Đẩy nhanh quá trình khám phá kháng sinh bằng ChatGPT
Tiến sĩ César de la Fuente và nhóm của ông đang sử dụng những công cụ mới trong cuộc chiến chống tình trạng kháng thuốc kháng vi sinh vật.
“Thật đáng kinh ngạc khi nghĩ về những gì chúng ta còn chưa biết và vô vàn điều đang chờ được khám phá. Tôi cố gắng truyền tải điều đó đến những người trẻ để họ hiểu rằng tương lai thuộc về họ. Chúng ta hầu như chưa hiểu gì về thế giới, và điều đó thật thú vị, bởi khoa học có thể giúp chúng ta tìm ra lời giải.” —Tiến sĩ César de la Fuente
“Các công cụ như ChatGPT đang giúp chúng tôi đẩy nhanh quá trình khám phá khoa học. Đây thực sự là sân chơi dành cho một nhà khoa học như tôi.”
Một vấn đề ngày càng nghiêm trọng
Y học hiện đại dựa vào các loại kháng sinh hiệu quả, giúp chúng ta hồi phục sau những bệnh thông thường, ca phẫu thuật, quá trình sinh nở và nhiều tình huống khác. Tuy nhiên, một vấn đề ngày càng nghiêm trọng đang xuất hiện: vi khuẩn mà kháng sinh nhắm đến có sức chống chịu cao, và chúng ta càng dùng nhiều kháng sinh để chống lại loại vi khuẩn này thì các chủng kháng thuốc càng có nhiều cơ hội chiếm ưu thế. Hiện tượng này được gọi là kháng thuốc kháng vi sinh vật (AMR). Mỗi năm, khoảng 5 triệu ca tử vong có liên quan đến AMR do vi khuẩn và con số này được dự báo sẽ tăng gấp đôi vào năm 2050.
Kháng sinh mới đóng vai trò thiết yếu trong cuộc chiến chống AMR. Tuy nhiên, phương pháp truyền thống—trong đó các nhà khoa học tìm kiếm trong tự nhiên, khảo sát đất, thực vật và những vật chất hữu cơ khác để tìm phân tử hoạt tính—vừa tốn thời gian vừa phụ thuộc nhiều vào thử và sai. Các công cụ như ChatGPT và Codex đang giúp Tiến sĩ César de la Fuente cùng cộng sự áp dụng một phương pháp mới mẻ và nhanh hơn để xác định các phân tử mới trong cuộc chiến chống AMR. Ông nói: “Mọi việc chúng tôi làm đều diễn ra với tốc độ kỹ thuật số”.
“Nhiều khi tôi mới uống xong một tách cà phê thì nhóm đã khám phá ra hàng loạt phân tử mới có thể trở thành loại kháng sinh tiếp theo.”
“Phòng thí nghiệm của chúng tôi đảm nhận các dự án có rủi ro cao, nhưng khi thành công, kết quả thật đáng kinh ngạc.”
—Marcelo Der Torossian Torres
“Codex là một trợ lý đồng hành tuyệt vời. Khi tôi muốn triển khai điều gì đó, Codex có thể tạo ra ngay chỉ trong một giây. Công cụ này giúp tôi tiết kiệm thời gian để làm những việc khác.”
—Erik Hartman
“Là một nhà khoa học thực nghiệm, việc phát triển một thuật toán là bước tiến rất lớn đối với tôi. Tôi có thể dùng Codex để viết tập lệnh và bảo đảm dữ liệu của mình được biểu diễn theo cùng một cách trong mọi thí nghiệm.”
—Angela Cesaro
Xem sinh học như mã
Một trong những đột phá lớn của Phòng thí nghiệm de la Fuente là xem đây như một bài toán thông tin: DNA, nền tảng cấu tạo nên sự sống, thực chất chỉ là mã. Các công cụ như ChatGPT giúp họ xây dựng những thuật toán có thể nhanh chóng sàng lọc các hệ thống phức tạp định hình thế giới, qua đó xác định ứng viên kháng sinh mới chỉ trong vài giờ thay vì nhiều năm.
