Hôm nay, tạp chí khoa học uy tín Nature đã đăng tải công trình nghiên cứu mới nhất của Google DeepMind mang tên AlphaFold-Dynamic. Đây được xem là bước tiến hóa vĩ đại tiếp theo của mô hình AlphaFold huyền thoại, mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành sinh học cấu trúc và phát triển dược phẩm thế hệ mới.
Trước đây, các phiên bản AlphaFold chủ yếu tập trung vào việc dự đoán cấu trúc 3D tĩnh của protein từ chuỗi axit amin. Tuy nhiên, trong cơ thể sống, protein liên tục chuyển động, uốn dẻo và thay đổi hình dạng để thực hiện các chức năng sinh học hoặc tương tác với thuốc. AlphaFold-Dynamic đã giải quyết triệt để giới hạn này bằng cách kết hợp học sâu hình học (geometric deep learning) với các mô phỏng vật lý lượng tử, cho phép dự đoán chính xác quỹ đạo chuyển động của protein dưới các tác động môi trường khác nhau.
Công nghệ này giúp giảm thời gian thiết kế và thử nghiệm thuốc từ vài năm xuống còn vài tuần. Các nhà khoa học giờ đây có thể mô phỏng trực tiếp cách một phân tử thuốc tiềm năng liên kết vào vùng đích của protein khi nó đang chuyển động, từ đó giảm thiểu tối đa các tác dụng phụ không mong muốn. DeepMind cho biết họ sẽ cung cấp miễn phí công cụ này cho các viện nghiên cứu phi lợi nhuận trên toàn thế giới nhằm thúc đẩy tiến trình tìm ra phương pháp điều trị cho các căn bệnh nan y.