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, rồi cả cách chúng tương tác với nhau trong từng tế bào. Với khả năng mô phỏng và giải mã những chuỗi protein xoắn, thứ tiêu tốn rất nhiều tài nguyên máy tính để xử lý thông tin, AI này của DeepMind có thể hỗ trợ con người tạo ra những phương thuốc mới chữa những căn bệnh nan y.
Tài liệu nghiên cứu AlphaFold 3 vừa được công bố trên tạp chí Nature hôm thứ 4 vừa rồi. Ngài Demis Hassabis, đồng sáng lập kiêm CEO DeepMind cho biết: “Sinh học là một hệ thống phức tạp, bạn phải hiểu những tính chất của sinh học thông qua sự tương tác giữa những phân tử khác nhau trong tế bào. Và bạn có thể coi AlphaFold 3 là một bước tiến lớn giúp con người hiểu được điều đó.”
Phiên bản thứ 3 của AlphaFold mở rộng phạm vi phân tích sinh học của AI, vượt ra ngoài khuôn khổ từng chuỗi protein xoắn đơn lẻ mà hai phiên bản trước đó có khả năng phân tích, rồi cung cấp cái nhìn phong phú hơn cho các nhà nghiên cứu và các nhà khoa học về các mạng lưới sinh hóa giúp sinh vật có thể sống và hoạt động. Mô hình này bao gồm khả năng phân tích mã di truyền DNA, RNA, cũng như các phối tử, những phân tử liên kết với nhau, có thể được coi là những chỉ thị đáng tin cậy khi xét nghiệm bệnh.
Max Jaderberg cho biết, AlphaFold 3 tạo ra những cơ hội mới cho các nhà nghiên cứu để nhanh chóng xác định những phân tử thuốc chữa bệnh mới: “Những nhà khoa học, những chuyên gia nghiên cứu thuốc chữa bệnh có thể tạo ra những giả thuyết mô phỏng bằng máy tính ở cấp độ nguyên tử, rồi chỉ trong vài giây có thể tạo ra kết cấu hợp chất có khả năng chữa bệnh cho con người với AlphaFold 3. Con số này được so sánh với khoảng thời gian vài tháng, thậm chí vài năm để nghiên cứu ra một loại thuốc mới.”
Tài liệu nghiên cứu AlphaFold 3 vừa được công bố trên tạp chí Nature hôm thứ 4 vừa rồi. Ngài Demis Hassabis, đồng sáng lập kiêm CEO DeepMind cho biết: “Sinh học là một hệ thống phức tạp, bạn phải hiểu những tính chất của sinh học thông qua sự tương tác giữa những phân tử khác nhau trong tế bào. Và bạn có thể coi AlphaFold 3 là một bước tiến lớn giúp con người hiểu được điều đó.”
Phiên bản thứ 3 của AlphaFold mở rộng phạm vi phân tích sinh học của AI, vượt ra ngoài khuôn khổ từng chuỗi protein xoắn đơn lẻ mà hai phiên bản trước đó có khả năng phân tích, rồi cung cấp cái nhìn phong phú hơn cho các nhà nghiên cứu và các nhà khoa học về các mạng lưới sinh hóa giúp sinh vật có thể sống và hoạt động. Mô hình này bao gồm khả năng phân tích mã di truyền DNA, RNA, cũng như các phối tử, những phân tử liên kết với nhau, có thể được coi là những chỉ thị đáng tin cậy khi xét nghiệm bệnh.
Thử nghiệm lâm sàng loại thuốc đầu tiên AI nghiên cứu ra
Insilico Medicine là một startup công nghệ sinh hoá có trụ sở tại Hong Kong. Năm 2020, họ bắt đầu dùng trí thông minh nhân tạo để nghiên cứu một loại thuốc điều trị xơ phổi vô căn. Bệnh lý mãn tính này xuất phát từ tình trạng hệ miễn dịch suy...
tinhte.vn
Max Jaderberg cho biết, AlphaFold 3 tạo ra những cơ hội mới cho các nhà nghiên cứu để nhanh chóng xác định những phân tử thuốc chữa bệnh mới: “Những nhà khoa học, những chuyên gia nghiên cứu thuốc chữa bệnh có thể tạo ra những giả thuyết mô phỏng bằng máy tính ở cấp độ nguyên tử, rồi chỉ trong vài giây có thể tạo ra kết cấu hợp chất có khả năng chữa bệnh cho con người với AlphaFold 3. Con số này được so sánh với khoảng thời gian vài tháng, thậm chí vài năm để nghiên cứu ra một loại thuốc mới.”
