Stanford dùng AI Evo 2 thiết kế thực khuẩn thể tiêu diệt vi khuẩn E. coli

Các nhà nghiên cứu tại Stanford đã tổng hợp gần 300 thực khuẩn thể (phage) từ các trình tự DNA được tạo ra bởi mô hình AI tạo sinh Evo 2. Các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm đã thu hẹp nhóm này xuống còn 16 thực khuẩn thể cho thấy hoạt tính tiêu diệt E. coli đặc biệt mạnh mẽ.

Công trình này tập trung vào thực khuẩn thể ΦX174, được phát âm là “FYE-ex-1-7-4”. Brian Hie, giáo sư trợ lý ngành kỹ thuật hóa học và là nghiên cứu viên tại Stanford Data Science thuộc Quỹ Dieter Schwarz, đã tạo ra Evo 2 cùng với nghiên cứu sinh ngành kỹ thuật sinh học Samuel King, người dẫn dắt các công việc thực nghiệm được mô tả trong bài báo.

Evo 2 đưa các bộ gen thực khuẩn thể vào phòng thí nghiệm

Evo 2 tạo ra các trình tự DNA mới từ một đoạn mã khởi đầu nhỏ của bộ gen thực khuẩn thể. Các nhà nghiên cứu đã yêu cầu mô hình tạo ra toàn bộ bộ gen ΦX174 trong một lần chạy từ trái sang phải.

“Trong trường hợp này, chúng tôi muốn mô hình tạo ra toàn bộ bộ gen từ đầu đến cuối chỉ trong một lần chạy từ trái sang phải. Chúng tôi không thêm bất kỳ thứ gì,” Hie cho biết. Quá trình này đã tạo ra hàng ngàn bộ gen ứng viên trước khi nhóm chọn lọc các trình tự để tổng hợp hóa học và thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.

ΦX174 cung cấp một hệ thống thử nghiệm tương đối nhỏ gọn. Bộ gen của nó chứa ít hơn 6.000 cặp base, so với khoảng 3 tỷ cặp base trong bộ gen người. Hie cho biết các nhà nghiên cứu vẫn đối mặt với nhiệm vụ khó khăn khi giải mã từng gen một ngay cả với trình tự DNA chỉ dài 5.400 ký tự.

Hie cho biết một số thực khuẩn thể do Evo 2 gợi ý cho thấy khả năng thích nghi cao hơn so với ΦX174 tự nhiên trong các thử nghiệm tại phòng thí nghiệm. Do đó, dự án này kiểm chứng liệu một mô hình có thể tạo ra toàn bộ bộ gen virus khả thi hay không, thay vì chỉ đề xuất các chỉnh sửa DNA cục bộ.

Sàng lọc ứng viên trước khi tổng hợp DNA

King đã phát triển một khung tính toán để giảm số lượng bộ gen ứng viên được gửi đi tổng hợp. Khung này đánh giá các đặc điểm rút ra từ ΦX174 và các thực khuẩn thể liên quan trước khi nhóm chọn ra các phương án cho công việc trong phòng thí nghiệm.

Tổng hợp DNA đặt ra một hạn chế thực tế. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra các bộ gen bằng Evo 2, đánh giá chúng dựa trên các tiêu chí thiết kế, sau đó tổng hợp hóa học các ứng viên được chọn và kiểm tra xem bộ gen nào hoạt động tốt nhất trong phòng thí nghiệm.

“Một trong những phần chính của khung thiết kế là tìm ra các đặc điểm mà bộ gen cần có dựa trên ΦX174 và các thực khuẩn thể liên quan,” King nói. “Khung này bao gồm một vài bước chính: tạo bộ gen bằng Evo 2, đánh giá các lựa chọn dựa trên tiêu chí thiết kế, chọn các ứng viên tối ưu, tổng hợp chúng bằng hóa học, và sau đó thử nghiệm trong phòng thí nghiệm để xem bộ gen nào hoạt động tốt nhất.”

Hie cho biết khung này đã giảm chi phí tổng hợp bằng cách tập trung ngân sách vào các ứng viên mà nhóm của ông đánh giá là khả thi nhất.

Trình tự này cũng xác định ranh giới vận hành của kết quả. Evo 2 đã tạo ra hàng ngàn khả năng, tuy nhiên các nhà nghiên cứu vẫn cần đánh giá bằng máy tính, tổng hợp hóa học và các xét nghiệm trong phòng thí nghiệm để xác định các thực khuẩn thể khả thi.

