Khoa học kỹ thuật và công nghệ

AI mở hướng điều trị mới cho bệnh nhân nhiễm vi khuẩn kháng thuốc (10/11/2026)

Một công ty công nghệ sinh học tại Mỹ vừa công bố việc sử dụng virus do trí tuệ nhân tạo (AI) thiết kế để điều trị cho bệnh nhân nhiễm vi khuẩn kháng thuốc. Dù hiệu quả lâm sàng chưa được xác nhận, bước tiến này mở ra triển vọng phát triển các liệu pháp điều trị cá nhân hóa, đặc biệt đối với những bệnh nhiễm trùng khó chữa bằng kháng sinh thông thường.

Minh họa thể thực khuẩn được thiết kế với sự hỗ trợ của AI nhằm tiêu diệt vi khuẩn gây bệnh.

Ngày 20/10/2026, startup công nghệ sinh học Radical Numerics của Mỹ thông báo đã đưa những thể thực khuẩn (bacteriophage, gọi tắt là phage) được thiết kế bằng AI vào điều trị cho một bệnh nhân nhiễm khuẩn kháng thuốc. Theo công ty, đây là lần đầu tiên virus do AI thiết kế được sử dụng trong điều trị trên người.

Thông tin được công bố trong báo cáo kỹ thuật về mô hình AI Omnii-1, đồng thời được báo The New York Times đăng tải. Liệu pháp được triển khai theo cơ chế sử dụng thuốc thử nghiệm trong trường hợp đặc biệt, dưới sự giám sát của bác sĩ và với sự cho phép của Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ (FDA). Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu chưa trải qua bình duyệt khoa học độc lập và tình trạng hiện tại của bệnh nhân chưa được công bố.

Dùng virus để chống lại vi khuẩn kháng thuốc

Khác với những virus gây bệnh ở người, thể thực khuẩn là nhóm virus có khả năng nhận diện, xâm nhập và tiêu diệt vi khuẩn. Trong tự nhiên, chúng tồn tại phổ biến ở nhiều môi trường và đóng vai trò điều hòa quần thể vi khuẩn.

Việc sử dụng thể thực khuẩn để điều trị bệnh đã được nghiên cứu từ hơn một thế kỷ trước. Tuy nhiên, phương pháp này đang thu hút sự quan tâm trở lại khi tình trạng kháng kháng sinh ngày càng nghiêm trọng, khiến nhiều bệnh nhiễm trùng trở nên khó điều trị.

Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), liệu pháp thể thực khuẩn có tiềm năng hỗ trợ hoặc thay thế kháng sinh trong một số trường hợp, đặc biệt khi vi khuẩn không còn đáp ứng với thuốc. Do thể thực khuẩn thường chỉ tấn công những nhóm vi khuẩn nhất định, phương pháp này có khả năng hạn chế ảnh hưởng đến hệ vi sinh vật có lợi trong cơ thể.

Dù vậy, tính đặc hiệu cao cũng là một trở ngại. Một thể thực khuẩn có thể tiêu diệt hiệu quả chủng vi khuẩn này nhưng không tác động đến chủng khác, ngay cả khi chúng thuộc cùng một loài. Vì thế, các bác sĩ thường phải mất nhiều thời gian tìm kiếm và kiểm tra loại virus phù hợp với từng ca nhiễm trùng.

AI giúp thiết kế liệu pháp phù hợp với từng bệnh nhân

Thay vì chỉ tìm kiếm các thể thực khuẩn có sẵn trong tự nhiên, Radical Numerics sử dụng mô hình AI Omnii-1 để phân tích dữ liệu sinh học và đề xuất những biến thể virus có khả năng nhận diện vi khuẩn mục tiêu.

Omnii-1 được phát triển theo hướng mô hình AI sinh học đa phương thức, có khả năng khai thác thông tin về trình tự gene và những đặc điểm phân tử liên quan. Công nghệ này nhằm hỗ trợ các nhà nghiên cứu dự đoán mối tương tác giữa virus và vi khuẩn, từ đó lựa chọn những ứng viên có triển vọng để tiếp tục kiểm nghiệm.

Trong chương trình nghiên cứu, công ty tập trung vào các biến thể của thể thực khuẩn T7, vốn có khả năng tấn công vi khuẩn Escherichia coli (E. coli). Một số biến thể do AI đề xuất được ghi nhận có khả năng hoạt động tốt trong các thử nghiệm phòng thí nghiệm.

Theo báo cáo của Radical Numerics, trong nhóm thể thực khuẩn được đánh giá với mức thay đổi từ 11 đến 15 axit amin, khoảng 69,9% thiết kế của Omnii-1 có thể được thu hồi dưới dạng thể thực khuẩn, so với 4,8% ở nhóm đối chứng tạo ngẫu nhiên. Kết quả này cho thấy AI có khả năng lựa chọn những biến thể có triển vọng tốt hơn so với cách tạo biến thể ngẫu nhiên, nhưng chưa chứng minh hiệu quả điều trị trên người.

