Các nhà khoa học tại St John's College, Đại học Cambridge, phát hiện ra công nghệ máy học có thể giải mã 'ngôn ngữ sinh học' của bệnh ung thư, Alzheimer và các bệnh thoái hóa thần kinh khác.

Nghiên cứu mang tính đột phá được công bố trên tạp chí khoa học PNAS ngày (8/4/2021) và có thể được sử dụng trong tương lai để 'sửa lỗi bên trong các tế bào gây bệnh'.

Cơ thể con người là nơi có hàng nghìn loại protein và các nhà khoa học vẫn chưa biết chức năng của nhiều loại trong số chúng. Họ đã sử dụng một mô hình ngôn ngữ dựa trên mạng lưới thần kinh để học ngôn ngữ của protein.

Protein là những phân tử lớn, phức tạp, đóng vai trò quan trọng trong cơ thể. Chúng thực hiện hầu hết các công việc trong tế bào và cần thiết cho cấu trúc, chức năng và quy định của các mô và cơ quan của cơ thể - ví dụ, kháng thể là một loại protein có chức năng bảo vệ cơ thể.

Bệnh Alzheimer, Parkinson và di truyền gen trội đặc biệt là ba trong số các bệnh thoái hóa thần kinh phổ biến nhất, nhưng các nhà khoa học tin rằng có vài trăm bệnh.

Bệnh Alzheimer ảnh hưởng đến 50 triệu người trên toàn thế giới, các protein bị biến dạng, hình thành các khối và giết chết các tế bào thần kinh khỏe mạnh. Một bộ não khỏe mạnh có một hệ thống kiểm soát chất lượng giúp loại bỏ một cách hiệu quả những khối protein nguy hiểm tiềm tàng này.

Hiện nay, các nhà khoa học nghĩ rằng một số protein bị rối loạn cũng tạo thành các giọt protein giống như chất lỏng được gọi là chất ngưng tụ không có màng và hợp nhất tự do với nhau. Không giống như kết tụ protein là không thể đảo ngược, protein ngưng tụ có thể hình thành và biến đổi và thường được so sánh với các đốm màu sáp biến hình trong đèn dung nham.

Protein ngưng tụ gần đây đã thu hút rất nhiều sự chú ý trong giới khoa học vì chúng kiểm soát các sự kiện quan trọng trong tế bào như biểu hiện gen - cách DNA được chuyển đổi thành protein và tổng hợp protein - cách tế bào tạo ra các protein.

Công nghệ máy học đang phát triển với tốc độ nhanh chóng do sự sẵn có ngày càng tăng của dữ liệu, sức mạnh tính toán tăng lên và những tiến bộ kỹ thuật đã tạo ra các thuật toán mạnh mẽ hơn.

Việc sử dụng máy học nhiều hơn nữa có thể biến đổi nghiên cứu ung thư và bệnh thoái hóa thần kinh trong tương lai. Những khám phá có thể được thực hiện ngoài những gì các nhà khoa học hiện đã biết và suy đoán về các loại bệnh và thậm chí có khả năng vượt xa những gì mà bộ não con người có thể hiểu được nếu không có sự trợ giúp của học máy.

ctngoc