VNTB – AI mở ra các phương pháp điều trị bệnh nan yTác giả Laurie Clarke
29.03.2026 12:36
VNThoibao
Trí tuệ nhân tạo đang giúp tạo ra thuốc mới để trị bệnh Parkinson, siêu vi khuẩn kháng kháng sinh và nhiều bệnh hiếm khác – những bước tiến mà trước đây nhiều nhà khoa học chưa từng nghĩ tới.
Khoảng nửa thế kỷ qua, con người dần lép vế trong cuộc chiến chống lại vi khuẩn. Kháng sinh – vũ khí mạnh nhất – giờ ngày càng kém hiệu quả vì ngày càng có nhiều vi khuẩn kháng thuốc. Hiện mỗi năm có khoảng 1,1 triệu người chết vì những nhiễm trùng hồi trước chữa khá dễ. Con số này có thể tăng lên hơn 8 triệu vào năm 2050 nếu không có biện pháp kịp thời.
Việc phát triển kháng sinh mới rất chậm và tốn kém. Từ năm 2017 đến 2022, chỉ có 12 loại kháng sinh mới được phê duyệt, mà đa số gần giống thuốc cũ – những loại vi khuẩn đã bắt đầu kháng. Lĩnh vực này lâu nay ít được chú ý, do thiếu đầu tư từ các công ty dược.
Nhưng giờ, các nhà nghiên cứu đang tìm cách cải thiện tình hình, và nhiều người đặt kỳ vọng vào trí tuệ nhân tạo.
Ông James Collins, giáo sư kỹ thuật và khoa học y sinh tại Viện Công nghệ Massachusetts (Mỹ), cho biết: “Chúng tôi có thể – chỉ trong vài giờ hoặc vài ngày – rà soát những ‘thư viện khổng lồ’ các hợp chất hóa học để tìm ra chất có khả năng kháng khuẩn.” Nhờ AI, ông Collins và nhóm của ông đã phát hiện hai hợp chất mới, có thể trở thành vũ khí quan trọng để chống lại các nhiễm trùng kháng thuốc mạnh như bệnh lậu và MRSA (vi khuẩn Staphylococcus aureus đã kháng Methicillin – Methicillin-resistant Staphylococcus aureus).
Đây chỉ là một ví dụ về cách trí tuệ nhân tạo đang mở ra kỷ nguyên mới trong việc tìm thuốc mới – hứa hẹn những tiến bộ trong việc điều trị một số bệnh khó chữa nhất hiện nay. Các nhà khoa học giờ đang dùng AI để nghiên cứu những căn bệnh chưa có thuốc chữa, như bệnh Parkinson và hàng nghìn bệnh hiếm khác, với hy vọng tạo ra những đột phá mới.
Ông James Collins và nhóm của ông đã huấn luyện một mô hình AI tạo sinh (có thể tạo ra tin nhắn, hình ảnh, và trò chuyện ngoài khả năng tìm kiếm và phân tích dữ liệu) để nhận diện cấu trúc hóa học của các loại kháng sinh đã biết. Nhờ đó, thuật toán học được cách tiêu diệt vi khuẩn. Sau đó, các nhà nghiên cứu dùng AI để sàng lọc hơn 45 triệu cấu trúc hóa học khác nhau, đánh giá khả năng nhắm vào Neisseria gonorrhoeae – vi khuẩn gây bệnh lậu, và Staphylococcus aureus, một nguồn gây nhiễm trùng nặng dưới dạng MRSA.
Nhóm của James Collins đã sử dụng AI để xác định các hợp chất mới có thể tiêu diệt nhiều loại vi khuẩn (hàng trên) vốn kháng với các loại thuốc khác (hàng dưới) (Nguồn: Phòng thí nghiệm Collins/ MIT).
Cả hai loại vi khuẩn này đều kháng thuốc rất mạnh – riêng với bệnh lậu, chúng có thể né hầu hết các loại thuốc điều trị. Hiện còn ngày càng các kháng sinh – những thuốc chỉ dùng như biện pháp cuối cùng – để chống lại từng vi khuẩn.
