Sáng kiến rBio của Chan Zuckerberg: Dùng tế bào ảo huấn luyện AI, bỏ qua công đoạn thí nghiệm
Trong bối cảnh nghiên cứu y sinh ngày càng đòi hỏi sự nhanh chóng và hiệu quả, một bước đột phá mới đang hứa hẹn sẽ thay đổi cục diện. Sáng kiến Chan Zuckerberg (CZI) vừa công bố rBio, một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mang tính cách mạng, có khả năng suy luận về sinh học tế bào thông qua mô phỏng ảo, bỏ qua những thí nghiệm tốn kém và kéo dài. Đây được xem là một bước tiến lớn trong mục tiêu đầy tham vọng "chữa khỏi, ngăn ngừa và kiểm soát mọi bệnh tật vào cuối thế kỷ này" của CZI.
rBio không chỉ là một công cụ AI đơn thuần, mà còn là một phương pháp tiếp cận hoàn toàn mới trong nghiên cứu y sinh. Mô hình này sử dụng phương pháp "kiểm chứng mềm", trong đó các dự đoán từ mô hình tế bào ảo được dùng làm tín hiệu huấn luyện thay vì dựa hoàn toàn vào dữ liệu thực nghiệm. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra giả thuyết sinh học bằng máy tính trước khi tiến hành các thí nghiệm tốn kém, giúp tiết kiệm thời gian, nguồn lực và đẩy nhanh quá trình tìm kiếm thuốc mới.
Phương pháp "kiểm chứng mềm" là chìa khóa thành công của rBio. Thay vì chỉ đưa ra các câu trả lời đúng/sai đơn thuần, mô hình này được huấn luyện để đưa ra các dự đoán có tính xác suất dựa trên các mô phỏng tế bào ảo.
"Ý tưởng là bạn có những mô hình tế bào siêu mạnh mẽ và bạn có thể sử dụng chúng để mô phỏng kết quả thay vì thử nghiệm chúng trong phòng thí nghiệm,"
– Ana-Maria Istrate, nhà khoa học nghiên cứu cấp cao tại CZI, đồng thời là tác giả chính của nghiên cứu, chia sẻ.
Sự khác biệt này cho phép rBio xử lý những câu hỏi phức tạp và không chắc chắn trong sinh học, ví dụ như "Liệu việc ức chế hoạt động của gen A có làm tăng hoạt động của gen B hay không?". Mô hình có thể đưa ra các phản hồi có cơ sở khoa học về những thay đổi tế bào, bao gồm cả sự chuyển đổi từ trạng thái khỏe mạnh sang bệnh tật.
rBio đã chứng minh khả năng của mình bằng cách vượt qua các mô hình khác trong các bài kiểm tra chuẩn. Trong thử nghiệm với PerturbQA, một bộ dữ liệu tiêu chuẩn để đánh giá khả năng dự đoán sự xáo trộn gen, rBio đạt được hiệu suất cạnh tranh với các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu thực nghiệm. Đặc biệt, rBio thể hiện khả năng "học chuyển giao" mạnh mẽ, áp dụng thành công kiến thức về các kiểu đồng biểu hiện gen để đưa ra dự đoán chính xác về tác động của sự xáo trộn gen.
"Chúng tôi chỉ ra rằng trên bộ dữ liệu PerturbQA, các mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng các trình xác minh mềm học cách tổng quát hóa trên các dòng tế bào ngoài phân phối, có khả năng bỏ qua nhu cầu đào tạo trên dữ liệu thực nghiệm cụ thể theo dòng tế bào,"
– Các nhà nghiên cứu viết.
Việc CZI quyết định phát triển rBio theo hướng mã nguồn mở càng làm tăng thêm giá trị của sáng kiến này. Tất cả các mô hình của CZI, bao gồm rBio, đều được cung cấp miễn phí thông qua Nền tảng Tế bào Ảo của tổ chức, kèm theo các hướng dẫn có thể chạy trên sổ tay Google Colab miễn phí.
"Tôi thực sự nghĩ rằng phần mã nguồn mở là rất quan trọng, bởi vì đó là một giá trị cốt lõi mà chúng tôi đã có kể từ khi chúng tôi bắt đầu CZI,"
– Istrate nói.
"Một trong những mục tiêu chính cho công việc của chúng tôi là đẩy nhanh khoa học. Vì vậy, mọi thứ chúng tôi làm đều là chúng tôi muốn làm cho nó mã nguồn mở chỉ cho mục đích đó."
Điều này giúp dân chủ hóa quyền truy cập vào các công cụ AI sinh học tiên tiến, mang lại lợi ích cho các tổ chức nghiên cứu nhỏ hơn và các công ty khởi nghiệp không có đủ nguồn lực để tự phát triển các mô hình như vậy.
Với khả năng đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc mới, rBio có tiềm năng to lớn trong việc giải quyết các bệnh nan y.
"Câu trả lời cho những câu hỏi này có thể định hình sự hiểu biết của chúng ta về các tương tác gen góp phần gây ra các bệnh thoái hóa thần kinh như Alzheimer,"
– Nghiên cứu nhấn mạnh.
"Kiến thức như vậy có thể dẫn đến can thiệp sớm hơn, có lẽ ngăn chặn hoàn toàn những căn bệnh này vào một ngày nào đó."
Sáng kiến rBio của CZI không chỉ là một bước tiến trong lĩnh vực AI, mà còn là một sự thay đổi trong cách chúng ta tiếp cận nghiên cứu y sinh. Bằng cách chứng minh rằng các mô phỏng ảo có thể huấn luyện các mô hình hiệu quả như các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm tốn kém, CZI đã mở ra một con đường cho các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới đẩy nhanh công việc của họ mà không bị ràng buộc bởi các hạn chế truyền thống về thời gian, tiền bạc và nguồn lực vật chất. Trong một lĩnh vực mà tiến bộ thường được đo bằng hàng thập kỷ, tốc độ này có thể tạo ra sự khác biệt lớn giữa các bệnh tật định hình các thế hệ và các bệnh tật trở thành những ký ức xa vời.