Thử nghiệm kháng thuốc tập trung vào hỗn hợp 16 thực khuẩn thể

Các nhà nghiên cứu đã chọn nhiều hơn một thực khuẩn thể nhắm mục tiêu vào E. coli vì vi khuẩn có thể phát triển khả năng kháng lại một phương pháp điều trị đơn lẻ. Hie cho biết các hỗn hợp thực khuẩn thể có thể khiến vi khuẩn khó né tránh được mọi thành phần trong một phương pháp điều trị.

“Nếu vi khuẩn kháng lại một thực khuẩn thể đơn lẻ, thì phương pháp điều trị đó coi như thất bại,” Hie nói. “Nhưng nếu bạn có nhiều thực khuẩn thể khác biệt về mặt di truyền trong một hỗn hợp, vi khuẩn sẽ khó phát triển khả năng kháng lại toàn bộ hỗn hợp đó hơn.”

Stanford báo cáo rằng một hỗn hợp chứa 16 thực khuẩn thể được chọn đã nhanh chóng vượt qua khả năng kháng thuốc ở E. coli vốn đã miễn nhiễm với ΦX174 tự nhiên.

Hie cho biết các công trình tương tự có thể hướng tới các thực khuẩn thể nhắm vào Staphylococcus aureus kháng methicillin, hay MRSA. Ông cũng nêu tên Pseudomonas aeruginosa, mà Stanford mô tả là nguyên nhân hàng đầu gây ra các bệnh nhiễm trùng kháng thuốc mắc phải trong bệnh viện.

Truy cập mã nguồn mở mở rộng chương trình nghiên cứu

Hie đã phát hành Evo 2 dưới dạng phần mềm mã nguồn mở. Các nhà nghiên cứu có thể tải xuống mô hình và sử dụng nó để thiết kế bộ gen.

Theo báo cáo của Stanford, việc phát hành này đã làm dấy lên các cuộc thảo luận về an toàn và an ninh. Hie thừa nhận rằng những kẻ xấu có thể sửa đổi các phiên bản của công cụ này, mặc dù ông lập luận rằng các mầm bệnh hiện có tạo ra rủi ro lớn hơn vì con người có thể tiếp cận và sản xuất chúng dễ dàng hơn.

Hie cũng cho biết các hệ thống hỗ trợ bởi AI có thể hỗ trợ ứng phó với các đại dịch tự nhiên và cung cấp các lựa chọn phòng thủ chống lại các mối đe dọa sinh học do con người tạo ra. Những quan điểm đó phản ánh đánh giá của ông về các tiềm năng sử dụng và rủi ro của công cụ này.

King mô tả lợi ích nghiên cứu theo cách hẹp hơn: “Một trong những phần bổ ích nhất của dự án này là sự sáng tạo mà Evo 2 mang lại. Những cánh cửa mới trong khoa học hiện đã mở ra nhờ vào những gì chúng ta có thể làm với các mô hình này.”

Theo Stanford, giai đoạn tiếp theo sẽ mở rộng Evo 2 sang các loại DNA dài hơn và phức tạp hơn. Hie đang làm việc với các nhà nghiên cứu tại Stanford và những nơi khác về các thiết kế thực khuẩn thể bổ sung.

Các bộ gen vi khuẩn nhỏ cũng có thể trở thành mục tiêu cho mô hình này. Stanford cho biết các bộ gen đó có thể hỗ trợ các vi sinh vật được thiết kế để sản xuất hóa chất, thuốc men hoặc nhiên liệu. Hie đã định hình công việc kỹ thuật còn lại xung quanh hai câu hỏi: “Những câu hỏi mở lớn nhất đối với tôi là làm thế nào để đạt được sự mới lạ về di truyền lớn hơn và làm thế nào để kiểm soát kết quả tốt hơn?”

Xem thêm: Tại sao giao diện AI y tế phải thích ứng với chuyên môn của người dùng

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và dữ liệu lớn từ các nhà lãnh đạo ngành? Hãy tham khảo AI & Big Data Expo diễn ra tại Amsterdam, California và London. Sự kiện toàn diện này là một phần của TechEx và được tổ chức cùng với các sự kiện công nghệ hàng đầu khác bao gồm Cyber Security & Cloud Expo. Nhấp vào đây để biết thêm thông tin.

AI News được vận hành bởi TechForge Media. Khám phá các sự kiện và hội thảo trực tuyến về công nghệ doanh nghiệp sắp tới tại đây.