Trí tuệ nhân tạo và đột phá trong nỗ lực phát hiện các loại kháng sinh mới chống lại vi khuẩn nguy hiểm

Việc tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo có thể góp phần mở ra một kỷ nguyên mới trong việc khám phá thuốc kháng sinh. Ảnh: Euronews

Theo các nhà khoa học tại Viện Công nghệ Massachusetts, Mỹ (MIT), trong nhiều thập kỷ qua, có rất ít các chất kháng sinh mới được phát triển. Hầu hết những loại kháng sinh mới nhất được thông qua là các biến thể không khác nhiều của các loại thuốc hiện có. Những phương pháp hiện tại để sàng lọc thuốc kháng sinh mới thường cực kỳ tốn kém, đòi hỏi khoảng thời gian nhất định cho nghiên cứu, và bị hạn chế trong trong phạm vi hẹp về đa dạng hóa học.

Tuy nhiên, mô hình sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo học sâu có thể giúp các nhà khoa học rút ngắn thời gian tìm ra loại thuốc mới hiệu quả tiêu diệt được nhiều loài vi khuẩn kháng kháng sinh.

Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, các nhà nghiên cứu tại MIT đã phát hiện ra những loại kháng sinh mới hiệu quả. Mô hình học máy có khả năng sàng lọc hàng trăm triệu các hợp chất hóa học chỉ trong vài ngày, được thiết kế để chọn ra những loại thuốc kháng sinh tiềm năng có thể giết chết vi khuẩn theo những cơ chế khác nhau, tạo ra đột phá so với những loại thuốc trên thị trường hiện nay.

Việc tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo có thể góp phần mở ra một kỷ nguyên mới trong việc khám phá thuốc kháng sinh.

Trí tuệ nhân tạo giúp phát hiện loại kháng sinh mới điều trị tụ cầu vàng kháng methicillin (MRSA)

Các nhà khoa học tại MIT đã phát hiện ra loại kháng sinh mới điều trị tụ cầu vàng kháng methicillin (MRSA) bằng cách sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo học sâu. Kết quả nghiên cứu mới đây đã được công bố trên Tạp chí Nature.

Nhiễm trùng MRSA có thể chỉ là nhiễm trùng da nhẹ, tuy nhiên cũng có thể dẫn đến các tình trạng nghiêm trọng hơn và đe dọa đến tính mạng như viêm phổi và nhiễm trùng máu. Theo Trung tâm Phòng ngừa và Kiểm soát dịch bệnh châu Âu, trong Liên minh châu Âu (EU) có gần 150.000 ca nhiễm MRSA mỗi năm. Trong EU, gần 35.000 người tử vong hàng năm do nhiễm trùng kháng thuốc.

Sử dụng trí tuệ nhân tạo, các nhà khoa học đã phát hiện ra một loại hợp chất có thể tiêu diệt loại vi khuẩn kháng thuốc gây ra hơn 10.000 ca tử vong ở Mỹ mỗi năm. Ảnh: Christine Daniloff/MIT/Janice Haney Carr/CDC/iStock

Trong nghiên cứu, các nhà khoa học đã đào tạo một mô hình học sâu mở rộng bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu lớn. Khoảng 39.000 hợp chất đã được đánh giá về hoạt tính kháng sinh chống lại MRSA. Sau đó, cả dữ liệu thu được và thông tin chi tiết về cấu trúc hóa học của các hợp chất được đưa vào mô hình.

Để điều chỉnh việc lựa chọn các loại thuốc tiềm năng, nhóm nghiên cứu đã sử dụng thêm 3 mô hình học sâu. Các mô hình này được đào tạo để đánh giá độc tính của các hợp chất trên 3 loại tế bào riêng biệt của con người. Thông qua kết hợp những dự đoán độc tính này với hoạt tính kháng khuẩn đã được xác định trước đó, các nhà nghiên cứu đã xác định chính xác các hợp chất có khả năng chống lại vi khuẩn một cách hiệu quả và giảm thiểu tác dụng phụ.

Bộ mô hình đã xác định các hợp chất được dự đoán có khả năng chống lại MRSA từ 5 loại khác nhau, được phân loại dựa trên các cấu trúc hóa học cụ thể bên trong các phân tử. Kết quả, từ khoảng 12 triệu hợp chất được sàng lọc, các nhà nghiên cứu thu được khoảng 280 hợp chất và tiến hành thử nghiệm khả năng chống MRSA trong môi trường phòng thí nghiệm. Phương pháp này giúp xác định được 2 hợp chất triển vọng cùng loại.

Trong các thí nghiệm trên 2 mô hình chuột lần lượt bị nhiễm trùng da do MRSA và bị nhiễm trùng toàn thân do MRSA, nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra cả 2 hợp chất triển vọng làm giảm 10 lần quần thể MRSA.

Một trong số các tác giả - nhà nghiên cứu Felix Wong cho biết: "Phương pháp học sâu được tăng cường đáng kể của chúng tôi cho phép chúng tôi dự đoán loại kháng sinh có cấu trúc mới này và cho phép phát hiện ra rằng nó không độc hại đối với tế bào người... Chúng tôi đã tận dụng các phương pháp tiếp cận tương tự dựa trên các cấu trúc hóa học để thiết kế các hợp chất mới và tất nhiên, chúng tôi có thể dễ dàng áp dụng phương pháp này ngay lập tức để khám phá các loại kháng sinh mới chống lại các mầm bệnh khác nhau".

Các nhà khoa học đánh giá, việc phát hiện ra hợp chất mới có thể tiêu diệt vi khuẩn kháng thuốc cướp đi sinh mạng hàng nghìn người trên toàn thế giới mỗi năm, là bước ngoặt trong cuộc chiến chống lại tình trạng kháng kháng sinh.

