[비즈한국] Tại 'Hội nghị báo cáo quốc gia về 3 dự án lớn giúp Hàn Quốc nhảy vọt' diễn ra tại Yeongbingwan (Nhà Xanh) vào ngày 29 vừa qua, một bản kế hoạch vĩ mô thay đổi tương lai ngành công nghiệp Hàn Quốc đã được đề ra. Tổng thống Lee Jae-myung đã chính thức tuyên bố 'AI vật lý' cùng với bán dẫn và trung tâm dữ liệu AI là 3 trụ cột cốt lõi dẫn dắt sự nhảy vọt của quốc gia. Trước đây, công nghệ AI chủ yếu tập trung vào khám phá ảo dựa trên phần mềm, nhưng giờ đây, AI vật lý - nơi trí tuệ nhân tạo kết hợp với robot để nhận diện môi trường vật lý thực tế, hành động và xác nhận kết quả - đã được nâng tầm thành nhiệm vụ chiến lược quốc gia.
Trong lĩnh vực dược phẩm và công nghệ sinh học, AI vật lý cũng đang thu hút sự chú ý như một công nghệ làm thay đổi mô hình phát triển thuốc mới, giúp tăng năng suất và tính tái lập của nghiên cứu. Gần đây, Insilico Medicine đã trở thành đơn vị đầu tiên thử nghiệm lâm sàng giai đoạn 2 thành công với thuốc do AI tạo sinh thiết kế. Thuốc điều trị xơ phổi vô căn (IPF) đã chứng minh hiệu quả cải thiện chức năng phổi đáng kể trong giai đoạn 2a, mở ra kỳ vọng lớn về việc thương mại hóa thuốc do AI phát triển khi đang chuẩn bị cho các thử nghiệm tiếp theo. Vượt xa những thành tựu này, dự báo cho rằng việc tiến hóa thành các phòng thí nghiệm tự hành dựa trên AI vật lý - nơi AI kiểm chứng nhanh chóng các kết quả dự đoán trong phòng thí nghiệm thực tế và phản hồi dữ liệu đo đạc thực tế ngược lại cho mô hình AI - là bước đi tất yếu và là điểm then chốt quyết định năng lực cạnh tranh công nghiệp.
Phòng thí nghiệm tự hành khác biệt với các thiết bị tự động hóa đơn giản như sàng lọc tốc độ cao (HTS) truyền thống, vốn chỉ lặp lại các giao thức do nhà nghiên cứu thiết lập sẵn. Đây là hệ thống tự hành liên kết giữa AI và hệ thống tự động hóa dựa trên robot, giảm thiểu sự can thiệp của con người, kết nối việc xây dựng giả thuyết, thực hiện thí nghiệm, phân tích dữ liệu và cập nhật mô hình thành một vòng lặp khép kín (closed-loop), từ đó tự khám phá và nhanh chóng rút ra kết quả tối ưu.
Tại các quốc gia đi đầu toàn cầu, các phòng thí nghiệm tự hành đang được mở rộng từ quy mô thiết bị cá nhân hoặc phòng thí nghiệm đơn lẻ thành các nền tảng kết nối nhiều tổ chức. Acceleration Consortium (AC) của Canada đã xây dựng một nền tảng liên kết toàn bộ chu kỳ R&D từ hóa dược, mô phỏng cơ quan nội tạng người đến mở rộng quy mô (scale-up), qua đó tìm ra hơn 21 nhóm ứng viên tiềm năng trong thời gian ngắn. Tổ chức Nghiên cứu Khoa học và Công nghiệp Liên bang Úc (CSIRO) cũng đã giới thiệu hệ thống phòng thí nghiệm tự hành (SDL) dựa trên robot và AI, đạt thành tựu rút ngắn thời gian phát triển chất xúc tác (toàn bộ quy trình R&D từ tìm kiếm thành phần/điều kiện phản ứng tối ưu đến thương mại hóa) từ 5 năm xuống chỉ còn 6 tháng.
