Tìm ra loại kháng sinh mới đầu tiên sau hơn 60 năm nhờ AI

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang được chứng tỏ là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong y học. Công nghệ này đã giúp các nhà khoa học khám phá các loại kháng sinh mới đầu tiên sau hơn 60 năm.

Theo trang Euronews, việc tìm ra một hợp chất mới có thể tiêu diệt vi khuẩn kháng thuốc – nguyên nhân gây tử vong cho hàng nghìn người trên toàn thế giới mỗi năm – đánh dấu một bước ngoặt trong cuộc chiến chống lại tình trạng kháng thuốc.

Ông James Collins, Giáo sư Khoa học và Kỹ thuật Y tế tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) cho hay: “Điều quan trọng ở đây là chúng ta có thể thấy những gì các mô hình đang học để phán đoán về một số phân tử sẽ tạo ra loại kháng sinh tốt. Chúng tôi đem đến một khuôn khổ tiết kiệm thời gian, tiết kiệm tài nguyên và hiểu biết sâu sắc về mặt cơ học, từ quan điểm cấu trúc hóa học, theo những cách mà chúng tôi chưa từng làm cho đến nay”.

Vừa được công bố trên tạp chí Nature, phát hiện này là thành quả chung của nhóm gồm 21 nhà nghiên cứu.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng mô hình học sâu để dự đoán hoạt động và độc tính của hợp chất mới.

Học sâu liên quan đến việc sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo để tự động tìm hiểu và biểu diễn các tính năng từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng.

Nó ngày càng được áp dụng vào lĩnh vực điều chế thuốc để đẩy nhanh việc xác định các loại thuốc tiềm năng, dự đoán tính chất của chúng và tối ưu hóa quá trình phát triển thuốc.

Trong trường hợp này, các nhà nghiên cứu đã tập trung vào tụ cầu vàng kháng methicillin (MRSA).

Nhiễm trùng MRSA có triệu chứng từ nhiễm trùng da nhẹ đến các tình trạng nghiêm trọng hơn và có khả năng đe dọa tính mạng như viêm phổi và nhiễm trùng máu.

Theo Trung tâm Phòng ngừa và Kiểm soát Dịch bệnh châu Âu (ECDC), mỗi năm có gần 150.000 ca nhiễm MRSA xảy ra ở khu vực Liên minh châu Âu. Cùng lúc đó, có gần 35.000 người trong khối này tử vong do nhiễm phải có loại vi khuẩn kháng thuốc kháng sinh.

Nhóm các nhà nghiên cứu tại MIT đã đào tạo một mô hình học sâu mở rộng bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu mở rộng.

Để lập nên dữ liệu đào tạo, khoảng 39.000 hợp chất đã đưa vào đánh giá về hoạt tính kháng sinh chống lại MRSA. Sau đó, cả dữ liệu thu được và thông tin chi tiết về cấu trúc hóa học của các hợp chất đều được đưa vào mô hình.

Để tinh chỉnh việc lựa chọn các loại thuốc tiềm năng, các nhà nghiên cứu đã sử dụng thêm ba mô hình học sâu. Những mô hình này được đào tạo để đánh giá độc tính của các hợp chất trên ba loại tế bào riêng biệt của con người.

Bằng cách tích hợp những dự đoán độc tính này với hoạt tính kháng khuẩn đã được xác định trước đó, các nhà nghiên cứu đã xác định chính xác các hợp chất có khả năng chống lại vi khuẩn một cách hiệu quả với mức độ gây hại tối thiểu cho cơ thể con người.

Sử dụng bộ mô hình này, khoảng 12 triệu hợp chất đã được sàng lọc. Các mô hình đã xác định các hợp chất từ năm loại khác nhau, được phân loại dựa trên các cấu trúc hóa học cụ thể bên trong các phân tử, cho thấy hoạt động được dự đoán chống lại MRSA.

Sau đó, các nhà nghiên cứu đã thu được khoảng 280 hợp chất và tiến hành thử nghiệm chống MRSA trong môi trường phòng thí nghiệm. Cách tiếp cận này giúp họ xác định được hai “ứng cử viên” kháng sinh đầy triển vọng.

Trong các thí nghiệm liên quan đến hai mô hình chuột – một cho nhiễm trùng da MRSA và một cho nhiễm trùng toàn thân MRSA – mỗi hợp chất này đã làm giảm quần thể MRSA xuống 10 lần.