Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng chứng minh năng lực đột phá trong lĩnh vực y khoa, và trong một nghiên cứu mới nhất, các nhà khoa học sử dụng AI đã có thể dự đoán được hành vi của tế bào, thay vì đơn thuần mô tả hoạt động của tế bào, giúp mở ra hướng mới điều trị những căn bệnh nguy hiểm đặc biệt là ung thư.
Sử dụng một phương pháp AI mới, các nhà nghiên cứu tại Trường Đại học Y khoa Vagelos thuộc Đại học Columbia có thể dự đoán chính xác hoạt động của các gen trong bất kỳ tế bào nào của con người, qua đó tiết lộ cơ chế hoạt động bên trong (inner mechanisms) tế bào. Hệ thống này, được mô tả trong số mới nhất của tạp chí Nature, có thể cách mạng hóa cách các nhà khoa học nghiên cứu để hiểu về mọi thứ từ ung thư đến các bệnh di truyền.
“Các mô hình tính toán dự đoán có khả năng khái quát hóa cho phép chúng ta khám phá các quá trình sinh học một cách nhanh chóng và chính xác. Những phương pháp này có thể thực hiện các thí nghiệm tính toán quy mô lớn, thúc đẩy và định hướng các phương pháp thí nghiệm truyền thống,” Raul Rabadan, giáo sư sinh học hệ thống và là tác giả chính của bài báo, cho biết.
Các phương pháp nghiên cứu truyền thống trong sinh học có khả năng cao trong việc giải thích cách tế bào thực hiện nhiệm vụ hoặc phản ứng với những tác động bên ngoài. Tuy nhiên, chúng không thể đưa ra dự đoán về cách tế bào hoạt động hoặc phản ứng với những thay đổi, chẳng hạn như một đột biến gây ung thư (cancer-causing mutation).
“Khả năng dự đoán chính xác các hoạt động của tế bào sẽ thay đổi cách chúng ta hiểu về các quá trình sinh học cơ bản,” Rabadan nói. “Điều này sẽ biến sinh học từ một ngành khoa học mô tả các quá trình dường như ngẫu nhiên thành một ngành khoa học có thể dự đoán các hệ thống cơ bản điều khiển hành vi của tế bào.”
Trong những năm gần đây, sự tích lũy dữ liệu khổng lồ từ tế bào và các mô hình AI mạnh mẽ hơn đang bắt đầu biến sinh học thành một ngành khoa học mang tính dự đoán hơn. Giải Nobel Hóa học 2024 đã được trao cho các nhà nghiên cứu vì công trình tiên phong sử dụng AI để dự đoán cấu trúc protein. Tuy nhiên, việc sử dụng AI để dự đoán hoạt động của các gen và protein bên trong tế bào là một thách thức lớn hơn.
Phương pháp AI mới dự đoán biểu hiện gen trong mọi tế bào
Trong nghiên cứu mới, Rabadan và các đồng nghiệp đã cố gắng sử dụng AI để dự đoán gen nào đang hoạt động trong các tế bào cụ thể. Những thông tin về biểu hiện gen này có thể giúp các nhà nghiên cứu xác định danh tính của tế bào và cách tế bào thực hiện chức năng của nó.
“Các mô hình trước đây thường được huấn luyện trên dữ liệu từ các loại tế bào cụ thể, thường là các dòng tế bào ung thư (cancer cell lines) hoặc một số loại tế bào khác không giống với tế bào bình thường,” Rabadan nói. Xi Fu, một nghiên cứu sinh trong phòng thí nghiệm của Rabadan, đã quyết định tiếp cận theo cách khác, huấn luyện một mô hình học máy trên dữ liệu biểu hiện gen từ hàng triệu tế bào thu được từ các mô bình thường của con người.
Cách tiếp cận tổng thể tương tự như cách mà ChatGPT và các mô hình “nền tảng” phổ biến khác hoạt động. Các hệ thống này sử dụng một tập dữ liệu huấn luyện để xác định các quy tắc cơ bản, tức là ngữ pháp của ngôn ngữ, sau đó áp dụng các quy tắc suy luận này vào các tình huống mới. “Ở đây, nó hoạt động theo cách tương tự: chúng ta học ngữ pháp trong nhiều trạng thái tế bào khác nhau, sau đó đi vào một điều kiện cụ thể—có thể là loại tế bào bệnh lý hoặc bình thường—và thử xem chúng ta dự đoán các mẫu từ thông tin này tốt đến mức nào,” Rabadan giải thích.
