Loài ốc nón nhỏ bé chứa một họ chất độc thần kinh vô cùng nguy hiểm, song chúng ta chưa có nhiều hiểu biết về cách chúng tương tác với cơ thể người. Điều này khiến ốc nón cùng độc tố của chúng trở thành một mối quan tâm trong nghiên cứu dược học và an ninh quốc gia.
Lần đầu tiên, một nhóm nghiên cứu ở Phòng thí nghiệm Quốc gia Los Alamos đã thành công huấn luyện một mô hình học máy để dự đoán cách α-conotoxins liên kết với các phân nhóm thụ thể ở người. Nhờ thế, các nhà nghiên cứu có thể phát triển chất kháng độc tố hữu hiệu.
"Các conotoxin tự nhiên vô cùng phức tạp và đa dạng. Do vậy, ước tính chỉ có 2% trong số đó được giải trình tự. Không có thuốc giải độc cho conotoxin, nhưng nhờ sử dụng học máy để dự đoán mối liên kết conotoxin, giờ đây chúng tôi có thể phát triển công cụ giúp hiểu và phản ứng với những mối đe dọa này" – theo Gnana Gnanakaran, nhà sinh học lý thuyết tại Los Alamos.
Bất kỳ con ốc nào từ hơn 800 loài ốc nón đều tiết ra chất độc chết người chứa tổ hợp của hơn 1 triệu conotoxin tự nhiên. Nhóm nghiên cứu chỉ tập trung công trình học máy của họ vào α-conotoxins – một họ conotoxin chết người phổ biến.
 |
Ốc nón chứa độc tố gây chết người. |
Vượt qua được khó khăn về dữ liệu hạn chế, mô hình học máy mà nhóm triển khai đã kết hợp được trình tự amino acid của α-conotoxins, xu hướng hình thành cấu trúc bậc hai và các đặc tính tĩnh điện để thành công dự đoán được độc tố sẽ nhắm vào các thụ thể nào ở người (bao gồm các phân nhóm của thụ thể). Đây là mô hình học máy đầu tiên làm được điều này.
Nhóm nghiên cứu, ngoài Gnanakaran, gồm tác giả chính Do Nguyen Hung và nhà sinh hóa Jessica Kubicek-Sutherland, đã công bố kết quả trên tạp chí ACS Chemical Neuroscience.
Ốc nón địa lý được cho là loài ốc nón chết người nhất với tỷ lệ tử vong lên tới 65% chỉ với một cú chích, chủ yếu do α-conotoxins liên kết với các thụ thể acetylcholine nicotinic. Những thụ thể này kết hợp với chức năng của hệ cơ, hệ thần kinh và các mô ở người. Việc α-conotoxins liên kết với các thụ thể acetylcholine nicotinic sẽ ngăn trở khả năng hoạt động của chúng và hậu quả thường là tử vong.
Một thách thức trong việc dự đoán liên kết conotoxinlà có rất ít dữ liệu về liên kết thụ thể trong các họ conotoxin khác nhau. Để hiểu phân nhóm thụ thể nào là mục tiêu của α-conotoxins, nhóm nghiên cứu đã phát triển và triển khai hai kiến trúc mạng lưới thần kinh khác nhau để huấn luyện mô hình học máy bán giám sát.
Kết quả, mô hình tốt nhất - phương pháp dự đoán phân nhóm thụ thể mục tiêu hiệu quả nhất – đến từ việc huấn luyện kiến thúc mạng lưới thần kinh với tổ hợp nhiều lớp tích chập và dày đặc các trình tự amino acid, xu hướng hình thành cấu trúc bậc hai và các đặc tính tĩnh điện.
Tiếp theo, nhóm dự định đưa các dự đoán thu được vào giai đoạn thực nghiệm trong phòng thí nghiệm hóa học ở Los Alamos, tạo ra một giao diện thực tế có thể mô phỏng các tương tác và liên kết của conotoxin. Giao diện như vậy có thể hoạt động như chất kháng độc tố - một công cụ hữu ích để đối phó trong trường hợp kẻ xấu phát triển chất độc thần kinh tổng hợp.
Các tác nhân giống chất độc thần kinh có thể phát triển bằng peptide tổng hợp – chuỗi amino acid ngắn, chúng sẽ tương tác và gây ảnh hưởng tương tự như conotoxin tự nhiên. Thật không may, phát triển các peptide tổng hợp hoạt động tương tự conotoxin không cần nhiều hiểu biết như phát triển một chất kháng độc tố. Nhưng với mô hình mới này trong tay, các nhà nghiên cứu có thể áp dụng tri thức của mình để giải quyết vấn đề.
Nguồn:
phys.org
Bài đăng KH&PT số 1360 (số 36/2025)
Anh Thơ lược dịch