Đáng chú ý, trường hợp điều trị được công bố liên quan đến một bệnh nhân nhiễm vi khuẩn E. coli kháng thuốc kéo dài. Theo công ty, các thể thực khuẩn thông thường được thử nghiệm trước đó không phát huy hiệu quả đối với chủng vi khuẩn gây bệnh.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng AI để tìm kiếm các biến thể phù hợp hơn. Kết quả kiểm tra trong phòng thí nghiệm cho thấy hỗn hợp thể thực khuẩn được lựa chọn có khả năng tiêu diệt chủng vi khuẩn phân lập từ bệnh nhân. Sau các bước đánh giá an toàn, liệu pháp được chuyển cho nhóm bác sĩ phụ trách để sử dụng trong điều trị.

Nếu được chứng minh hiệu quả, cách tiếp cận này có thể giúp rút ngắn thời gian tìm kiếm liệu pháp phù hợp, từng bước chuyển từ điều trị theo phương pháp chung sang thiết kế giải pháp riêng cho từng bệnh nhân.

Triển vọng lớn nhưng cần thêm bằng chứng lâm sàng

Mặc dù kết quả ban đầu thu hút sự chú ý, giới khoa học vẫn thận trọng trước tuyên bố của Radical Numerics.

Michael Baym, nhà vi sinh học tại Đại học Harvard, đánh giá đây có thể là thành tựu đáng chú ý nếu phương pháp thực sự hiệu quả. Tuy nhiên, ông cho rằng cần chờ kết quả điều trị và đánh giá đầy đủ đặc điểm của các thể thực khuẩn trước khi đưa ra kết luận.

Thách thức quan trọng là hiệu quả trong phòng thí nghiệm không nhất thiết phản ánh chính xác hiệu quả trong cơ thể người. Quá trình điều trị còn phụ thuộc vào hệ miễn dịch, đặc điểm nhiễm trùng, khả năng vi khuẩn phát triển tính kháng thể thực khuẩn và nhiều yếu tố sinh học khác.

Theo báo cáo của Radical Numerics, công ty chưa công bố diễn biến điều trị vì lý do bảo mật thông tin bệnh nhân. Liệu pháp này cũng chưa được cấp phép sử dụng rộng rãi. Việc điều trị một bệnh nhân riêng lẻ chưa đủ để chứng minh tính an toàn và hiệu quả đối với cộng đồng người bệnh.

Trong tài liệu công bố năm 2025, WHO cũng nhấn mạnh thể thực khuẩn là hướng tiếp cận đầy triển vọng nhưng cần có thêm bằng chứng từ các nghiên cứu lâm sàng trước khi được ứng dụng phổ biến.

Đáng chú ý, hướng dẫn quốc tế về liệu pháp thể thực khuẩn cá nhân hóa đăng trên tạp chí Nature Medicine năm 2026 khuyến nghị chỉ cân nhắc phương pháp này theo từng trường hợp, chủ yếu khi các biện pháp điều trị tiêu chuẩn không hiệu quả hoặc không thể áp dụng. Việc lựa chọn thể thực khuẩn phải dựa trên xác định chính xác vi khuẩn gây bệnh và đánh giá khả năng đáp ứng.

Hướng phát triển mới của y học cá nhân hóa

Sự kiện Radical Numerics đưa thể thực khuẩn do AI thiết kế vào điều trị trên người cho thấy trí tuệ nhân tạo đang mở rộng vai trò từ phân tích dữ liệu, hỗ trợ chẩn đoán sang nghiên cứu và thiết kế các liệu pháp sinh học.

Trong tương lai, nếu được kiểm chứng đầy đủ, công nghệ này có thể hỗ trợ phát triển phương pháp điều trị nhanh hơn cho những bệnh nhân nhiễm vi khuẩn đa kháng thuốc, đồng thời mở ra khả năng ứng dụng AI trong các lĩnh vực nghiên cứu thuốc và y học cá nhân hóa.

Tuy nhiên, từ một kết quả nghiên cứu ban đầu đến phương pháp điều trị được sử dụng rộng rãi vẫn là chặng đường dài, đòi hỏi đánh giá nghiêm ngặt về an toàn, hiệu quả và khả năng ứng dụng thực tế.

Bước tiến của Radical Numerics vì vậy không phải bằng chứng cho thấy AI đã giải quyết được bài toán kháng kháng sinh, mà là dấu hiệu cho thấy công nghệ này có thể trở thành công cụ quan trọng giúp các nhà khoa học tìm kiếm những giải pháp điều trị mới trước một trong những thách thức y tế lớn của thế giới.

P.T (tổng hợp)

Ngày cập nhật: 29/10/2026

https://vnexpress.net/robot-ai-dau-tien-sap-bay-toi-mat-trang-5135113.html