Công trình do Đại học Toronto và Insilico Medicine thực hiện, vừa được công bố trên Tạp chí Khoa học Hóa học. Nền tảng trí tuệ nhân tạo có tên Pharma.AI - đã tạo ra liệu trình tiềm năng điều trị ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) - loại ung thư gan phổ biến nhất.
Để tạo dựng nền tảng Pharma.AI, các nhà nghiên cứu đã áp dụng AlphaFold, cơ sở dữ liệu cấu trúc protein do AI cung cấp để phát hiện mục tiêu tấn công mới trong các khối u. Dựa trên AlphaFold, các nhà khoa học tạo ra phân tử liên kết và loại bỏ mục tiêu tấn công đó không cần đến sự trợ giúp nào khác. Đây là liệu trình chưa từng được biến đến.
AlphaFold được huấn luyện bằng cách cho quan sát trình tự cấu trúc của khoảng 170.000 loại protein đã biết, kết hợp cùng 100 đến 200 bộ xử lý đồ họa. Từ đó, nó có thể dự đoán cấu trúc protein ở người. Liệu trình tiềm năng gồm một loại thuốc, tổng hợp từ 7 hợp chất, hoàn thành trong vòng 30 ngày kể từ khi lựa chọn mục tiêu.
Sau khi tiếp tục nghiên cứu, các nhà khoa học phát hiện một phân tử mạnh hơn, nhắm mục tiêu hiệu quả hơn, song cho biết cần thử nghiệm lâm sàng loại thuốc trước khi đưa vào sử dụng rộng rãi.
Alex Zhavoronkov, người sáng lập kiêm giám đốc điều hành hãng dược Insilico Medicine, cho biết: "Thế giới đang bùng nổ với những tiến bộ AI tổng quát trong lĩnh vực nghệ thuật và ngôn ngữ. Trong khi đó, thuật toán của chúng tôi đã tạo ra được các chất ức chế mạnh nhắm vào mục tiêu cụ thể, với sự hỗ trợ của AlphaFold".
Theo Michael Levitt, giáo sư môn sinh học cấu trúc tại Đại học Stanford, người từng đoạt giải Nobel Hóa học năm 2013, nghiên cứu mới là bằng chứng cho thấy Al có thể nâng cao tốc độ, hiệu quả và sự chính xác của quy trình phát triển thuốc.
"Kết hợp sức mạnh dự đoán của AlphaFold, công nghệ nhắm mục tiêu và thuốc từ nền tảng Pharma.AI, có thể thấy chúng ta đang đứng trên đỉnh của kỷ nguyên mới về khám phá thuốc do AI cung cấp", ông nói.
Ung thư biểu mô tế bào gan là loại ung thư gan phổ biến nhất. Ảnh: iStock
Các nhà nghiên cứu cũng nhận định thông tin AI có thể cách mạng hóa việc chăm sóc sức khỏe. Alan Aspuru-Guzik, giáo sư hóa học và khoa học máy tính tại Đại học Toronto, cho biết việc sử dụng mô hình tổng quát nhắm mục tiêu vào protein có nguồn gốc từ AI giúp mở rộng đáng kể phạm vi điều trị bệnh.
Hồi tháng 2, các nhà nghiên cứu tại Đại học British Columbia và hãng dược BC Cancer đã phát triển thành công hệ thống AI có thể dự đoán được tỷ lệ sống sót của các bệnh nhân ung thư dựa trên ghi chú của bác sĩ. Nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Hiệp hội Y khoa Mỹ.
Mô hình sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), là một phần của AI có thể hiểu ngôn ngữ phức tạp của con người. NLP phân tích được các ghi chú của bác sĩ sau lần khám tư vấn ban đầu, xác định điểm riêng biệt của từng bệnh nhân. Nó có thể dự đoán tỷ lệ sống sót sau 6 tháng, 36 tháng và 60 tháng, độ chính xác trên 80%. Mô hình này cũng có thể xác định tỷ lệ cho tất cả loại ung thư.
"Về cơ bản, AI đọc tài liệu tư vấn tương tự cách đọc của con người. Những tài liệu này có nhiều chi tiết như độ tuổi bệnh nhân, loại ung thư, tình trạng sức khỏe, tiền sử sử dụng chất gây nghiện và bệnh lý gia đình. AI kết hợp tất cả các thông tin đó với nhau, tạo nên bức tranh hoàn chỉnh về kết quả của bệnh nhân", tiến sĩ John-Jose Nunez, bác sĩ tâm thần và nghiên cứu lâm sàng tại Trung tâm Rối loạn Tâm trạng và Ung thư BC, nói.
Các chuyên gia nhận định AI nói chung có thể là công nghệ tiên tiến giúp chăm sóc bệnh nhân ung thư trong tương lai, áp dụng được tại các phòng khám trên toàn thế giới.
Thục Linh (Theo NY Post)
