Trí tuệ nhân tạo chống dịch - Kỳ 1: AI giúp đẩy nhanh bào chế vắc xin


Bào chế thuốc mới luôn là thử thách khắc nghiệt. Bất chấp nỗ lực rất lớn của các nhà nghiên cứu, mọi thứ có thể đổ sông đổ bể ở phút chót giống như canh bạc. Nhìn chung, bào chế một loại thuốc mới thường mất từ 10 - 15 năm với rất nhiều trí tuệ và hàng tỉ USD chi phí.

Bảng điều khiển số của Pfizer

Thường thì có tới 90% ứng cử viên thuốc mới đã không thể có mặt trên thị trường vì không đạt tiêu chuẩn. Ngoài chất xám của các nhà khoa học, trí tuệ nhân tạo (AI) là giải pháp đang được nhiều hãng dược lựa chọn để có thể tinh gọn và giảm bớt thời gian, chi phí cho quá trình bào chế dược phẩm mới, cụ thể là vắc xin COVID-19.

Chỉ chưa đầy một năm, nhờ vận dụng công nghệ số và AI, Hãng Pfizer đã có thể đưa được vắc xin COVID-19 do họ đồng phát triển với BioNTech ra thị trường theo như chia sẻ của bà Lidia Fonseca - giám đốc công nghệ và số hóa của công ty này với báo Wall Street Journal (WSJ).

Bà Fonseca khẳng định vai trò của AI trong quá trình phát triển vắc xin COVID-19 của Pfizer, trong đó nhấn mạnh việc phát triển các mô hình dự đoán theo thời gian thực số ca COVID-19 tại một số vùng cụ thể.

Theo đó, trong đại dịch, Hãng Pfizer đã phát triển các bảng điều khiển kỹ thuật số (dashboard) để theo dõi hiệu quả vắc xin COVID-19 trong các thử nghiệm lâm sàng theo thời gian thực.

Trước đây, thời "tiền COVID-19", các chuyên viên thử nghiệm lâm sàng phải trực tiếp đi tới những nơi thử nghiệm, việc này làm tăng thêm thời gian và chi phí.

Một số bảng điều khiển điện tử đã dùng AI để trích xuất những đánh giá sâu từ một lượng dữ liệu thu thập khổng lồ (big data) từ thực tế. Điều này giúp nhóm chuyên viên Pfizer được lựa chọn tốt hơn những nơi phù hợp để triển khai thử nghiệm lâm sàng.

Ngoài ra, nhóm của bà Fonseca cũng đã tạo ra bảng điều khiển điện tử y khoa COVID-19 dành cho giới nghiên cứu. Các nhà khoa học có thể sử dụng công cụ này để kiểm soát lượng thông tin rất lớn được tải về từ nhiều nguồn bên ngoài. "Mọi thứ đã thay đổi và chúng tôi cũng phải học mọi thứ thật nhanh", bà Fonseca nói.

Nhờ AI, Moderna làm vắc xin thần tốc

Có lẽ chỉ trong khoảng hơn một năm trở lại đây, cái tên Moderna - một hãng dược phẩm và công nghệ sinh học của Mỹ - mới được thêm nhiều người trên thế giới biết tới. Đó là vì loại vắc xin COVID-19 của họ được chứng minh hiệu quả qua những thử nghiệm lâm sàng khắt khe và cũng đã được Cơ quan Quản lý thuốc và thực phẩm (FDA) Mỹ cấp phép dùng khẩn cấp.

Khác với nhiều hãng dược đã có lịch sử phát triển cả trăm năm, điều ít người biết là Moderna chỉ mới thành lập năm 2010. Chỉ hơn một thập niên, Moderna đã triển khai toàn bộ các sáng kiến cũng như quá trình sản xuất dược phẩm của họ trên nền tảng công nghệ số hoặc kết hợp ứng dụng AI.

Điều này dễ hiểu vì Moderna từng là một start-up công nghệ sinh học được hình thành trên nền tảng điện toán đám mây Amazon Web Services (AWS) của Amazon. Nền tảng công nghệ đó đã giúp Moderna có thể bào chế vắc xin COVID-19 trong thời gian kỷ lục: 65 ngày, kể từ lúc chính quyền Trung Quốc công bố giải trình tự gene SARS-CoV-2 cho tới lúc tạo ra liều vắc xin đầu tiên.

