Một nửa phần thưởng của giải được trao cho David Baker đến từ Đại học Washington, Mỹ - người đã sử dụng phần mềm máy tính để phát minh ra một loại protein mới. Và một nửa còn lại trao chung cho Demis Hassabis và John Jumper, đến từ Google DeepMind, Vương quốc Anh - những người đã sử dụng A.I. để dự đoán cấu trúc của hàng triệu protein.

Johan Aqvist, một thành viên của Ủy ban Nobel Hóa học, cho biết tác động từ công trình của những người đoạt giải năm nay "thực sự rất lớn". Aqvist đánh giá: "Để hiểu được cách thức hoạt động của protein, bạn cần biết chúng trông như thế nào và đó chính là những gì những người đoạt giải năm nay đã làm được".

Nhiệm vụ đó trước đây mất nhiều tháng, thậm chí hàng chục năm. Nhưng với trợ giúp từ A.I mà cụ thể là mô hình như AlphaFold, điều đó thực hiện được trong vài giờ hoặc thậm chí vài phút.

Tốc độ đó có tính ứng dụng cao trong thế giới thực. AlphaFold đã được áp dụng trong các nghiên cứu khoa học hơn 20.000 lần và các nhà sinh hóa đã sử dụng công nghệ này để đẩy nhanh quá trình khám phá ra thuốc. Tiến sĩ Jumper cho biết: "Chúng ta có thể vẽ một đường thẳng từ những gì chúng ta làm đến việc giúp con người khỏe mạnh".

Nó cũng có thể dẫn đến các công cụ sinh học mới như enzyme phân hủy hiệu quả các chai nhựa và chuyển đổi chúng thành các vật liệu dễ dàng tái sử dụng và tái chế. Giải thưởng này là giải thưởng thứ hai trong tuần này liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Cùng với Nobel vật lý liên quan đến lĩnh vực mạng nơ-ron nhân tạo, giải Nobel hóa học nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của công nghệ A.I trong nghiên cứu khoa học.

Frances Arnold, giáo sư kỹ thuật hóa học tại Viện Công nghệ California, người đã nhận Giải Nobel Hóa học năm 2018, cho biết: "Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách chúng ta thực hiện khoa học. Nó đang thúc đẩy khả năng khám phá các vấn đề khó giải quyết trước đây của chúng ta".

Mary Carroll, chủ tịch của Hiệp hội Hóa học Mỹ, cho biết việc lựa chọn những người đoạt giải năm nay cho thấy lĩnh vực hóa học có thể sẽ liên quan nhiều hơn đến nghiên cứu tính toán, có thể cải thiện hiệu quả nghiên cứu hóa học đồng thời giúp các nhà khoa học ít phụ thuộc hơn vào công việc trong phòng thí nghiệm. Bà Carroll nói: "Công việc tính toán cũng là công việc thử nghiệm, có chăng nó chỉ là một dạng khác. Tôi nghĩ đó là một hướng đi mới của hóa học".

Tuy nhiên, giải Nobel Hóa học năm nay cũng đưa ra lời nhắc nhở về cách A.I. có thể bị những kẻ xấu lợi dụng. Tiến sĩ Hassabis phát biểu tại cuộc họp báo: "Tất nhiên đó là một công nghệ có tính 2 mặt. Nó có tiềm năng to lớn cho mục đích tốt, nhưng cũng có thể bị sử dụng để gây hại".

Một số người lo ngại rằng công nghệ này có thể được sử dụng để tạo ra các loại vi-rút hoặc chất độc mới có thể được sử dụng trong các cuộc tấn công sinh học. Tiến sĩ Baker là một trong hơn 90 nhà khoa học đã ký một thỏa thuận trong năm nay nhằm quản lý các thiết bị cần thiết để sản xuất vũ khí sinh học mới. Đây là nỗ lực nhằm đảm bảo rằng nghiên cứu A.I. của họ sẽ không gây hại.

