Phòng lab của Terrey Therapeutics khi hoạt động giống hệt như một bản giao hưởng với những hệ thống tự động siêu nhỏ. Những hệ thống cơ khí của robot rung nhè nhẹ, những ống truyền chất lỏng được chúng dẫn tới nơi cần đến. Những nhà khoa học khoác chiếc áo blouse màu xanh, găng tay tiệt trùng và những cặp kính bảo hộ thì quan sát và kiểm soát những cỗ máy.
Đó là những gì đôi mắt thường có thể nhìn thấy. Thực chất những gì hữu ích và vô cùng ma thuật lại được vận hành ở kích thước nano mét: Những chuỗi protein trong dung môi kết hợp với những hợp chất hoá học tiềm năng có thể trở thành thuốc chữa bệnh cho con người được giữ trong một cái “giếng” siêu nhỏ, trên bề mặt của những chip bán dẫn được thiết kế riêng, để theo dõi toàn bộ quá trình phản ứng hoá học diễn ra. Mọi tương tác và phản ứng đều được ghi lại, mỗi ngày có hàng triệu phản ứng, dữ liệu thô 50 terabyte được ghi lại mỗi ngày, tương đương 12 nghìn bộ phim độ phân giải cực cao.
Trong mỗi con chip Terrey trong hình trên là 32 triệu “giếng” siêu nhỏ, mỗi giếng là một ô chứa dung môi để ghi hình và theo dõi cách protein phản ứng với hợp chất hoá học ở tốc độ rất cao.
Đó là những gì đôi mắt thường có thể nhìn thấy. Thực chất những gì hữu ích và vô cùng ma thuật lại được vận hành ở kích thước nano mét: Những chuỗi protein trong dung môi kết hợp với những hợp chất hoá học tiềm năng có thể trở thành thuốc chữa bệnh cho con người được giữ trong một cái “giếng” siêu nhỏ, trên bề mặt của những chip bán dẫn được thiết kế riêng, để theo dõi toàn bộ quá trình phản ứng hoá học diễn ra. Mọi tương tác và phản ứng đều được ghi lại, mỗi ngày có hàng triệu phản ứng, dữ liệu thô 50 terabyte được ghi lại mỗi ngày, tương đương 12 nghìn bộ phim độ phân giải cực cao.
Trong mỗi con chip Terrey trong hình trên là 32 triệu “giếng” siêu nhỏ, mỗi giếng là một ô chứa dung môi để ghi hình và theo dõi cách protein phản ứng với hợp chất hoá học ở tốc độ rất cao.
Chất hoá học, sinh học, và chip bán dẫn
Phòng lab này có diện tích bằng 2/3 sân bóng đá. Nó được thiết kế để trở thành một nhà máy dữ liệu, phục vụ cho quá trình huấn luyện những mô hình AI sau này sẽ giúp ích cho các nhà khoa học và các tập đoàn dược nghiên cứu ra những loại thuốc chữa bệnh mới.
Bản thân Terrey Therapeutics cũng là một trong số nhiều startup non trẻ đang tham gia cuộc chạy đua ứng dụng AI để phục vụ cho ngành y dược, thay vì những mô hình AI tạo sinh nói chuyện với mọi người, như ChatGPT hay Gemini vốn đã quá nổi tiếng.
Cách AI nghiên cứu khám phá thuốc chữa bệnh của Terrey nghiên cứu hoạt động cũng tương đối giống cách những mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động. Đầu tiên, cần “dạy” AI hiểu cách những phân tử hợp chất hoá học tương tác ra sao với protein. Rồi dựa trên những pattern đã học được, những dữ liệu khổng lồ được tổng hợp trong phòng lab, AI sẽ đưa ra những câu trả lời nó nghĩ là hợp lý, có thể trở thành những hợp chất dùng để chữa bệnh cho con người.
Nói cách khác, quá trình nghiên cứu thuốc, từ thử sai vừa tốn thời gian vừa cần sự chú ý cao độ, người nghiên cứu không khác gì một người thợ làm đồ thủ công, sẽ trở thành một quy trình nhanh và tiết kiệm hơn trước rất nhiều, nhờ sự trợ giúp của hệ thống tự động. Bước chuyển dịch này thực sự có thể được tăng tốc nhờ vào sự hiện diện của AI, những thuật toán machine learning có thể liên tục học hỏi và trở nên thông minh hơn.
