Đột phá AI: Stanford thiết kế thành công virus nhân tạo tiêu diệt vi khuẩn trong phòng thí nghiệm

The New York Times đưa tin về những chi tiết mới, đặc biệt là về tỷ lệ thành công. Mô hình có tên là Evo đã đề xuất 700.000 bộ gen tiềm năng. Nhóm nghiên cứu chỉ theo đuổi những ứng viên hứa hẹn nhất, cho tổng hợp hóa học 285 trình tự dưới dạng DNA và đưa chúng vào vi khuẩn. Mười sáu trong số đó đã tạo ra các loại virus có khả năng tự nhân bản. Bản thảo nghiên cứu (preprint) trước đó đã đề cập đến 302 bộ gen được tổng hợp.

Quá trình huấn luyện cũng đang dần trở nên rõ nét hơn. Evo học từ khoảng chín nghìn tỷ nucleotide thu thập từ hàng triệu loài động vật, thực vật, vi sinh vật và virus, từ đó nắm bắt các quy luật xuyên suốt toàn bộ cây sự sống. Chỉ sau đó, một vòng huấn luyện chuyên sâu thứ hai mới được thực hiện, sử dụng 11 gen của thể thực khuẩn Phi X-174 và khoảng 15.000 loài gần gũi nhất với nó. Đối với nghiên cứu sinh tiến sĩ kiêm đồng tác giả Samuel King, đây là một bước đi hợp lý. "Nó giống như bước tiếp theo hiển nhiên phải làm vậy," anh nói.

Các loại virus tạo ra cũng không hề yếu ớt. Chúng tỏ ra mạnh mẽ như các loại virus tự nhiên, và một số thậm chí còn nhân bản nhanh hơn cả Phi X-174. "Chúng không chỉ là những phiên bản ốm yếu của những thứ đã tồn tại," Oliver Crook, một nhà hóa sinh protein tại Đại học Oxford, người không tham gia vào nghiên cứu này, nhận định. Patrick Cai, một nhà sinh học tổng hợp tại Đại học Manchester, gọi đây là một "cột mốc quan trọng".

Tuy nhiên, Crook cũng tiết lộ sự kỳ vọng ở mức vừa phải. AI không phát minh ra bất cứ điều gì hoàn toàn mới. Các loại virus này rất giống với các loài tự nhiên và dựa trên cùng một nền tảng sinh học. Việc liệu Evo có đạt được thành công tương tự với các nhóm virus khác hay không vẫn là một câu hỏi mở. Nếu có, kết quả này có thể mang lại những công cụ hữu ích cho y học và công nghệ sinh học. "Rất nhiều thành tựu khoa học của chúng ta dựa trên virus như một loại công nghệ," Crook nói.

Tại sao các quy định an toàn hiện hành chưa bao quát được vấn đề này

Một lỗ hổng trong quy định an toàn sinh học hiện đang trở nên rõ ràng hơn bao giờ hết. Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ (NIH) đã ban hành một chính sách về nghiên cứu khoa học sự sống rủi ro cao vào cuối tháng 7. Chính sách này cấm các thí nghiệm làm cho mầm bệnh trở nên nguy hiểm hơn. Tuy nhiên, các công việc thuần túy về tính toán, nghĩa là thiết kế DNA virus trên máy tính, lại không nằm trong phạm vi điều chỉnh "trừ khi nó liên quan đến một thực thể đáng lo ngại," cơ quan này cho biết.

Vấn đề rất rõ ràng. Với bệnh đậu mùa, việc phân loại đó rất rạch ròi. Nhưng với một loại virus được tạo ra từ mô hình AI thì không. "Rủi ro của thứ mà tôi chưa từng thấy trước đây là gì?" Moritz Hanke từ Trung tâm An ninh Y tế Johns Hopkins đặt câu hỏi. Ông nhận thấy một khoảng cách lớn giữa tốc độ nghiên cứu và các rào cản an toàn xung quanh nó. "Có một sự ngắt kết nối rất lớn." Kịch bản lạm dụng mà ông lo ngại: "Bạn có thể nói, 'Này, mô hình ngôn ngữ bộ gen, hãy tạo cho tôi một bộ gen cúm được sửa đổi để dễ lây lan hơn hoặc gây chết người nhiều hơn.'"

Nhóm nghiên cứu đã tự thực hiện các biện pháp phòng ngừa. Trong quá trình huấn luyện, Evo không nhận được dữ liệu về các loại virus lây nhiễm cho người, cũng như các mầm bệnh liên quan từ động vật, thực vật hoặc nấm. Điều đó có nghĩa là mô hình không thể tự tạo ra các bộ gen đó ngay từ đầu. "Chúng tôi chỉ muốn cẩn thận hơn mức cần thiết," Brian Hie, một nhà sinh học tính toán tại Stanford và là đồng tác giả của nghiên cứu, cho biết. Hanke gọi đó là hành động "rất đáng khen ngợi", đặc biệt là vì không có quy định chính thức nào yêu cầu điều đó. "Bởi vì họ không nhận được bất kỳ hướng dẫn nào từ bất cứ đâu về những gì họ nên làm," ông nói.

