Theo tờ Vox, các nhà nghiên cứu IBM đang sử dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tự động cho ra thiết kế phân tử của kháng sinh mới.
Trong nghiên cứu mới công bố đăng trên tờ Nature Biomedical Engineering, các nhà nghiên cứu đã nói rõ cách sử dụng hệ thống để nhanh chóng tạo ra hai thiết kế peptide kháng khuẩn mới. Peptide là các phân tử nhỏ có thể diệt khuẩn, hiệu quả trong chống lại một loạt mầm bệnh ở chuột.
Thông thường, quy trình tìm ra phân tử này sẽ khiến các nhà khoa học mất hàng năm trời. Hệ thống AI chỉ làm trong vài ngày.
Lạm dụng, phụ thuộc kháng sinh
Tình trạng lạm dụng kháng sinh ngày càng nghiêm trọng. Ảnh: Pnnl
Khi có kháng sinh mới ra đời, chúng có tác dụng cứu mạng sống con người. Từ khi phát hiện ra penicillin năm 1928, khởi đầu cho kỷ nguyên kháng sinh hiện đại, con người đã phụ thuộc vào kháng sinh để chữa các bệnh nguy hiểm như lao, hay giúp sản phụ an toàn trong khi mổ đẻ…
Tuy nhiên, các chuyên gia cảnh báo con người đang bước vào kỷ nguyên hậu kháng sinh – thời điểm mà các loại kháng sinh hiện có đang hầu như vô dụng vì chúng ta quá lạm dụng kháng sinh trong nuôi trồng, chữa bệnh.
Theo báo cáo mới của tổ chức từ thiện Pew Charitable Trusts, đại dịch COVID-19 đã khiến cho vấn đề kháng kháng sinh thêm trầm trọng. Các bác sĩ có xu hướng kê kháng sinh không cần thiết cho bệnh nhân. Ngay cả khi COVID-19 là bệnh do virus gây ra và kháng sinh không có tác dụng với virus, nhưng bác sĩ vẫn cho bệnh nhân dùng kháng sinh để chống nhiễm trùng thứ phát khi nằm viện, ngay cả khi chưa biết bệnh nhân có viêm nhiễm hay không.
Ngày nay, cứ vài phút lại có một người ở Mỹ chết vì viêm nhiễm mà kháng sinh không thể điều trị. Trong một năm, 700.000 người khắp thế giới tử vong vì các loại viêm nhiễm kháng kháng thuốc. Số ca tử vong hàng năm có thể tăng lên 10 triệu người vào năm 2050 trừ khi có thay đổi lớn.
Các công ty công nghệ sinh học và hãng dược lớn không tạo ra kháng sinh mới vì mất nhiều năm và nhiều tiền nghiên cứu, phát triển. Phần lớn các hợp chất mới đều thất bại. Ngay cả nếu thành công thì cũng không đủ bù chi phí.
Vị cứu tinh AI
Hệ thống AI của IBM có thể tạo ra thiết kế kháng sinh mới trong vài ngày. Ảnh: Young Scientists
Trong bối cảnh đó, hệ thống AI của IBM xuất hiện. Hệ thống này dựa vào mô hình tạo sinh.
Trong bước đầu tiên, các nhà nghiên cứu sử dụng cơ sở dữ liệu về các phân tử peptide hiện có. Sau đó, AI sẽ lấy thông tin từ cơ sở dữ liệu này và phân tích đặc điểm để tìm ra mối liên hệ giữa các phân tử và đặc tính. AI có thể phát hiện ra rằng khi phân tử có cấu trúc hoặc thành phần cụ thể nào đó, nó có xu hướng thực hiện một chức năng nhất định. Điều này giúp AI “học” quy tắc cơ bản trong thiết kế phân tử.
Cuối cùng, các nhà nghiên cứu cho AI biết họ muốn phân tử mới có đặc điểm gì. Bằng những thông tin đó, AI sẽ thiết kế phân tử mới thỏa mãn các điều kiện. Các nhà nghiên cứu sẽ chọn phương án tốt nhất và bắt đầu thử nghiệm trên chuột trong phòng thí nghiệm.
Các nhà nghiên cứu IBM cho rằng cách tiếp cận của họ vượt trội các phương pháp thiết kế peptide kháng khuẩn mới tới 10%. Họ đã có thể thiết kế 2 peptide kháng khuẩn mới có hiệu quả cao, trong đó có loại chống phế trực khuẩn gây viêm nhiễm ở bệnh nhân. Peptide này có độc lực thấp khi được thử nghiệm trên chuột, dấu hiệu cho thấy nó an toàn.
Đây không phải lần đầu tiên AI tỏ ra hứa hẹn trong giải quyết các vấn đề hóc búa trong ngành sinh học. Năm 2020, phòng thí nghiệm nghiên cứu AI DeepMind đã phát hiện ra cách protein cuộn xoắn thế nào. Đây là thách thức khiến các nhà sinh học đau đầu suốt 50 năm qua. Một thành tích nữa của hệ thống AI do các nhà nghiên cứu MIT huấn luyện là dự báo phân tử nào sẽ có đặc điểm diệt khuẩn.
Tuy nhiên, nghiên cứu của IBM khác với MIT ở chỗ họ không huấn luyện AI về các phân tử mà con người đã biết là có đặc điểm kháng khuẩn (100.000 điểm dữ liệu). IBM huấn luyện AI trên cơ sở dữ liệu lớn hơn nhiều (1,7 triệu điểm dữ liệu).
Hiện nay, nhóm nghiên cứu ở IBM đang tìm cách để hệ thống AI thiết kế cách điều trị COVID-19. Họ không chỉ muốn ứng dụng hệ thống AI trong tìm ra kháng sinh mới mà còn hy vọng có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác, giúp các nhà khoa học phát hiện và thiết kế các loại thuốc và phương pháp điều trị hiệu quả hơn cho các loại bệnh, giúp chống biến đổi khí hậu, giúp tìm ra các vật liệu thông minh…