Sự hợp tác tạo ra AlphaFold

Protein và enzyme là những cơ chế vi mô thúc đẩy hành vi của vi-rút, vi khuẩn, cơ thể con người và mọi sinh vật khác. Chúng bắt đầu là những chuỗi hợp chất hóa học, trước khi xoắn và gấp thành hình dạng ba chiều để định dạng những gì chúng có thể và không thể làm. Xác định chính xác hình dạng của từng protein là một nhiệm vụ khó khăn trong nhiều năm và các nhà khoa học đã vật lộn trong hơn 50 năm để giải quyết cái gọi là "vấn đề gấp protein".

Demis Hassabis là người nhập cư sinh ra ở London (cha mẹ anh - một là người Síp gốc Hy Lạp, một là người Singapore - mở một cửa hàng đồ chơi). Khi còn là thiếu niên, Hassabis là kỳ thủ cờ vua xếp hạng cao thứ hai lứa U.14 trên thế giới và Hassabis bắt đầu thiết kế trò chơi điện tử một cách chuyên nghiệp trước khi vào đại học.

Sau khi hoàn thành bằng khoa học máy tính tại Đại học Cambridge, Hassabis đã thành lập một công ty trò chơi điện tử, sau đó quay trở lại học viện để lấy bằng tiến sĩ về khoa học thần kinh. Ông và một học giả đồng nghiệp, Shane Legg cùng một người bạn thời thơ ấu, Mustafa Suleyman, đã thành lập một công ty A.I. khởi nghiệp có tên là DeepMind vào năm 2010. Khoảng 4 năm sau, Google đã mua lại công ty này với giá 650 triệu USD

Mục tiêu đã nêu của DeepMind là xây dựng trí tuệ nhân tạo tổng quát, một cỗ máy có thể làm bất cứ điều gì mà bộ não con người có thể làm. Công ty cũng đã khám phá các công nghệ khác có thể giúp đạt được mục tiêu đó và giải quyết các vấn đề khoa học cụ thể. Một trong những công nghệ đó là AlphaFold.

AlphaFold được xây dựng bằng một hệ thống toán học gọi là mạng nơ-ron. Với mạng nơ-ron, máy tính có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để học cách thực hiện nhiều tác vụ mà trước đây vượt quá khả năng của chúng. Các hệ thống như vậy thúc đẩy nhận dạng khuôn mặt và giọng nói, cũng như các chatbot trực tuyến.

Chúng cũng có thể được sử dụng để dự đoán hình dạng của một loại protein trong cơ thể con người, có thể xác định cách các phân tử khác sẽ liên kết hoặc bám vào nó. Đây là một cách phát triển thuốc: Một loại thuốc liên kết với các protein cụ thể trong cơ thể và thay đổi hành vi của chúng.

John Jumper, người đoạt giải hóa học trẻ nhất trong hơn 70 năm, sinh ra tại Mỹ. Sau khi hoàn thành bằng cử nhân tại Đại học Vanderbilt và bằng thạc sĩ tại Đại học Cambridge, ông đã lấy bằng Tiến sĩ về hóa học lý thuyết tại Đại học Chicago.

Ông gia nhập DeepMind với tư cách là nhà nghiên cứu vào năm 2017 sau khi Google mua lại phòng thí nghiệm. Cùng với Tiến sĩ Hassabis và những người khác, ông sớm bắt đầu làm việc về AlphaFold.

Năm 2018, một nhóm DeepMind do Tiến sĩ Jumper dẫn đầu đã tham gia một cuộc thi toàn cầu có tên là Critical Assessment of Structure Prediction. Đây là cuộc thi có từ 25 năm trước luôn theo đuổi việc giải quyết "vấn đề gấp protein". Công nghệ của họ đã vượt trội hơn tất cả các đối thủ khác.

