Chống lại vi khuẩn kháng kháng sinh: Sức mạnh AI đang thay đổi cuộc chiến?

Các siêu vi khuẩn kháng thuốc thường được miêu tả như những “quái vật ăn thịt người” trong phim ảnh và khoa học viễn tưởng, nhưng cuộc chiến thực tế chống lại vi khuẩn kháng thuốc đang thay đổi nhanh chóng nhờ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy.

Tháng 10 vừa qua, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) cảnh báo tình trạng kháng kháng sinh đối với những loại thuốc được theo dõi trong nghiên cứu đã tăng tới 15% mỗi năm giai đoạn 2018 – 2023.

Năm 2023, cứ sáu ca nhiễm khuẩn phổ biến ở người trên toàn thế giới thì có một ca kháng lại việc điều trị bằng kháng sinh, WHO cho biết. Ví dụ, tình trạng kháng thuốc của vi khuẩn salmonella đang ngày càng gây lo ngại, phần lớn do việc sử dụng kháng sinh trong chăn nuôi.

Các ca nhiễm khuẩn kháng thuốc có thể gây tử vong trong 15 – 20% trường hợp, và tỷ lệ còn cao hơn ở người sống chung với HIV, theo WHO.

Những lo ngại về kháng kháng sinh đã tồn tại nhiều thập kỷ, nhưng vấn đề càng nghiêm trọng hơn trong đại dịch Covid-19. Trung tâm Kiểm soát và phòng ngừa dịch bệnh Hoa Kỳ (CDC) cho biết, các ca nhiễm khuẩn kháng thuốc trong bệnh viện đã tăng 20% trong đại dịch do Covid-19 gây áp lực lớn lên hệ thống y tế.

Đáng chú ý, mức độ nhiễm khuẩn này vẫn cao ngay cả khi đại dịch giảm nhiệt. Năm 2022, tỷ lệ của hầu hết các loại nhiễm khuẩn đều cao hơn mức trước đại dịch.

Khi các siêu vi khuẩn ngày càng tiến hóa, kháng sinh dùng để tiêu diệt chúng cũng phải mạnh mẽ hơn. Khi đại dịch trở nên nghiêm trọng vào năm 2020, một số nhà khoa học đã chuyển sang các công cụ học máy để thiết kế và phát triển kháng sinh, tờ Financial Times đưa tin cho biết.

Trong dự án đó có tên Phare Bio, các nhà nghiên cứu năm 2025 cho biết họ đã thiết kế được hai loại kháng sinh mới để chống lại siêu vi khuẩn. AI đã kết hợp hàng triệu mảnh cấu trúc hóa học và chọn ra hai hợp chất chứng minh hiệu quả với lậu cầu và tụ cầu vàng kháng methicillin (MRSA), một trong những siêu vi khuẩn đáng sợ nhất.

Ông James Collins, Giám đốc dự án Antibiotics-AI tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) và đồng sáng lập Phare Bio, cho biết kết quả rất đáng phấn khởi.

“Hiện tại, các mô hình (AI) đang làm khá tốt trong việc thiết kế những hợp chất có thể tấn công vi khuẩn trong đĩa petri (đĩa dùng trong phòng thí nghiệm),” ông nói.

Nhóm nghiên cứu hiện đang nỗ lực nâng cấp AI để có thể hỗ trợ hiệu quả trong thử nghiệm trên động vật và cuối cùng là trên bệnh nhân. Bước sau đó là đưa ra các ứng viên thuốc thật sự mạnh để tiến vào thử nghiệm quản lý.

“Chúng tôi đang cố gắng thương mại hóa việc này. Chúng tôi đang tìm kiếm nhà đầu tư”, ông cho biết thêm.

NHIỀU KHÓ KHĂN TRONG BIẾN NGHIÊN CỨU THÀNH SẢN PHẨM

Trong hơn một thập kỷ, AI được xem là công cụ có tiềm năng rút ngắn đáng kể thời gian và chi phí phát triển thuốc mới. Do đó, các công ty dược đã đổ hàng tỷ USD vào công nghệ AI.

Tuy nhiên, cho đến nay, vẫn chưa có loại thuốc nào được phê duyệt hoàn toàn dựa trên phát hiện của AI. Ông Collins thừa nhận, AI có thể đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển, nhưng vẫn chưa tạo ra loại thuốc thực tế nào đủ sức đối đầu với siêu vi khuẩn.

Lĩnh vực kháng sinh còn gặp trở ngại khác: thiếu vốn.

Trong khi rót hàng tỷ USD vào phát hiện thuốc nhờ AI, các nhà đầu tư lại né tránh tài trợ cho kháng sinh. Lý do là bởi các loại thuốc này thường được bán với giá rẻ.

Ngoài ra, kháng sinh mới đôi khi bị “cất kho” vì các nhà khoa học lo ngại việc dùng sớm sẽ làm tăng tốc độ kháng thuốc. Những loại thuốc tiềm năng bị giữ lại như biện pháp cuối cùng, khiến triển vọng thương mại chịu ảnh hưởng nặng nề.

PHÁT TRIỂN THUỐC DỰA TRÊN GIẢI TRÌNH GEN CỦA HỌC MÁY

Một hướng tiếp cận khác để áp dụng học máy trong cuộc chiến chống siêu vi khuẩn là giải trình tự bộ gen – quá trình đọc hàng tỷ ký tự trong mã di truyền. Năm nay, hai nhà nghiên cứu tại Đại học Rockefeller ở New York đã dùng công cụ học máy để tìm ra hàng trăm bộ gen vi khuẩn mới có thể dùng để phát triển thuốc.

Nhiều vi khuẩn không thể phát triển trong đĩa petri, hạn chế khả năng hiểu biết và phát triển thuốc mới. Nhưng với các công cụ học máy mới dành cho giải trình tự gen, các nhà khoa học đang cố gắng lấp đầy khoảng trống này.

Sử dụng bộ công cụ giải trình tự của Oxford Nanopore (Anh), các nhà nghiên cứu của Rockefeller đã sắp xếp các đoạn DNA vi khuẩn thành những chuỗi dài để dễ đọc hơn. Dự án giống như đang ghép một trò chơi xếp hình: ghép một bức tranh bằng 10 miếng lớn dễ hơn nhiều so với 1 triệu miếng nhỏ.

Với thông tin đã giải mã, các nhà nghiên cứu xác định được hai loại kháng sinh mới đầy hứa hẹn để tấn công nhiễm tụ cầu và các vi khuẩn nguy hiểm trong bệnh viện.

“Chỉ cần bạn bước chân lên đất ngoài kia là đã giẫm lên hàng nghìn loại vi khuẩn có thể tạo ra những loại thuốc cứu sống con người”, ông Sean Brady – một trong hai nhà nghiên cứu – nói.

Các phương pháp truyền thống phát triển kháng sinh vốn chậm, nhưng học máy có thể giúp dự đoán cần tạo ra loại phân tử nào, giải mã tự nhiên bằng các công cụ hiện đại.

Tuy nhiên, thị trường cho các thiết bị giải trình tự gen của Oxford Nanopore đã hạ nhiệt khi doanh nghiệp công nghệ sinh học gặp khó khăn và ngân sách trường đại học bị siết chặt.