Mô hình học sâu được sử dụng để dự đoán hoạt động và độc tính của hợp chất mới, liên quan đến việc sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo để tự động tìm hiểu và thu thập các đặc trưng từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Công cụ trí tuệ nhân tạo này ngày càng được ứng dụng nhiều trong quá trình điều chế dược phẩm để thúc đẩy việc xác định các loại thuốc tiềm năng, dự đoán tính chất của chúng và tối ưu hóa quy trình phát triển thuốc.

Tìm ra kháng sinh chống bệnh siêu nguy hiểm với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo

Trong một nghiên cứu khác được công bố trên Tạp chí khoa học Nature Chemical Biology, nhóm các nhà khoa học tại MIT hợp tác với trường Đại học McMaster (Canada) đã tạo ra loại kháng sinh mới có thể chống lại siêu vi khuẩn Acinetobacter baumannii. Đây là loại vi khuẩn được Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) phân loại vào nhóm “cực kỳ nguy hiểm”, có khả năng đe dọa nghiêm trọng tới sức khỏe con người.

Theo WHO, vi khuẩn này có khả năng kháng kháng sinh cực mạnh và chống lại nhiều biện pháp điều trị hiện nay. Ngoài ra, chúng có thể chuyển tiếp nguyên liệu di truyền, cho các vi khuẩn khác khả năng kháng thuốc tương tự và là một mối đe dọa lớn với các bệnh viện, viện dưỡng lão và những bệnh nhân đang lệ thuộc vào máy trợ thở, máy lọc máu. Chúng cũng gây nguy hiểm cho những người có vết thương hở sau phẫu thuật.

Acinetobacter baumannii có thể tồn tại trong một khoảng thời gian dài trên các thiết bị mà bệnh nhân dùng chung. Chúng có thể lây lan thông qua hoạt động tiếp xúc thông thường. Ngoài việc gây ra các bệnh truyền nhiễm về máu, Acinetobacter baumannii còn gây bệnh cho phổi và đường tiết niệu.

Sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo, các nhà khoa học đã xác định được một loại kháng sinh mới có thể tiêu diệt vi khuẩn Acinetobacter baumannii, nguyên nhân gây ra nhiều bệnh nhiễm trùng kháng thuốc. Ảnh: Christine Daniloff/MIT/CDC

Theo Trung tâm kiểm soát và Phòng ngừa bệnh tật Mỹ (CDC), vi khuẩn này có khả năng xâm chiếm và trú ẩn trong cơ thể bệnh nhân mà không gây ra bệnh truyền nhiễm hay triệu chứng gì. Điều này khiến cho việc phát hiện bệnh trở nên khó khăn hơn.

Theo kết quả nghiên cứu được công bố, các nhà khoa học đã sử dụng một thuật toán dựa trên trí tuệ nhân tạo để sàng lọc hàng nghìn phân tử kháng khuẩn trong nỗ lực dự đoán những lớp cấu trúc mới. Kết quả của việc sàng lọc bằng công nghệ AI cho thấy họ đã có thể nhận diện một loại hợp chất kháng khuẩn được đặt tên là abaucin.

Thành viên nhóm nghiên cứu Gary Liu cho biết: “Chúng tôi có rất nhiều dữ liệu cho biết loại hóa chất nào có khả năng tiêu diệt vi khuẩn và hóa chất nào không. Nhiệm vụ của tôi là huấn luyện mẫu hóa chất hiệu quả, và từ đó, chúng tôi biết về phân tử mới có khả năng kháng khuẩn hay không”.

Sau khi huấn luyện mẫu với AI, các nhà khoa học đã dùng nó để phân tích 6.680 hợp chất mà nó chưa từng tiếp xúc trước đó. Quá trình phân tích diễn ra trong 1 giờ 30 phút và cuối cùng, với sự hỗ trợ đắc lực từ AI, hàng trăm hợp chất kháng khuẩn mới đã được tạo ra.

Trong khoảng 240 hợp chất kháng khuẩn đã được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, bài thử nghiệm cuối cùng đã xác định được 9 loại hợp chất kháng khuẩn tiềm năng có thể dùng làm kháng sinh mới, bao gồm cả abaucin.

Các nhà khoa học đã thử nghiệm loại hợp chất chống siêu vi khuẩn Acinetobacter baumannii trên một mẫu vết thương bị nhiễm trùng ở chuột và xác định hợp chất mới này ngăn chặn sự nhiễm trùng rất hiệu quả.

Người đứng đầu dự án, Phó Giáo sư Jonathan Stokes tại Đại học McMaster cho biết: “Dự án sẽ hợp thức hóa việc sử dụng máy móc trong công tác tìm kiếm kháng sinh mới. Bằng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, chúng ta có thể nhanh chóng khai phá những mảng kiến thức hóa học rộng lớn, tăng đáng kể khả năng tìm thấy những phân tử kháng sinh mới”.

Phòng thí nghiệm của Phó Giáo sư Stokes hiện đang hợp tác với các nhà nghiên cứu khác tại McMaster để tối ưu hóa đặc tính dược phẩm của hợp chất này với hy vọng phát triển nó để sử dụng cho bệnh nhân.

Các nhà nghiên cứu cũng có kế hoạch sử dụng phương pháp mô hình hóa của họ để xác định các loại kháng sinh tiềm năng đối với các loại bệnh nhiễm trùng kháng thuốc khác.

Nguồn: Massachusetts Institute of Technology, Nature

Hồng Ngọc