Jacob Berlin, đồng sáng lập kiêm CEO Terrey cho biết: “Một khi bạn đã có đúng loại dữ liệu, AI sẽ có thể học và trở nên vô cùng hữu ích.”
Quảng cáo
Vận hành không khác gì chatbot
Hiện giờ hầu hết những công ty đầu tiên ứng dụng AI tạo sinh, thứ công nghệ có khả năng tạo ra từ code lập trình cho tới thơ ca nhạc hoạ, đều ứng dụng chúng để tối giản những quy trình làm việc lặp đi lặp lại và mệt mỏi trong các văn phòng, chẳng hạn như quá trình tổng hợp dữ liệu, hỗ trợ khách hàng hay viết những dòng code lập trình. Còn trong khi đó, khám phá và phát triển thuốc mới thì lại là một ngành với tiềm năng khổng lồ, thứ mà các chuyên gia cho rằng AI hoàn toàn có thể giúp ích rất nhiều cho ngành công nghiệp thuốc chữa bệnh với lợi nhuận khổng lồ.
Như đã đề cập, AI nghiên cứu thuốc hoạt động nhờ việc phân tích và dự đoán hợp chất hoá học, và cách chúng tương tác với những protein trong cả tế bào cơ thể người lẫn mầm bệnh. Cách chúng vận hành rất giống những mô hình AI được đề cập nhiều nhất trên các trang tin và báo công nghệ trên toàn thế giới.
Nó cũng được huấn luyện giống hệt như GPT-4, cho đọc lượng nội dung khổng lồ tổng hợp từ nguồn văn thư của cả nhân loại, từ thư viện cho tới internet. DALL-E thì được huấn luyện bằng cách cho xem hàng trăm triệu tấm hình để xác định từng chi tiết cũng như bố cục bức hình, tranh vẽ, v.v… Còn AI nghiên cứu thuốc chữa bệnh thì cần nguồn dữ liệu cực kỳ chuyên biệt: Thông tin phân tử hợp chất, kết cấu protein và những điểm chung trong dữ liệu, từ đó dự đoán được những giải pháp tiềm năng của những hợp chất được coi là ứng viên cho một loại thuốc mới.
Nghiên cứu thuốc trước giờ là như thế này, các nhà nghiên cứu sẽ có vài ổ khoá, những chuỗi protein xoắn. Công việc của họ sẽ là tìm ra “chìa khoá” hoàn hảo nhất, dưới dạng những phân tử hợp chất có thể phản ứng hoàn hảo với những chuỗi protein đó.
Quảng cáo
Điều quan trọng nhất là, vì AI nghiên cứu thuốc được huấn luyện dựa trên dữ liệu khoa học chính xác, như cách Terrey “chụp” lại và phân tích từng phản ứng hoá học trên những cảm biến bán dẫn chuyên biệt. Vì thế nên AI nghiên cứu thuốc khó xảy ra tình trạng “loạn” như mô hình ngôn ngữ tạo ra nội dung ngôn ngữ tự nhiên dựa trên xác suất. Và mọi loại thuốc tiềm năng đều phải trải qua quá trình thử nghiệm lâm sàng, từ trong phòng thí nghiệm cho tới thử nghiệm trên tình nguyện viên, trước khi được cấp phép bán ra thị trường.
AI tạo ra thuốc như thế nào?
Những công ty và startup công nghệ sinh học như Terrey Therapeutics sẽ phải xây dựng những phòng thí nghiệm công nghệ cao để tạo ra đúng loại dữ liệu họ cần để phục vụ huấn luyện AI. Rồi từ đó, AI khi được ứng dụng sẽ có tốc độ thử nghiệm và mô phỏng tương tác giữa hoá chất và protein nhanh hơn nhiều, và đưa ra những dự đoán, xem hợp chất nào có khả năng trở thành phương thuốc mới để chữa bệnh.
Rồi khi có dữ liệu, AI tạo sinh sẽ thiết kế ra mô hình số của chuỗi phân tử hợp chất tiềm năng ấy. Mô hình số này được dịch thuật trong một phòng lab tự động hoá hoàn toàn, bào chế thành hợp chất có thật, thử nghiệm cách nó tương tác và phản ứng với protein. Kết quả âm tính hay dương tính sau đó sẽ được ghi lại và trả về cho phần mềm AI, để công cụ machine learning lại tiếp tục học, để lần sau đưa ra những dự đoán chính xác và nhanh hơn.
