Kỷ nguyên mới của sinh học số

Các ông lớn công nghệ như Nvidia, Google và Microsoft đổ hàng tỉ USD vào phát triển công nghệ sinh học - Ảnh: FORBES.

Nhờ vào sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, sinh học số được xem là một cuộc cách mạng công nghệ đáng kinh ngạc, giúp giải quyết những vấn đề phức tạp trong hệ thống sinh học. Dự báo cho thấy đây sẽ trở thành một ngành công nghiệp có giá trị lên đến hàng tỉ đô la trong thời gian tới.

Theo ông Stephen Larson, CEO của MetaCell, một công ty hàng đầu về phần mềm khoa học thần kinh tại Mỹ, sinh học số là lĩnh vực nghiên cứu sử dụng phần mềm mô phỏng mạnh mẽ để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động cơ bản của sự sống. Điều này giúp chúng ta có cơ hội tìm hiểu về những vấn đề như bệnh tật và lão hóa.

Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và công nghệ sinh học mở ra nhiều ứng dụng rộng lớn, từ việc phát triển thuốc mới, giảm chi phí và cải thiện kết quả nghiên cứu. Nvidia là một trong những công ty tiên phong trong lĩnh vực này, theo tạp chí Sovereign.

Tại Hội nghị chăm sóc sức khỏe JP Morgan vào tháng 1-2024, CEO của Nvidia, ông Jensen Huang, cho biết sự đầu tư của công ty vào sinh học số là một bước đi hợp lý sau sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đã thay đổi nhiều ngành công nghiệp.

Năm 2023, Nvidia đã đầu tư 50 triệu USD vào công ty phát triển thuốc Recursion. Năm 2022, Nvidia cũng giới thiệu BioNemo - một nền tảng trí tuệ nhân tạo cho phép các chuyên gia trong ngành và nghiên cứu dược phẩm nhanh chóng xác định và tối ưu hóa các loại thuốc tiềm năng mới, theo tạp chí Forbes.

Trong năm 2023, các nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình AlphaFold của công ty DeepMind thuộc Google để phát triển một loại ống tiêm "phân tử" có thể tiêm thuốc trực tiếp vào tế bào và nghiên cứu các loại cây trồng ít phụ thuộc vào thuốc trừ sâu.

Các công ty công nghệ khác như Microsoft, Amazon và Salesforce cũng đang đầu tư vào lĩnh vực này với các dự án thiết kế protein.

Mặc dù việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất thuốc không phải là mới, nhưng các CEO của DeepMind và Nvidia đều khẳng định rằng lúc này là thời điểm đột phá nhờ sự kết hợp của ba yếu tố: dữ liệu đào tạo AI ngày càng phong phú, tài nguyên máy tính ngày càng tăng và sự tiến bộ trong thuật toán AI.

"Bốn năm trước, điều này hoàn toàn không thể" - bà Kimberly Powell, Phó Chủ tịch phụ trách mảng chăm sóc sức khỏe của Nvidia, nhấn mạnh.

Những điều trở ngại của sinh học số là gì?

Dù việc khám phá thuốc mới bằng AI đầy hứa hẹn nhưng vẫn có những trở ngại. Một trong số đó là việc phải mất nhiều năm để thử nghiệm lâm sàng các loại thuốc mới.

Và dù Cơ quan Quản lý thực phẩm và dược phẩm Mỹ (FDA) đã chấp thuận thử nghiệm lâm sàng của hơn 100 đề cử thuốc mới song phải mất nhiều năm để chúng có mặt trên thị trường.

Trong nhiều trường hợp, những khó khăn trong quá trình khám phá thuốc mới có thể buộc các gã khổng lồ công nghệ phải bỏ cuộc. Tháng 8-2023, Meta - công ty mẹ của Facebook - đã giải tán nhóm nghiên cứu công nghệ protein mà không cho biết lý do.

Một nút thắt quan trọng mà các công ty công nghệ cần tập trung là việc phải có đủ dữ liệu để đào tạo AI. Bà Anna Marie Wagner, đứng đầu bộ phận AI của công ty sinh học tổng hợp Ginkgo Bioworks, cho biết các công ty công nghệ phụ thuộc nhiều vào dữ liệu chất lượng cao.

