Không chỉ là AIVC: Đại học Phúc Đán công bố 'Toán tử sự sống', thống nhất mô hình sinh học

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

01/09/2026 12:12:49 Nguồn: QbitAI

Công bố liên tiếp 6 bài báo trên tạp chí Nature, Neolab của Đại học Fudan khai thông khả năng suy diễn sự sống toàn quy mô

Yun Zhong, đưa tin từ Aofeisi

QbitAI | Kênh chính thức QbitAI

Tế bào ảo (Virtual Cell) đã trở thành một trong những lĩnh vực nóng nhất tại điểm giao thoa giữa AI và sinh học.

Tháng 6 năm ngoái, Arc Institute đã khởi xướng cuộc thi Tế bào ảo, thu hút hơn 5.000 người đăng ký và hơn 1.200 đội thi từ 114 quốc gia tham gia tranh tài; năm nay, sức nóng của cuộc thi lần thứ hai còn lớn hơn, chỉ sau một tuần kể từ khi chính thức bắt đầu vào ngày 20 tháng 8, số lượng đăng ký toàn cầu đã vượt quá 2.500 người, với gần 300 đội đã ghi danh trên bảng xếp hạng.

Câu hỏi của cuộc thi rất trực diện: Liệu chúng ta có thể "nuôi" một tế bào trong máy tính, sau đó dùng nó để thay thế một phần các thí nghiệm thực tế hay không? Đây chính là Tế bào ảo AI (AI Virtual Cell - AIVC) và cũng là mục tiêu mà AIVC hướng tới.

Nhưng vấn đề cũng nằm chính ở đây.

Con người không phải là một tế bào đơn lẻ. Khi một loại thuốc đi vào cơ thể, nó có thể làm thay đổi các con đường phân tử trước, sau đó ảnh hưởng đến trạng thái tế bào, tiếp đến là thay đổi vi môi trường mô, và cuối cùng truyền dẫn đến chức năng của các cơ quan, mới trở thành một tấm phim CT, một đoạn điện tâm đồ mà bác sĩ nhìn thấy, hoặc các triệu chứng mà bệnh nhân thực sự cảm nhận được.

Nói cách khác, sự sống không vận hành ở một quy mô đơn lẻ, nó là một hệ thống được liên kết chặt chẽ từ cấp độ tế bào, mô, cơ quan cho đến toàn bộ cơ thể người.

Thế nhưng hiện nay, hầu hết các mô hình vẫn đang tính toán riêng lẻ. Những người làm về đơn bào thì dừng lại ở đơn bào, làm về protein thì dừng lại ở protein, còn làm về bản sao số (digital twin) của cơ quan lại là một hệ thống khác.

Vì vậy, sau AIVC còn một vấn đề khó hơn: Nếu tế bào đã có thể được mô phỏng, vậy làm thế nào để tính toán toàn bộ hệ thống sự sống?

Hôm nay, Vương Thước từ Trường Y thuộc Đại học Fudan và Giáo sư Quách Nghị Khả từ Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông đã công bố một bản tiền ấn phẩm (preprint), cố gắng trả lời vấn đề này một cách hệ thống.

Giải pháp mà họ đưa ra là: Toán tử sự sống (Life Operators).

△ Bản tiền ấn phẩm "Toán tử sự sống", địa chỉ: https://doi.org/10.5281/zenodo.22210275

Không xây dựng một mô hình lớn hơn, mà trước hết là toán học hóa sự sống

Tư duy về toán tử sự sống không giống với xu hướng "làm mô hình ngày càng lớn" hiện nay. Nhóm nghiên cứu đã thực hiện một việc mang tính nền tảng hơn: chia nhỏ việc tính toán sự sống thành các đơn vị cơ bản có thể kết hợp được.

Trong khuôn khổ này, sự sống được xem là một hệ thống động lực đa quy mô mở, ngẫu nhiên, có kiểm soát và có thể quan sát một phần.

Nói cách khác, những gì chúng ta thực sự nhìn thấy hàng ngày, thực chất không phải là "trạng thái sự sống" tự thân.

Bác sĩ nhìn thấy phim CT, MRI, kết quả xét nghiệm và bệnh án; nhà sinh học nhìn thấy biểu hiện gen, protein và hình thái tế bào; những thứ này giống như các tín hiệu được phản chiếu từ trạng thái bên trong của sự sống.

Vì vậy, để thực sự suy diễn được sự sống, ít nhất phải trả lời được ba câu hỏi: Trạng thái hiện tại là gì? Tiếp theo nó sẽ thay đổi như thế nào? Sau khi thay đổi, chúng ta sẽ thấy gì?

△ Y học tương lai cần mô hình hóa sự sống toàn quy mô

Do đó, toán tử sự sống được chia thành ba loại.

Loại thứ nhất là Toán tử nhận thức (Perception Operator), chịu trách nhiệm suy ngược từ các quan sát bên ngoài như hình ảnh, dữ liệu omics, điện tâm đồ, bệnh án để xác định hệ thống hiện đang thực sự ở trạng thái nào.

Loại thứ hai là Toán tử tiến hóa (Evolution Operator), chịu trách nhiệm suy diễn về phía trước: Nếu bệnh tật phát triển tự nhiên thì sẽ ra sao? Nếu đổi thuốc, đổi liều lượng, đổi thiết bị thì sẽ thế nào? Điều mà nó cần trả lời thực chất là câu hỏi khó nhất trong y tế: "Nếu làm như vậy, điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?"

Loại thứ ba là Toán tử tạo sinh (Generation Operator), giả định hệ thống thực sự đi vào một trạng thái nào đó, nó chịu trách nhiệm tái tạo các hình ảnh, dạng sóng, biểu hiện bệnh lý và kết quả lâm sàng tương ứng.

△ Sơ đồ minh họa ba loại toán tử

Ba loại toán tử kết nối lại tạo thành một vòng lặp khép kín. Tái tạo trạng thái từ quan sát, suy diễn tương lai từ trạng thái, và từ tương lai tạo ra các kết quả có thể quan sát được. Khi có kết quả kiểm tra mới, hệ thống sẽ tự hiệu chỉnh lại chính nó.

Nhưng vấn đề thực sự rắc rối vẫn còn ở phía sau: tế bào, mô, cơ quan đều có mô hình riêng, làm sao để chúng nói cùng một "ngôn ngữ"?

Toán tử sự sống đã thiết kế một "Cầu nối quy mô" (Scale Bridge) cho vấn đề này, tương tự như một "bộ phiên dịch" giữa các quy mô khác nhau.

Mô hình tế bào không cần truyền tất cả chi tiết cho mô hình cơ quan, mà chỉ cần truyền những thông tin mà cơ quan thực sự cần, chẳng hạn như tham số vật liệu, nguồn, điều kiện biên hoặc các ràng buộc xác suất.

Ngược lại, áp lực, tải trọng và mức độ tiếp xúc với thuốc ở cấp độ cơ quan cũng có thể được truyền ngược lại cho mô và tế bào.

Nhờ đó, các quy mô khác nhau lần đầu tiên có cơ hội thực sự kết nối với nhau, và các toán tử này cuối cùng sẽ được lắp ráp thành một Đồ thị toán tử sự sống (Life Operator Graph).

△ Toán tử sự sống nỗ lực thống nhất mô hình hóa sự sống toàn quy mô

Nhưng đồ thị này không phải cứ càng lớn thì càng tốt.