Các nhà khoa học tại Đại học Stanford và Viện Arc đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để thiết kế các loại virus mới có khả năng tiêu diệt vi khuẩn trong phòng thí nghiệm.

Cập nhật AI nghiên cứu Sao chép URL vào khay nhớ tạm Chia sẻ bài viết này Đến phần bình luận Các nhà khoa học của Stanford và Arc Institute đã sử dụng AI để thiết kế các loại virus mới tiêu diệt vi khuẩn trong phòng thí nghiệm Maximilian Schreiner Xem hồ sơ LinkedIn của Maximilian Schreiner Ngày 7/8/2026 Midjourney được THE DECODER gợi ý Cập nhật – Ngày 7/8/2026 Đã bổ sung chi tiết từ ấn phẩm Science và bình luận từ các nhà khoa học khác. Cập nhật, ngày 7/8/2026: Một nhóm nghiên cứu từ Đại học Stanford và Viện Arc đã sử dụng mô hình AI để thiết kế hoàn chỉnh bộ gen virus từ đầu, sau đó tạo ra 16 loại virus chức năng không tồn tại trong tự nhiên trong phòng thí nghiệm. Công trình này trước đây chỉ có dưới dạng bản in trước. Hiện tại, nó đã được bình duyệt và xuất bản trên tạp chí Science. Tờ New York Times đưa tin chi tiết mới, đặc biệt về tỷ lệ thành công. Mô hình, có tên Evo, đã đề xuất 700.000 bộ gen khả thi. Nhóm nghiên cứu chỉ theo đuổi những ứng cử viên triển vọng nhất, tổng hợp hóa học 285 trình tự dưới dạng DNA và đưa chúng vào vi khuẩn. Mười sáu trong số đó đã tạo ra virus có khả năng nhân lên. Bản in trước đã đề cập đến 302 bộ gen được tổng hợp. Quá trình huấn luyện cũng đang được làm rõ hơn. Evo ban đầu học từ khoảng chín nghìn tỷ nucleotide được lấy từ hàng triệu động vật, thực vật, vi sinh vật và virus, nắm bắt các mẫu hình chạy xuyên suốt cây sự sống. Chỉ sau đó, một vòng huấn luyện chuyên biệt thứ hai mới diễn ra, sử dụng 11 gen của phage Phi X-174 và khoảng 15.000 họ hàng gần nhất của nó. Đối với nghiên cứu sinh và đồng tác giả Samuel King, đó là một bước đi hợp lý. Ông nói: "Nó chỉ cảm thấy như bước tiếp theo hiển nhiên". Các loại virus tạo ra không chỉ là những bản sao yếu kém. Chúng tỏ ra mạnh mẽ như các loại virus tự nhiên, và một số nhân lên thậm chí còn nhanh hơn Phi X-174. Oliver Crook, một nhà hóa học protein tại Đại học Oxford, người không tham gia vào nghiên cứu, cho biết: "Chúng không chỉ là những phiên bản yếu ớt của những thứ đã tồn tại". Patrick Cai, một nhà sinh học tổng hợp tại Đại học Manchester, gọi công trình này là một "cột mốc quan trọng". Tuy nhiên, Crook đã làm giảm bớt kỳ vọng. AI không phát minh ra bất cứ điều gì hoàn toàn mới. Các loại virus rất giống với các loài tự nhiên và dựa trên cùng một sinh học. Liệu Evo có thành công tương tự với các nhóm virus khác hay không vẫn là một câu hỏi mở. Nếu có, kết quả có thể mang lại những công cụ hữu ích cho y học và công nghệ sinh học. Crook nói: "Rất nhiều khoa học của chúng ta dựa vào virus như một công nghệ". Tại sao các quy tắc an toàn hiện hành không bao gồm điều này Một lỗ hổng trong quy định an toàn sinh học hiện rõ ràng hơn bao giờ hết. Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ đã ban hành chính sách về nghiên cứu khoa học sự sống có rủi ro cao vào cuối tháng 7. Chính sách này cấm các thí nghiệm làm cho mầm bệnh nguy hiểm hơn. Tuy nhiên, công việc tính toán thuần túy, nghĩa là thiết kế DNA virus trên máy tính, không được bao gồm "trừ khi nó liên quan đến một thực thể đáng lo ngại", cơ quan này cho biết. Vấn đề đã rõ ràng. Với bệnh đậu mùa, việc phân loại rất rõ ràng. Với một loại virus xuất phát từ mô hình AI, điều này không rõ ràng. "Nguy cơ của những gì tôi chưa từng thấy trước đây là gì?" Moritz Hanke thuộc Trung tâm An ninh Y tế Johns Hopkins đặt câu hỏi. Ông nhận thấy một khoảng cách lớn giữa tốc độ nghiên cứu và các rào cản xung quanh nó. "Có một sự mất kết nối rất lớn." Kịch bản lạm dụng của ông: "Bạn có thể nói, 'Này, mô hình ngôn ngữ bộ gen, hãy tạo cho tôi một bộ gen cúm đã được sửa đổi để dễ lây truyền hơn hoặc gây chết người hơn.'" Nhóm nghiên cứu đã tự mình thực hiện các biện pháp phòng ngừa. Trong quá trình đào tạo, Evo không nhận được dữ liệu về virus lây nhiễm sang người, cũng như các mầm bệnh liên quan từ động vật, thực vật hoặc nấm. Điều đó có nghĩa là mô hình không thể tạo ra các bộ gen đó ngay từ đầu. "Chúng tôi chỉ muốn cẩn thận hơn," Brian Hie, một nhà sinh học tính toán tại Stanford và đồng tác giả của nghiên cứu, cho biết. Hanke gọi đó là "rất đáng khen ngợi," đặc biệt là vì không có quy tắc chính thức nào yêu cầu điều đó. "Bởi vì họ không nhận được bất kỳ hướng dẫn nào từ bất cứ đâu về những gì họ nên làm," ông nói. Bài báo gốc từ ngày 21/9/2025: Một nhóm nghiên cứu ở California đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để thiết kế các loại virus hoạt động có khả năng tiêu diệt vi khuẩn, trong cái mà họ mô tả là "thiết kế tạo sinh đầu tiên của bộ gen hoàn chỉnh." Dự án đánh dấu một bước đi ban đầu hướng tới các dạng sống do AI thiết kế, theo một báo cáo trên MIT Technology Review. Công trình được thực hiện bởi các nhà khoa học tại Đại học Stanford và Viện Arc phi lợi nhuận. Trong một bài báo tiền xuất bản, họ mô tả cách một hệ thống AI đề xuất các mã di truyền mới cho virus. Sau đó, nhóm đã in hóa học 302 trong số các thiết kế này dưới dạng chuỗi DNA và cho chúng tiếp xúc với vi khuẩn E. coli. Mười sáu trong số các virus do AI tạo ra đã nhân lên thành công và tiêu diệt vật chủ vi khuẩn của chúng. "Điều đó khá ấn tượng, chỉ cần thực sự nhìn thấy quả cầu do AI tạo ra này," Brian Hie, người điều hành phòng thí nghiệm Arc Institute nơi các virus được tạo ra, cho biết. Evo học hỏi từ hàng triệu bộ gen virus Trọng tâm của dự án là một AI có tên Evo, hoạt động giống như một mô hình ngôn ngữ lớn nhưng được đào tạo về sinh học thay vì văn bản. Thay vì học từ sách và bài báo, Evo được đào tạo trên khoảng hai triệu bộ gen thực khuẩn thể. Đối với nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã giao nhiệm vụ cho nó đề xuất các biến thể của phiX174, một thực khuẩn thể đơn giản chỉ chứa 11 gen và khoảng 5.000 chữ cái DNA. Jef Boeke, một nhà sinh học tại NYU Langone Health, mô tả dự án là một "bước đi đầu tiên ấn tượng" hướng tới sự sống do AI thiết kế, mặc dù bản thân virus không thực sự sống. Ông nói rằng hiệu suất của AI là "tốt đáng ngạc nhiên" và các thiết kế của nó là "bất ngờ," với những thay đổi về thứ tự và sắp xếp gen mà các nhà khoa học con người chưa từng xem xét. Không phải ai cũng bị thuyết phục. J. Craig Venter, người đã giúp tiên phong DNA tổng hợp, gọi phương pháp này là "chỉ là một phiên bản nhanh hơn của các thí nghiệm thử và sai." Phòng thí nghiệm của ông từng tạo ra các tế bào tổng hợp thông qua một quy trình tương tự, nhưng với các tìm kiếm thủ công chậm hơn nhiều.