Fu và Rabadan nhanh chóng hợp tác với một nhóm cộng sự, bao gồm các đồng tác giả chính Alejandro Buendia (hiện là nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Stanford, trước đây ở phòng thí nghiệm Rabadan) và Shentong Mo (Đại học Carnegie Mellon), để huấn luyện và thử nghiệm mô hình mới.
Sau khi được huấn luyện trên dữ liệu từ hơn 1,3 triệu tế bào người, hệ thống đã đạt độ chính xác đủ cao để dự đoán biểu hiện gen trong các loại tế bào mà nó chưa từng gặp trước đó, với kết quả rất gần với dữ liệu thực nghiệm.
Phương pháp AI mới tiết lộ nguyên nhân gây ung thư ở trẻ em
Kế tiếp, các nhà nghiên cứu tiếp tục chứng minh sức mạnh của hệ thống AI khi yêu cầu nó khám phá các cơ chế sinh học chưa được biết đến trong các tế bào bệnh, trong trường hợp cụ thể này là một dạng ung thư bạch cầu ở trẻ em có tính di truyền.
“Những đứa trẻ này thừa hưởng một gen bị đột biến, nhưng chưa rõ chính xác những đột biến này gây ra điều gì,” Rabadan, đồng lãnh đạo chương trình nghiên cứu bộ gen và ngoại di truyền ung thư tại Trung tâm Ung thư Herbert Irving của Đại học Columbia, cho biết.
Với sự hỗ trợ của AI, các nhà nghiên cứu dự đoán rằng các đột biến này làm gián đoạn tương tác giữa hai yếu tố phiên mã khác nhau (different transcription factors), những yếu tố quyết định số phận của các tế bào ung thư bạch cầu. Các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm đã xác nhận dự đoán của AI. Việc hiểu rõ tác động của những đột biến này giúp làm sáng tỏ các cơ chế cụ thể gây ra căn bệnh này.
AI có thể tiết lộ “vật chất tối” trong bộ gen
Các phương pháp tính toán mới cũng mở ra khả năng giúp các nhà nghiên cứu bắt đầu khám phá vai trò của “vật chất tối” trong bộ gen—một thuật ngữ mượn từ ngành vũ trụ học để chỉ phần lớn bộ gen không chứa các gen mã hóa protein (protein-encoding genes) đã biết.
“Phần lớn các đột biến được tìm thấy ở bệnh nhân ung thư nằm trong các vùng gọi là vùng tối của bộ gen. Những đột biến này không ảnh hưởng đến chức năng của protein và phần lớn vẫn chưa được khám phá,” Rabadan giải thích. “Ý tưởng ở đây là, bằng cách sử dụng các mô hình này, chúng ta có thể nghiên cứu các đột biến và làm sáng tỏ phần bộ gen đó.”
Hiện tại, Rabadan đang hợp tác với các nhà nghiên cứu tại Đại học Columbia và các trường đại học khác để khám phá nhiều loại ung thư khác nhau, từ ung thư não đến ung thư máu, tìm hiểu ngữ pháp điều hòa trong các tế bào bình thường, và cách tế bào thay đổi trong quá trình phát triển ung thư.
Công trình này cũng mở ra những hướng đi mới (new avenues) để hiểu nhiều bệnh lý ngoài ung thư và có khả năng xác định các mục tiêu điều trị. Bằng cách đưa các đột biến mới vào mô hình máy tính, các nhà nghiên cứu giờ đây có thể thu được những hiểu biết sâu sắc và dự đoán về cách các đột biến đó ảnh hưởng đến tế bào.
Đứng trước những tiến bộ gần đây trong trí tuệ nhân tạo áp dụng cho sinh học, Rabadan nhìn nhận công trình này như một phần của xu hướng lớn: “Đây thực sự là một kỷ nguyên mới đầy thú vị trong sinh học, khi chúng ta đang biến sinh học trở thành một ngành khoa học dự đoán.”
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Columbia đã phát triển một phương pháp AI có khả năng dự đoán hoạt động của gen trong bất kỳ tế bào người nào, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cơ chế tế bào và nâng cao sự hiểu biết về các bệnh như ung thư, góp phần biến sinh học thành một ngành khoa học dự đoán. Ảnh: SciTechDaily