Nhiều nhà khoa học đã cho rằng vẫn còn nhiều năm nữa mới có thể đạt được đột phá về “vấn đề gấp protein”. Nhưng chỉ cần tới năm 2020, khi các nhà nghiên cứu của Google công bố bản cập nhật của công nghệ (tức AlphaFold2) tại cuộc thi tiếp theo, họ đã chứng minh rằng công nghệ này đã giải quyết hoàn toàn vấn đề. Nó có thể dự đoán hình dạng đối tượng với mức độ chính xác ngang ngửa với các thí nghiệm vật lý thực.

Ủy ban Nobel cho biết: “Với AlphaFold2, nhóm nghiên cứu của Google đã có thể tính toán cấu trúc của tất cả các protein của con người. Cuối cùng là dự đoán được “cấu trúc của hầu như tất cả 200 triệu protein mà các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra cho đến nay khi lập bản đồ các sinh vật trên Trái đất”.

Công trình của David Baker

Tiến sĩ Baker là người bản xứ Seattle, đã lấy bằng đại học tại Harvard vào năm 1984 và bằng tiến sĩ hóa sinh tại Đại học California, Berkeley vào năm 1989. Hiện ông là giám đốc Viện Thiết kế Protein và là giáo sư hóa sinh tại Đại học Washington.

Năm 2003, Tiến sĩ Baker và các đồng nghiệp đã tạo ra loại protein hoàn toàn mới đầu tiên: một phân tử có tên là Top7, dù vô dụng nhưng mang tính biểu tượng. Tiến sĩ Baker từng nói: “Cho đến lúc đó, thực sự những loại protein duy nhất được biết đến là những loại đã trải qua hàng triệu hoặc hàng tỉ năm tiến hóa”

Các nhà nghiên cứu bắt đầu với hình dạng protein mong muốn của họ và sử dụng một mô hình máy tính có tên là Rosetta, tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu về các protein hiện có để tìm ra trình tự các axit amin có thể tạo ra cấu trúc như vậy.

Tiến sĩ Baker nhớ lại "khoảnh khắc tuyệt vời" khi protein ông tạo ra bằng vi khuẩn từ trình tự axit amin được đề xuất, thể hiện cấu trúc gần như giống hệt với protein từ mô hình của ông. Tiến sĩ Baker nhận ra rằng nếu ông có thể tạo ra một cấu trúc protein mới, ông cũng có thể tạo ra các protein phức tạp hơn "thực sự có tác dụng", chẳng hạn như phá vỡ các sợi amyloid được cho là có liên quan đến bệnh Alzheimer.

Trong những năm gần đây, công trình của ông đã kết hợp với nghiên cứu mà Tiến sĩ Hassabis và Tiến sĩ Jumper tại DeepMind đã khám phá. Phòng thí nghiệm của ông sử dụng mạng lưới nơ-ron để không chỉ dự đoán hình dạng của protein mà còn tạo ra bản thiết kế cho các protein mới. Đây là một dạng khác mà các nhà nghiên cứu và công ty công nghệ gọi là AI tạo sinh.

Các protein trong phòng thí nghiệm của Tiến sĩ Baker — được tạo ra bằng phiên bản tiên tiến hơn của Rosetta — đã trở thành cơ sở của một số phương pháp điều trị y tế tiềm năng, như thuốc xịt mũi kháng vi-rút cho COVID-19 và thuốc điều trị bệnh celiac. Vắc-xin phòng COVID-19, SKYCovione, dựa trên một trong những loại protein trong phòng thí nghiệm của ông, đã được chấp thuận sử dụng tại Hàn Quốc vào năm 2022.

Tiến sĩ Baker cũng là đồng sáng lập của hơn 20 công ty công nghệ sinh học. Khi được một nhà báo hỏi sau buổi lễ rằng ông có loại protein yêu thích nào không, ông trả lời: "Tôi thích tất cả các loại protein. Tôi không muốn chọn loại yêu thích nhất".

Anh Tú