Phương pháp của ông James Collins dùng AI để tạo ra các hợp chất hoàn toàn mới nhắm vào những vi khuẩn này. Trong một phương pháp, ông chọn một phân tử làm điểm khởi đầu và dùng một nhóm kỹ thuật AI tạo sinh để tạo ra những hợp chất mới, “thêm các liên kết, nguyên tử và các cấu trúc con,” ông nói. Ở mỗi bước quan trọng, hợp chất được mô hình AI của ông ấy đánh giá: “Hợp chất này có giống kháng sinh không? Nó gần giống hơn với một kháng sinh tiềm năng không?” Một cách khác là bỏ hoàn toàn hợp chất khởi đầu, để AI tự do phát triển từ đầu.
Ông James Collins và các đồng nghiệp đã thiết kế 36 triệu hợp chất theo cách này, với tiềm năng chống lại các loại vi khuẩn. Nhóm nghiên cứu chọn 24 hợp chất để tổng hợp trong phòng thí nghiệm. Bảy hợp chất có hoạt tính kháng khuẩn, và hai hợp chất đặc biệt hiệu quả, tiêu diệt được cả hai loại vi khuẩn kháng hầu hết kháng sinh.
Điều quan trọng là các hợp chất này dường như diệt vi khuẩn theo cơ chế khác so với kháng sinh hiện có, làm dấy lên hy vọng tạo ra nhóm thuốc mới có thể vượt qua các cơ chế phòng vệ của vi khuẩn kháng thuốc. Hai hợp chất này hiện đang được tiếp tục thử nghiệm.
Trước đây, ông Collins và phòng thí nghiệm của ông đã dùng AI phát hiện các hợp chất kháng sinh mạnh, có thể tiêu diệt nhiều loại vi khuẩn kháng thuốc, bao gồm Clostridium difficile, gây nhiễm trùng đường ruột, và Mycobacterium tuberculosis, gây bệnh lao.
Tuy nhiên, với một số bệnh, các nhà nghiên cứu không có “đặc quyền” dùng thuốc hiện có để tìm phương pháp mới. Họ phải bắt đầu từ những gì đã biết về chính căn bệnh đó, và trong vài trường hợp, thông tin có sẵn để tiến hành nghiên cứu rất hạn chế.
Tiến triển trong nghiên cứu bệnh Parkinson
Bệnh Parkinson lần đầu được nhận diện vào năm 1817, nhưng hơn hai thế kỷ sau, vẫn chưa có phương pháp nào làm chậm tiến triển của căn bệnh này. Hiện nay, có hơn 10 triệu bệnh nhân Parkinson trên toàn thế giới, và tỷ lệ mắc bệnh đang tăng ở các quốc gia có dân số già hóa. Ở Vương quốc Anh, khoảng một trong 37 người sẽ được chẩn đoán mắc bệnh này trong đời. Ở Mỹ, hiện có tới một triệu người đang sống chung với căn bệnh này.
Những nỗ lực kéo dài trong việc điều trị Parkinson đã gặp nhiều thất bại. Một phần nguyên nhân là chúng ta vẫn chưa biết chính xác căn bệnh xuất phát từ đâu.
“Có vô vàn tranh luận về nguồn gốc của rối loạn này,” ông Michele Vendruscolo, giáo sư vật lý sinh học và đồng giám đốc Trung tâm Nghiên cứu các Bệnh Do Sai Lệch Protein tại Đại học Cambridge, Vương quốc Anh, cho biết. “Nếu bạn tham dự một hội nghị về bệnh Parkinson, bạn sẽ nghe hàng chục giả thuyết khác nhau, tất cả đều đang được tập trung nghiên cứu.”
Điều này khiến việc tìm thuốc phòng bệnh trở nên cực kỳ khó khăn.
Đã có nhiều thử nghiệm lâm sàng dựa trên các giả thuyết khác nhau, nhưng đến nay vẫn chưa thành công, theo ông Vendruscolo. “Mọi người thực sự bối rối về việc xác định đối tượng cần nhắm vào,” ông nói. “Ngay cả khi biết mục tiêu, thường rất khó tác động đến nó.”
Vào năm 2024, ông Vendruscolo và các đồng nghiệp công bố một nghiên cứu, trong đó họ sử dụng học máy – một hình thức của trí tuệ nhân tạo – để tìm các loại thuốc có khả năng nhắm vào các mảng protein bị gập sai trong não, xuất hiện ở bệnh nhân Parkinson. Các mảng protein này, gọi là thể Lewy, được cho là đóng vai trò trong giai đoạn đầu của quá trình thoái hóa thần kinh, dẫn đến các triệu chứng như run, vận động chậm và cứng cơ.
