Mô hình ngôn ngữ hệ gen Evo 2 đã thiết kế các hệ gen chức năng mới của thực khuẩn thể ΦX174. Khoảng 300 thiết kế do trí tuệ nhân tạo tạo ra đã được tổng hợp hóa học và thử nghiệm trong phòng thí nghiệm. Mười sáu thực khuẩn thể được tổng hợp có khả năng sống sót và được chứng minh là hiệu quả chống lại vi khuẩn Escherichia coli C kháng thuốc, cho thấy liệu pháp thực khuẩn thể có thể là một lựa chọn để giải quyết vấn đề kháng thuốc của vi khuẩn. Là một cột mốc trong khoa học, đây là lần đầu tiên một mô hình ngôn ngữ thiết kế chức năng sinh học ở cấp độ toàn bộ hệ gen.
Quá trình tiến hóa đã diễn ra trong khoảng 3 tỷ năm, thiết kế các hệ thống sinh học trong tự nhiên thông qua đột biến ngẫu nhiên và chọn lọc. Con người đã sử dụng chọn lọc nhân tạo từ khá lâu để định hình các đặc điểm sinh học của thực vật và động vật. Kỹ thuật di truyền hiện nay là một công cụ được thiết lập để thiết kế các hệ thống sinh học, nhờ những tiến bộ trong sinh học phân tử trong vài thập kỷ qua. Điều này đòi hỏi phải dự đoán các chi tiết cấu trúc của một thiết kế chức năng và khả thi, đây là một nhiệm vụ phức tạp và đầy thách thức. Sức mạnh tính toán khổng lồ của các mô hình tuyến tính hiện đại được huấn luyện phù hợp với dữ liệu tiến hóa và di truyền có liên quan đã trở nên hữu ích trong việc tăng cường tìm kiếm các thiết kế sinh học chức năng.
Gần đây, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) đã được ứng dụng trong việc thiết kế các hệ thống sinh học phức tạp ở quy mô từng gen và protein riêng lẻ. Năm 2025, các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng một mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trên quy mô lớn bằng dữ liệu tiến hóa có thể tạo ra các protein chức năng mới. Họ đã giới thiệu ESM3, một mô hình ngôn ngữ protein tạo ra cấu trúc protein và trình tự axit amin khi được yêu cầu. Trình tự protein quyết định cấu trúc ba chiều và chức năng tế bào của protein.
Các mô hình ngôn ngữ hệ gen được huấn luyện trên các kho dữ liệu DNA khổng lồ bao gồm hàng triệu hệ gen từ tất cả các lĩnh vực của sự sống. Kết quả là, các mô hình này học được các ràng buộc tiến hóa định hình trình tự DNA trong tự nhiên. Liệu một mô hình ngôn ngữ hệ gen có thể tạo ra toàn bộ hệ gen chức năng?
Trong một nghiên cứu gần đây được công bố vào ngày 6 tháng 8 năm 2026, các nhà nghiên cứu đã sử dụng thành công các mô hình ngôn ngữ hệ gen, Evo 1 và Evo 2, để tạo ra các bộ gen hoàn chỉnh của thực khuẩn thể ΦX174 với cấu trúc di truyền thực tế và tính đặc hiệu đối với vật chủ vi khuẩn, Escherichia coli C. Họ đã sử dụng thực khuẩn thể ΦX174 tự nhiên làm khuôn mẫu thiết kế. Hàng nghìn bộ gen được tạo ra đã được đánh giá, trong đó khoảng 300 bộ gen được tổng hợp hóa học và thử nghiệm trong phòng thí nghiệm. Mười sáu thực khuẩn thể được tìm thấy là có khả năng sống sót. Các thực khuẩn thể sống sót này là những thực khuẩn thể mới và nhanh chóng khắc phục được các chủng E. coli kháng ΦX174 khi được thử nghiệm khả năng này.
Nghiên cứu này nâng các mô hình ngôn ngữ hệ gen lên một tầm cao mới khi chứng minh rằng các mô hình này có thể nắm bắt được các ràng buộc tiến hóa trong trình tự DNA với độ chính xác đủ để tạo ra các hệ gen hoàn chỉnh và có chức năng. Điều này cũng mở ra một con đường cơ bản cho liệu pháp thực khuẩn thể chống lại vi khuẩn kháng thuốc.
***
Tài liệu tham khảo:
- Hayes T. vàl. 2025. Mô phỏng 500 triệu năm tiến hóa bằng mô hình ngôn ngữ. Khoa học. 16 tháng 1 năm 2025. Tập 387, Số 6736, trang 850-858. DOI: https://doi.org/10.1126/science.ads0018
- Vua SH vàl. 2026. Thiết kế tạo sinh vi khuẩn thể bằng mô hình ngôn ngữ hệ gen. Khoa họcNgày 6 tháng 8 năm 2026. Tập 393, Số 6811. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aec2657
- Inglesby TV và Hanke MS, 2026. Bộ gen virus được thiết kế bằng trí tuệ nhân tạo. Khoa học. Ngày 6 tháng 8 năm 2026. Tập 393, Số 6811, trang 563-564. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aej8512
- Trí tuệ nhân tạo thiết kế một loại thuốc diệt vi khuẩn E. Coli mới. Báo cáo của Đại học Stanford. Ngày 6 tháng 8 năm 2026. Có sẵn tại [địa chỉ trang web]. https://news.stanford.edu/stories/2026/08/evo-2-ai-tool-e-coli-killer-bacteriophages
***
Các bài liên quan:
- Giao diện não-máy tính (BCI): Hướng tới sự hợp nhất giữa con người và trí tuệ nhân tạo (18 Tháng 3 2026)
- SARAH: Công cụ nâng cao sức khỏe dựa trên AI đầu tiên của WHO (Ngày 2 tháng 2024 năm XNUMX)
- Trí tuệ nhân tạo sáng tạo (AI): WHO ban hành Hướng dẫn mới về quản trị LMM (19 tháng 1 2024)
- Hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tiến hành nghiên cứu hóa học một cách tự động (26 Tháng 12 2023)
- Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp chẩn đoán y tế nhanh chóng và hiệu quả (Ngày 15 tháng 2018 năm XNUMX)
***
