Kỹ thuật AI mới có thể phát hiện ra các hợp chất kháng vi-rút bằng cách sử dụng lượng nhỏ dữ liệu

Các thuật toán trí tuệ nhân tạo hiện đã được kết hợp với các phương pháp phòng thí nghiệm truyền thống để khám phá ra những đầu mối thuốc đầy hứa hẹn chống lại enterovirus 71 ở người (EV71), tác nhân gây bệnh đằng sau hầu hết các trường hợp mắc bệnh tay, chân và miệng. Nghiên cứu được công bố hôm nay trên tạp chí Cell Reports Physical Science của các nhà nghiên cứu tại Trường Y khoa Perelman thuộc Đại học Pennsylvania, cho thấy rằng có thể đưa ra những dự đoán đáng tin cậy về thuốc kháng vi-rút ngay cả khi chỉ có một lượng dữ liệu thử nghiệm khiêm tốn.

Sử dụng bảng ban đầu gồm 36 phân tử nhỏ, các nhà nghiên cứu đã đào tạo một mô hình máy học để phát hiện một số hình dạng và đặc điểm hóa học giúp ngăn chặn vi-rút, đánh giá khả năng ngăn chặn EV71 của từng hợp chất.

Các tác giả đã thử nghiệm danh sách rút gọn do AI lựa chọn: trong số tám hợp chất, năm hợp chất đã làm chậm vi-rút thành công trong các thí nghiệm trên tế bào - hiệu quả cao hơn khoảng mười lần so với các phương pháp sàng lọc truyền thống thường mang lại.

Tiến sĩ César de la Fuente, Phó Giáo sư khoa Tâm thần học, Vi sinh vật học, Kỹ thuật sinh học, Kỹ thuật hóa học và phân tử sinh học, và Hóa học, cho biết: "Chúng ta đang biến những gì từng mất nhiều tháng thử nghiệm thành những ngày".

"Phương pháp này đặc biệt hiệu quả khi thời gian, ngân sách hoặc các hạn chế khác giới hạn lượng dữ liệu bạn có thể tạo ra ngay từ đầu."

Nhiễm trùng EV71 có thể tiến triển từ phát ban và sốt nhẹ đến biến chứng thần kinh nghiêm trọng, đặc biệt ở trẻ em dưới bảy tuổi và người lớn bị suy giảm miễn dịch.

Hiện tại không có loại thuốc kháng vi-rút nào được FDA chấp thuận có tác dụng diệt vi-rút này.

Cả năm kết quả được xác nhận đều đã được thử nghiệm bằng mô phỏng máy tính, cho thấy chúng bám vào một số điểm nhất định trên vi-rút, phát hiện này có thể giúp các nhà nghiên cứu trong tương lai ngăn chặn vi-rút thay đổi hình dạng và xâm nhập vào tế bào.

"Chúng tôi coi đây là khuôn mẫu cho việc phát hiện thuốc kháng vi-rút nhanh chóng", tiến sĩ Angela Cesaro, đồng tác giả của nghiên cứu, cho biết thêm.

"Cho dù mối đe dọa tiếp theo là một loại enterovirus khác, một tác nhân gây bệnh đường hô hấp mới nổi hay một loại virus tái phát như bệnh bại liệt, phương pháp dựa trên AI của chúng tôi cho thấy rằng, ngay cả với dữ liệu hạn chế, máy học vẫn có thể đẩy nhanh quá trình phát triển các giải pháp hiệu quả và thúc đẩy phản ứng nhanh chóng đối với các đợt bùng phát trong tương lai."

Nguồn : Trường Y khoa Đại học Pennsylvania