Buzz
AlphaFold mới chỉ bước vào chặng đường cống hiến, chúng ta chưa biết ngày mai nó sẽ làm thế nào để vươn lên danh tiếng của DeepMind!
Phần mềm trí tuệ nhân tạo của DeepMind đã thành công trong việc giải quyết thách thức gập protein đã làm đau đầu các nhà khoa học trong gần 50 năm qua. AlphaFold của DeepMind đã cho thấy khả năng dự đoán chính xác cấu trúc protein sau quá trình cuộn gập.
Protein là yếu tố không thể thiếu để xây dựng sự sống, và việc giải mã cấu trúc của chúng đánh dấu một bước tiến lớn trong khoa học. Như Christian Anfinsen, người đoạt giải Nobel, đã nói trong bài diễn văn nhận giải thưởng quý: ông ước tính số lượng cách gập protein bình thường có thể lên đến 300 chữ số '0'.
Mô hình 3D của protein gập lại do AlphaFold tạo ra.
Giải pháp để tìm ra cấu trúc chính xác của protein trong số hàng trăm cách gập khác nhau không phải là điều dễ dàng, nhưng hệ thống trí tuệ nhân tạo của DeepMind đã làm điều không thể tin được. AlphaFold đã vượt qua rào cản tồn tại suốt nửa thế kỷ qua và có tiềm năng thay đổi ngành dược học và nghiên cứu sinh học.
Cộng đồng khoa học đã ca tụng AlphaFold. Trong năm 2020, AlphaFold của DeepMind đã tham gia CASP (CASP - Critical Assessment of Structure Prediction), một cuộc thi được tổ chức mỗi 2 năm một lần để đánh giá khả năng dự đoán cấu trúc protein. Tại CASP14, AlphaFold của DeepMind đã dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác chưa từng có.
“Nó sẽ làm thay đổi mọi thứ”, nhà sinh học tiến hóa Andrei Lupas, một trong những giám khảo tại sự kiện CASP, nói với phóng viên tạp chí khoa học Nature. “Nó sẽ thay đổi ngành dược. Sẽ thay đổi nghiên cứu. Sẽ thay đổi công nghệ sinh học. Nó sẽ thay đổi tất cả”.
Độ chính xác đáng kinh ngạc của mô hình AlphaFold dựng được.
Trên thang điểm từ 0 đến 100, khả năng dự đoán cấu trúc protein sau khi gập của AlphaFold đạt 92,4 điểm. Khi gặp lỗi, các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng sai sót trong cấu trúc protein chỉ cỡ ngang của một nguyên tử. Giáo sư Ewan Birney, giám đốc Phòng thí nghiệm Sinh học Phân tử Châu Âu, thậm chí suýt ngã ngửa khi nhìn thấy độ chính xác đột phá này.
Nhìn lại quá trình phát triển của hệ thống trí tuệ nhân tạo của DeepMind, ta nhận ra chúng lớn nhanh đến đâu. Dường như chỉ mới hôm qua, DeepMind đang đấu với cờ vua và StarCraft 2, nhưng hôm nay, AlphaFold của DeepMind đang nỗ lực giải quyết câu hỏi căn bản về sự sống.
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng cơ sở dữ liệu gồm 170.000 cấu trúc protein để huấn luyện AlphaFold, và nhờ vào kiến trúc tiên tiến hơn, độ chính xác của AlphaFold lần này cao hơn nhiều so với lần tham gia CASP trước đó. Vấn đề phức tạp thì giải pháp tìm ra đáp án cũng không phải là điều dễ dàng.
Hiện nay, các nhà khoa học vẫn phụ thuộc vào các kỹ thuật dự đoán cấu trúc protein thử nghiệm, đôi khi gặp nhiều khó khăn để đạt được kết quả mong muốn. Nếu hiểu được cấu trúc 3D của protein, chúng ta có thể nghiên cứu sâu hơn về cơ chế hoạt động của bệnh tật và thuốc. Điều đáng chú ý, AlphaFold đã đạt được đột phá đúng lúc: nhân loại vẫn chưa kiểm soát được đại dịch Covid-19.
Theo lời của nhóm nghiên cứu, sau khi áp dụng AlphaFold vào phân tích virus SARS-CoV-2 gây ra đại dịch mà chúng ta đang đối mặt, họ đã nhận thấy rằng việc dự đoán cấu trúc của virus con gây ra bệnh với độ chính xác khá cao.
Trong thời điểm hiện tại, AlphaFold sẽ tập trung vào việc hỗ trợ nghiên cứu về bệnh sốt rét, bệnh ngủ Châu Phi, các bệnh do ký sinh trùng gây ra và bệnh Leishmaniasis. AlphaFold cũng có khả năng thể hiện sức mạnh của mình trong nghiên cứu về enzyme phân hủy chất thải và nhiều lĩnh vực sinh học khác. Thành công hôm nay chỉ là bước đầu tiên!
Tham khảo InputMag
