Đôi bạn ở TPHCM ứng dụng AI tối ưu quá trình làm thuốc

Dự án có tên “SPProbMol3 - Phát triển mô hình tạo sinh xác suất đa phương thức trong thiết kế phối tử dựa trên cấu trúc không gian 3 chiều của protein”, nhằm đơn giản và rút ngắn quá trình thiết kế thuốc liên quan đến bệnh lý.

Đẩy nhanh quá trình thiết kế thuốc

Năm trước, Tấn Đức và Nhật Bảo cũng từng giành giải Nhất cuộc thi nghiên cứu khoa học kỹ thuật cấp quốc gia và giải Tư cuộc thi quốc tế với dự án “Ứng dụng học sâu trong sáng tác nhạc tự động định hướng bảo tồn và phát triển đờn ca tài tử”.

Trở lại sân chơi năm nay, cả hai lựa chọn hướng đi hoàn toàn khác. Tấn Đức giải thích: “Chúng em muốn thử sức ở lĩnh vực mới, tìm cơ hội trải nghiệm và vận dụng kiến thức đã học vào các bài toán thực tiễn. Từ niềm yêu thích với lý thuyết đồ thị, em bắt đầu tìm cách kết hợp lĩnh vực này với học sâu (deep learning) và trí tuệ nhân tạo, từ đó hình thành hướng nghiên cứu mới”.

Thứ trưởng Bộ GD-ĐT Phạm Ngọc Thưởng trao giải Nhất vòng quốc gia cho Nhật Bảo (bìa trái) và Tấn Đức

Nhật Bảo nói thêm, phương pháp làm thuốc bán tự động hiện nay còn nhiều hạn chế khi phát triển trong không gian hóa học khổng lồ, chi phí sàng lọc cao, phụ thuộc đáng kể vào kinh nghiệm chuyên gia và độ phức tạp hình học mô phỏng tương tác protein - phối tử trong không gian 3 chiều. Do đó, nhóm hướng đến xây dựng công cụ hỗ trợ toàn diện cho chuyên gia trong quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc, giúp quá trình này diễn ra nhanh và thuận tiện hơn.

Với những kiến thức sẵn có về AI, hóa sinh, nhóm bắt đầu nghiên cứu dự án cuối tháng 6/2025. Quá trình nghiên cứu được chia thành 4 giai đoạn. Đầu tiên là nghiên cứu tổng quan các vấn đề liên quan và học các kiến thức cần thiết cho đề tài. Thứ hai là xây dựng nền tảng cho dự án, bao gồm phát triển các chức năng cơ bản. Thứ ba là hoàn thiện mô hình dự án, cuối cùng là kiểm tra, đánh giá lại toàn bộ hệ thống.

Dù đã có kinh nghiệm, nhóm vẫn gặp không ít khó khăn khi phải tiếp cận một lượng kiến thức rất lớn, trải rộng ở nhiều lĩnh vực. Trong khi việc xây dựng nền tảng cho dự án đòi hỏi độ chính xác và tính ổn định cao. Không ít lần, các em phải xây dựng lại từ đầu để đảm bảo nền tảng đủ vững trước khi chuyển sang giai đoạn hoàn thiện. Chưa kể, phần lớn tài liệu phục vụ nghiên cứu chủ yếu đến từ nước ngoài, việc chọn lọc và xử lý thông tin phải cực kỳ cẩn thận.

Nhật Bảo cho biết: “Nhiều lần nhóm rơi vào bế tắc khi nhận ra một số hướng đi không khả thi hoặc còn hạn chế không thể khắc phục trong thời gian ngắn. Nhưng nhờ sự động viên, định hướng của thầy hướng dẫn, cũng như mục tiêu cuối cùng đặt ra, nhóm đã kiên trì thử nghiệm, điều chỉnh và tìm ra hướng giải quyết phù hợp”.

Vững tin vào đam mê

Để không gián đoạn việc học năm cuối cấp, nhóm duy trì làm việc đều đặn vào buổi sáng và buổi tối. Nhiều đêm, 2 em phải thức đến 3g sáng để đọc tài liệu, thiết kế mô hình. Những ngày cận kề kỳ thi cấp thành phố và quốc gia, cả hai gần như “đóng căn cứ” trong phòng nghiên cứu của trường.

Khi phát hiện một thông tin hay liên quan đến đề tài, 2 người bạn đều lặp tức chia sẻ cho nhau. Các em cũng thường trao đổi qua tin nhắn, tổ chức các buổi họp với thầy hướng dẫn nhằm thảo luận về hướng đi, bổ sung kiến thức và tháo gỡ những vấn đề gặp phải.

Nhật Bảo (bìa trái) và Tấn Đức bàn luận về dự án cùng thầy hướng dẫn Đỗ Quốc Anh Triết

“Vì đã là năm thứ hai làm việc cùng nhau nên chúng em cũng phần nào thấu hiểu nhau hơn. Những lúc có bất đồng quan điểm, cả hai đều ngồi lại trao đổi, giải thích suy nghĩ của mình để thống nhất hướng đi cuối cùng” - Nhật Bảo nói.

Đến tháng 3/2026, dự án hoàn thành. Thử nghiệm cho thấy SPProbMol3 đạt kết quả nổi bật về chất lượng tương tác và tính hiện thực hình học, đồng thời duy trì các đặc tính phân tử và độ đa dạng mẫu ở mức phù hợp cho các giai đoạn sàng lọc tiếp theo.

“Với việc ứng dụng AI, quá trình tìm kiếm thuốc được thực hiện nhanh hơn nhờ khung mô hình tạo sinh xác suất đa phương thức nhằm tự động hóa giai đoạn tìm kiếm các ứng viên thuốc tiềm năng và nâng cao hiệu quả sàng lọc giai đoạn đầu. Đồng thời chi phí cũng có thể được tối ưu hơn” - Tấn Đức nhấn mạnh.

Hiện tại, nhóm đang bước vào giai đoạn nước rút để hoàn thiện đề tài, đánh giá và kiểm định lại các nội dung trước khi tham dự hội thi Khoa học kỹ thuật quốc tế (ISEF 2026) dự kiến diễn ra vào tháng Năm tại Mỹ. Lần thứ hai đại diện Việt Nam nói chung và TPHCM nói riêng tham gia sân chơi quốc tế, Nhật Bảo và Tấn Đức không coi đây là áp lực mà là cơ hội để trau dồi kiến thức, kỹ năng của bản thân.

Sau cuộc thi, cả hai sẽ quay trở lại học tập và định hướng con đường sau tốt nghiệp THPT. Tấn Đức muốn nghiên cứu nhiều hơn về khoa học phân tử, còn Nhật Bảo muốn hiểu hơn công nghệ. Cả 2 nam sinh đều khẳng định sẽ tiếp tục phát triển dự án ở các bậc học cao hơn. Từ đó xây dựng những công cụ hỗ trợ chuyên gia trong việc phát triển thuốc mới an toàn và hiệu quả hơn.

Trang Thư