Nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Cell, sử dụng chương trình máy tính có khả năng học hỏi (máy học) để dự đoán các loại kháng sinh mới tiềm năng từ hệ vi sinh vật toàn cầu.
Nhờ AI, các nhà khoa học đã phân tích một lượng lớn dữ liệu vi sinh vật, phát hiện ra gần 1 triệu phân tử mới có khả năng kháng khuẩn. Tiến sĩ Cesar de la Fuente, tác giả nghiên cứu và là giáo sư tại Đại học Pennsylvania cho biết: "Thuật toán này giúp chúng ta xử lý hiệu quả lượng thông tin khổng lồ và đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu."
Trước đây, các nhà khoa học phải sử dụng phương pháp truyền thống như thu thập mẫu nước và đất để tìm kiếm các phân tử kháng sinh. Việc này tốn nhiều thời gian và công sức do vi khuẩn có mặt ở khắp mọi nơi, từ đại dương đến ruột người. De la Fuente nhấn mạnh: "Với sự hỗ trợ của thuật toán AI, quá trình nghiên cứu trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn rất nhiều."
Nghiên cứu này đóng vai trò vô cùng quan trọng trong bối cảnh tình trạng kháng kháng sinh đang ngày càng gia tăng, gây ra hơn 1,2 triệu ca tử vong vào năm 2019 và con số này dự kiến sẽ tăng lên 10 triệu ca vào năm 2050 theo dự báo của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO). WHO cảnh báo tình trạng kháng kháng sinh tăng cao do lạm dụng thuốc ở người, động vật và thực vật.
AI cũng có thể bị lạm dụng để tạo ra các độc tố nguy hiểm. Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu của De la Fuente đã thực hiện các biện pháp bảo vệ an toàn nghiêm ngặt để đảm bảo các phân tử được phát hiện không thể tự sao chép. Do các phân tử được nghiên cứu là "phân tử trơ" nên không cần áp dụng các biện pháp an toàn sinh học đặc biệt.
De la Fuente đã áp dụng AI vào nghiên cứu kháng sinh trong suốt 10 năm qua. Ông chia sẻ: "Nhờ AI, chúng ta có thể đẩy nhanh tốc độ phát hiện ra các loại thuốc kháng sinh mới. Thay vì mất 5-6 năm để tìm ra một ứng viên tiềm năng, giờ đây chúng ta có thể xác định hàng trăm nghìn ứng viên chỉ trong vài giờ."
Hy vọng về cải thiện tình trạng kháng kháng sinh. Ảnh: strategyand.pwc.com |
Tuy nhiên, trước khi được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) phê duyệt, một loại thuốc kháng sinh mới cần trải qua nhiều năm nghiên cứu và thử nghiệm lâm sàng, tốn từ 10 đến 20 năm. Trong nghiên cứu này, các nhà khoa học đã thu thập bộ gen và siêu bộ gen từ các cơ sở dữ liệu công khai, tìm kiếm các đoạn DNA có hoạt tính kháng khuẩn. Sau đó, họ tổng hợp 100 phân tử trong phòng thí nghiệm và kiểm tra khả năng tiêu diệt vi khuẩn, bao gồm cả các mầm bệnh nguy hiểm.
Kết quả nghiên cứu cho thấy 79% các phân tử này có khả năng tiêu diệt ít nhất một loại vi khuẩn, mở ra tiềm năng to lớn cho việc phát triển các loại kháng sinh mới. Các tác giả nghiên cứu đã chia sẻ miễn phí dữ liệu và mã nguồn cho cộng đồng khoa học, nhằm thúc đẩy nghiên cứu khoa học và mang lại lợi ích cho nhân loại.
Nghiên cứu này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong ứng dụng AI vào lĩnh vực sinh học. Gần đây, Google DeepMind đã công bố phiên bản mới của AlphaFold, một chương trình dự đoán cách thức tương tác của protein, có tiềm năng tạo ra đột phá trong các lĩnh vực như điều trị ung thư và nông nghiệp.