Jaderberg là giám đốc mảng AI của Isomorphic Labs, đơn vị hợp tác với DeepMind, và cũng chính là mảng nghiên cứu thuốc chữa bệnh nhờ AI được tách ra khỏi DeepMind.
Theo nghiên cứu được đăng trên tờ Nature, AlphaFold 3 có mức độ tiên đoán chính xác được cải thiện đáng kể so với những công cụ AI chuyên biệt phục vụ ngành y và dược, bao gồm cả hai phiên bản trước đó của AlphaFold. Nó cho thấy việc phát triển đúng framework deep learning để phát triển mô hình AI có thể giúp giảm lượng dữ liệu cần để mô hình AI có thể tạo ra những kết quả có ích cho các nhà nghiên cứu.
John Jumper, trưởng dự án phát triển AlphaFold cho biết: “Chúng tôi đã thấy những cải tiến đáng kể, thứ chúng tôi nghĩ có thể cho phép tiếp cận rất nhiều ngành khoa học mới. Chúng tôi đã bắt đầu thấy những nhà sinh vật học và những người thử nghiệm sử dụng AI này để hiểu cách thức tế bào hoạt động, rồi từ đó nghiên cứu những trục trặc trong tế bào khi nhiễm bệnh.”
Dùng AI nghiên cứu "gen tối", giải mã cách tế bào ung thư phát triển trong cơ thể người
Đó là nghiên cứu của các nhà khoa học tại đại học John Hopkins, Mỹ. Bên cạnh những nghiên cứu được con người thực hiện, các nhà khoa học đã nhờ tới sự trợ giúp của AI và vài công nghệ điện toán cao cấp để nghiên cứu “gen tối”, hay “gen rác”, thứ...
tinhte.vn
Đương nhiên những phân tử hóa chất có tiềm năng trở thành thuốc chữa bệnh được AI của DeepMind dự đoán ra vẫn sẽ phải được thử nghiệm lâm sàng nghiêm túc trước khi trở thành sản phẩm thương mại. Còn bản thân AlphaFold 3 sẽ được DeepMind lưu trữ trên máy chủ để phân phối miễn phí cho những nhà nghiên cứu cần sử dụng nó, miễn là không phục vụ mục đích thương mại.
Đương nhiên AlphaFold 3 vẫn còn một vài hạn chế, chẳng hạn như khó khăn trong việc phân tích và mô phỏng những phân tử hợp chất lập thể bất đối xứng. Tình trạng “loạn” của AI, hay tạo ra những cấu trúc giả bị rối loạn vẫn hiện diện trên AI này. Một biện pháp để khắc phục là tạo ra thước đo độ tin cậy cho các dự đoán mà AI tạo ra, để phân tích khả năng xảy ra lỗi.
Gần đây có một nghiên cứu của Boston Consulting Group, nói rằng những phương thuốc, những phân tử có khả năng chữa bệnh cho con người được AI phát hiện ra có tỷ lệ thành công trong những bước thử nghiệm lâm sàng ban đầu cao hơn so với những loại thuốc được phát hiện nhờ những phương pháp khác. Đương nhiên quan điểm vẫn cần sự cẩn trọng khi sử dụng AI, và đây mới chỉ là một nghiên cứu sơ khai trong những ngày đầu AI giúp ích cho ngành y dược. Nhưng các nhà nghiên cứu nói rằng, AI có thể tăng gấp đôi tốc độ nghiên cứu phát triển những loại thuốc mới.
Theo FT
Quảng cáo
