Trí Tuệ Nhân Tạo giúp các nhà nghiên cứu chặn virus trước khi bắt đầu nhiễm bệnh

Tóm tắt

• Các nhà nghiên cứu đã xác định một tương tác phân tử quan trọng mà virus dựa vào để xâm nhập vào tế bào và đã làm gián đoạn nó trong các thí nghiệm phòng thí nghiệm.
• Công trình sử dụng AI và mô phỏng phân tử để thu hẹp hàng nghìn tương tác xuống còn một mục tiêu quan trọng.
• Các nhà khoa học cho biết phương pháp này có thể giúp hướng dẫn nghiên cứu chống virus và bệnh tật trong tương lai, mặc dù vẫn còn ở giai đoạn sơ khai.

Trung tâm Nghệ thuật, Thời trang và Giải trí của Decrypt.

Khám phá SCENE

Hầu hết các loại thuốc chống virus nhắm vào virus sau khi chúng đã xâm nhập vào tế bào người. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Bang Washington cho biết họ đã tìm ra cách can thiệp sớm hơn, xác định một tương tác phân tử duy nhất mà virus dựa vào để xâm nhập vào tế bào ngay từ ban đầu.

Nghiên cứu, được công bố vào tháng 11 trên tạp chí Nanoscale, tập trung vào quá trình xâm nhập của virus, một trong những giai đoạn ít được hiểu rõ nhất và khó phá vỡ nhất của quá trình nhiễm trùng, sử dụng trí tuệ nhân tạo và mô phỏng phân tử để xác định một tương tác quan trọng trong một protein hợp nhất mà khi thay đổi trong các thí nghiệm phòng thí nghiệm, đã ngăn chặn virus xâm nhập vào các tế bào mới.

“Virus tấn công tế bào qua hàng nghìn tương tác,” Giáo sư Jin Liu, giảng viên kỹ thuật cơ khí và vật liệu tại Đại học Bang Washington, nói với Decrypt. “Nghiên cứu của chúng tôi là xác định tương tác quan trọng nhất, và khi chúng tôi xác định được tương tác đó, chúng tôi có thể tìm ra cách ngăn chặn virus xâm nhập vào tế bào và ngăn chặn sự lây lan của bệnh.”

Nghiên cứu này bắt nguồn từ công trình bắt đầu hơn hai năm trước, ngay sau đại dịch COVID-19, do Giáo sư Vi sinh và Bệnh lý Thú y Anthony Nicola dẫn dắt, với nguồn tài trợ từ Viện Y tế Quốc gia.

Trong nghiên cứu, các nhà khoa học đã xem xét virus herpes như một ví dụ thử nghiệm.

Các virus này dựa vào một protein hợp nhất bề mặt, glycoprotein B (gB), đóng vai trò thiết yếu trong việc thúc đẩy quá trình hợp nhất màng trong quá trình xâm nhập.

Các nhà khoa học đã biết từ lâu rằng gB đóng vai trò trung tâm trong quá trình nhiễm trùng, nhưng kích thước lớn, kiến trúc phức tạp và sự phối hợp với các protein xâm nhập virus khác đã khiến việc xác định chính xác các tương tác nội bộ quan trọng của nó gặp nhiều khó khăn.

Liu nói rằng giá trị của trí tuệ nhân tạo trong dự án không phải là nó phát hiện ra điều gì đó không thể biết được đối với các nhà nghiên cứu con người, mà là giúp quá trình tìm kiếm hiệu quả hơn nhiều.

Thay vì dựa vào thử và sai, nhóm đã sử dụng mô phỏng và học máy để phân tích hàng nghìn khả năng tương tác phân tử cùng lúc và xếp hạng những tương tác nào quan trọng nhất.

“Trong các thí nghiệm sinh học, bạn thường bắt đầu với một giả thuyết. Bạn nghĩ vùng này có thể quan trọng, nhưng trong vùng đó có hàng trăm tương tác,” Liu nói. “Bạn thử một, có thể không quan trọng, rồi thử cái khác. Điều đó tốn rất nhiều thời gian và tiền bạc. Với mô phỏng, chi phí có thể bỏ qua, và phương pháp của chúng tôi có thể xác định các tương tác quan trọng thực sự để sau đó có thể kiểm tra trong các thí nghiệm.”

AI ngày càng được sử dụng trong nghiên cứu y học để xác định các mô hình bệnh tật khó phát hiện qua các phương pháp truyền thống.

Các nghiên cứu gần đây đã áp dụng học máy để dự đoán bệnh Alzheimer nhiều năm trước khi xuất hiện triệu chứng, phát hiện các dấu hiệu tinh vi của bệnh trong quét MRI, và dự báo rủi ro dài hạn cho hàng trăm tình trạng dựa trên các bộ dữ liệu hồ sơ sức khỏe lớn.

Chính phủ Hoa Kỳ cũng đã bắt đầu đầu tư vào phương pháp này, bao gồm một sáng kiến trị giá $50 triệu của Viện Y tế Quốc gia nhằm ứng dụng AI vào nghiên cứu ung thư trẻ em.

Ngoài vi sinh học, Liu nói rằng cùng một khung tính toán có thể được áp dụng cho các bệnh do tương tác protein bị thay đổi gây ra, bao gồm các rối loạn thoái hóa thần kinh như bệnh Alzheimer.

“Điều quan trọng nhất là biết được tương tác nào cần nhắm tới,” Liu nói. “Khi chúng ta có thể cung cấp mục tiêu đó, mọi người có thể tìm cách làm yếu đi, làm mạnh hơn hoặc chặn đứng nó. Đó chính là ý nghĩa thực sự của công trình này.”