Trong thực tế, thực khuẩn thể chỉ lây nhiễm vi khuẩn và đang được sử dụng trên khắp thế giới để điều trị cho bệnh nhân bị nhiễm trùng dai dẳng. Trong các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, một hỗn hợp các virus do AI thiết kế đã tiêu diệt các vi khuẩn E. coli kháng lại thực khuẩn thể tự nhiên.
Tiến sĩ Brian Hie, kỹ sư hóa học tại Đại học Stanford (Mỹ), đã sử dụng mô hình ngôn ngữ hệ gen, tương đương với các mô hình ngôn ngữ lớn đứng sau chatbot AI, để thiết kế các hệ gen có chức năng cho thực khuẩn thể. Sau đó, các virus được tạo ra trong phòng thí nghiệm và được cho đối đầu với E. coli trong một đĩa nuôi cấy.
Các nhà nghiên cứu viết trên tạp chí Science rằng khả năng “thiết kế nhanh chóng” các hệ gen và tinh chỉnh chúng cho những loại vi khuẩn cụ thể, cũng như vượt qua khả năng kháng thuốc, có thể “làm thay đổi liệu pháp thực khuẩn thể” và “mở rộng các bộ công cụ công nghệ sinh học”.
An ninh sinh học
Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích tiềm năng, các nhà khoa học cho biết công trình này đặt ra “những vấn đề quan trọng về an toàn sinh học, ngăn chặn sinh học và an ninh sinh học”. Họ kêu gọi những người khác đang thiết kế các hệ gen “tham vấn các chuyên gia về an toàn và an ninh trong suốt dự án”.
Trong một bài viết đi kèm, giáo sư Tom Inglesby và tiến sĩ Mori Hanke tại Trung tâm An ninh Y tế thuộc Đại học Johns Hopkins (Mỹ) đã nhấn mạnh cảnh báo này, viết rằng: “Mặc dù điều này đầy hứa hẹn đối với các ứng dụng trong khoa học sự sống, nó cũng đặt ra những câu hỏi cấp bách về an toàn sinh học và an ninh sinh học. Khả năng tạo ra các hệ gen virus bằng AI hiện đã tồn tại; cơ chế quản trị để định hướng nó một cách an toàn thì chưa”.
Ông Hie và các đồng nghiệp đã sử dụng mô hình AI tên Evo1 và Evo2 để thiết kế các hệ gen virus mới. Các mô hình này được huấn luyện dựa trên dữ liệu di truyền từ 2 triệu thực khuẩn thể. Mã di truyền của những virus có khả năng lây nhiễm thực vật, con người hoặc các động vật khác đã được cố ý loại khỏi dữ liệu huấn luyện của AI nhằm giảm nguy cơ nó thiết kế ra các virus nguy hiểm.
AI đã tạo ra hàng nghìn hệ gen tiềm năng, từ đó các nhà nghiên cứu lựa chọn gần 300 hệ gen để tạo ra trong phòng thí nghiệm. Những hệ gen này được đưa vào vi khuẩn, nơi chúng đọc mã di truyền và sản sinh ra các thực khuẩn thể mới. Quá trình này không hiệu quả: chỉ có 16 thực khuẩn thể được chứng minh là có khả năng tồn tại, nhưng một hỗn hợp trong số chúng đã nhanh chóng vượt qua khả năng kháng lại của hai chủng E. coli khác nhau.
Các hệ gen của thực khuẩn thể rất nhỏ, nhưng ông Inglesby và ông Hanke cho rằng công trình này vẫn chứng minh được AI có thể tạo ra các hệ gen virus có chức năng. Hiện chưa rõ liệu phương pháp này có thể được áp dụng cho các loại virus khác hay không, nhưng họ cho rằng không nên tiếp tục nghiên cứu theo hướng áp dụng nó cho các mầm bệnh có khả năng lây nhiễm sang người, động vật hoặc thực vật.
“Những hệ gen như vậy có thể mã hóa các mầm bệnh mới mà không thể bị kiểm soát bằng các biện pháp đối phó hiện có”, họ viết.
Các chuyên gia Mỹ cảnh báo, con người đã có khả năng tạo ra các hệ gen virus bằng AI, nhưng chưa có cơ chế quản trị để định hướng nó một cách an toàn.
Ông Tom Ellis, giáo sư về kỹ thuật hệ gen tổng hợp tại Đại học Hoàng gia London (Anh), cho rằng, công trình này rất ấn tượng, nhưng cũng cho thấy việc tạo ra những hệ gen phức tạp hơn sẽ khó khăn đến mức nào. “Đây thực sự là hệ gen nhỏ nhất và dễ tạo ra nhất”, ông nói.
Ông Ellis cho biết, một AI được huấn luyện trên mã di truyền của những vi khuẩn nguy hiểm có thể được sử dụng để thiết kế các virus gây hại hơn, nhưng việc kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu di truyền và hạn chế việc tạo ra những hệ gen có vẻ nguy hiểm sẽ giúp ích. “Các chính phủ đang nỗ lực hết sức để thực hiện điều này”, ông nói.
Tiến sĩ Filippa Lentzos, giảng viên khoa học và an ninh quốc tế tại Đại học King’s College London (Anh), cho biết, điểm quan trọng nhất cần can thiệp lúc này là khi ADN đang được sản xuất. “Điều quan trọng là phải nhìn nhận bức tranh quản trị tổng thể và không chỉ tập trung vào việc điều chỉnh mô hình AI. Một cách tiếp cận nhiều lớp sẽ hợp lý hơn: các biện pháp bảo vệ xung quanh việc phát triển và truy cập mô hình, xem xét nghiên cứu có trách nhiệm, sàng lọc tổng hợp, và thiết lập an toàn sinh học và an ninh sinh học trong phòng thí nghiệm”, tiến sĩ Lentzos nói.
