Khoa học - Y dược

Vaccine do AI thiết kế và hướng đi mới trong phòng ngừa đại dịch (24/06/2026)

Một loại vaccine thử nghiệm do trí tuệ nhân tạo thiết kế vừa vượt qua thử nghiệm lâm sàng đầu tiên trên người. Đây là kết quả nghiên cứu của Đại học Cambridge và công ty công nghệ sinh học DIOSynVax, được công bố trên tạp chí Journal of Infection. Dù còn ở giai đoạn rất sớm, nghiên cứu này được chú ý vì mở ra một cách tiếp cận mới trong phát triển vaccine: không chỉ chạy theo từng biến thể virus đã xuất hiện, mà cố gắng chuẩn bị trước cho các virus có thể gây dịch trong tương lai.

Điểm đặc biệt của vaccine này nằm ở thành phần kháng nguyên. Kháng nguyên là phần giúp hệ miễn dịch nhận diện mầm bệnh và tạo phản ứng phòng vệ. Với vaccine truyền thống, kháng nguyên thường được lấy từ một chủng virus cụ thể. Trong nghiên cứu mới, kháng nguyên được thiết kế hoàn toàn bằng mô phỏng máy tính và học máy, dựa trên dữ liệu di truyền của nhiều virus thuộc nhóm Sarbecovirus. Đây là nhóm virus bao gồm SARS-CoV, SARS-CoV-2 và nhiều virus corona liên quan ở động vật hoang dã.

Đại dịch COVID-19 cho thấy virus có thể biến đổi nhanh, lan rộng trong thời gian ngắn và gây sức ép lớn lên hệ thống y tế toàn cầu. Các vaccine hiện nay vẫn có vai trò rất quan trọng trong giảm bệnh nặng và tử vong. Tuy nhiên, chúng thường phải được cập nhật khi virus xuất hiện biến thể mới. Điều này tạo ra một vòng lặp quen thuộc: virus biến đổi, nhà khoa học theo dõi, vaccine được điều chỉnh, sau đó lại tiếp tục chờ các biến thể tiếp theo.

Cách tiếp cận của nhóm Cambridge nhằm thay đổi vòng lặp đó. Thay vì chọn một biến thể cụ thể làm mục tiêu, nhóm nghiên cứu dùng thuật toán để phân tích các đặc điểm chung giữa nhiều virus trong cùng một nhóm. Từ đó, AI thiết kế một “siêu kháng nguyên” chứa những dấu hiệu có tính bảo tồn cao hơn. Nói đơn giản, đây là những phần ít thay đổi hơn giữa các virus cùng họ. Nếu hệ miễn dịch học được cách nhận ra các phần này, vaccine có thể tạo phản ứng rộng hơn, không chỉ với một chủng virus riêng lẻ.

Trong thử nghiệm giai đoạn 1, vaccine pEVAC-PS được dùng cho 39 tình nguyện viên khỏe mạnh, độ tuổi từ 18 đến 50. Đây là thử nghiệm quy mô nhỏ, mục tiêu chính là đánh giá độ an toàn, khả năng dung nạp và các tín hiệu miễn dịch ban đầu. Vaccine được đưa vào cơ thể dưới dạng DNA vaccine bằng thiết bị phun vi dòng, không dùng kim tiêm thông thường. Phương pháp này có thể hữu ích trong tương lai nếu cần triển khai tiêm chủng nhanh, đặc biệt ở những nơi thiếu nhân lực y tế hoặc người dân e ngại kim tiêm.

Kết quả ban đầu cho thấy vaccine an toàn và không ghi nhận tác dụng phụ nghiêm trọng liên quan đến thử nghiệm. Vaccine cũng tạo ra phản ứng miễn dịch với SARS-CoV-2, virus SARS và một số virus corona liên quan ở dơi. Tuy vậy, các nhà khoa học vẫn thận trọng. Đây chưa phải bằng chứng cho thấy vaccine có thể bảo vệ con người khỏi lây nhiễm hoặc bệnh nặng. Một thử nghiệm giai đoạn 1 không đủ lớn để kết luận hiệu quả bảo vệ. Nó chỉ cho thấy công nghệ thiết kế và cách đưa vaccine vào cơ thể có thể tiếp tục được nghiên cứu.

