AI đang làm thay đổi tốc độ nghiên cứu cho hàng triệu người mắc chứng sa sút trí tuệ như thế nào

Hiện nay trên toàn cầu có 57 triệu người đang sống chung với hội chứng sa sút trí tuệ. Đối với các nhà nghiên cứu đang nỗ lực hỗ trợ bệnh nhân, rào cản không nằm ở sự thiếu cố gắng, mà ở khối lượng dữ liệu quá lớn, số lượng chuyên gia tổng hợp dữ liệu quá ít và tốc độ nghiên cứu phát hiện không bắt kịp diễn tiến của bệnh. Liên minh Nghiên cứu Y sinh và AI trong Thoái hóa Thần kinh (C-BRAIN), phối hợp cùng NVIDIA, đang ứng dụng AI để thay đổi thực trạng này. Bệnh Alzheimer hiện là một trong những thách thức y tế hàng đầu toàn cầu, với hơn 10 triệu ca sa sút trí tuệ mới được chẩn đoán mỗi năm. Dù nguồn tài trợ từ Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ đã tăng gấp 7 lần trong 15 năm qua — đạt mức 3,9 tỷ USD mỗi năm —, đến nay vẫn chưa có phương pháp điều trị nào có thể ngăn chặn, phòng ngừa hoặc đảo ngược căn bệnh này. Những điểm nghẽn hiện nay gồm: thiếu các phát hiện khoa học mang tính đột phá, quá nhiều dữ liệu bị phân mảnh và cô lập tại các cơ sở riêng lẻ, cùng tốc độ tổng hợp thông tin quá chậm so với khối lượng nghiên cứu được công bố. C-BRAIN, do Tiến sĩ Randall Bateman dẫn dắt cùng liên minh gồm 18 tổ chức thành viên thuộc các giới học thuật, từ thiện, dược phẩm và nghiên cứu, đã được ra mắt vào tháng 11/2025 nhằm hỗ trợ các nhà khoa học đưa ra những phát hiện nhanh hơn và chính xác hơn thông qua việc đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu phát triển các phương pháp điều trị mới. Tiến sĩ Bateman, người sáng lập kiêm Giám đốc C-BRAIN, đồng thời là Giáo sư Thần kinh học danh dự Charles F. và Joanne Knight tại Trường Y thuộc Đại học Washington ở St. Louis, nhận định: “Trí tuệ nhân tạo mang lại cơ hội để chúng ta tiến hành nghiên cứu theo phương thức hoàn toàn khác biệt so với trước đây, qua đó đẩy nhanh các phát hiện mới nhằm hỗ trợ người bệnh”. Ông mô tả công việc của nhóm là phát triển “các công cụ AI do các nhà khoa học xây dựng, phục vụ cho chính các nhà khoa học”. Liên minh đang xây dựng một hệ thống khai thác các nguồn dữ liệu nghiên cứu về Alzheimer chưa từng được sử dụng trước đây nhằm phục vụ công tác của các nhà khoa học. Rút ngắn thời gian nghiên cứu từ vài tuần xuống còn vài giờ Tài sản thiết yếu trong nghiên cứu Alzheimer là các tập dữ liệu chưa từng được công khai cho các công cụ AI hay giới nghiên cứu tiếp cận. Nguồn tài nguyên này bao gồm các phát hiện chưa công bố, kết quả thử nghiệm mang tính phủ định và dữ liệu độc quyền chịu sự quản lý nội bộ của các cơ sở thành viên. Tiến sĩ Ade Ojewole, Giám đốc Công nghệ của C-BRAIN, cho biết: “Rất nhiều dữ liệu khoa học đời sống chưa được đưa vào các mô hình tiên tiến. Hậu quả là chúng ta đang bỏ phí một khối lượng tri thức rất lớn”. C-BRAIN gọi đây là “dữ liệu tối” (dark data) — yếu tố đang làm chậm tiến độ nghiên cứu bệnh Alzheimer. Một phần dữ liệu tối được lưu trữ trực tiếp vào các hệ thống máy tính bảo mật để các công cụ AI truy cập. Nhằm khai thác nguồn dữ liệu này mà không xâm phạm quyền riêng tư của bệnh nhân hay các quy định quản trị của tổ chức, C-BRAIN áp dụng phương pháp kết hợp giữa tập trung và liên kết (federated approach) — theo đó các mô hình AI học trực tiếp từ dữ liệu tại từng cơ sở mà dữ liệu