Priscilla Chan coi các mô hình AI của các tế bào là bước nhảy vọt tiếp theo trong sinh học và y học

Tìm đúng thuốc để điều trị các điều kiện như lo lắng và trầm cảm có thể là khó khăn. Một bác sĩ sẽ bắt đầu bạn dùng một loại thuốc thường được dung nạp và hiệu quả, nhưng nó không thể làm gì cho bạn-hoặc có tác dụng phụ khủng khiếp. Đôi khi phải mất nhiều tháng thử nghiệm và lỗi để tìm một cái gì đó hoạt động.

Đó là một vấn đề cực kỳ phổ biến. Tiến sĩ Priscilla Chan nói với khán giả tại South by Southwest hôm thứ Tư rằng nó có thể được sắp xếp hợp lý nếu các bác sĩ có thể kiểm tra thuốc chống lại mô hình AI của các tế bào và hệ thống của bạn. Chan, người đồng sáng lập Sáng kiến ​​Chan Zuckerberg với chồng, người sáng lập và CEO Meta Mark Zuckerberg, cho biết sử dụng AI có thể là bước nhảy vọt tiếp theo cho nghiên cứu y sinh.

“Hy vọng là với những mô hình đó, chúng tôi sẽ có thể trả lời một số câu hỏi khó nhất trong sinh học,” Chan nói.

Trí tuệ nhân tạo là một chủ đề nóng cho mọi người kể từ thời điểm đột phá với sự ra mắt của Chatbot AI Chatbot vào cuối năm 2022. Tuần này, đó là một trọng tâm lớn tại SXSW ở Austin, Texas, với các cuộc trò chuyện về sự tin tưởng, trách nhiệm và tương lai của công việc.

Năm ngoái, hai nhà khoa học trong đơn vị AI DeepMind của Google đã giành được giải thưởng Nobel về hóa học cho công việc của họ bằng cách sử dụng AI để dự đoán cấu trúc của protein.

Đối với cách công nghệ này có thể thúc đẩy khoa học và y học, có thể mất nhiều năm, nếu không phải là nhiều thập kỷ. Và các mô hình AI này có thể sẽ tăng tốc độ nghiên cứu trong phòng thí nghiệm thực tế, không thay thế nó. Nhưng Chan nhìn thấy một thế giới của các khả năng.

Những gì chúng ta không biết về bản thân

Chan, một bác sĩ nhi khoa, nói nhiều về cách cơ thể con người hoạt động vẫn còn lảng tránh sự hiểu biết về khoa học. Chắc chắn, đó là một vài thập kỷ kể từ khi các nhà nghiên cứu phá vỡ bộ gen của con người, nhưng di truyền chỉ cung cấp một lộ trình. Chan đã sử dụng sự tương tự của một bộ Lego của Thiên niên kỷ Falcon từ Star Wars – mã di truyền là gói hướng dẫn. Tuy nhiên, chúng tôi vẫn không biết làm thế nào các mảnh riêng lẻ kết hợp với nhau để tạo thành tàu vũ trụ. Và khi một phần dường như không phù hợp đúng, đó là nơi thuốc cần phải bước vào.

Ngoài những lỗ hổng về kiến ​​thức khoa học về sinh học, chúng ta cũng có một sự hiểu biết hạn chế về cách sinh học hoạt động trong từng người. Dựa trên một số lượng nhỏ các mẫu, chúng ta có ngoại suy về cách cơ thể được cho là hoạt động, nhưng đó là một bộ dữ liệu nhỏ không đến gần để thể hiện sự đa dạng tuyệt đối của nhân loại.

Một mô hình AI có thể giúp mô tả những gì đang xảy ra trong một tế bào của một cá nhân – cá nhân hóa y học để điều trị của bạn khác với tôi.

Chan nói: “Nếu chúng tôi xây dựng đúng dữ liệu và mô hình AI, chúng tôi có thể hiểu rõ hơn về những gì đang làm cho chúng tôi khỏe mạnh và những gì đang làm cho chúng tôi bị bệnh”, Chan nói.

AI có thể tăng tốc nghiên cứu y sinh?

Các kỹ thuật nghiên cứu hiện tại cũng chậm và tốn kém trong việc phát triển các loại thuốc và phương pháp điều trị mới. Các ý tưởng phải được kiểm tra trong một môi trường phòng thí nghiệm vật lý, mất rất nhiều thời gian và tài nguyên.

Chan không đề nghị loại bỏ nghiên cứu “phòng thí nghiệm ướt” vật lý hiện có. Nhưng một mô hình học máy-một dấu hiệu của AI-có thể giúp xác định các ứng cử viên thuốc có xác suất hoạt động cao hơn, có nghĩa là nó có thể thực hiện ít bài kiểm tra trong thế giới thực hơn để đạt được giải pháp khả thi.

Các mô hình sẽ không luôn luôn đúng. Họ sẽ đưa ra các giải pháp và ý tưởng không thành công, có thể là những ý tưởng không thể về mặt vật lý, nhưng đó là lý do tại sao cần phải có một bộ lọc của các nhà khoa học thực sự giải quyết các ý tưởng mà một mô hình tạo ra.

“Nó sẽ không cho chúng tôi câu trả lời đầy đủ,” Chan nói. “Tôi không muốn bạn nghĩ rằng các nhà khoa học sẽ nói chuyện với một người mẫu và nhận được tất cả các câu trả lời họ cần.”

Các máy móc có thể giúp các nhà khoa học tìm thấy những câu hỏi tốt hơn, Chan nói. “Nó sẽ là trình tạo giả thuyết,” cô nói.

Trong khi nhiều công ty và nhà nghiên cứu đang tìm cách sử dụng AI trong bệnh viện và điều trị bệnh nhân, thì trọng tâm của Chan là thúc đẩy nghiên cứu sinh học cơ bản giúp những tiến bộ trong tương lai có thể. Cô coi AI là một bước nhảy vọt tiềm năng cho khoa học, giống như việc phát minh ra kính hiển vi, tia X, MRI hoặc trình tự của bộ gen người.

“Sức khỏe và y học, nó di chuyển trong bước nhảy vọt,” cô nói. “Có nhiều thập kỷ khi nghiên cứu bị mắc kẹt, và sau đó ai đó phát minh ra một công nghệ mới hoàn toàn thay đổi cách chúng ta nhìn thấy cơ thể con người.”