DEEP LEARNING TRONG Y HỌC VÀ SỨC KHỎE PHẦN IV

Ứng dụng trong tin sinh học và genomics

Tin sinh học (bioinformatics) và genomics (nghiên cứu bộ gen) là hai mảng dữ liệu sinh học lớn nhất hiện nay. Sự phát triển của công nghệ giải trình tự thế hệ mới (Next-Generation Sequencing – NGS) tạo ra khối lượng dữ liệu gen khổng lồ với tốc độ chưa từng có. Thách thức đặt ra: làm thế nào khai thác dữ liệu này để hiểu cơ chế sinh học, dự đoán bệnh tật và tìm ra thuốc mới?

Học sâu cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu phi tuyến, khối lượng lớn và có cấu trúc phức tạp như gen, RNA, protein.

Hình minh họa ưng dụng Deep Learning trong tin sinh học và genomics

1. Phân tích dữ liệu gen và RNA

1.1 Đặc trưng dữ liệu gen

• Dữ liệu trình tự (sequence data): chuỗi DNA gồm 4 ký tự A, T, C, G.
• Dữ liệu biểu hiện gen (gene expression): mức độ hoạt động của gen trong từng tế bào.
• Dữ liệu RNA-seq: thông tin về quá trình phiên mã, giúp phát hiện gen hoạt động trong điều kiện bệnh lý.

1.2 Học sâu trong phân tích gen

• CNN: học mẫu motif trong chuỗi DNA, ví dụ phát hiện vị trí promoter hoặc enhancer.
• RNN / LSTM: phân tích chuỗi gen dài, dự đoán biến thể di truyền liên quan bệnh.
• Transformer: mô hình hóa trình tự gen với cơ chế self-attention, ví dụ DNABERT.

1.3 Ứng dụng

• Phát hiện biến thể (variants): deep learning giúp phát hiện SNPs (single nucleotide polymorphism) chính xác hơn so với pipeline truyền thống.
• Dự đoán bệnh di truyền: từ dữ liệu gen cá nhân, AI xác định nguy cơ mắc bệnh hiếm.
• Y học chính xác: cá nhân hóa điều trị dựa trên hồ sơ gen bệnh nhân.

2. Dự đoán cấu trúc và chức năng protein

2.1 Protein – chìa khóa của sự sống

Protein là sản phẩm cuối cùng của quá trình phiên mã và dịch mã gen, đóng vai trò trung tâm trong hoạt động sinh học. Hiểu cấu trúc 3D của protein là chìa khóa để phát triển thuốc và hiểu bệnh tật.

2.2 Học sâu trong dự đoán cấu trúc protein

• AlphaFold2 (DeepMind, 2020): sử dụng Transformer + attention để dự đoán cấu trúc 3D protein với độ chính xác ngang thực nghiệm X-ray crystallography. Đây được coi là bước đột phá lịch sử.
• ESMFold (Meta, 2022): mô hình ngôn ngữ protein, dự đoán cấu trúc nhanh hơn với chi phí thấp hơn.

2.3 Dự đoán chức năng protein

• CNN + RNN: phân loại chức năng enzym, protein vận chuyển, protein màng.
• Graph Neural Networks (GNN): mô hình hóa protein như đồ thị (amino acid là nút, liên kết là cạnh).

2.4 Ứng dụng

• Hiểu cơ chế bệnh do đột biến protein (ví dụ Alzheimer, Parkinson).
• Phát triển thuốc nhắm mục tiêu (targeted drug discovery).
• Dự đoán tương tác thuốc–protein.

3. Khám phá thuốc bằng học sâu (Drug Discovery)

3.1 Thách thức trong phát triển thuốc

• Trung bình mất 10–15 năm và hàng tỷ USD để đưa một thuốc mới ra thị trường.
• Tỷ lệ thất bại cao do độc tính, thiếu hiệu quả.

3.2 Học sâu rút ngắn chu trình

• Virtual screening: deep learning sàng lọc hàng triệu hợp chất để tìm ứng viên tiềm năng.
• Drug–target interaction (DTI): mô hình dự đoán sự gắn kết giữa phân tử thuốc và protein.
• De novo drug design: GAN và VAE tạo ra phân tử mới có đặc tính mong muốn.

3.3 Nghiên cứu tiêu biểu

• DeepChem: thư viện open-source áp dụng deep learning cho hóa học và sinh học.
• AtomNet (2015): CNN 3D dự đoán khả năng gắn kết phân tử, ứng dụng trong ung thư và Ebola.
• Insilico Medicine (2020): AI thiết kế thuốc mới chỉ trong 46 ngày – một kỷ lục.

4. Phân tích single-cell và đa omics

4.1 Single-cell RNA-seq (scRNA-seq)

• Cho phép nghiên cứu biểu hiện gen ở từng tế bào riêng lẻ.
• Deep learning phân cụm tế bào, xác định loại tế bào hiếm, phát hiện trạng thái bệnh.

4.2 Multi-omics integration

• Dữ liệu multi-omics gồm genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics.
• Deep learning, đặc biệt là mô hình multimodal, kết hợp nhiều loại dữ liệu để có cái nhìn toàn diện về bệnh.

📌 Ví dụ:

• Phân tích multi-omics trong ung thư để dự đoán tiên lượng sống.
• Kết hợp genomics + proteomics để tìm biomarker mới cho Alzheimer.

5. Ứng dụng trong dịch tễ học và y học dự phòng

• Genomic epidemiology: học sâu phân tích dữ liệu virus (ví dụ SARS-CoV-2) để theo dõi biến thể mới.
• Dự đoán lan truyền dịch bệnh: mô hình deep learning kết hợp dữ liệu gen virus + di chuyển dân cư.
• Vắc-xin: deep learning dự đoán epitope trên protein virus, hỗ trợ thiết kế vắc-xin.

6. Thách thức trong tin sinh học và genomics

1. Dữ liệu khổng lồ, nhưng không cân bằng: nhiều dữ liệu gen nhưng thiếu gán nhãn chính xác.
2. Tính giải thích: kết quả AI cần được chứng minh sinh học, không chỉ là “black box”.
3. Đạo đức và quyền riêng tư: dữ liệu gen là nhạy cảm nhất, đòi hỏi bảo mật nghiêm ngặt.
4. Tính khả chuyển: mô hình huấn luyện ở quần thể này có thể không áp dụng cho quần thể khác.

✅ Tóm lại, học sâu trong tin sinh học và genomics đã mở ra:

• Khai thác dữ liệu gen/RNA để dự đoán bệnh.
• Hiểu cấu trúc – chức năng protein (AlphaFold là ví dụ đột phá).
• Rút ngắn quy trình phát triển thuốc.
• Mở rộng sang single-cell và multi-omics.

Học sâu không chỉ là công cụ tính toán, mà đã trở thành động lực cách mạng trong sinh học phân tử và y học chính xác.

 Tác giả: Hoàng Thơ

PHẦN I - PHẦN II - PHẦN III - PHẦN IV  - PHẦN V