không bao giờ bị chuyển ra bên ngoài. Việc xây dựng và mở rộng quy mô một hạ tầng như vậy đòi hỏi yêu cầu kỹ thuật rất cao, và đây chính là một trong những giá trị mà NVIDIA đóng góp vào quan hệ hợp tác. C-BRAIN hiện vận hành 64 GPU trung tâm dữ liệu của NVIDIA tại cơ sở cùng các nút mạng trên nền tảng đám mây Microsoft Azure, đồng thời dự kiến bổ sung thêm năng lực GPU của NVIDIA, bao gồm các hệ thống NVIDIA Blackwell, khi quy mô mục tiêu của liên minh được mở rộng. Nhằm đánh giá khả năng AI và tính toán tăng tốc trong việc thúc đẩy nghiên cứu Alzheimer cũng như giải quyết các yêu cầu kỹ thuật, C-BRAIN đang hợp tác với NVIDIA để tích hợp các công nghệ, bao gồm nền tảng nhà phát triển mở NVIDIA BioNeMo và khung làm việc MONAI, vào các quy trình nghiên cứu của C-BRAIN. Tiến sĩ Bateman cho biết: “Mục tiêu của sự hợp tác giữa C-BRAIN và NVIDIA là khai mở các mô hình đó để mang lại những kết quả có sức ảnh hưởng sâu rộng và ý nghĩa quan trọng”. Ông Ojewole nhận định: “Quá trình mở rộng giới hạn mô hình hóa của các kiến trúc học máy trong lĩnh vực omics không gian hiện nay sẽ đòi hỏi khối lượng tối ưu hóa rất lớn. Các phần mềm của NVIDIA chắc chắn sẽ phát huy vai trò quan trọng trong tiến trình này”. Các nhà nghiên cứu tại C-BRAIN đã phát triển hai công cụ: OpenScientist — được xây dựng cùng Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Berkeley dưới sự dẫn dắt của nhà khoa học Justin Reese — và InsightEngine, được phát triển cùng 387 Labs. OpenScientist là trợ lý khoa học AI tác tử (agentic AI) mã nguồn mở, có khả năng tiếp nhận câu hỏi nghiên cứu cùng bộ dữ liệu của nhà khoa học, sau đó tạo giả thuyết bán tự động, thực hiện phân tích và đưa ra các kết quả chuyên sâu có thể kiểm chứng và thẩm tra. InsightEngine là nền tảng nghiên cứu mã nguồn mở ứng dụng AI tác tử nhằm đối chiếu giả thuyết với tài liệu khoa học, phân tích các bộ dữ liệu do người dùng cung cấp, khai thác đồ thị tri thức y sinh và đối chiếu mọi luận điểm với bằng chứng thực tế để phát hiện hiện tượng ảo giác trước khi các nhà nghiên cứu tiến hành những thử nghiệm tốn kém. Trong các nghiên cứu tình huống đã công bố, OpenScientist đã hoàn thành các phân tích chỉ trong vài phút với chi phí dưới 10 USD cho mỗi lần vận hành, trong khi các chuyên gia chuyên ngành ước tính quy trình này phải mất từ vài tuần đến vài tháng. Với quy mô kết nối hiện tại gồm hơn 200 nhóm nghiên cứu của C-BRAIN, năng lực này có thể giải phóng nguồn lực nghiên cứu đáng kể, ước tính có thể vượt 1.000.000 giờ mỗi năm khi triển khai trên diện rộng. Từ tương quan đến nguyên nhân Hướng tới tương lai, C-BRAIN đặt mục tiêu xây dựng một mô hình nền tảng (foundation model) sinh học đa phương thức, được huấn luyện trên toàn bộ dữ liệu hiện có — bao gồm chẩn đoán hình ảnh thần kinh, multi-omics, các dấu ấn sinh học dịch thể và các chỉ số lâm sàng theo chiều dọc. Đến năm thứ ba, mục tiêu đề ra là phát hiện các cơ chế nhân quả mới của quá trình lão hóa não bộ và bệnh Alzheimer, tiến tới xác lập các nguyên lý khoa học có thể kiểm chứng dựa trên toàn bộ phạm vi nghiên cứu và dữ liệu hiện có. Ông Bateman cho biết: “AI có khả năng tư duy và suy luận mang tiềm năng thúc đẩy các phát hiện đột phá, mở ra những biện pháp phòng ngừa và điều trị hiệu quả, có tính ứng dụng cao cho toàn dân”.