Trong diễn đàn trực tuyến về AWS của Úc và New Zealand cuối tháng 5 vừa qua, ông Dave Johnson - phó chủ tịch Công ty Moderna phụ trách thông tin, khoa học dữ liệu và AI - đã chia sẻ kỹ hơn về lý do vì sao họ có phát triển vắc xin thần tốc như vậy.

"Đây thực sự là điều phi tiền lệ với một quá trình vốn thường mất rất nhiều năm", ông Johnson nói. Ông cho biết Moderna đã tiến hành các nghiên cứu lâm sàng để chứng minh hiệu quả của vắc xin ngay lập tức và đạt được những cột mốc rất nhanh chóng là nhờ bản chất có thể lập trình của vật liệu di truyền mRNA và nền tảng công ty này đã xây dựng.

"Nền tảng này phát huy được trên cơ sở hạ tầng số đã có của chúng tôi. Hạ tầng số đó giúp tận dụng khả năng tự động hóa trong hoạt động, thu thập dữ liệu, AI đẩy nhanh các quá trình đó và giúp các nhà khoa học có cái nhìn sâu hơn", ông Johnson giải thích.

Mô hình dự báo chính xác của J&J

Một mô hình áp dụng công nghệ máy học (machine learning - ML) do Công ty Janssen (thuộc sở hữu của Johnson & Johnson (J&J)) đồng phát triển với các nhà khoa học dữ liệu của Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã đóng vai trò trọng yếu trong quá trình thử nghiệm lâm sàng vắc xin COVID-19 của J&J.

Machine learning là lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI). Lĩnh vực này sử dụng các thuật toán cho phép máy tính có thể học tự động từ dữ liệu cụ thể được đưa vào để giải quyết các công việc thay vì việc được lập trình sẵn như trước đây.

Các nhà khoa học thuộc bộ phận nghiên cứu và phát triển của Janssen (R&D Janssen), cũng là các nhà phát triển vắc xin COVID-19 của J&J, đã khai thác nguồn dữ liệu thực tế, hợp tác với nhóm nghiên cứu ở MIT, ứng dụng trí tuệ nhân tạo và thuật toán machine learning để định hình các nỗ lực tìm kiếm vắc xin COVID-19 của công ty này.

"Khoa học dữ liệu và machine learning có thể được dùng để tăng cường hiểu biết khoa học về một căn bệnh" - bà Najat Khan, giám đốc khoa học dữ liệu và người đứng đầu toàn cầu về chiến lược và hoạt động của R&D Janssen, nói.

"Với COVID-19, những công cụ này trở nên quan trọng hơn nữa vì hiểu biết của chúng ta [về nó] còn khá hạn chế. Ở thời điểm đó chưa có một giả thuyết nào. Chúng tôi đã xây dựng cách hiểu khách quan về căn bệnh dựa trên dữ liệu thực tế sử dụng các thuật toán AI và machine learning phức tạp", bà Najat Khan nói.

Từ tháng 5 năm ngoái, nhóm nghiên cứu của MIT bắt đầu hợp tác với nhóm của bà Khan để dự đoán những nơi sẽ bùng dịch tiếp theo. Mục tiêu của họ là xác định những điểm nóng COVID-19 mà Janssen có thể tiến hành các thử nghiệm lâm sàng và tuyển tình nguyện viên có nguy cơ phơi nhiễm virus lớn hơn cả. "Nhân vật" trung tâm trong hợp tác giữa Janssen và nhóm nghiên cứu của MIT là mô hình dịch tễ học có tên DELPHI do nhóm chuyên gia đứng đầu là ông Bertsimas phụ trách phát triển.

"Chúng tôi liên tục nhận được những phản hồi từ nhóm Janssen giúp cải thiện chất lượng của mô hình [DELPHI]. Mô hình này thực sự trở thành tâm điểm trong quá trình thử nghiệm lâm sàng", ông Bertsimas chia sẻ trong bài viết đăng cuối tháng 5 trên trang web của MIT.

Đáng chú ý, phần lớn các địa điểm triển khai thử nghiệm lâm sàng của Janssen mà DELPHI đã dự đoán sẽ là các điểm nóng COVID-19 rốt cuộc cũng đã xảy ra đúng như vậy trong thực tế với số ca mắc bệnh rất cao, trong đó có Nam Phi và Brazil.
Theo tuoitre

Tin cùng chuyên mục