Bài báo gốc ngày 21 tháng 9 năm 2025:

Một nhóm nghiên cứu tại California đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để thiết kế các loại virus hoạt động có khả năng tiêu diệt vi khuẩn, trong cái mà họ mô tả là "thiết kế tạo sinh đầu tiên cho các bộ gen hoàn chỉnh". Theo một báo cáo trên MIT Technology Review, dự án này đánh dấu một bước tiến sớm hướng tới các dạng sống do AI thiết kế.

Công trình này được thực hiện bởi các nhà khoa học tại Đại học Stanford và tổ chức phi lợi nhuận Arc Institute. Trong một bản thảo nghiên cứu, họ mô tả cách một hệ thống AI đề xuất các mã di truyền mới cho virus. Sau đó, nhóm nghiên cứu đã in hóa học 302 thiết kế này thành các sợi DNA và cho chúng tiếp xúc với vi khuẩn E. coli. Mười sáu loại virus do AI tạo ra đã nhân bản thành công và tiêu diệt các vật chủ vi khuẩn của chúng.

"Thật ấn tượng khi tận mắt nhìn thấy thực thể do AI tạo ra này," Brian Hie, người điều hành phòng thí nghiệm tại Arc Institute nơi các loại virus được tạo ra, cho biết.

Evo học từ hàng triệu bộ gen virus

Trung tâm của dự án là một AI có tên Evo, hoạt động giống như một mô hình ngôn ngữ lớn nhưng được huấn luyện về sinh học thay vì văn bản. Thay vì học từ sách và bài báo, Evo được huấn luyện trên khoảng hai triệu bộ gen thể thực khuẩn (bacteriophage). Đối với nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã giao nhiệm vụ cho nó đề xuất các biến thể của phiX174, một loại thể thực khuẩn đơn giản chỉ chứa 11 gen và khoảng 5.000 ký tự DNA.

Jef Boeke, một nhà sinh học tại NYU Langone Health, mô tả dự án là một "bước đầu tiên ấn tượng" hướng tới sự sống do AI thiết kế, mặc dù bản thân virus về mặt kỹ thuật không được coi là sinh vật sống. Ông cho biết hiệu suất của AI là "tốt một cách đáng ngạc nhiên" và các thiết kế của nó "không ngờ tới", với những thay đổi về thứ tự và cách sắp xếp gen mà các nhà khoa học con người chưa từng cân nhắc.

Không phải ai cũng bị thuyết phục. J. Craig Venter, người tiên phong trong lĩnh vực DNA tổng hợp, gọi phương pháp này là "chỉ là một phiên bản nhanh hơn của các thí nghiệm thử và sai". Phòng thí nghiệm của ông từng tạo ra các tế bào tổng hợp thông qua một quy trình tương tự, nhưng với việc tìm kiếm thủ công chậm chạp hơn nhiều thông qua các tài liệu khoa học.

Triển vọng và rủi ro

Công nghệ này có thể có những ứng dụng lớn. Các bác sĩ từ lâu đã thử nghiệm liệu pháp thực khuẩn (phage therapy) như một phương pháp điều trị các bệnh nhiễm trùng do vi khuẩn kháng đa thuốc. Virus cũng là một công cụ quan trọng trong liệu pháp gen, nơi chúng vận chuyển các gen mới vào tế bào người. Các loại virus do AI thiết kế có thể làm cho cả hai phương pháp này trở nên hiệu quả hơn.

Nhưng các rủi ro cũng rõ ràng không kém. Nhóm nghiên cứu đã cố tình tránh huấn luyện Evo trên các mầm bệnh ở người. Mặc dù vậy, Venter vẫn bày tỏ "những lo ngại nghiêm trọng" về những gì có thể xảy ra nếu phương pháp tương tự được sử dụng trên các loại virus nguy hiểm như đậu mùa hoặc bệnh than. "Một lĩnh vực mà tôi kêu gọi sự thận trọng cực độ là bất kỳ nghiên cứu tăng cường virus nào, đặc biệt là khi nó mang tính ngẫu nhiên khiến bạn không biết mình đang tạo ra thứ gì," ông nói.

Việc mở rộng phương pháp này sang các tế bào sống cũng phức tạp hơn nhiều. Một loại vi khuẩn như E. coli có lượng DNA gấp khoảng 1.000 lần so với phiX174. "Độ phức tạp sẽ tăng vọt từ mức đáng kinh ngạc lên mức vượt xa số lượng các hạt hạ nguyên tử trong vũ trụ," Boeke cảnh báo.

Mặc dù vậy, Jason Kelly, CEO của Ginkgo Bioworks, lập luận rằng việc theo đuổi các tế bào do AI thiết kế nên là một ưu tiên quốc gia. Ông hình dung về các phòng thí nghiệm tự động có thể liên tục thử nghiệm các thiết kế bộ gen do AI tạo ra, đưa kết quả ngược lại vào mô hình. "Đây sẽ là một cột mốc khoa học tầm cỡ quốc gia, vì tế bào là khối xây dựng của mọi sự sống," ông nói. "Hoa Kỳ nên đảm bảo rằng chúng ta đạt được điều đó trước tiên."