Công nghệ giải mã protein được ứng dụng thế nào?

Nghiên cứu được trao Giải Nobel Hóa học 2024 có thể giải mã một số bí mật kéo dài hàng thập kỷ của protein, khám phá các loại thuốc mới tới enzyme phân hủy chất gây ô nhiễm.

Giáo sư David Baker ở Đại học Washington phát biểu tại trường sau khi đoạt giải Nobel Hóa học 2024. Ảnh: AFP

Hội đồng bình chọn giải Nobel Hóa học 2024 đánh giá nghiên cứu về protein của ba nhà khoa học nắm giữ tiềm năng khổng lồ trong hàng loạt lĩnh vực, theo AFP. Nhà sinh hóa David Baker, 62 tuổi, Giáo sư tại Đại học Washington, Mỹ, tìm cách thiết kế loại protein hoàn toàn mới chưa từng thấy trong tự nhiên. Trong khi nhà nghiên cứu Demis Hassabis, 48 tuổi, và John Jumpe, 39 tuổi, ở phòng thí nghiệm DeepMind của Google sử dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để dự đoán cấu trúc protein.

Protein là phân tử đóng vai trò như "nhà máy của mọi thứ diễn ra trong cơ thể", theo Davide Calebiro, nhà nghiên cứu protein ở Đại học Birmingham, Anh. ADN cung cấp thiết kế cho mọi tế bào. Protein sau đó sử dụng thông tin này để tiến hành biến đổi tế bào thành loại chuyên biệt như tế bào não hoặc tế bào cơ bắp.

Protein bao gồm 20 loại axit amin khác nhau. Trình tự bắt đầu của những axit này quyết định cấu trúc 3D mà chúng sẽ vặn xoắn và gập lại. Chủ tịch Hiệp hội Hóa học Mỹ Mary Carroll so sánh chúng với dây điện thoại bàn cũ kỹ. "Bạn có thể kéo căng dây điện thoại và có cấu trúc thẳng. Sau đó, nó sẽ đàn hồi về hình dáng 3D", Carroll nói. Vì vậy, nếu các nhà hóa học muốn làm chủ protein, họ cần hiểu rõ cách chuỗi 2D biến thành cấu trúc 3D.

David Baker thành công sử dụng những khối này để thiết kế một protein mới không giống bất cứ protein nào khác. Kể từ đó, nhóm nghiên cứu của ông liên tục tạo ra những protein sáng tạo, bao gồm protein có thể dùng làm dược phẩm, vaccine, vật liệu nano và cảm biến siêu nhỏ.

Sự kết hợp của AI

Trong protein, các axit amin liên kết với nhau thành những chuỗi dài xếp lại tạo thành cấu trúc ba chiều, mang ý nghĩa quyết định với chức năng của protein. Từ những năm 1970, các nhà nghiên cứu đã cố gắng dự đoán cấu trúc protein từ trình tự axit amin, nhưng điều này cực kỳ khó. Nhiều người đã thất bại trong việc dự đoán cấu trúc của axit amin mới.

Cho đến năm 2020 Hassabis và Jumper đã huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo AlphaFold của họ về mọi chuỗi axit amin đã biết và cấu trúc tương ứng. Khi gặp một chuỗi chưa biết, AlphaFold so sánh nó với những chuỗi trước đó, dần dần dựng lại cấu trúc bằng hình ảnh 3D. Sau đó nhóm nghiên cứu phát triển hệ thống nâng cấp hơn là AlphaFold2 giúp dự đoán cấu trúc của tất cả 200 triệu protein mà giới nghiên cứu đã nhận dạng.

Từ sau đột phá đó, AlphaFold2 được sử dụng bởi hơn hai triệu người từ 190 nước. Trong số hàng loạt ứng dụng khoa học, các nhà nghiên cứu có thể hiểu rõ hơn tình trạng kháng kháng sinh và tạo ra ảnh enzyme có thể phân hủy nhựa.

Việc làm chủ protein giúp các nhà khoa học có thể phát triển vô số ứng dụng tiềm năng trong tương lai. Nó cho phép con người hiểu rõ hơn cách sự sống hoạt động, bao gồm lý do một số loại bệnh phát triển, cách tình trạng kháng kháng sinh xảy ra hay tại sao một số vi khuẩn có thể phân hủy nhựa. Tạo ra protein mới có thể dẫn tới nhiều loại vật liệu nano, thuốc và vaccine nhắm vào mục tiêu hoặc hóa chất thân thiện với môi trường hơn.

Khi được hỏi về loại protein yêu thích, Baker chọn loại mà ông thiết kế trong đại dịch, có thể bảo vệ cơ thể trước virus corona. "Tôi rất phấn khởi với ý tưởng về thuốc xịt chứa protein thiết kế, giúp ngăn chặn tất cả virus gây dịch bệnh", Baker chia sẻ.

Nguồn: vnexpress.net