Nhà thiết kế thuốc của thiên nhiên: Kỷ nguyên mới của AI trong hóa học bảo tồn
Nhà hóa học Tim Cernak đang áp dụng các công nghệ từ Big Pharma, đặc biệt là AI và robot hóa, để tạo ra các loại thuốc chuyên biệt cho động vật và thực vật thông qua lĩnh vực mới gọi là "hóa học bảo tồn". Việc sử dụng mô hình hóa protein của Google DeepMind giúp tăng tốc đáng kể quá trình phát triển thuốc và giảm thiểu tác dụng phụ cho hệ sinh thái. Đây là nỗ lực mang công nghệ cao vào cuộc chiến chống lại sự tuyệt chủng của các loài.

Nhà thiết kế thuốc của thiên nhiên: Kỷ nguyên mới của AI trong hóa học bảo tồn
Vào năm 2018, sau gần hai thập kỷ làm việc tại các tập đoàn dược phẩm lớn (Big Pharma), nhà hóa học Tim Cernak đã sẵn sàng để vận dụng kỹ năng của mình vào một mục đích mới mẻ. Tại Merck, ông đã phát triển các liệu pháp chính xác cho căn bệnh ung thư, HIV và tiểu đường, có khả năng tiêu diệt bệnh lý mà hạn chế tác hại đến các tế bào khỏe mạnh. Tuy nhiên, với tư cách là một người yêu thiên nhiên cả đời, ông ngày càng lo ngại về sức khỏe của các hệ sinh thái và tự hỏi liệu chuyên môn của mình có thể áp dụng được ở đó không.
Cernak nhận thấy rằng động vật thường được điều trị bằng các loại dược phẩm được công thức hóa cho con người, và chúng gây ra những tác động tương tự như các loại thuốc ung thư cũ: Dù có mục đích tiêu diệt các tế bào bất thường, chúng lại gây ra thiệt hại một cách indiscriminatory (không phân biệt đối xử). Ví dụ, phương pháp điều trị tiêu chuẩn cho những con ếch bị nhiễm bệnh da chết người là itraconazole — một loại thuốc chống nấm thường gây tử vong cho loài lưỡng cư này. Cernak hình dung về một thế giới nơi "bệnh nhân vốn dĩ luôn là một con ếch, từ đầu đến cuối".
Hiện là phó giáo sư tại Đại học Michigan, ông đã làm việc với mọi loại sinh vật, từ thằn lằn Gila bị ký sinh trùng đến đại bàng hói mắc bệnh cúm gia cầm. Dưới đây là những yếu tố cần thiết để điều trị cho các bệnh nhân của thiên nhiên.
Kinh nghiệm với phần mềm mô hình hóa protein
Việc phát triển bất kỳ loại thuốc nào cũng cực kỳ tốn kém, dễ thất bại và diễn ra chậm chạp. Tuy nhiên, Cernak cho biết AI có thể tăng tốc toàn bộ quy trình thiết kế thuốc. Mô hình AlphaFold của Google DeepMind cho phép ông hình dung cấu trúc ba chiều của một protein đột biến ngay trên màn hình — thay vì nuôi cấy nó trên đĩa petri theo phương pháp truyền thống — sau đó nhanh chóng tạo ra các loại thuốc tiềm năng có thể bám vào cấu trúc đó.
Bước tiếp theo là chạy một chuỗi các phản ứng để xem loại thuốc tiềm năng nào có thể hiệu quả; với sự hỗ trợ của robot trong phòng thí nghiệm, ông có thể xử lý nhanh chóng tới 1.500 phản ứng mỗi ngày.
Sự tò mò về mọi sinh viên thuộc mọi kích thước
Cernak không chọn lọc bệnh nhân của mình. Ví dụ, ông đã làm việc một phương pháp điều trị cho rùa biển loggerhead sau khi ông sửng sốt khi biết rằng loài biểu tượng này lại mắc phải các khối u lây lan. Ông đặc biệt cảm thấy bị thu hút bởi những sinh vật đã giúp đỡ con người, như thằn lằn Gila — loại động vật có hormone đã đóng góp vào sự ra đời của các loại thuốc giảm cân phổ biến như Ozempic.
Và không chỉ có động vật; ông đang phát triển một loại thuốc trừ sâu chính xác để điều trị cho các cây tán bạch (hemlock trees) đang bị tấn công bởi các loài xâm lấn.
Tinh thần tiên phong
Cernak gọi ngành mới này là "hóa học bảo tồn". Đây là sự kết hợp của những từ ngữ gợi lên một lịch sử đầy thách thức, từ DDT tiêu diệt dân số đại bàng hói ở Mỹ vào những năm 1960, đến các loại thuốc giảm đau cho bò sát chết hàng triệu con kền kền ở Ấn Độ vào những năm 90. Ông nhận thức được những rủi ro, nhưng Cernak cảm thấy việc loại bỏ các nhà hóa học ra khỏi lĩnh vực bảo tồn là một sự bỏ lỡ cơ hội lớn.
"Tôi thực sự mệt mỏi khi nhìn vào các công cụ hóa học được sử dụng trong lĩnh vực bảo tồn, và chúng không phải là công nghệ tiên tiến," ông nói. "Nó giống như, làm sao bạn có thể có một cỗ động cơ công nghệ siêu cao ở đây để sản xuất thuốc cho con người, trong khi chúng ta đang sống qua một cuộc tuyệt chủng hàng loạt?"



