Kiểm soát sinh học - Fabian Theis, Helmholtz Munich

Ông Fabian Theis là một trong những nhân vật chủ chốt tham gia các giai đoạn phát triển khác nhau của khái niệm và sáng kiến Tế bào ảo (Virtual Cell). Phòng thí nghiệm của ông đóng vai trò tiên phong trong việc phát triển các thuật toán nhằm phân tích dữ liệu sinh học đa quy mô, đa phương thức (“multiomics”) và biến đổi theo thời gian. Trên thực tế, ông đã định hình tầm nhìn quy mô lớn và hoạt động thu thập dữ liệu thông qua vai trò lãnh đạo tại Helmholtz, nhiều doanh nghiệp khởi nghiệp và tại chính Biohub. Theo dõi toàn bộ chương trình trên YouTube… Thời gian gần đây, sự chú ý trong lĩnh vực AI ứng dụng trong sinh học phần lớn tập trung vào thiết kế phân tử và protein, với các tên tuổi như AlphaFold, ESM, BioHub, Chai, Leash, Isomorphic, Boltz, Genesis, Octant, Phòng thí nghiệm Baker cùng nhiều đơn vị khác. Sau giai đoạn hào hứng ban đầu, các dự án Virtual Cell nhận được ít sự quan tâm hơn, phần lớn do những hoài nghi về hiệu quả của các mô hình quy mô lớn trong việc giải quyết các bài toán cơ bản của tế bào ảo. Khoản đầu tư 1,8 tỷ USD Thông báo của Biohub cách đây vài tuần đã thu hút sự quan tâm lớn của truyền thông với con số cam kết tài trợ lên tới 1,8 tỷ USD từ Biohub, Viện Y tế Quốc gia Mỹ (NIH), Bộ Năng lượng Mỹ (DOE), Google và Meta. Nội dung thảo luận tập trung vào năng lực đo lường và tạo ảnh mới, khả năng tạo lập các bộ dữ liệu lớn và việc cung cấp dữ liệu phục vụ huấn luyện AI. Xem bài viết trên X ↗ Tuy nhiên, nguyên nhân nào thúc đẩy các tổ chức này gia tăng nguồn lực vào thời điểm hiện tại? Các kế hoạch này vốn đã được chuẩn bị trong nhiều năm, và yếu tố nào khiến đây là thời điểm quyết định để đẩy mạnh triển khai? Các năng lực đo lường mới và hạ tầng quy mô lớn đang bắt đầu đi vào vận hành, tạo điều kiện để nỗ lực của Biohub mang lại tác động khoa học sâu rộng. DOE và NIH đang phát triển năng lực tự động hóa quy trình nghiên cứu tích hợp (lab-in-the-loop) ở quy mô lớn. Google đang mở rộng năng lực nghiên cứu mạng lưới thần kinh (connectomics). Bản thân Biohub đã hợp tác với nhiều phòng thí nghiệm để phát triển và nâng cấp các nền tảng tạo ảnh như kính hiển vi tấm pha laser, kính hiển vi tấm ánh sáng và kỹ thuật hậu xử lý tiên tiến cho kính hiển vi quang học thông thường nhằm thu thập dữ liệu kiểu hình chi tiết. Các công nghệ này đang nhanh chóng hoàn thiện và nhiều khả năng sẽ đóng vai trò then chốt trong sáng kiến của Biohub. Những khó khăn của mô hình tế bào ảo Loại dữ liệu đa quy mô, đa phương thức này tương đồng với dạng dữ liệu mà ông Fabian Theis đã nghiên cứu mô hình hóa trong suốt sự nghiệp. Mặt khác, việc xây dựng mô hình Virtual Cell đang gặp phải những rào cản làm suy giảm sự kỳ vọng đối với sinh học hệ thống. Thử thách Arc Virtual Cell Challenge năm 2025 đã làm sáng tỏ vấn đề này: hàng loạt công trình nghiên cứu chỉ ra rằng các đường chuẩn cố định (thậm chí phi tuyến tính) thường vượt trội hơn các mô hình phức tạp trong bài toán "Dự đoán can thiệp" (Perturbation Prediction). Bài toán đặt ra là khi thay đổi đầu vào hoặc cơ chế điều khiển của tế bào (thông qua chỉnh sửa gene, dược phẩm hoặc các yếu tố môi trường khác), "trạng thái" của tế bào sẽ thay đổi như thế nào. Thực tế cho thấy nhiều mô hình không đạt