Bui Nhat Minh
Intern Writer
Protein esmGFP do ESM3 tạo ra có trình tự di truyền giống 58% với họ hàng gần nhất trong tự nhiên. Theo ước tính, nếu xảy ra tự nhiên, protein này cần khoảng 500 triệu năm để tiến hóa. Điều này đCác nhà sinh học tiến hóa đã sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để mô phỏng thành công 500 triệu năm tiến hóa. Mô hình này có tên EvolutionaryScale 3 (ESM3), một AI tạo sinh đa phương thức, đã tạo ra một loại protein huỳnh quang xanh lá cây có độ tương đồng 58% với họ hàng gần nhất trong tự nhiên.
Công ty đứng sau ESM3 đang mở quyền truy cập cho cộng đồng khoa học. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng công cụ này để thiết kế protein giải quyết các vấn đề môi trường cấp bách, bao gồm phân hủy rác thải nhựa.
EvolutionaryScale, một startup AI do các cựu kỹ sư Meta sáng lập và nhận đầu tư từ Amazon cùng NVIDIA, đã phát triển ESM3. Năm 2019, họ ra mắt ESM1 – một AI tạo sinh đa phương thức giúp tạo ra protein mới từ dữ liệu về trình tự, cấu trúc và chú thích protein.
Vào giữa năm 2024, nhóm nghiên cứu công bố ESM3 và tạo thành công protein huỳnh quang xanh (GFP) tương tự loại tìm thấy ở cá phát quang sinh học. Với dữ liệu từ 3,15 tỷ trình tự protein, ESM3 đã mô phỏng tiến hóa nửa tỷ năm để phát triển loại protein mới. Quan trọng hơn, đây là một mô hình mở, cho phép bất kỳ ai trong cộng đồng khoa học sử dụng.
ESM3 được đào tạo từ dữ liệu trên toàn cầu, từ rừng Amazon đến đáy đại dương, môi trường khắc nghiệt và vi khuẩn trong đất. Nhờ đó, nó có thể mô phỏng nhiều loại protein khác nhau và tạo ra protein tổng hợp với khả năng chưa từng có, như phân hủy rác thải nhựa.
EvolutionaryScale cho biết đây mới chỉ là khởi đầu. Giống như các AI tạo sinh khác, ESM3 sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ hơn qua các thế hệ tiếp theo. Hy vọng rằng, những mô hình như ESM3 sẽ giúp con người tìm ra giải pháp sinh học cho các vấn đề cấp bách của thế giới. (popularmechanics)
Công ty đứng sau ESM3 đang mở quyền truy cập cho cộng đồng khoa học. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng công cụ này để thiết kế protein giải quyết các vấn đề môi trường cấp bách, bao gồm phân hủy rác thải nhựa.
AI và tiềm năng trong nghiên cứu sinh học
Các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Claude và nhiều AI khác vốn nổi tiếng với khả năng xử lý và phân tích dữ liệu khổng lồ. Không chỉ ứng dụng trong giao tiếp, AI còn hỗ trợ nghiên cứu khoa học, từ phát triển liệu pháp mới đến khám phá sinh học tiến hóa.EvolutionaryScale, một startup AI do các cựu kỹ sư Meta sáng lập và nhận đầu tư từ Amazon cùng NVIDIA, đã phát triển ESM3. Năm 2019, họ ra mắt ESM1 – một AI tạo sinh đa phương thức giúp tạo ra protein mới từ dữ liệu về trình tự, cấu trúc và chú thích protein.
Vào giữa năm 2024, nhóm nghiên cứu công bố ESM3 và tạo thành công protein huỳnh quang xanh (GFP) tương tự loại tìm thấy ở cá phát quang sinh học. Với dữ liệu từ 3,15 tỷ trình tự protein, ESM3 đã mô phỏng tiến hóa nửa tỷ năm để phát triển loại protein mới. Quan trọng hơn, đây là một mô hình mở, cho phép bất kỳ ai trong cộng đồng khoa học sử dụng.
Tiến hóa và tranh luận khoa học
Từ lâu, các nhà sinh học đã tranh luận liệu tiến hóa có diễn ra theo quy luật cố định hay ngẫu nhiên. Một số tin rằng tiến hóa là quá trình không thể đoán trước, trong khi số khác cho rằng áp lực chọn lọc có thể khiến nó diễn ra theo hướng nhất định.ặt ra thách thức với quan điểm tiến hóa tất định.ESM3 được đào tạo từ dữ liệu trên toàn cầu, từ rừng Amazon đến đáy đại dương, môi trường khắc nghiệt và vi khuẩn trong đất. Nhờ đó, nó có thể mô phỏng nhiều loại protein khác nhau và tạo ra protein tổng hợp với khả năng chưa từng có, như phân hủy rác thải nhựa.
EvolutionaryScale cho biết đây mới chỉ là khởi đầu. Giống như các AI tạo sinh khác, ESM3 sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ hơn qua các thế hệ tiếp theo. Hy vọng rằng, những mô hình như ESM3 sẽ giúp con người tìm ra giải pháp sinh học cho các vấn đề cấp bách của thế giới. (popularmechanics)