Hiện tại cũng đã có những loại thuốc do AI hỗ trợ con người phát triển đi vào giai đoạn thử nghiệm lâm sàng. Nhưng giống hệt như toàn bộ ngành công nghệ AI tạo sinh, mọi thứ vẫn còn tương đối mới mẻ và sơ khai. Nhà hoá sinh David Baker, giám đốc viện thiết kế protein thuộc đại học Washington, Mỹ cho rằng: “AI tạo sinh đang thay đổi cả ngành, nhưng quy trình tạo ra thuốc chữa bệnh vừa rắc rối lại vừa có tính nhân bản.”
AI nghiên cứu thuốc chắc chắn hữu ích
Quy trình nghiên cứu phát triển thuốc chữa bệnh từ trước tới nay, trước khi có sự hiện diện của những mô hình AI tạo sinh luôn là những quy trình đầy mồ hôi nước mắt, thử nghiệm hàng chục nghìn hợp chất tiềm năng trong nhiều năm trời may ra mới chọn được 1 hợp chất hoàn hảo nhất. Chi phí nghiên cứu thiết kế một loại thuốc chữa bệnh, từ công đoạn tìm ra đúng hợp chất cho tới thử nghiệm lâm sàng cũng phụ thuộc vào nhu cầu chữa bệnh gì, nhưng trung bình là khoảng 1 tỷ USD cho một loại thuốc, và sẽ tiêu tốn của các tập đoàn cũng như các nhà nghiên cứu từ 10 đến 15 năm.
Quan trọng hơn cả: Gần 90% tổng số hợp chất tiềm năng trở thành thuốc chữa bệnh đều thất bại ở bước thử nghiệm lâm sàng, vì chúng hoặc không đủ khả năng chữa bệnh, hoặc có những tác dụng phụ vô cùng nguy hiểm.
Những nhà nghiên cứu AI trong ngành dược đang muốn ứng dụng công nghệ của họ để cải thiện cả thời gian, chi phí và tỷ lệ thuốc mới có thể thành công.
Và nguồn kinh phí đầu tư ổn định nhất cho những startup như Terrey chính là những tập đoàn dược phẩm khổng lồ. Những tập đoàn này từ trước tới nay luôn đóng vai trò là nguồn vốn cũng như nhà đầu tư cho những đơn vị nghiên cứu nhỏ hơn. Những đơn vị phát triển AI trong ngành dược hiện nay hầu hết đều tập trung vào việc rút ngắn tốc độ nghiên cứu lý thuyết, trước khi thử nghiệm lâm sàng diễn ra. Quá trình nghiên cứu này trước đây sẽ kéo dài từ 4 đến 7 năm.
Rồi sau khi đã tìm được hợp chất mà các nhà nghiên cứu nghĩ là hoàn hảo để chữa bệnh cho con người, các tập đoàn dược khổng lồ sẽ tự triển khai quá trình thử nghiệm lâm sàng tốn kém và kéo dài cũng cỡ 7 năm.
Đối với những tập đoàn dược lớn, chiến lược hợp tác với các đơn vị nghiên cứu nhỏ vừa rẻ hơn, vừa kích thích được sáng tạo từ các đơn vị mới nổi, giống như việc đặt chuyến Uber thay vì tự mua cả một cái ô tô, theo cách so sánh của Gerardo Ubaghs Carrión, một chuyên viên đầu tư công nghệ sinh học của Bank of America Securities.
Những tập đoàn dược khổng lồ sẵn sàng chi trả cho các đơn vị hợp tác nghiên cứu những khoản tiền sau khi họ đạt được những cột mốc trong quá trình nghiên cứu, tổng giá trị có thể lên tới hàng trăm triệu USD. Rồi khi hợp chất tiềm năng trở thành thuốc bán thương mại, sẽ có cả tiền sở hữu trí tuệ dành cho những nhà nghiên cứu và các đơn vị nghiên cứu nhỏ.
Những đơn vị nào đang nổi nhất?
Hiện giờ bên cạnh Terrey, còn có những cái tên như Recursion Pharmaceuticals, Schrodinger hay Isomorphic Labs đang tạo ra những đột phá với mô hình AI dự đoán và nghiên cứu hợp chất thuốc mới. Những cũng có khác biệt cơ bản. Có bên đầu tư mạnh tay tự xây dựng phòng lab để lấy dữ liệu huấn luyện AI, nhưng cũng có bên không làm điều đó.