Hiện nay, phương pháp điều trị hiệu quả nhất cho bệnh Parkinson là Levodopa, một loại thuốc giúp cải thiện các triệu chứng của bệnh nhưng cũng có thể gây ra tác dụng phụ như các cử động không kiểm soát.
Ông Vendruscolo tập trung vào việc ngăn chặn tiến triển của bệnh. Ông và nhóm của mình bắt đầu với tập hợp các hợp chất đã được xác định có khả năng điều trị hiệu quả với thể Lewy. Ông đưa những hợp chất này vào một chương trình học máy, chương trình này dựa trên cấu trúc hóa học của chúng để đề xuất các hợp chất mới cũng có thể hiệu quả.
David Fajgenbaum đã cố gắng tìm ra phương pháp chữa trị trong số các loại thuốc hiện có sau khi ông phát hiện ra một phương pháp điều trị cho căn bệnh hiếm gặp của chính mình trong các loại thuốc đã được phê duyệt cho các mục đích sử dụng khác (Nguồn: Getty Images).
Để điều trị các bệnh thoái hóa thần kinh như Parkinson, thuốc cần đủ nhỏ để có thể đi qua hàng rào máu não (ngăn những chất có hại từ hệ thống tuần hoàn máu đi vào não). Nhưng ngay cả khi các nhà khoa học giới hạn đối tượng tìm kiếm vào các phân tử nhỏ, ông Michele Vendruscolo nói: “Bạn vẫn có một số lượng lựa chọn khổng lồ. Số lượng các phân tử nhỏ có thể lớn hơn rất nhiều so với số nguyên tử trong Vũ trụ.”
Sức mạnh của AI là nó có thể nhanh chóng thu hẹp phạm vi tìm kiếm đó.
Ông Michele Vendruscolo cho biết: “Chúng tôi có thể phân tích dữ liệu này và đưa ra những dự đoán rất chính xác về cách các phân tử có khả năng gắn vào mục tiêu, ở một quy mô mà vài năm trước đây còn không thể tưởng tượng được.” Với các phương pháp truyền thống, các nhà khoa học chỉ có thể sàng lọc khoảng một triệu phân tử trong sáu tháng với chi phí vài triệu bảng Anh. “Giờ đây, bạn có thể sàng lọc hàng tỷ phân tử trong vài ngày, với chi phí chỉ vài nghìn bảng Anh.”
Các hợp chất do trí tuệ nhân tạo gợi ý của ông Vendruscolo sau đó được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm. “Chúng tôi đo lường xem những phân tử nào thực sự gắn vào các thể Lewy, rồi đưa thông tin này trở lại chương trình học máy để nó học từ những sai lầm của chính nó,” ông nói.
Cuối cùng, nhóm nghiên cứu đã xác định được năm hợp chất mới đầy triển vọng, nhanh chóng và hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống. Những hợp chất do AI phát hiện cũng mới hơn rất nhiều so với những gì có thể tìm thấy bằng các phương pháp phát triển thuốc truyền thống, theo ông Vendruscolo. Hiện các hợp chất này đang trải qua các thử nghiệm tiếp theo để đánh giá liệu một ngày nào đó chúng có thể được sử dụng làm liệu pháp điều trị cho bệnh nhân Parkinson hay không.
Ông Vendruscolo hy vọng rằng một ngày nào đó, trí tuệ nhân tạo có thể giúp ngăn chặn bệnh Parkinson trước khi nó bắt đầu. Ông đang sử dụng công nghệ này để tìm các phân tử nhỏ gắn vào các protein riêng lẻ tạo thành thể Lewy khi chúng vẫn còn ở trạng thái bình thường.
“Nếu chúng ta có thể ổn định các protein ở trạng thái này bằng cách gắn vào chúng một phân tử khác, chúng ta đã ngăn chặn được bệnh Parkinson – điều này còn tốt hơn cả việc chữa trị nó”.
Những công dụng mới của thuốc cũ
Điều trị bệnh không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với việc phát triển thuốc mới. Ông David Fajgenbaum, phó giáo sư y khoa tại Đại học Pennsylvania, Mỹ, đã cứu chính mạng sống của mình nhờ một loại thuốc có sẵn mà các bác sĩ chưa từng kê cho ông. Khi mới 25 tuổi và đang học trường y, ông Fajgenbaum được chẩn đoán mắc một tloại hiếm của một chứng rối loạn gọi là bệnh Castleman, khiến hệ miễn dịch phản ứng quá mức, làm gan, thận và tủy xương của ông suy chức năng. Cơ thể ông không đáp ứng với bất kỳ phương pháp điều trị nào có sẵn, và các bác sĩ thừa nhận họ cũng không biết phải làm gì.