Mùa hè năm 2023, Ginkgo Bioworks đã trở thành đối tác chiến lược 5 năm với Google Cloud để có thể nhanh chóng tạo ra dữ liệu sinh học trong các phòng thí nghiệm tự động, sau đó đưa ngay những dữ liệu này trở lại mô hình AI dưới dạng dữ liệu đào tạo mới. Bà Wagner cho biết sự kết hợp này giúp tối ưu hóa quá trình khám phá thuốc mới.

Ông Pushmeet Kohli, phó chủ tịch phụ trách mảng khoa học của DeepMind, cho biết ông đã nhìn thấy sự thay đổi trong cách các nhà sinh học thực hiện công việc của họ trước đây so với ngày nay. "Đó là một sự chuyển đổi đáng kinh ngạc", ông Kohli nói.

281 thương vụ đầu tư khám phá thuốc mới

Không phải chỉ các "ông lớn" mới quan tâm đến lĩnh vực công nghệ khám phá thuốc. Theo PitchBook - công cụ nghiên cứu thị trường tài chính hàng đầu thế giới, từ năm 2021 đến nay đã có 281 thương vụ đầu tư mạo hiểm, trị giá 7,7 tỉ USD, trên toàn cầu vào các công ty khởi nghiệp chuyên ứng dụng AI để phát triển thuốc.

Đỉnh điểm của sự đầu tư vào lĩnh vực mới này là năm 2021 khi bùng nổ dịch COVID-19 với 105 thương vụ, tăng so với 65 thương vụ của năm 2020 và giảm dần về 67 thương vụ trong năm 2023.

Trong báo cáo đầu tháng 3, PitchBook nhấn mạnh các công ty đang ở giai đoạn đầu tích hợp AI vào việc khám phá thuốc vẫn đang rất hào hứng với lĩnh vực mới.

Kỷ nguyên mới của sinh học số đang dần hiện hữu

Kỷ nguyên mới của sinh học số đang dần hiện hữu với sự tiến bộ đáng kinh ngạc trong lĩnh vực này. Sinh học số (digital biology) đang mở ra một loạt các cơ hội và tiềm năng mới trong nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực y học và sinh học.

Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và sinh học: Kỷ nguyên mới này chứng kiến sự giao thoa mạnh mẽ giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và sinh học. AI đang được áp dụng để phân tích và hiểu sâu hơn về các quy trình sinh học, từ cấu trúc protein đến hệ thống gen. Điều này mở ra cánh cửa cho việc phát triển thuốc mới và hiệu quả hơn, cũng như hiểu rõ hơn về các bệnh tật và cách điều trị chúng.

Sinh học số và công nghệ dữ liệu: Sự phát triển của công nghệ dữ liệu và khả năng tính toán ngày càng tăng đã tạo điều kiện thuận lợi cho sinh học số. Việc có được dữ liệu lớn và các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ giúp các nhà nghiên cứu và các công ty dược phẩm hiểu sâu hơn về cơ chế hoạt động của các phân tử sinh học và tìm ra những điểm yếu của các bệnh tật.

Ứng dụng thực tiễn trong y học và sinh học: Sinh học số không chỉ là một lĩnh vực nghiên cứu, mà còn là một phần quan trọng trong thực tiễn y học và sinh học. Các công ty và tổ chức y tế đang sử dụng các công nghệ sinh học số để phát triển thuốc mới, chẩn đoán bệnh tật, và tùy chỉnh điều trị cho từng bệnh nhân.

Phát triển công nghệ và cơ sở hạ tầng: Sự phát triển của công nghệ và cơ sở hạ tầng là yếu tố quan trọng khác trong sự hiện hữu của kỷ nguyên sinh học số. Các công ty công nghệ đang đầu tư mạnh mẽ vào phát triển các công nghệ và nền tảng hỗ trợ cho sinh học số, từ máy tính siêu vi điện tử đến hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn.

Có thể nhận định sớm, kỷ nguyên mới của sinh học số đang mở ra những cơ hội mới và mang lại những đột phá quan trọng trong lĩnh vực y học và sinh học. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo, công nghệ dữ liệu, và ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực này đang giúp cải thiện sức khỏe và chất lượng cuộc sống của con người.