Trí tuệ nhân tạo giải quyết bài toán hóc búa trong lĩnh vực sinh học

Theo The Guardian , hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) của Google đã giải mã thành công cấu trúc protein – yếu tố cơ bản cấu thành sự sống con người.

Mô hình protein do AlphaFold dự đoán

Chương trình AlphaFold của công ty trí tuệ nhân tạo DeepMind thuộc Google có thể dự đoán cấu trúc protein sau quá trình cuộn xoắn phức tạp. Hơn nửa thế kỷ, các nhà khoa học đã nỗ lực dự đoán cấu trúc protein nhưng thất bại, giờ đây AI đã làm được việc ngỡ như không tưởng.

Cấu trúc cuộn xoắn của protein vốn là một thách thức lớn trong lĩnh vực sinh học suốt 50 năm qua. Protein là các chuỗi axit amin có thể xoắn và uốn cong thành nhiều hình dạng khác nhau. Nhà sinh hóa đoạt giải Nobel Christian Anfinsen từng ước tính số lượng cấu trúc protein là một googol (số 1 có 300 chữ số “0″ theo sau). Hình dạng của protein sẽ xác định chức năng của hầu hết các quá trình sinh học quan trọng. Các nhà nghiên cứu có thể khám phá quy luật đằng sau những quá trình đó một khi đã hiểu cách thức protein hoạt động. Cách insulin kiểm soát lượng đường trong máu, việc kháng thể chống lại corona virus cũng do cấu trúc protein quyết định.

Trước đây, DeepMind tạo ra các phần mềm AI đánh bại con người trong những cuộc đấu cờ lẫn các trò chơi điện tử. Nhưng mục tiêu cuối cùng của DeepMind không phải là chứng tỏ AI đã vượt qua con người. Thay vào đó, những ván đấu với con người là một phương pháp “huấn luyện” cho AI, một khi đã đủ mạnh, AI sẽ được sử dụng để giải quyết các vấn đề thiết thực trong cuộc sống.

Thành quả của AlphaFold có thể được sử dụng để tìm ra giải pháp cho dịch Covid-19

Các nhà nghiên cứu ở DeepMind đã đào tạo AlphaFold trên cơ sở dữ liệu công cộng chứa khoảng 170.000 trình tự protein và hình dạng của chúng. Chạy trên 100-200 đơn vị xử lý đồ họa, quá trình đào tạo kéo dài vài tuần.

DeepMind tăng tốc AlphaFold bằng cách đưa phần mềm tham gia vào “thế vận hội protein” hai năm một lần được gọi là CASP (Critical Assessment of Protein Structure Prediction – Đánh giá Quan trọng về Dự đoán cấu trúc Protein). Các thí sinh tham gia sẽ được cung cấp trình tự axit amin cho khoảng 100 protein để dự đoán cấu trúc của chúng. Kết quả của các nhóm sử dụng máy tính được đối chiếu với kết quả của các nhóm làm việc trong phòng thí nghiệm.

AlphaFold không chỉ vượt trội hơn các phần mềm khác mà còn đạt độ chính xác tương đương các phương pháp dùng trong phòng thí nghiệm, vốn đòi hỏi nhiều thời gian và công sức. Khi xếp hạng, AlphaFold có điểm trung bình là 92,5/100. Theo đó, 90 là số điểm của các phương pháp thực nghiệm do con người tiến hành. Đối diện với các protein khó nhằn nhất, điểm số trung bình của AlphaFold giảm xuống nhưng vẫn ở mức 87.

Nhà sáng lập Demis Hassabis

Demis Hassabis – nhà sáng lập và giám đốc điều hành của DeepMind cho biết: “Sự kiện đánh dấu một thời khắc quan trọng trong lĩnh vực này. Các thuật toán giờ đã đủ chín muồi và đủ mạnh để có thể áp dụng cho những vấn đề khoa học đầy thách thức”.

Bước đột phá này sẽ giúp các nhà nghiên cứu tìm hiểu cơ chế gây bệnh, dự đoán mức độ hiệu quả của các loại thuốc, tạo ra các loại cây trồng giàu dinh dưỡng và phát triển “enzyme xanh” có thể giải quyết vấn đề ô nhiễm nhựa. Hiện các nhà khoa học đã bắt đầu sử dụng thành quả của AlphaFold để tìm hiểu bệnh sốt rét, bệnh ngủ châu Phi và bệnh do nhiễm ký sinh trùng leishmaniasis.