Sau nhiều tuần tự tiến hành xét nghiệm máu của chính mình, nghiên cứu y văn và coi bản thân như một “chuột bạch”, cuối cùng ông Fajgenbaum tìm ra một giải pháp có khả năng chữa bệnh: loại thuốc đơn giản tên sirolimus. Thuốc này thường dùng cho những người được ghép thận để ngăn cơ thể đào thải cơ quan mới. Gây kinh ngạc cho các bác sĩ, ông Fajgenbaum đã sử dụng loại thuốc này để đẩy lùi bệnh Castleman, và hiện căn bệnh đã khỏi được hơn một thập niên.
James Collins và nhóm của ông đã khám phá ra các loại kháng sinh tiềm năng mới với tốc độ nhanh hơn rất nhiều so với trước đây nhờ các công cụ AI mà họ tạo ra (Nguồn: M Scott Brauer).
Kinh nghiệm của ông David Fajgenbaum đã mở ra nhận thức về khả năng tồn tại trong hàng nghìn loại thuốc đã trải qua các thử nghiệm an toàn nghiêm ngặt trước khi đưa ra thị trường. Bằng cách tái sử dụng những loại thuốc này để điều trị các bệnh khác, bệnh nhân sẽ có cơ hội tiếp cận những phương pháp điều trị mà trước đây họ không có.
Vào năm 2022, ông Fajgenbaum thành lập tổ chức phi lợi nhuận Every Cure, sử dụng học máy để so sánh hàng nghìn loại thuốc với hàng nghìn loại bệnh. Những thuốc hứa hẹn nhất sẽ được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm hoặc gửi đến các bác sĩ sẵn sàng thử nghiệm.
Trong khi ông Fajgenbaum là nhà khoa học nổi bật nhất trong việc áp dụng AI theo cách này, nhiều nhóm khác cũng đang đạt được những đột phá. Tại Trường Y Harvard, một mô hình AI đã tìm ra gần 8.000 loại thuốc đã được phê duyệt có thể tái sử dụng để điều trị 17.000 bệnh khác nhau.
Và AI đang chứng tỏ đặc biệt hữu ích trong việc tìm ra phương pháp điều trị cho các bệnh hiếm gặp, vốn thường bị các công ty dược phẩm bỏ qua do số lượng bệnh nhân quá ít và thiếu động lực tài chính.
Tái sử dụng các loại thuốc hiện có mang lại một cơ hội khác. Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã giúp xác định khả năng tái sử dụng các phương pháp điều trị hiện có cho nhiều bệnh, bao gồm rối loạn nhiễm sắc thể hiếm Pitt–Hopkins, bệnh viêm hiếm gặp sarcoidosis, và một loại ung thư thận hiếm gặp ở trẻ em, u Wilms.
Các nhà nghiên cứu tại Đại học McGill ở Montreal, Quebec, Canada, gần đây đã dùng AI để tái sử dụng thuốc điều trị xơ hóa phổi vô căn (Idiopathic Pulmonary Fibrosis – IPF), một căn bệnh phổi ngày càng nặng hiếm gặp, đặc trưng bởi sẹo hóa và dày lên của mô phổi. Phương pháp của họ bao gồm mô hình hóa diễn tiến của bệnh bằng một mô hình AI.
Ông Jun Ding nói: “Tôi tin rằng trong 5–10 năm tới, phần lớn việc phát triển thuốc mới sẽ được định hướng bởi AI.”
“Phần lớn các bệnh phức tạp xuất phát từ sự thay đổi bất thường của tế bào,” ông Jun Ding, phó giáo sư tại Khoa Y, Đại học McGill, cho biết. “Nếu chúng ta tìm ra quá trình tế bào chuyển từ trạng thái khỏe mạnh sang bất thường, có lẽ có thể đảo ngược hoặc làm chậm quá trình đó.”
