Regina Barzilay và Jim Collins giành Giải thưởng Pritzker về Thành tựu Xuất sắc trong Nghiên cứu AI và Khoa học nhờ công trình phát hiện thuốc kháng sinh ứng dụng AI

Giáo sư Xuất sắc về AI và Y tế tại Trường Kỹ thuật thuộc MIT Regina Barzilay cùng Giáo sư Kỹ thuật và Khoa học Y tế Termeer tại MIT James Collins đã được trao Giải thưởng Pritzker năm 2026 về Thành tựu Nghiên cứu AI trong Khoa học (Pritzker Prize for AI in Science Research Excellence). Giải thưởng ghi nhận công trình hợp tác của hai nhà khoa học trong việc “tiên phong ứng dụng AI để tìm kiếm kháng sinh, tích hợp học sâu (deep learning), kỹ thuật sinh học và kiểm chứng thực nghiệm nhằm xác định các ứng viên kháng khuẩn mới chống lại các mầm bệnh kháng thuốc”. Được University of Chicago và Caltech phối hợp thành lập vào năm 2024, Giải thưởng Pritzker về Thành tựu Nghiên cứu AI trong Khoa học tôn vinh các đóng góp thúc đẩy đồng thời lĩnh vực AI cùng các ngành khoa học tự nhiên hoặc kỹ thuật. Giáo sư Barzilay và Giáo sư Collins là các đồng lãnh đạo chuyên môn tại Phòng khám Học máy trong Y tế Abdul Latif Jameel (Jameel Clinic), đồng thời công tác tại MIT Schwarzman College of Computing và Trường Kỹ thuật thuộc MIT. Năm 2020, hai tác giả cùng nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại MIT khi đó là Jonathan Stokes (tác giả thứ nhất, làm việc tại phòng thí nghiệm của Collins từ năm 2017 đến năm 2021) đã công bố bài báo đột phá đầu tiên trên tạp chí Cell. Bài báo mô tả loại kháng sinh đầu tiên do trí tuệ nhân tạo phát hiện mang tên halicin, được đặt theo tên hệ thống AI hư cấu HAL 9000 trong bộ phim "2001: A Space Odyssey" năm 1968 của đạo diễn Stanley Kubrick. Halicin là loại kháng sinh phổ rộng ban đầu được nghiên cứu như một loại thuốc điều trị bệnh tiểu đường tiềm năng. Hợp chất này được xác định bởi một mô hình học sâu huấn luyện trên 2.500 phân tử. Qua thử nghiệm, nhóm nghiên cứu nhận thấy halicin có khả năng tiêu diệt các vi khuẩn kháng kháng sinh (tức "siêu vi khuẩn") như Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii và Mycobacterium tuberculosis. Quy trình phát hiện vốn từng mất nhiều năm đã được hoàn thành chỉ trong vài tuần. Trong bối cảnh cuộc khủng hoảng kháng kháng sinh toàn cầu ngày càng đáng báo động, kết quả này chứng minh AI có thể trở thành công cụ hữu hiệu để nhanh chóng tìm ra các loại kháng sinh mới và hiệu quả. Sau halicin, Giáo sư Barzilay và Giáo sư Collins tiếp tục phối hợp với Stokes (hiện là trợ lý giáo sư tại McMaster University) sử dụng học máy để xác định abaucin vào năm 2023. Đây là loại kháng sinh phổ hẹp cho thấy hiệu quả chống lại A. baumannii, một loại vi khuẩn kháng thuốc thường xuất hiện trên tay nắm cửa bệnh viện và trong vết thương của các binh sĩ Mỹ đồn trú tại Iraq và Afghanistan. Đáng chú ý, hiệu quả "phổ hẹp" của abaucin đối với một loài vi khuẩn kháng thuốc duy nhất chính là ưu điểm then chốt, giúp giảm thiểu khả năng vi khuẩn phát triển tính kháng thuốc và hạn chế gây hại cho các vi khuẩn có lợi trong đường ruột. Giáo sư Collins nhận định: “Trong lịch sử, việc tìm kiếm kháng sinh phụ thuộc vào các phương pháp thử - sai tốn nhiều công sức. Quy trình này diễn ra chậm chạp, tốn kém và khó dự đoán, thường mang lại rất ít ứng viên kháng sinh khả thi. Với AI tạo sinh, chúng ta đang chứng kiến sự chuyển dịch từ việc dùng AI như một công cụ phát hiện sang công cụ thiết kế. Sự chuyển dịch này mở ra những ranh giới mới trong nghiên cứu kháng sinh, có thể mang lại thế hệ thuốc cứu mạng tiếp theo”. Theo quan điểm của Giáo sư Barzilay: “Dù đã đạt được tiến bộ đáng kể trong mô hình hóa phân tử, chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của quá trình phát triển thuốc. Với AI, chúng ta mới chỉ có thể tự động hóa một số khâu, chứ chưa thể chuyển đổi hoàn toàn quy trình tìm kiếm. Để hiện thực hóa điều đó, chúng ta cần nỗ lực xây dựng các mô hình AI phản ánh chân thực đặc tính sinh học của con người”.