Ứng dụng AI trong công nghệ sinh học
Một thời, thiết kế sinh học là công việc của các phòng thí nghiệm sinh học phân tử phức tạp. Giờ đây, trí tuệ nhân tạo (AI) mở ra một lĩnh vực mới: thiết kế sinh học bằng máy tính.
Thay vì mất nhiều năm thử nghiệm sinh học truyền thống, các nhà khoa học hiện có thể “lập trình” sinh vật giống như viết phần mềm, và AI chính là công cụ tăng tốc đột phá đó.
AI thiết kế chuỗi ADN: Từ mô phỏng sang sáng tạo
Theo tìm hiểu của Tuổi Trẻ Online, việc giải mã ADN từng là kỳ tích lớn trong sinh học, nay chỉ là bước đầu. Với sự trợ giúp của AI, quá trình đã chuyển từ “đọc” sang “viết” mã di truyền. Các mô hình học sâu (deep learning) được huấn luyện trên hàng triệu trình tự gene, có khả năng nhận biết cấu trúc, chức năng và thậm chí dự đoán cách gene hoạt động trong tế bào.
Một ví dụ điển hình là công cụ như ProGen, mô hình ngôn ngữ gene hoạt động tương tự ChatGPT, nhưng thay vì sinh ra văn bản, nó tạo ra các chuỗi protein mới. Các AI này không chỉ “sáng tác” gene, mà còn đánh giá khả năng gấp cuộn, hoạt động sinh học và tính ứng dụng của sản phẩm.
Điều quan trọng là AI không thay thế nhà khoa học, mà giúp họ rút ngắn đáng kể thời gian thử nghiệm và tối ưu. Một chuỗi ADN có thể có hàng tỉ tổ hợp khác nhau, điều gần như bất khả thi để kiểm tra thủ công. AI giúp chọn ra những tổ hợp khả thi nhất, nhanh và chính xác hơn nhiều lần.
Cơ hội lớn, thách thức cũng không nhỏ
Nhờ AI, các công ty công nghệ sinh học đang chế tạo vi khuẩn có khả năng phân hủy nhựa, cây trồng chịu hạn tốt hơn, hay thậm chí vắc xin cá nhân hóa cho từng người.
Trong y học, AI viết mã cho các enzyme phân giải khối u, kháng thể có độ đặc hiệu cao, hay phân tử sinh học dùng để chẩn đoán sớm ung thư.
Tuy nhiên, nhiều chuyên gia cảnh báo rằng công nghệ này cũng tiềm ẩn nguy cơ bị lạm dụng. AI có thể được dùng để thiết kế vi rút hoặc tác nhân sinh học nguy hiểm nếu rơi vào tay kẻ xấu. Chính vì vậy đi cùng với tốc độ phát triển là nhu cầu cấp thiết về kiểm soát đạo đức, minh bạch nguồn dữ liệu huấn luyện và giám sát an toàn sinh học.
Ngoài ra, công nghệ này vẫn còn phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện, nghĩa là AI chỉ mạnh nếu có đủ dữ liệu sinh học chuẩn xác, đa dạng. Với những lĩnh vực còn chưa được nghiên cứu đầy đủ, AI vẫn có thể tạo ra “thiết kế lỗi”, hoặc không phù hợp sinh học trong thực tế.
Cuối cùng, cũng cần cân nhắc đến vấn đề bản quyền gene: Khi AI tạo ra một chuỗi ADN chưa từng có, ai là người sở hữu nó? Nhà nghiên cứu, công ty, hay mô hình AI?
Tương lai thiết kế sinh học có thể giống như lập trình phần mềm
Chúng ta đang tiến vào kỷ nguyên nơi sinh vật không chỉ được phát hiện mà còn được “viết nên” từ đầu bởi máy móc. Giống như lập trình viên viết mã cho ứng dụng, nhà sinh học trong tương lai có thể thiết kế vi sinh vật hoặc protein đặc biệt bằng cách mô tả yêu cầu, để AI tính toán phần còn lại.
Ngày càng nhiều thông tin sai, có nên tìm kiếm, hỏi AI?
