1. Vấn đề “Gập Protein” là gì?

Protein là những phân tử sinh học quan trọng, đóng vai trò như các “cỗ máy” trong tế bào, tham gia vào mọi quá trình sống.

Chức năng của protein phụ thuộc vào hình dạng 3D của nó. Nếu một protein bị gập sai cách, nó có thể gây bệnh tật, bao gồm Alzheimer, Parkinson và một số bệnh ung thư.

Việc xác định cấu trúc protein bằng thực nghiệm (thông qua phương pháp như tia X, NMR, kính hiển vi cryo-EM) rất tốn kém, mất nhiều năm nghiên cứu và chi phí hàng triệu đô la cho mỗi protein.

Vì vậy, các nhà khoa học từ lâu đã tìm cách dự đoán cấu trúc protein chỉ dựa trên trình tự axit amin của nó, nhưng đây là một bài toán cực kỳ khó.

2. AlphaFold giải quyết bài toán này như thế nào?

Phương pháp truyền thống

Trước đây, các nhà khoa học dựa vào thử nghiệm thực nghiệm như kết tinh tia X (X-ray crystallography), cộng hưởng từ hạt nhân (NMR), hoặc kính hiển vi điện tử lạnh (cryo-EM) để xác định cấu trúc protein.

Các phương pháp này rất chính xác nhưng cực kỳ tốn thời gian và chi phí.

AlphaFold thay đổi cuộc chơi

AlphaFold sử dụng AI để “học” quy luật gập protein từ dữ liệu có sẵn, sau đó dự đoán cấu trúc 3D của protein dựa trên trình tự axit amin.

Hệ thống của DeepMind dựa trên mạng nơ-ron sâu (deep learning), học từ hàng trăm nghìn cấu trúc protein đã biết trong cơ sở dữ liệu sinh học.

Kết quả: AlphaFold có thể dự đoán cấu trúc protein trong vài giờ hoặc vài phút, thay vì mất hàng tháng hoặc nhiều năm như trước đây!

3. Thành tựu đột phá của AlphaFold

Thành công tại CASP (2018 & 2020)

CASP (Critical Assessment of Structure Prediction) là cuộc thi quốc tế đánh giá khả năng dự đoán cấu trúc protein.

Năm 2018, AlphaFold lần đầu tiên tham gia và xếp hạng nhất, nhưng vẫn chưa hoàn hảo.

Năm 2020, AlphaFold 2 đạt độ chính xác chưa từng có (92,4 điểm GDT-TS), gần như tương đương với các phương pháp thực nghiệm.

Các nhà khoa học trên thế giới bị sốc trước bước nhảy vọt này – một điều mà trước đó tưởng như phải mất hàng chục năm mới đạt được.

AlphaFold Database - Cơ sở dữ liệu cấu trúc protein lớn nhất thế giới

Năm 2021, DeepMind hợp tác với Viện Nghiên cứu Sinh học Châu Âu (EMBL-EBI) để công bố cơ sở dữ liệu AlphaFold Protein Structure Database, bao gồm hơn 200 triệu cấu trúc protein.

Đây là cơ sở dữ liệu mở, giúp các nhà khoa học trên toàn thế giới truy cập miễn phí để nghiên cứu.

Ứng dụng trong khoa học và y học

Phát triển thuốc nhanh hơn: AlphaFold giúp xác định các protein liên quan đến bệnh, từ đó tăng tốc quá trình phát triển thuốc.

Nghiên cứu về bệnh tật: Giúp nghiên cứu các protein liên quan đến Alzheimer, Parkinson, xơ nang và nhiều bệnh khác.

Công nghệ sinh học: Hỗ trợ thiết kế enzyme mới cho các ứng dụng môi trường như phân hủy rác thải nhựa.

Nghiên cứu COVID-19: AlphaFold giúp xác định cấu trúc của protein virus SARS-CoV-2, hỗ trợ phát triển vaccine và thuốc điều trị.

4. Cách hoạt động của AlphaFold

AlphaFold sử dụng mô hình deep learning để dự đoán cách protein gập dựa trên trình tự axit amin.

Nó phân tích các mẫu tiến hóa, so sánh với hàng triệu protein đã biết để đưa ra dự đoán chính xác.

Hệ thống này có thể tạo ra bản đồ tiếp xúc không gian giữa các phần của protein, sau đó tinh chỉnh để tìm ra cấu trúc 3D chính xác nhất.

AlphaFold được thiết kế hoàn toàn tự động, nghĩa là chỉ cần đầu vào là trình tự protein, hệ thống sẽ trả về cấu trúc 3D trong thời gian ngắn.

5. AlphaFold 3 và tương lai của AI trong sinh học

DeepMind đã công bố AlphaFold 3 với nhiều cải tiến hơn, có thể dự đoán tương tác giữa protein và các phân tử khác, mở ra tiềm năng lớn trong nghiên cứu thuốc.

AlphaFold có thể kết hợp với các công nghệ như CRISPR (chỉnh sửa gene) để thiết kế protein mới, có thể ứng dụng trong y học, nông nghiệp và công nghệ sinh học.

6. Kết luận: AlphaFold đã thay đổi ngành sinh học như thế nào?

AlphaFold đã giải quyết một trong những vấn đề khoa học khó nhất của thế kỷ 21.

Cung cấp dữ liệu mở cho toàn thế giới, giúp đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu sinh học.

Tạo ra bước đột phá trong y học, giúp phát triển thuốc nhanh hơn, rẻ hơn và hiệu quả hơn.

Tạo ra một tương lai mới cho AI trong khoa học, mở đường cho nhiều ứng dụng AI khác trong sinh học và y tế.