Đầu tiên, các nhà nghiên cứu trích xuất tế bào phổi từ những người khỏe mạnh và từ bệnh nhân ở các giai đoạn khác nhau của bệnh, sau đó dùng các biện pháp phân tích DNA có độ phân giải cao để tạo ra lượng lớn dữ liệu. Nhờ đó, họ có thể quan sát cách tế bào thay đổi trong suốt quá trình bệnh. Tiếp theo, họ tạo ra một mô hình AI tạo sinh để mô phỏng quá trình này, lập bản đồ các chuyển đổi giữa các trạng thái và quần thể tế bào khi bệnh tiến triển. Trong quá trình đó, mô hình cũng làm nổi bật các dấu ấn sinh học có thể dùng để chẩn đoán bệnh và xác định các mục tiêu (loại tế bào, chẳng hạn) điều trị.
“Chúng tôi gọi đó là hệ thống bệnh ảo,” ông Ding nói. Theo truyền thống, thuốc được thử nghiệm trên động vật hoặc trên các tế bào người đã được tách a. Với mô hình AI, họ mô phỏng tác động của bệnh xơ phổi vô căn (IPF) lên các tế bào ảo. “Sau đó, các nhà nghiên cứu có thể thử tác động của các loại thuốc khác nhau trên mô hình mà không tốn nhiều chi phí,” ông Ding nói.
Trong nghiên cứu của Đại học McGill, AI đề xuất tám phương án điều trị cho IPF. Một trong những phương án đầy hứa hẹn là một loại thuốc thường dùng để điều trị tăng huyết áp, mang lại lựa chọn chi phí thấp và đã được chứng minh là an toàn.
Ông Ding cho biết hệ thống AI này cũng có thể ứng dụng cho các bệnh khác, bao gồm ung thư và các bệnh về phổi. Nhóm của ông đang tiếp tục cải tiến mô hình và mở rộng ra nhiều tình trạng bệnh khác nhau.
Cuộc cách mạng trí tuệ
Bài viết này là một phần của “Cuộc cách mạng trí tuệ”, một loạt bài khám phá kỷ nguyên trí tuệ mới mà nhân loại đang bước vào, nơi những giới hạn của bộ não con người đang được mở rộng bởi AI – biến những điều không thể thành có thể.
Việc điều trị bệnh IPF gần đây đã có bước đột phá nhờ AI. Insilico Medicine, một công ty phát triển thuốc dùng AI, đã tạo ra một loại thuốc có tên Rentosertib. Trong các thử nghiệm lâm sàng giai đoạn hai, thuốc này cho thấy khả năng chống lại IPF. Công ty sử dụng AI để vừa tìm điểm yếu của bệnh, vừa thiết kế thuốc nhắm vào điểm yếu đó. Họ hy vọng nếu các thử nghiệm thành công, thuốc có thể được đưa ra thị trường vào cuối thập niên này.
Và Insilico Medicine không phải là công ty duy nhất. Các công ty khác như Terray, Isomorphic Labs, Recursion Pharmaceuticals và Schrödinger cũng đang theo đuổi những tiến bộ y học nhờ AI.
“Tôi tin rằng trong 5–10 năm tới, phần lớn việc phát triển thuốc mới sẽ được định hướng bởi AI, thậm chí hoàn toàn dựa vào AI,” ông Ding cho biết.
Một cuộc cách mạng còn hạn chế
Nhưng mặc dù có những tiến bộ nhờ AI, vẫn còn các hạn chế. Nhiều bộ dữ liệu về thuốc đang do các công ty công nghệ sinh học và dược phẩm giữ, nghĩa là không công khai. “Bạn phải có dữ liệu về các đặc tính của thuốc như hấp thu, phân bố, thải trừ, độc tính,” ông Collins nói. “Chúng tôi không có những bộ dữ liệu đó.”
Hiện tại, AI hữu ích nhất trong phần sàng lọc ban đầu của quá trình phát triển thuốc: trong việc xác định mục tiêu và tìm các phân tử để gắn vào mục tiêu đó. Đây chỉ là hai bước trong quá trình dài để phát triển thuốc mới, nghĩa là phải mất thời gian trước khi bất kỳ phương pháp điều trị nào đến được bệnh nhân, nếu có thể.
“AI đang cách mạng hóa việc phát triển thuốc, ông Vendruscolo nói. “Nhưng chỉ theo những cách rất cụ thể.”
_______________________________
Nguồn:
BBC – These diseases were thought to be incurable. Now AI is unlocking new treatments
No comments:
Post a Comment