Trí tuệ nhân tạo giúp hóa giải một trong những thách thức lớn nhất trong nghiên cứu sinh học

Trí tuệ nhân tạo đang là một trong những công nghệ được quan tâm nhất ở thời điểm hiện tại và là một trong những đại diện tiêu biểu của làn sóng công nghiệp lần thứ tư.Ảnh : doimoisangtao.vn
Trí tuệ nhân tạo đang là một trong những công nghệ được quan tâm nhất ở thời điểm hiện tại và là một trong những đại diện tiêu biểu của làn sóng công nghiệp lần thứ tư.Ảnh : doimoisangtao.vn

Nhiều thập kỷ qua, giới khoa học đã dày công nghiên cứu để tìm cách dự đoán sự hình thành những protein dạng xoắn với cấu trúc không gian phức tạp để từ đó có cơ sở hiểu rõ hơn về những cấu trúc được coi là "động cơ" của sự sống này.

Trí tuệ nhân tạo giúp hóa giải một trong những thách thức lớn nhất trong nghiên cứu sinh học ảnh 1Trí tuệ nhân tạo đang là một trong những công nghệ được quan tâm nhất ở thời điểm hiện tại và là một trong những đại diện tiêu biểu của làn sóng công nghiệp lần thứ tư.Ảnh : doimoisangtao.vn

Trong tuần qua, một chương trình Trí tuệ nhân tạo (AI) có tên là AlphaFold của Công ty DeepMind- cùng thuộc sở hữu của tập đoàn Alphabet giống như Google- hầu như đã giải quyết được thách thức này, dự báo cách hình thành các cấu trúc không gian 3 chiều của protein. Kết quả này đạt được khi AlphaFold tham gia cuộc thi Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP) và được đánh giá là tạo ra những kết quả "mang tính thay đổi cục diện".

CASP là cuộc thi nhằm đánh giá những công nghệ giúp dự đoán cấu trúc của protein, ra đời năm 1994 và được tổ chức định kỳ 2 lần/năm. CASP gồm khoảng 100 đội tham gia, được cung cấp các chuỗi amino acid của hàng chục protein và được yêu cầu dự đoán hình thù cấu trúc protein được hình thành. Ban Tổ chức đã biết rõ cấu trúc cuối cùng của những protein này. Trong cuộc thi gần nhất năm 2018, chương trình AlphaFold của DeepMind cũng đã về nhất dù chưa được coi là đạt đến kết quả chính xác để có thể giải quyết được vấn đề nêu trên. Trong cuộc thi năm nay, AlphaFold đã xác định đúng hình thù của rất nhiều cấu trúc protein với mức độ chính xác tương đương với những kết quả thu được từ thử nghiệm tốn kém và mất nhiều thời gian trong phòng thí nghiệm.

Andrei Lupas, một nhà sinh học tiến hóa đến từ Viện Mas Planck, thành viên đội đánh giá, cho biết AlphaFold đã giúp chuyên gia này xác định cấu trúc của một protein mà phòng thí nghiệm của ông đã tìm ra sau gần 1 thập kỷ nghiên cứu. Chuyên gia sinh học máy tính John Moult, từ Đại học Maryland, đồng sáng lập CASP, cho rằng trên những khía cạnh nhất định có thể nói chương trình AlphaFold đã giải quyết được vấn đề. Trong khi đó, tác giả Derek Lowe, chuyên gia bình luận về ngành nghiên cứu và sản xuất dược phẩm của Science Translational Medicine cho rằng những kết quả trên dù không thể khẳng định được rằng AlphaFold có thể luôn dự đoán đúng cấu trúc protein nhưng việc có thể đạt đến mức độ dự đoán chính xác tương đương với các nghiên cứu nhiều năm trong phòng thí nghiệm, với nhiều loại protein khác nhau như kết quả mà AlphaFold mới đạt được là điều chưa từng có.

Một protein được hình thành từ những đơn phân amino acid ghép lại với nhau tạo thành một cấu trúc 3 chiều độc nhất. Hình thù của cấu trúc này có liên quan trực tiếp tới chức năng của protein. Trong các tế bào của mọi cơ thể sống đều có hàng nghìn protein, những "cỗ máy" đóng vai trò xúc tác trong hầu hết các phản ứng hóa học diễn ra trong cơ thể. Những cấu trúc này có vai trò thiết yếu trong duy trì sự sống- từ chức năng vận chuyển oxy trong máu của các cơ- và cũng là chìa khóa giải mã các bệnh tật như ung thư hay COVID-19.

Hơn một nửa thế kỷ qua, giới khoa học vẫn đau đầu tìm cách dự đoán một cách chính xác và nhanh chóng chức năng của protein bằng cách phân tích chuỗi amino acid hình thành nên protein. Quá trình này có thể kéo dài nhiều năm nếu thực hiện trong phòng thí nghiệm. Việc hiểu hơn về các cấu trúc protein và khả năng sử dụng máy tính dự đoán việc hình thành các cấu trúc này sẽ cung cấp những hiểu biết rõ hơn về sự sống, tiến hóa và cả tình hình sức khỏe và dịch bệnh của con người, góp phần thay đổi các cách thức nghiên cứu, phát triển dược phẩm, phân tích sinh học và có thể là mọi thứ.

DeepMind đang nghiên cứu cách để đưa chương trình này vào hỗ trợ trong việc nghiên cứu một số bệnh nhất định, ví dụ như để xác định xem một protein có thể đã mất chức năng hay chưa. Việc có thể nghiên cứu đến những cấp độ này sẽ giúp quá trình phát triển thuốc chữa bệnh đạt được độ chính xác cao hơn, phụ trợ cho những phương thức nghiên cứu hiện có để tìm ra những biện pháp điều trị hiệu quả trong thời gian ngắn hơn. Một chương trình AI khác có tên gọi AlphaGo của DeepMind đã gây tiếng vang lớn vào năm 2016 khi giành chiến thắng khi thi đấu trò chơi "Go" với một đội gồm toàn những người chơi kỳ cựu.

Lê Ánh

(TTXVN)

Có thể bạn quan tâm