Đặc biệt, thành tựu của XtalPi tại Trung Quốc rất đáng kinh ngạc. XtalPi đã xây dựng một hệ thống nghiên cứu quy mô lớn, vận hành hơn 300 trạm làm việc robot trên toàn cầu để thực hiện thí nghiệm liên tục 24 giờ. Họ kết hợp 500 mô hình AI nội bộ và các thuật toán cơ học lượng tử vào thiết bị tự động hóa để lặp lại siêu tốc chu kỳ tìm kiếm thuốc mới thông qua các bước 'thiết kế - tổng hợp - kiểm tra - phân tích'.
Dựa trên nền tảng công nghệ này, XtalPi đang hợp tác với tập đoàn dược phẩm toàn cầu Eli Lilly thực hiện dự án nghiên cứu phát hiện thuốc mới mang tính đổi mới với quy mô lên tới 250 triệu USD (khoảng 387,3 tỷ won). Họ cũng đang tiến hành nghiên cứu chung với C&C Research Laboratories của JW Pharmaceutical 001060 (Hàn Quốc) nhằm tối ưu hóa các chất dẫn đường cho thuốc điều trị chống viêm nhắm mục tiêu protein 'STAT6', một loại thuốc vốn chưa từng có tiền lệ thành công trước đó.
Ngược lại, hệ sinh thái trong nước vẫn tồn tại khoảng cách rõ rệt so với mức độ toàn cầu. Hàn Quốc hiện vẫn đang dừng lại ở giai đoạn chứng minh khái niệm (PoC) cấp phòng thí nghiệm cá nhân. Dù 'OCTOPUS OS' của Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc (KIST) và cơ sở hạ tầng thực hành của Hiệp hội Công nghiệp Dược phẩm và Sinh học Hàn Quốc cùng đoàn công tác K-NIBRT thuộc Đại học Yonsei đã bắt đầu được xây dựng, nhưng nhiều ý kiến cho rằng vẫn cần bổ sung về khía cạnh kết nối giữa các thiết bị riêng lẻ và tiêu chuẩn hóa dữ liệu.
Các chuyên gia khuyên rằng ngành dược phẩm và công nghệ sinh học trong nước nên thoát khỏi chiến lược số lượng là mở rộng phần cứng, và hướng tới sự nâng cao chất lượng lấy hệ điều hành (OS) làm trung tâm để quản lý tích hợp luồng dữ liệu và quy trình thí nghiệm. Việc tích hợp dữ liệu phân tán theo từng thiết bị thành định dạng tiêu chuẩn và hệ thống siêu dữ liệu, đồng thời thiết lập cấu trúc nâng cao năng lực ra quyết định của mô hình AI thông qua phản hồi thí nghiệm thời gian thực là điều cấp bách nhất. Kim Min-seok, nghiên cứu viên chính tại Viện Phát triển Công nghiệp Y tế Hàn Quốc, nhấn mạnh: "Khác với tự động hóa truyền thống chỉ lặp lại các giao thức cố định, điểm cốt lõi của SDL là hệ thống vòng lặp khép kín, nơi AI học hỏi kết quả thí nghiệm để tự khám phá và điều chỉnh các điều kiện tiếp theo. Giờ đây, khả năng cạnh tranh được quyết định bởi tiêu chuẩn hóa dữ liệu, tính tương tác và mức độ hoàn thiện của phần mềm vận hành hơn là hiệu suất của từng thiết bị riêng lẻ".
Để thực hiện chuyển đổi về công nghệ và thể chế này, có nhiều đề xuất cho rằng việc xây dựng 'Trung tâm thí nghiệm tự hành công cộng mở' do Chính phủ và chính quyền địa phương dẫn dắt là rất cần thiết. Bởi vì chi phí xây dựng ban đầu cao và đòi hỏi sự kết hợp chuyên môn về AI, robot, dữ liệu và thí nghiệm, nên các công ty dược phẩm hoặc phòng thí nghiệm đơn lẻ khó có thể tự mình xây dựng. Nghiên cứu viên Kim nói thêm: "Cần phải chuẩn bị đồng thời các nền tảng thể chế như bảo mật dữ liệu nghiên cứu, quản lý quyền sở hữu trí tuệ (IP) và các mô hình vận hành hợp tác công tư".