Một nhóm nghiên cứu tại MIT đã dùng thuật toán AI để thiết kế công thức vắc-xin RNA mới, giúp các hạt nano lipid (LNP) bao bọc RNA không bị phân rã ở nhiệt độ cao. Theo thông cáo của MIT ngày 28/9, vắc-xin theo công thức mới có thể bảo quản ở nhiệt độ phòng trong một năm, và ở khoảng 37°C (98°F) trong hai tháng. Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature Biotechnology.
Phần lớn vắc-xin mRNA hiện nay phải bảo quản đông lạnh ở nhiệt độ từ -20°C đến -80°C, nên khâu vận chuyển và lưu kho đều phụ thuộc vào chuỗi lạnh. Đây là một nguyên nhân trực tiếp khiến vắc-xin COVID-19 triển khai chậm ở các nước thu nhập thấp, và cũng là bối cảnh khiến nghiên cứu này nhận được tài trợ từ Quỹ Gates.
Thuật toán đã làm gì
Nghiên cứu do Ana Jaklenec và giáo sư Robert Langer, hai nhà nghiên cứu chính tại Viện Nghiên cứu Ung thư Tích hợp Koch của MIT, dẫn dắt, cùng với nghiên cứu sinh tiến sĩ Jinbi Tian và nghiên cứu viên sau tiến sĩ Khanh Tran. Phần thuật toán do Mina Konaković Luković, trợ lý giáo sư tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL) của MIT, phụ trách.
Quy trình gồm nhiều bước. Trước tiên, nhóm đo tác dụng ổn định RNA của từng chất trong gần 50 thành phần đã được FDA phê duyệt, rồi chọn ra 5 loại hiệu quả nhất. Cái khó nằm ở tỷ lệ pha trộn 5 chất này: không gian tổ hợp quá lớn, nếu thử thủ công từng cái sẽ mất nhiều tháng. Thuật toán dựa trên một lượng nhỏ kết quả thí nghiệm đã có để dự đoán tỷ lệ pha chế nhiều khả năng hiệu quả nhất cho đợt tiếp theo, phòng thí nghiệm thử nghiệm rồi đưa kết quả trở lại cho thuật toán, hội tụ dần qua từng vòng. Toàn bộ quá trình chỉ mất vài tuần.
"The real beauty of this algorithm is that we can use it with small data sets."
Jaklenec cho biết, cái hay thực sự của thuật toán này là có thể dùng được với những bộ dữ liệu nhỏ.
Luković cũng cho biết việc thuật toán hội tụ nhanh đến một công thức ổn định như vậy nằm ngoài dự đoán của cả nhóm.
Vì sao dữ liệu nhỏ lại quan trọng
Dữ liệu thí nghiệm sinh học rất đắt đỏ: mỗi vòng thử công thức đều cần tổng hợp, bảo quản, kiểm nghiệm, thường mất nhiều ngày, nên khó tích lũy đủ quy mô dữ liệu mà học sâu cần. Phần lớn tin tức về AI bước vào phòng thí nghiệm trong một, hai năm qua tập trung ở các hướng có sẵn cơ sở dữ liệu công khai quy mô lớn, như cấu trúc protein hay sinh phân tử. Còn khâu bào chế công thức, nơi dữ liệu của mỗi phòng thí nghiệm đều rất ít, lại phù hợp hơn với kiểu tối ưu hóa mẫu nhỏ theo hướng "học chủ động": mô hình chỉ đề xuất thí nghiệm tiếp theo nên làm gì, còn phán đoán vẫn dựa vào đo lường thực tế.
Việc chọn 5 thành phần đều nằm trong danh sách đã được FDA phê duyệt cũng xuất phát từ cân nhắc thực tế. Nếu đổi sang chất hóa học hoàn toàn mới, việc đánh giá an toàn phải làm lại từ đầu; còn dùng lại tá dược đã được phê duyệt thì con đường tiến tới thử nghiệm lâm sàng sẽ ngắn hơn.
Còn cách lâm sàng bao xa
Dữ liệu về khả năng sinh miễn dịch hiện tại đều đến từ chuột, nhóm nghiên cứu cho biết phản ứng miễn dịch tương đương công thức gốc của Moderna. Hiệu quả trên người, độ ổn định giữa các lô khi sản xuất quy mô lớn, và việc cơ quan quản lý có chấp nhận nhãn bảo quản ở nhiệt độ phòng hay không, đều chưa được đề cập trong thông cáo, cũng chưa có doanh nghiệp nào công bố tiếp nhận để đưa vào thử nghiệm lâm sàng.
Nghiên cứu này có một điểm tham chiếu cụ thể tại Trung Quốc: các vắc-xin mRNA đã ra thị trường hoặc đang nghiên cứu trong nước cũng phụ thuộc vào chuỗi lạnh, còn chi phí phân phối tới khu vực miền tây và vùng xa vẫn luôn là bài toán khó. Nếu công thức LNP bền ở nhiệt độ phòng đứng vững qua thử nghiệm trên người, nhóm chịu ảnh hưởng lớn nhất sẽ là khâu hậu cần vắc-xin và tiêm chủng tuyến cơ sở, chứ không phải bản thân phòng thí nghiệm. Phương pháp được dùng trong nghiên cứu không quá phức tạp, các nhóm làm hệ thống vận chuyển thuốc trong nước hoàn toàn có thể áp dụng cách tiếp cận tương tự để sàng lọc tá dược của riêng mình.
Nguồn tham khảo: MIT News, CocoLoop, thông tin bài báo trên Nature Biotechnology; các nội dung được kiểm chứng gồm nhiệt độ và thời gian bảo quản, số lượng thành phần ứng viên, tên các nhà nghiên cứu và đơn vị tài trợ.