AI tạo ra hàng nghìn loại kháng sinh tiềm năng mới
Học máy có thể đẩy nhanh quá trình khám phá các loại kháng sinh tiềm năng, nhưng chặng đường từ phòng thí nghiệm đến tay bệnh nhân vẫn còn đầy chông gai.
Các nhà nghiên cứu đang tìm đến trí tuệ nhân tạo (AI) như một giải pháp để thiết kế thế hệ kháng sinh mới, đối phó với tình trạng kháng thuốc ngày càng gia tăng.
Chỉ trong vài phút, AI có thể tạo ra hàng nghìn hợp chất hóa học tiềm năng có đặc tính kháng khuẩn, dù vẫn còn nhiều rào cản trước khi các loại thuốc này được thử nghiệm trên người.
Tình hình ngày càng cấp bách
Theo báo cáo mới đây của Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ (CDC), tỷ lệ các ca nhiễm khuẩn nguy hiểm đã tăng vọt 69% trong giai đoạn 2019-2023. Trong đó, vi khuẩn Enterobacterales, còn được mệnh danh là "vi khuẩn ác mộng", đặc biệt khó điều trị bằng các loại kháng sinh hiện có.
Mỗi năm, tình trạng vi khuẩn kháng thuốc gây ra khoảng 1,1 triệu ca tử vong trên toàn cầu.
Trong nhiều thập kỷ, cách tìm ra thuốc kháng sinh mới chủ yếu dựa vào tự nhiên. Các nhà khoa học thường lấy mẫu đất, sau đó nuôi cấy hàng nghìn loại vi sinh vật để xem liệu chúng có tiết ra hợp chất tiêu diệt vi khuẩn gây bệnh hay không. Phương pháp này đã giúp phát hiện ra nhiều loại kháng sinh quan trọng, nhưng cũng có những hạn chế lớn.
César de la Fuente, một nhà sinh học máy tính tại Đại học Pennsylvania chia sẻ: Đó là một công việc vô cùng gian khổ, phụ thuộc vào thử nghiệm và sai sót, và có thể kéo dài nhiều năm,.
Trong gần một thập kỷ qua, nhóm của ông đã dùng AI để rút ngắn quy trình khám phá kháng sinh, cho phép tìm ra, tổng hợp và thử nghiệm thuốc kháng sinh mới chỉ trong 1-2 tuần.
Tuy nhiên, hầu hết các kháng sinh do AI thiết kế vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu. Chưa có loại nào được thử nghiệm trên người. Học máy và AI tạo sinh (genAI) có thể đẩy nhanh quá trình này. César de la Fuente và các cộng sự đã huấn luyện các thuật toán học máy bằng cách "dạy" cho chúng về các hợp chất có thể gây hại cho vi khuẩn và những hợp chất không thể.
Sau đó, AI sẽ thiết kế các kháng sinh mới bằng cách tìm kiếm các đoạn protein có đặc tính kháng khuẩn trong những bộ dữ liệu mà nó chưa từng thấy trước đây. Nguồn dữ liệu này bao gồm cả proteome - tức là toàn bộ tập hợp protein mà một sinh vật có thể biểu hiện - của động vật, thực vật và vi khuẩn.
Các thuật toán AI tạo sinh (genAI) - tương tự công nghệ dùng cho chatbot hay trình tạo ảnh, được huấn luyện để tạo ra các hợp chất kháng khuẩn hoàn toàn mới. Đầu tháng 10/2025, nhóm của César de la Fuente công bố mô hình AI đã thiết kế 50.000 peptide (chuỗi axit amin ngắn) có khả năng tiêu diệt vi khuẩn. Sau đó, một mô hình học sâu (deep-learning) được sử dụng để xếp hạng các hợp chất này dựa trên hiệu quả tiêu diệt vi khuẩn được dự đoán.
Trong số 46 peptide hàng đầu được tổng hợp trong phòng thí nghiệm, khoảng 35 loại đã tiêu diệt được ít nhất một chủng vi khuẩn. Quan trọng hơn, hầu hết chúng không gây hại cho thận của người. Hai ứng cử viên sáng giá nhất sau đó đã được thử nghiệm và chứng minh hiệu quả chống lại vi khuẩn Acinetobacter baumannii trên mô hình chuột.
Những thách thức phía trước
Tuy nhiên, việc tổng hợp các kháng sinh do AI thiết kế trong phòng thí nghiệm có thể rất khó khăn. Kỹ sư sinh học Jim Collins tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) cho biết, ông đã phát hiện ra rằng một số kháng sinh do AI thiết kế không bền về mặt hóa học và không thể tạo ra được. Những loại khác thì lại đòi hỏi quá nhiều công đoạn, khiến việc sản xuất ở quy mô thương mại trở nên quá tốn kém và mất thời gian.
Trong một nghiên cứu được công bố vào tháng 9/2025, Collins và các đồng nghiệp đã dùng AI để dự đoán hàng trăm phân tử có đặc tính kháng khuẩn. Tuy nhiên, họ không tìm được phòng thí nghiệm nào có thể tổng hợp một số lượng lớn hợp chất như vậy và cuối cùng chỉ có 24 loại được tạo ra.
Trong số này, 7 loại cho thấy đặc tính kháng khuẩn và đã ngăn chặn được sự phát triển của vi khuẩn lậu (Neisseria gonorrhoeae) và 2 trong số đó còn hiệu quả chống lại các chủng lậu và tụ cầu vàng (Staphylococcus aureus) đa kháng thuốc trên cả mô hình tế bào và chuột.
Trong khi đó, nhóm của nhà hóa sinh Jon Stokes tại Đại học McMaster (Canada) đã tìm ra cách khắc phục hạn chế về tính khả thi hóa học. Họ phát triển một mô hình AI tạo sinh không chỉ đề xuất cấu trúc kháng sinh mà còn cung cấp “công thức” tổng hợp.
Thay vì xây dựng phân tử theo kiểu “từng nguyên tử một”, mô hình này kết hợp các mảnh hóa học nhỏ hơn, giúp tạo ra các phân tử có cấu trúc ổn định và dễ tổng hợp hơn. Nhờ đó, 85% hợp chất do AI thiết kế đã được tổng hợp thành công trong phòng thí nghiệm.
AI cũng có thể giúp xác định chính xác cách một ứng cử viên kháng sinh nhắm mục tiêu vào vi khuẩn, Stokes cho biết, việc thực hiện các thí nghiệm trong tế bào để hiểu cơ chế hoạt động của thuốc rất tốn kém và mất thời gian.
Trong bài báo đăng trên Tạp chí Nature Microbiology ngày 3/10, nhóm của Jon Stokes giới thiệu mô hình AI có thể dự đoán cách một loại kháng sinh mới hoạt động trong tế bào, bao gồm cả mục tiêu mà nó tấn công trong vi khuẩn. Mô hình AI dự đoán mục tiêu sinh học chỉ trong 100 giây và chúng tôi đã mất 6 tháng trong phòng thí nghiệm để chứng minh rằng AI đã đúng, Stokes cho biết.
Đã đến lúc thế giới cần tăng tốc đầu tư cho AI trong y học, trước khi “kỷ nguyên hậu kháng sinh” trở thành hiện thực./.
