNA fosse un programma rigido, le cellule dovrebbero comportarsi sempre allo stesso modo a parità di corredo genetico. La realtà, però, ci mostra altro.
Bizzarri cita esperimenti condotti in condizioni di microgravità: cellule tumorali, poste in un ambiente privo del vincolo gravitazionale, modificano radicalmente il loro fenotipo – ovvero il modo in cui appaiono e agiscono – pur mantenendo lo stesso DNA.
La metafora proposta è quella del dizionario: il genoma contiene tutte le parole possibili, ma è l’ambiente (il contesto) a decidere quali parole usare e come comporre la frase. Ridurre la complessità della vita alla sola sequenza genica significa guardare il vocabolario ignorando l’autore che sta scrivendo l’opera.

Quando la finanza orienta la scienza

Un ulteriore aspetto cruciale riguarda il modo in cui gli interessi economici possono influenzare la direzione della ricerca scientifica, favorendo talvolta modelli teorici semplificati perché più funzionali al mercato.
La narrazione del “DNA come software” e delle tecniche di editing genetico come “strumenti di precisione” si presta perfettamente alla brevettabilità e alla creazione di start-up. In questi anni enormi flussi di finanziamenti si sono concentrati sulla ricerca di “proiettili magici” genetici – spesso con risultati inferiori alle promesse, come nel caso della guerra al cancro – a discapito di settori meno profittevoli ma fondamentali, come la prevenzione ambientale e lo studio dei perturbatori endocrini.
In agricoltura, la spinta verso l’uniformità genetica (monocolture OGM) risponde più a logiche di oligopolio industriale che a reali esigenze agronomiche, creando sistemi ecologici fragili e dipendenti, dove la biodiversità, fondamentale per la resilienza naturale, viene sacrificata in nome di una produttività a breve termine.

Le Nuove Tecnologie Genetiche (NGT) e il “Principio di Precauzione Scientifica”

Questa riflessione teorica ha implicazioni concrete nel dibattito sulle Nuove Tecnologie Genetiche (come CRISPR-Cas9) e la loro applicazione in campo agroalimentare e medico.
Spesso queste tecniche vengono presentate come “forbici molecolari” di assoluta precisione. Tuttavia, Longo invita alla cautela, introducendo il concetto di “Principio di Precauzione Scientifica”.
La critica non è rivolta alla tecnologia in sé – che in laboratorio permette scoperte fondamentali – ma al modello teorico con cui viene applicata nell’ambiente. L’idea che si possa modificare un singolo gene ottenendo un risultato lineare e prevedibile si scontra con la natura interconnessa degli ecosistemi.
«Le interazioni biologiche non seguono sempre lo schema chiave-serratura», sottolinea Longo. In laboratorio, i successi vengono spesso isolati attraverso un processo di selezione (cherry-picking), ma in natura o in un organismo complesso, una modifica puntuale può avere effetti a cascata non lineari.

Verso una scienza della complessità

Questo non significa che si debba rifiutare il progresso, piuttosto è un invito a un approccio più maturo e consapevole. La storia della scienza, da Newton alla fisica quantistica, insegna che ogni volta che si cambia scala di osservazione, è necessario aggiornare le teorie di riferimento.
Continuare a trattare gli organismi viventi e gli ecosistemi come se fossero macchine prevedibili o software da riscrivere potrebbe portare a sottovalutare la resilienza e, al tempo stesso, la fragilità dei sistemi biologici.
Il compito della scienza non è dispensare certezze assolute, ma esercitare il pensiero critico, ponendo dubbi costruttivi che permettano di navigare la complessità del mondo con maggiore sicurezza e rispetto per la sua intrinseca imprevedibilità.

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