Ý nghĩa lớn hơn của nghiên cứu nằm ở phương pháp. AI không thay thế hoàn toàn nhà khoa học, nhưng có thể giúp rút ngắn giai đoạn tìm kiếm mục tiêu vaccine. Trước đây, việc xác định kháng nguyên phù hợp đòi hỏi nhiều năm phân tích, thử nghiệm và sàng lọc. Với dữ liệu di truyền ngày càng lớn từ các chương trình giám sát virus toàn cầu, AI có thể phát hiện những mẫu hình mà con người khó nhận ra bằng phương pháp thủ công. Nhờ đó, các nhóm nghiên cứu có thể thiết kế ứng viên vaccine nhanh hơn khi xuất hiện nguy cơ dịch bệnh mới.

Tuy nhiên, cần tránh hiểu lầm rằng AI có thể tạo ra vaccine hoàn chỉnh chỉ bằng vài thao tác máy tính. Thiết kế kháng nguyên mới chỉ là bước đầu. Một vaccine muốn được sử dụng rộng rãi phải trải qua nhiều giai đoạn: thử nghiệm tiền lâm sàng trên mô hình động vật, thử nghiệm lâm sàng nhiều pha trên người, đánh giá an toàn, hiệu quả, liều dùng, thời gian bảo vệ, khả năng sản xuất và giám sát sau cấp phép. Mỗi bước đều cần dữ liệu thực nghiệm và đánh giá độc lập.

Khái niệm “vaccine phổ quát” cũng cần được hiểu đúng. “Phổ quát” không có nghĩa là một mũi tiêm có thể chống mọi virus. Trong trường hợp này, mục tiêu là tạo miễn dịch rộng trong một nhóm virus nhất định, cụ thể là nhóm Sarbecovirus. Nếu công nghệ này thành công, cùng một nguyên lý có thể được mở rộng sang các nhóm virus khác như cúm, Ebola hoặc các tác nhân gây bệnh có nguy cơ bùng phát. Nhưng mỗi nhóm virus có cấu trúc, tốc độ biến đổi và cách gây bệnh khác nhau, nên không thể áp dụng một công thức duy nhất cho tất cả.

Từ góc độ y tế công cộng, nghiên cứu này phù hợp với xu hướng “chuẩn bị trước đại dịch”. Các tổ chức như CEPI đã thúc đẩy mục tiêu rút ngắn thời gian phát triển vaccine khi có mầm bệnh mới, đồng thời xây dựng thư viện vaccine ứng viên cho các nhóm virus nguy hiểm. Nếu có sẵn nền tảng thiết kế kháng nguyên, dữ liệu giám sát virus và năng lực sản xuất linh hoạt, thế giới có thể phản ứng nhanh hơn khi một virus mới bắt đầu lây sang người.

Dù vậy, con đường phía trước còn dài. Vaccine pEVAC-PS cần được thử nghiệm trên nhóm người lớn hơn và đa dạng hơn. Các nhà khoa học cần biết phản ứng miễn dịch có đủ mạnh không, kéo dài bao lâu, có tạo kháng thể trung hòa hay tế bào T bảo vệ không, và có thực sự giảm nguy cơ mắc bệnh hay bệnh nặng không. Ngoài ra, các vấn đề về chi phí, quy mô sản xuất, cấp phép và tiếp cận công bằng cũng sẽ quyết định công nghệ này có thể đóng góp thực tế đến đâu.

Thử nghiệm đầu tiên trên người của vaccine do AI thiết kế là một bước tiến đáng chú ý, nhưng chưa phải là đích đến. Giá trị hiện nay của nghiên cứu không nằm ở việc tạo ra ngay một vaccine có thể sử dụng đại trà, mà ở việc chứng minh một hướng thiết kế vaccine mới có thể an toàn và có tín hiệu miễn dịch ban đầu. Trong bối cảnh các virus tiếp tục biến đổi và nguy cơ dịch bệnh mới luôn tồn tại, AI có thể trở thành công cụ quan trọng giúp khoa học y sinh chuyển từ thế bị động sang chủ động hơn.

Nếu các thử nghiệm tiếp theo xác nhận hiệu quả bảo vệ rộng, công nghệ này có thể góp phần thay đổi cách nhân loại chuẩn bị trước đại dịch. Nhưng như mọi tiến bộ y học, nó cần được đánh giá bằng dữ liệu lâm sàng chắc chắn, minh bạch và thận trọng./.

A.T (NASTIS), theo ScienceDaily

Ngày cập nhật: 09/06/2026

https://www.vista.gov.vn/vi/news/khoa-hoc-y-duoc/vaccine-do-ai-thiet-ke-va-huong-di-moi-trong-phong-ngua-dai-dich-13107.html