hiệu quả cao hơn các đường chuẩn cơ bản nhất. Tình hình trên thực tế chưa hoàn toàn tiêu cực: Một bài báo khoa học chất lượng đã chỉ ra rằng nhiều thước đo đánh giá hiện nay chưa được hiệu chuẩn chuẩn xác: các thước đo này có thể đánh giá cao một dự đoán trung bình không mang nhiều giá trị thông tin chỉ vì phần lớn các gene hầu như không biến đổi. Khi áp dụng các thước đo được hiệu chuẩn tốt hơn, các mô hình học sâu hoàn toàn có thể vượt qua mốc đối chứng trung bình. Vấn đề nằm ở bản chất bài toán đặt ra Tuy nhiên, ông Fabian Theis cho rằng việc dự đoán nhiễu loạn dựa trên các bộ dữ liệu hiện có chưa phải là bài toán đủ phức tạp để cần đến các thuật toán chuyên sâu. Thay vào đó, trọng tâm cần hướng vào các vấn đề mà Biohub vừa công bố trong chiến dịch thu thập dữ liệu trị giá 1,8 tỷ USD: sử dụng dữ liệu sinh học quy mô lớn, độ chính xác cao, đa quy mô và được đồng đăng ký nhằm dự đoán sự tiến hóa từ phân tử → tế bào → vi môi trường → mô → cơ quan → sinh vật, cũng như cách thức các quy mô này tác động lẫn nhau. Đây là một bối cảnh thuận lợi: ở thời điểm hiện tại, AI đang hỗ trợ giải quyết các bài toán có quy mô lớn hơn đáng kể, và bài toán nêu trên có phạm vi đặc biệt rộng. Giới nghiên cứu hiện vẫn thiếu hiểu biết về “giao diện quy mô” giữa các “phạm vi ứng dụng” khác nhau, đồng thời thiếu hụt dữ liệu. Sáng kiến của Biohub hướng tới việc giải quyết vấn đề dữ liệu, trong khi ông Fabian Theis đã dành nhiều năm phát triển các thuật toán nhằm mô hình hóa những bài toán quy mô lớn này. Các tế bào lân cận làm thay đổi trạng thái tế bào ra sao? Sự phân bố tế bào sẽ biến đổi thế nào trước một tác động nhiễu loạn? Làm thế nào để tác động lên một tế bào nhằm đưa tế bào đó về trạng thái mong muốn? Đây là những câu hỏi ngày càng phức tạp, hướng tới mô hình phòng thí nghiệm khép kín (lab-in-the-loop) cùng các thử nghiệm quy mô lớn, và đòi hỏi các mô hình có độ phức tạp ngày càng cao. Mô hình thúc đẩy y học chính xác Các phòng thí nghiệm và sáng kiến của ông Theis cũng đang được đầu tư mạnh mẽ: Trung tâm Sức khỏe Tính toán tại Helmholtz kết hợp AI, dữ liệu phân tử, chẩn đoán hình ảnh y tế, hệ gen học và dữ liệu lâm sàng nhằm phát triển các mô hình dự đoán và mô hình cơ chế phục vụ y học chính xác. Viện Sinh học Tính toán phát triển các mô hình thống kê và động lực học tích hợp thông tin sinh học từ chuỗi thời gian đơn bào đến dữ liệu omics quy mô quần thể. Với vai trò tiên phong trong lĩnh vực này, cuộc trao đổi kéo dài một giờ đã làm rõ quan điểm của ông Fabian Theis về Tế bào Ảo (Virtual Cells), trong bối cảnh các chuẩn mực về độ khó của bài toán công nghệ đang thay đổi nhanh chóng. Nội dung trao đổi cũng bao gồm: Hoạt động ứng dụng thương mại của Tế bào Ảo "Bài học cay đắng" (The Bitter Lesson) trong sinh học - chủ đề xuyên suốt Đào tạo thế hệ nhà sinh học tính toán kế cận Khép kín chu trình phòng thí nghiệm (lab-in-the-loop) Kiểm soát Sinh học - Fabian Theis, Helmholtz Munich Ông Fabian Theis là một trong những nhân sự then chốt qua các giai đoạn phát triển của khái niệm và sáng kiến Tế bào Ảo. Phòng thí nghiệm của ông đã và đang mở rộng các giới hạn thuật toán nhằm giải mã các hệ thống sinh học đa quy mô, đa phương thái ("mult... Latent Space [1] Nguồn kinh phí từ NIH là các khoản đầu tư trước đó