Vấn đề của con người để giải mã protein, từ đó giải thích cách những mầm bệnh hoạt động để tìm thuốc chữa hoặc vaccine ngăn ngừa, hay giải thích cách sự sống vận hành, đó là dù protein chỉ có cấu trúc từ khoảng 20 loại amino acid khác nhau, nhưng chúng có gần như vô hạn cách kết nối để hình thành, với kết cấu chuỗi xoắn 3 chiều.

Đó là lúc giải Nobel Hóa học năm nay được chia thành hai phần cho các nhà nghiên cứu đến từ Mỹ và Anh Quốc.

AlphaFold - “Google Search” cho các nhà nghiên cứu hóa sinh

Một nửa trong khoản tiền 1 triệu USD, tức 11 triệu Kronor Thụy Điển được dành cho Denis Hassabis và John Jumper, hai nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Google DeepMind.

Sự nghiệp của Hassabis thật ra gần gũi với chúng ta hơn rất nhiều so với những gì tưởng tượng. Xuất phát điểm của ông không phải một nhà nghiên cứu khoa học máy tính hay công nghệ AI hàn lâm, mà là một lập trình viên viết ra những thuật toán AI để nhân vật máy ứng xử trong những trò chơi điện tử. Ông làm việc cùng nhà phát triển game nổi tiếng Peter Molyneux trong những dự án game như Syndicate (1993), Theme Park (1994) hay Black & White (2001)… Sau đó Hassabis thành lập studio phát triển riêng mang tên Elixir, tập trung phát triển những trò chơi với những chi tiết AI đáng chú ý, như Republic: The Revolution và Evil Genius.


Rồi đến một thời điểm, Hassabis dừng phát triển AI cho game, và phát triển game, thay vào đó là quay trở lại làm một nhà nghiên cứu hàn lâm về công nghệ trí thông minh nhân tạo. DeepMind được thành lập năm 2010. Mục tiêu của phòng nghiên cứu này là phát triển những thuật toán machine learning càng lúc càng phức tạp để giải quyết vấn đề “trí thông minh” của máy móc. Tham vọng của DeepMind thực tế cũng chẳng khác nhiều so với OpenAI, đó là tạo ra một trí thông minh nhân tạo phổ quát, cụm từ khóa AGI đang rất được quan tâm hiện nay.

Đối với Hassabis và Jumper, họ giành được giải Nobel Hóa học nhờ vào việc phát triển được AlphaFold, kết hợp mô hình AI và những kiến thức mà con người học được trong quá khứ về protein để dùng sức mạnh điện toán giải mã cũng như dự đoán kết cấu không gian 3 chiều của những chuỗi protein xoắn, dựa trên dữ liệu chuỗi amino acid trước đó.

Nhờ vậy, với AlphaFold, hiện tại phiên bản mới nhất là AlphaFold 3, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán kết cấu chuỗi xoắn của gần 200 triệu chuỗi protein đã được con người biết đến.

Google DeepMind AlphaFold 3: AI chuyên biệt mô phỏng tế bào, hỗ trợ con người tìm thuốc chữa bệnh

Đây là thế hệ thứ ba của mô hình AI chuyên biệt xử lý protein xoắn mang tên AlphaFold, được DeepMind phát triển từ năm 2018. Mô hình này có khả năng mô phỏng những “khối gạch” cơ bản tạo ra sự sống, những chuỗi protein xoắn…

tinhte.vn

Tính đến thời điểm hiện tại, AlphaFold cùng thư viện có tên đầy đủ là AlphaFold Protein Structure Database đã và đang được ít nhất 2 triệu nhà nghiên cứu trên toàn thế giới sử dụng. Vậy nên gọi nó là công cụ tìm kiếm Google cho các nhà nghiên cứu y khoa và hóa sinh có lẽ cũng không sai, vì nó chính là một trong những thứ cho phép tăng tốc quá trình nghiên cứu và tạo ra những tiến bộ trong những ngành như sinh học.

Kể từ khi báo cáo nghiên cứu phát triển mô hình AlphaFold phiên bản đầu tiên được công bố vào năm 2021, nó đã được các nhà nghiên cứu viện dẫn hơn 16 ngàn lần. David Pendlebury, người đứng đầu bộ phận phân tích nghiên cứu tại Viện thông tin khoa học Clarivate, mô tả đây là "điều chưa từng có và phản ánh tác động mang tính cách mạng của công trình này". Để anh em dễ hình dung, trong tổng số 61 triệu bài báo khoa học từ trước tới nay, chỉ có khoảng 500 bài được trích dẫn hơn 10.000 lần, theo Pendlebury.

Tạo ra những protein chưa từng thấy trong tự nhiên

Còn trong khi đó, nửa còn lại của giải Nobel Hóa học 2024 thuộc về giáo sư David Baker thuộc đại học Washington, Mỹ. Thành tựu của vị giáo sư này là ứng dụng giải pháp điện toán để tạo ra những protein chưa từng tồn tại hoặc chưa được con người biết tới, với những chức năng hoàn toàn mới.

Johan Aqvist, một thành viên của ủy ban giải thưởng Nobel cho biết, giáo sư Baker đã sử dụng chương trình máy tính của mình, đầu tiên là để "vẽ cấu trúc protein theo chiều không gian mới", sau đó "tìm ra trình tự amino acid nào sẽ cung cấp cho bạn cấu trúc này". Điều này cho phép Baker tạo ra những protein mới, "hầu hết trong số chúng chưa từng được thấy trước đây và không tồn tại trong tự nhiên".

Trên mạng xã hội X, kênh chính thức của ủy ban trao giải Nobel viết: "Protein có thể được mô tả là công cụ hóa học tuyệt vời. Chúng thường được tạo thành từ 20 axit amin có thể kết hợp theo vô số cách. Sử dụng thông tin được lưu trữ trong DNA như một bản thiết kế, các axit amin được liên kết với nhau trong tế bào của chúng ta để tạo thành các chuỗi dài. Sau đó, phép thuật của protein xảy ra: chuỗi axit amin xoắn và gấp lại thành một cấu trúc ba chiều riêng biệt - đôi khi là duy nhất. Cấu trúc này là thứ mang lại chức năng cho protein."

Ủy ban cho biết khả năng xây dựng protein mới có nhiều ứng dụng tiềm năng, từ việc tạo ra dược phẩm mới đến phát triển vắc-xin mới nhanh hơn.

Với những giải thưởng Nobel Vật lý và Hóa học được trao cho các nhà nghiên cứu trong năm nay, AI lại càng củng cố được vị thế và tiềm năng của nó. Pendlebury cho biết: "Việc Quỹ Nobel lựa chọn những người đoạt giải vật lý và hóa học năm nay chỉ có thể được mô tả là táo bạo. Việc công nhận vai trò chuyển đổi của AI trong nghiên cứu ở hai hạng mục liên tiếp là điều chưa từng xảy ra trước đây".

Giáo sư David Baker sinh năm 1962 tại Seattle, Washington, Mỹ. Sau khi tốt nghiệp trường trung học Garfield, ông có bằng cử nhân đại học Harvard năm 1984, rồi sau đó là bằng tiến sĩ về chuyên ngành hóa sinh ở đại học Berkeley, California năm 1989. Ngay từ thời điểm ấy ông đã có những nghiên cứu đầu tiên về quá trình vận chuyển protein. Đến năm 1993, ông về trường Dược của đại học Washington làm giảng viên khoa hóa sinh.

Theo CNN