Việc sử dụng động vật trong nghiên cứu y sinh đã tồn tại hàng thế kỷ - Ảnh: AI
Những giới hạn của mô hình động vật
Chuột, thỏ, khỉ và nhiều loài động vật khác đã trở thành "người bạn đồng hành" trong phòng thí nghiệm suốt nhiều thế hệ. Chúng được sử dụng để kiểm tra độc tính của thuốc, nghiên cứu bệnh học và thử nghiệm phương pháp điều trị mới. Tuy nhiên, nhiều bằng chứng khoa học cho thấy kết quả nghiên cứu trên động vật không luôn phản ánh chính xác phản ứng sinh học ở người.
Theo số liệu từ Cơ quan Quản lý thực phẩm và dược phẩm Hoa Kỳ (FDA), có đến 90% loại thuốc từng cho kết quả tích cực trên động vật lại thất bại khi thử nghiệm trên người. Lý do là vì sự khác biệt đáng kể về gene, cấu trúc sinh học và hệ miễn dịch giữa người và các loài động vật, khiến dữ liệu thu được từ động vật đôi khi không thể chuyển giao hiệu quả.
Bên cạnh đó, việc duy trì mô hình nghiên cứu trên động vật tiêu tốn nhiều thời gian, chi phí và gây ra những tranh cãi về đạo đức. Đây chính là động lực để các nhà khoa học tìm kiếm giải pháp thay thế, và AI chính là một trong những hướng đi đầy triển vọng.
Trí tuệ nhân tạo: cỗ máy lọc dữ liệu và mô phỏng sinh học
AI có khả năng xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ mà con người không thể làm được trong thời gian ngắn. Trong nghiên cứu y sinh, AI có thể rà soát hàng trăm ngàn tài liệu khoa học, phân tích cấu trúc phân tử của hàng chục ngàn hợp chất, dự đoán độc tính, hiệu quả và cơ chế tác động của thuốc lên cơ thể người mà không cần thử nghiệm trên động vật.
Một nghiên cứu gần đây tại Mỹ cho thấy AI có thể dự đoán độc tính gan của hợp chất với độ chính xác lên tới 87%, cao hơn đáng kể so với nhiều phương pháp thử nghiệm hiện hành. Thậm chí, các nhà khoa học còn mô phỏng hơn 100.000 "chuột ảo" trên hệ thống máy tính để thử nghiệm hiệu quả thuốc, điều không thể thực hiện trong thế giới thực vì lý do đạo đức và kinh phí.
AI cũng được ứng dụng trong nghiên cứu vắc xin COVID‑19, giúp rút ngắn đáng kể thời gian phát triển. Với sự hỗ trợ của AI, các nhà khoa học có thể xác định nhanh vùng protein của vi rút (epitope) có khả năng tạo phản ứng miễn dịch, từ đó thiết kế vắc xin hiệu quả mà không cần dùng đến mô hình chuột truyền thống trong nhiều giai đoạn đầu.
AI không hoạt động đơn độc, mà thường được kết hợp với các công nghệ sinh học như mô cơ quan trên chip (organoids), mô in 3D hay hệ thống đa cơ quan (body-on-chip). Các mô hình này sử dụng tế bào người để mô phỏng chức năng sinh học của gan, tim, não... và khi kết hợp với AI, hệ thống có thể phân tích phản ứng phức tạp của thuốc hoặc bệnh lý trong môi trường gần giống như cơ thể người.
Ví dụ, mô phổi nhân tạo được kết nối với AI để đánh giá mức độ xâm nhập của vi rút SARS-CoV-2 cho kết quả tương đương thí nghiệm trên chuột, nhưng nhanh và chính xác hơn nhiều. Từ đó, các thử nghiệm có thể được thực hiện theo hướng cá nhân hóa dựa trên tế bào gốc của chính bệnh nhân, thay vì dùng mô hình động vật tiêu chuẩn hóa như trước kia.
Định hình một kỷ nguyên không động vật trong nghiên cứu y sinh
Sự kết hợp giữa AI và công nghệ sinh học đang tạo ra nền tảng cho một kỷ nguyên mới: nghiên cứu không động vật. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu chi phí và thời gian, mà còn nâng cao độ chính xác trong dự đoán phản ứng thuốc, đặc biệt trong bối cảnh y học cá nhân hóa đang trở thành xu thế chủ đạo.
Nhiều quốc gia, trong đó có Mỹ, đã bắt đầu nới lỏng quy định bắt buộc thử nghiệm thuốc trên động vật trước khi tiến hành thử nghiệm lâm sàng. Đây là tín hiệu rõ ràng cho thấy thế giới khoa học đang chuyển mình, từng bước tiến đến một mô hình nghiên cứu hiệu quả, nhân đạo và hiện đại hơn nhờ sự trợ lực của trí tuệ nhân tạo.
Đăng ký tại đây
Bình luận hay