“Giờ đây, chúng tôi có thể khám phá các phân tử kháng sinh mới chỉ trong vài giờ thay vì năm hoặc sáu năm.”
“Với Codex, giờ đây ngay cả người chưa từng lập trình và không hiểu ngôn ngữ của khoa học máy tính cũng có thể làm được.”
—Tiến sĩ César de la Fuente
Angela làm việc trong phòng thí nghiệm ướt để tạo ra các phân tử dùng cho thử nghiệm.
ChatGPT đã trở thành một phần thiết yếu trong quy trình làm việc của Phòng thí nghiệm de la Fuente. “Công cụ này đã trở thành bộ não chung của phòng thí nghiệm. ChatGPT hiểu cách từng thành viên trong nhóm tư duy về khoa học vì chúng tôi đưa vào đó rất nhiều ý tưởng của mình”, Tiến sĩ de la Fuente cho biết. “ChatGPT thực sự nắm bắt được tư duy của chúng tôi: cách chúng tôi hình thành ý tưởng, sự sáng tạo và những phẩm chất mà con người chúng tôi đóng góp.”
Codex đã phá bỏ rào cản giữa các thành viên trong nhóm, từ những nhà khoa học truyền thống đến các nhà sinh học tính toán và kỹ sư học máy. “Những người mà năm năm trước không bao giờ đụng đến máy tính ngoài việc phân tích dữ liệu thì giờ đây đã có thể làm sinh học tính toán. Họ có thể viết thuật toán để xác định các quy luật trong dữ liệu hoặc trực quan hóa kết quả theo những cách trước đây không thể thực hiện.”
“Phòng thí nghiệm của chúng tôi rất đa dạng, với các nhà hóa học, nhà sinh học và nhà khoa học máy tính. Chúng tôi có rất nhiều nhân tài làm việc trong các lĩnh vực khác nhau.”
—Jianing Bai
Hình ảnh trực quan về các cấu trúc phân tử mà Phòng thí nghiệm de la Fuente tìm kiếm ở quy mô lớn.
“AI có thể kết nối kiến thức từ nhiều lĩnh vực, giúp chúng tôi đặt ra những câu hỏi hay hơn và phát triển các phương pháp tốt hơn để giải quyết những vấn đề thực sự khó.”
—Tianang Leng
“Tôi sẽ không làm tròn công việc của mình nếu chúng tôi không cố gắng giải quyết những vấn đề lớn.”
Tương lai của kháng sinh
Sự kết hợp giữa óc sáng tạo của con người và trí tuệ máy móc đang góp phần vạch ra một hướng đi đầy hứa hẹn cho y học. Ông nói: “Chỉ mới vài năm trước, tôi còn bi quan về khả năng theo kịp cuộc chạy đua vũ trang giữa AMR và năng lực tạo ra các phân tử mới của nhân loại.” “Nhưng giờ đây, một số hệ thống mà chúng tôi mới phát triển bằng các công cụ như ChatGPT mang lại cho tôi nhiều hy vọng hơn mong đợi.” Với Tiến sĩ de la Fuente, mọi việc ông làm đều hướng đến một mục tiêu duy nhất: giảm bớt đau khổ và cứu sống con người. “Tôi đã chờ cả đời để có được những công cụ cho phép chúng tôi làm những gì mình đang làm hôm nay.”
“Chúng tôi nhận thấy nhiều phân tử mình khám phá được thực sự có khả năng tiêu diệt các mầm bệnh hiện nay.”
—Tiến sĩ César de la Fuente
“Hãy hình dung một phân tử do bạn tạo ra trên máy tính lại có thể cứu sống con người. Tôi nghĩ các nhà khoa học sống vì những khoảnh khắc khám phá ra điều mà chưa ai trong lịch sử thế giới từng tìm thấy.”