- Google Deepmind đã tiết lộ phiên bản chính thứ ba của mô hình trí tuệ nhân tạo "AlphaFold", được thiết kế để giúp các nhà khoa học chế tạo ra các loại thuốc và điều trị bệnh hiệu quả hơn.

Vào năm 2020, công ty đã đạt được bước tiến đáng kể trong lĩnh vực sinh học phân tử bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán thành công hoạt động của các protein cực nhỏ.

Với phiên bản mới nhất của AlphaFold, các nhà nghiên cứu tại DeepMind và công ty chị em Isomorphic Labs – đều do người đồng sáng lập Demis Hassabis giám sát – đã lập bản đồ hành vi cho tất cả các phân tử của sự sống, bao gồm cả DNA của con người.

Sự tương tác của protein - từ các enzyme cực kỳ quan trọng cho quá trình trao đổi chất của con người, đến các kháng thể chống lại các bệnh truyền nhiễm - với các phân tử khác là chìa khóa để khám phá và phát triển thuốc.

DeepMind cho biết những phát hiện này, được công bố trên tạp chí nghiên cứu Nature ngày hôm qua (8/5), sẽ giảm thời gian và tiền bạc cần thiết để phát triển các phương pháp điều trị có khả năng thay đổi cuộc sống.

Ông Hassabis cho biết trong cuộc họp báo hôm 7/5 rằng: “Với những khả năng mới đó, chúng tôi có thể thiết kế một phân tử sẽ liên kết với một vị trí cụ thể trên protein và chúng tôi có thể dự đoán mức độ liên kết của nó”.

“Đó là một bước quan trọng nếu bạn muốn thiết kế các loại thuốc và hợp chất có thể giúp chữa bệnh.”

Công ty cũng đã công bố phát hành “máy chủ AlphaFold”, một công cụ trực tuyến miễn phí mà các nhà khoa học có thể sử dụng để kiểm tra các giả thuyết của mình trước khi chạy thử nghiệm trong thế giới thực.

Kể từ năm 2021, các dự đoán của AlphaFold đã được các nhà nghiên cứu phi thương mại truy cập miễn phí, như một phần của cơ sở dữ liệu chứa hơn 200 triệu cấu trúc protein và đã được trích dẫn hàng nghìn lần trong công trình của những người khác.

DeepMind cho biết máy chủ mới yêu cầu ít kiến ​​thức về máy tính hơn, cho phép các nhà nghiên cứu chạy thử nghiệm chỉ bằng vài cú nhấp chuột.

Ông John Jumper - một nhà khoa học nghiên cứu cấp cao tại DeepMind, cho biết: “Điều thực sự quan trọng là máy chủ AlphaFold giúp các nhà sinh học – những chuyên gia về sinh học chứ không phải khoa học máy tính – dễ dàng kiểm tra các trường hợp lớn hơn, phức tạp hơn đến mức nào”.

Tiến sĩ Nicole Wheeler, chuyên gia về vi sinh tại Đại học Birmingham, cho biết AlphaFold 3 có thể tăng tốc đáng kể quá trình phát triển thuốc, vì “việc sản xuất và thử nghiệm vật lý các thiết kế sinh học là một nút thắt lớn trong công nghệ sinh học vào thời điểm hiện tại”.