AI thiết kế 16 virus chưa từng tồn tại trong tự nhiên

Ảnh minh hoạ: Sarah Grillo/Axios

Một bước tiến đáng chú ý trong lĩnh vực AI và sinh học vừa được công bố, khi các nhà khoa học sử dụng AI tạo sinh để thiết kế những virus tổng hợp chưa từng được biết đến trong tự nhiên.

Nghiên cứu do một nhóm khoa học dẫn đầu bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford thực hiện và được công bố trên tạp chí Science. Theo các nhà nghiên cứu, đây là lần đầu tiên AI được sử dụng để tạo ra một sinh vật có bộ gene hoàn chỉnh và chức năng mà không có tiền lệ trực tiếp trong tự nhiên.

AI học cách ADN được “sắp xếp”

Theo nghiên cứu, mô hình AI có tên Evo được huấn luyện trên hơn 9 nghìn tỷ nucleotide, lấy từ hơn 128.000 trình tự gene của hàng triệu động vật, thực vật, vi sinh vật và virus.

Nucleotide là những đơn vị cấu thành ADN. Nếu ví ADN như một hệ thống chữ cái, nucleotide có thể được hình dung như những “ký tự” được sắp xếp theo những quy luật nhất định để tạo thành các gene và hệ gene.

Điểm đáng chú ý là Evo không chỉ được cung cấp các trình tự gene để sao chép. Mô hình được huấn luyện nhằm nhận diện những quy luật trong cách các nucleotide được sắp xếp, từ đó dự đoán những trình tự mới có khả năng thực hiện chức năng sinh học.

Các nhà nghiên cứu muốn kiểm tra liệu AI có thể sử dụng những quy luật này để thiết kế một hệ gene hoàn toàn mới hay không. Theo đó, họ đã sử dụng Evo để thiết kế bộ gene của virus, sau đó tạo ra những virus có khả năng lây nhiễm và tiêu diệt vi khuẩn E. coli.

E. coli là nhóm vi khuẩn thường được sử dụng trong nghiên cứu sinh học và công nghệ sinh học. Một số chủng có thể gây bệnh ở người, trong khi nhiều chủng khác được sử dụng rộng rãi trong phòng thí nghiệm.

Các nhà khoa học cho rằng khả năng để các mô hình ngôn ngữ chuyên về hệ gene tạo ra những bộ gene hoàn chỉnh có chức năng có thể mở ra hướng nghiên cứu mới trong y học và công nghệ sinh học.

Về nguyên tắc, công nghệ này có thể giúp các nhà khoa học thiết kế những virus có khả năng tấn công các loại vi khuẩn cụ thể, từ đó mở ra những phương pháp mới trong điều trị các bệnh nhiễm khuẩn, đặc biệt trong bối cảnh tình trạng kháng kháng sinh ngày càng trở thành thách thức.

Tuy nhiên, chính khả năng thiết kế các dạng sống bằng AI cũng đặt ra những câu hỏi về an toàn.

Ranh giới giữa đột phá khoa học và rủi ro

Nhóm nghiên cứu nhấn mạnh rằng những virus được tạo ra trong thí nghiệm không gây hại cho con người. Các nhà khoa học cũng chủ động không sử dụng dữ liệu từ những sinh vật được biết là có khả năng gây bệnh cho người để huấn luyện mô hình.

Ảnh minh hoạ: Shutterstock

Dù vậy, nghiên cứu đặt ra một vấn đề rộng hơn: nếu AI có thể thiết kế những virus chưa từng tồn tại trong tự nhiên, điều gì sẽ xảy ra nếu công nghệ tương tự được áp dụng cho các tác nhân gây bệnh nguy hiểm hơn?

Các nhà nghiên cứu cho rằng việc tái tạo kết quả tương tự với những mầm bệnh có khả năng gây bệnh cho người sẽ là một vấn đề hoàn toàn khác.

Một số chuyên gia cũng lo ngại tốc độ phát triển của AI trong lĩnh vực sinh học có thể vượt trước các cơ chế quản lý và hàng rào an toàn cần thiết.

Trước đây, việc thiết kế hoặc tổng hợp virus mới đòi hỏi kiến thức chuyên môn, dữ liệu sinh học và thời gian đáng kể. AI đang có khả năng tự động hóa một phần quá trình tìm kiếm và thiết kế trình tự gene, qua đó có thể rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu.

Điều này tạo ra một nghịch lý: cùng một công nghệ có thể giúp các nhà khoa học tìm ra những công cụ mới để chống lại bệnh tật, nhưng cũng có khả năng làm giảm rào cản kỹ thuật đối với việc tạo ra các tác nhân sinh học nguy hiểm.

Vì vậy, bên cạnh việc tiếp tục nghiên cứu tiềm năng của AI trong sinh học, các nhà khoa học và cơ quan quản lý cần đồng thời xây dựng những tiêu chuẩn an toàn phù hợp, đặc biệt đối với các mô hình có khả năng thiết kế hoặc dự đoán những hệ thống sinh học mới.

Nghiên cứu về Evo cho thấy AI đang bước sang một giai đoạn mới: không chỉ phân tích những gì tự nhiên đã tạo ra, mà còn có thể sử dụng những quy luật học được từ tự nhiên để đề xuất những cấu trúc sinh học chưa từng xuất hiện.

Đây có thể là một bước tiến quan trọng của sinh học tính toán, nhưng cũng là lời nhắc rằng tốc độ đổi mới công nghệ cần đi cùng với năng lực kiểm soát rủi ro tương ứng.