Isomorphic Labs chính là một phần của Google DeepMind được tách riêng. Theo các kỹ sư ở đây, mô hình AI càng tốt thì cần càng ít dữ liệu. Họ đánh cược vào sức mạnh phát triển phần mềm thay vì lượng dữ liệu vừa nhiều vừa chính xác.
Năm 2021, Google DeepMind cho ra mắt một thuật toán AI có thể dự đoán chính xác chuỗi amino acid dạng xoắn sẽ tạo ra protein hình dạng ra sao. Những hình dạng xoắn 3D này sẽ xác định nhiệm vụ của những chuỗi protein. Rồi đến tháng trước, phiên bản mới nhất của thuật toán này, AlphaFold 3 đã được giới thiệu. Nó có khả năng dự đoán chính xác cách những phân tử các hợp chất và protein tương tác với nhau như thế nào. Đây là một bước nhảy vọt để con người hiểu rõ về sinh học, và cực kỳ có giá trị trong ngành dược phẩm, vì bản thân protein chính là thứ quyết định cách tồn tại và vận hành của mọi sinh vật sống.
Google DeepMind AlphaFold 3: AI chuyên biệt mô phỏng tế bào, hỗ trợ con người tìm thuốc chữa bệnh
Đây là thế hệ thứ ba của mô hình AI chuyên biệt xử lý protein xoắn mang tên AlphaFold, được DeepMind phát triển từ năm 2018. Mô hình này có khả năng mô phỏng những “khối gạch” cơ bản tạo ra sự sống, những chuỗi protein xoắn…
tinhte.vn
Max Jaderberg, giám đốc mảng AI tại Isomorphic Labs cho rằng: “Chúng tôi tập trung hơn vào việc tiếp cận phát triển điện toán. Chúng tôi cho rằng hướng đi đó còn rất nhiều thứ để khai thác.”
Còn trong khi đó, Terrey, giống như rất nhiều startup nghiên cứu AI trong ngành dược, cũng là kết quả của những năm dài nghiên cứu khoa học, kết hợp với những phát triển vượt bậc của ngành AI trong những năm trở lại đây.
Tiến sỹ Jacob Berlin, CEO Terrey, người nhận bằng tiến sỹ hoa học ở Caltech, đã theo đuổi ngành công nghệ nano và hoá học trong cả sự nghiệp của ông. Còn bản thân Terrey là kết quả của một dự án nghiên cứu hàn lâm hơn chục năm về trước, tại trung tâm nghiên cứu ung thư City of Hope ở gần Los Angeles, Mỹ.
Nếu như Isomorphic muốn hoàn thiện thuật toán AI, thì Terrey lại tập trung vào phát triển những loại thuốc dựa trên những phân tử hợp chất cỡ nhỏ, hình dạng những viên thuốc nhỏ quen thuộc, dễ uống và dễ sản xuất. Giờ này nhìn lại, phòng lab cực kỳ hiện đại và tự động hoá hoàn toàn của Terrey là ước mơ của hàng nghìn nhà khoa học hơn chục năm về trước. Thời đó, dữ liệu phải lưu trên file Excel, tự động hoá là thứ chỉ có trong mơ. Nhà đồng sáng lập kiêm trưởng khoa học gia của Terrey, Kathleen Elison nhớ lại: “Hồi đó, tôi chính là robot chứ ai.”
Nhưng đến năm 2018, thứ công nghệ Terrey cần để tạo ra phòng lab thu thập dữ liệu quy mô lớn đã thực sự chín muồi. Họ nhờ được các nhà sản xuất bên ngoài tạo ra những con chip bán dẫn siêu nhỏ do Terrey thiết kế. Và những hệ thống tự động hoá mà Terrey vận hành đều có thiết kế riêng, rồi đem in 3D theo đúng nhu cầu.
Hiện tại, Terrey đang phát triển những loại thuốc chữa những bệnh tự miễn hay viêm loét, chẳng hạn như lupus, vảy nến hay viêm khớp dạng thấp. Terrey đặt ra kế hoạch, đến năm 2026, phương thuốc mà AI của họ nghiên cứu ra sẽ đi vào giai đoạn thử nghiệm lâm sàng.
Theo NYTimes
