Nhà khoa học đoạt giải Nobel dùng AI tạo ra phân tử chưa từng có trong tự nhiên

Thế giới tự nhiên mà chúng ta biết chỉ là một phần nhỏ trong những gì có thể tồn tại. Dựa trên ý tưởng đó, AI BioDesign ra đời — một dự án khoa học kết hợp trí tuệ nhân tạo với các thí nghiệm quy mô lớn trong phòng lab để thiết kế và kiểm nghiệm những phân tử cũng như chức năng sinh học không có trong tự nhiên nhưng hoàn toàn khả thi về mặt vật lý và hóa học.

Mục tiêu của các nhà nghiên cứu là xây dựng những cơ sở dữ liệu, mô hình và công cụ có thể đóng vai trò "hạt giống" cho các loại thuốc và công nghệ tương lai. Họ hình dung về những loại thuốc mới điều trị ung thư và các bệnh thoái hóa thần kinh, hoặc những enzyme có khả năng phân hủy nhựa trong đại dương.

Protein nhân tạo được thiết kế bằng AI với cấu trúc không tồn tại trong tự nhiên

Khi sinh học vượt qua giới hạn của tự nhiên

Dự án do Viện Allen — một tổ chức phi lợi nhuận nghiên cứu y sinh tại Seattle — phối hợp cùng Đại học Washington và Trung tâm Ung thư Fred Hutchinson triển khai. Một trong những nhà khoa học dẫn dắt chương trình là David Baker, người đồng nhận giải Nobel Hóa học 2024 nhờ công trình thiết kế protein bằng máy tính.

Trong phần lớn lịch sử sinh học, giới khoa học chỉ nghiên cứu những "lời giải" mà quá trình tiến hóa hàng tỷ năm đã tạo ra. Việc khám phá những khả năng mà tự nhiên chưa từng sản sinh là một cách tiếp cận hoàn toàn mới. Khi công nghệ cho phép điều này, một số nhà lãnh đạo trong ngành còn so sánh tiềm năng của phương pháp mới với những bước ngoặt lịch sử như công nghiệp hóa, điện khí hóa và cách mạng số.

Tuy nhiên, việc bước vào những vùng hoàn toàn mới của sinh học cũng đặt ra nhiều câu hỏi khó. WIRED en Español đã phỏng vấn David Baker, giám đốc khoa học của AI BioDesign, để làm rõ vấn đề này.

Rủi ro khi bước vào vùng chưa được khám phá

Khi được hỏi liệu việc khám phá những phân tử và chức năng sinh học chưa từng tồn tại có kèm theo rủi ro riêng nào không, Baker cho rằng điều thú vị ở sinh học là tự nhiên mới chỉ khám phá một phần nhỏ những gì khả thi về mặt vật lý và hóa học. Ông nhấn mạnh rủi ro chính không khác nhiều so với bất kỳ công nghệ sinh học mới nào: tương tác ngoài ý muốn với hệ thống sống, ảnh hưởng môi trường bất ngờ, hoặc bị lạm dụng.

"Lợi thế chúng ta có ngày nay là thiết kế bằng máy tính cho phép đánh giá nhiều rủi ro trước khi một phân tử được tổng hợp. Chúng ta có thể sàng lọc thiết kế trên máy tính, thử nghiệm rộng rãi trong môi trường phòng lab kiểm soát, và trải qua quá trình kiểm chứng thực nghiệm ngày càng thực tế trước khi cân nhắc bất kỳ ứng dụng thực tiễn nào."

David Baker, người đoạt giải Nobel Hóa học 2024

Tham vọng lớn và giới hạn đạo đức

Dự án đề cập đến nhiều khả năng, từ thuốc mới đến enzyme phân hủy nhựa, thậm chí cả máy tính sinh học. Baker chia sẻ nhóm của ông đang hướng tới một thế giới nơi phương pháp chữa trị cho một căn bệnh mới được tạo ra trong vài tuần thay vì vài thập kỷ; nơi không khí, nước và đất sạch nhờ loại bỏ chất ô nhiễm; nơi cây trồng phát triển trong điều kiện từng khiến chúng chết; và nơi các cỗ máy phân tử khai thác khoáng sản quan trọng từ rác thải.

Ông giải thích rằng protein chính là những cỗ máy phân tử mà sự sống đã phát triển để tạo ra mọi chất hữu cơ trên Trái Đất. Khai mở toàn bộ tiềm năng của chúng đòi hỏi phải rút ra được các nguyên lý kỹ thuật, giúp những ý tưởng mới — kể cả những ý tưởng hiện còn chưa thể tưởng tượng — trở nên khả thi.

Về câu hỏi liệu AI có thể thiết kế ra những phân tử mà chính nhà khoa học không hiểu hết hay không, Baker cho rằng khoa học thường tiến bộ theo từng giai đoạn. Bước đầu thường là quan sát rằng một thứ có hoạt động, và chỉ sau đó mới hiểu vì sao. Học máy rất giỏi ở giai đoạn đầu này — nó cải thiện đáng kể khả năng nhận diện các quy luật phục vụ thiết kế sinh học. Bằng chứng thực nghiệm vững chắc có thể biện minh cho việc tiếp tục triển khai dự án, nhưng hiểu sâu vẫn là mục tiêu quan trọng.

Enzyme được thiết kế với cấu trúc mới chưa từng có trong tự nhiên

Ranh giới nào cần được vạch ra?

Khi được hỏi liệu có phân tử hay chức năng sinh học nào không nên thiết kế dù về kỹ thuật là khả thi, Baker cho rằng quyết định nên dựa trên sự cân bằng giữa lợi ích và tác hại tiềm tàng. Các ứng dụng giải quyết những thách thức lớn về y tế, tính bền vững hoặc phúc lợi con người có cơ sở chính đáng để phát triển. Ngược lại, những thiết kế gây rủi ro lớn cho an toàn công cộng, an ninh hoặc môi trường cần bị giám sát chặt chẽ và trong một số trường hợp phải bị hạn chế rõ ràng.

Ông nhấn mạnh rằng giống như các công nghệ mạnh mẽ khác, chúng ta cần những cơ chế quản trị phát triển song hành với tiến bộ của AI và công nghệ sinh học. Baker đề xuất các hạn chế nên bao gồm việc giám sát và ghi nhật ký mọi DNA tổng hợp được sản xuất, ghi lại trình tự và người tạo ra nó. Điều này tạo ra rào cản thực tế chống lạm dụng, đồng thời lưu lại dấu vết của bất kỳ nỗ lực nào có ý đồ xấu.

Với độc giả Việt Nam, câu chuyện này đáng chú ý bởi làn sóng AI sinh học đang mở ra cơ hội lớn cho các nhóm nghiên cứu trong nước về y sinh, nông nghiệp và môi trường. Việc nắm bắt xu hướng thiết kế phân tử bằng AI có thể giúp các trường đại học và startup công nghệ sinh học Việt Nam tham gia chuỗi nghiên cứu toàn cầu, song song với việc sớm xây dựng khung quản trị và đạo đức phù hợp cho lĩnh vực còn rất mới mẻ này.