Mô hình máy tính mô phỏng nhiễm COVID-19 và cách điều trị

Cụ thể, nhóm nghiên cứu tại Đại học Waterloo bao gồm Anita Layton- giáo sư toán học ứng dụng và Trưởng ban nghiên cứu Canada và Mehrshad Sadria, một nghiên cứu sinh về toán học ứng dụng đã chung tay cùng nhau nghiên cứu sử dụng các thí nghiệm trong "silico" để tái tạo cách hệ thống miễn dịch của con người đối phó với vi rút COVID-19, cũng như theo dõi mô hình chuyển động của gần 300 cấu trúc protein trong Covid-19. Thử nghiệm trong silico thực hiện thông qua mô hình máy tính lượng tử, trái ngược với các thử nghiệm "trong ống nghiệm" hoặc "in vivo", được đặt trong ống nghiệm hoặc trực tiếp trong cơ thể sống.

Layton nói: "Không phải là các thử nghiệm in-silico qua máy tính lượng tử sẽ thay thế các thử nghiệm lâm sàng thực tế. Mà đây chỉ là một môi trường thử nghiệm hướng tới một sự đơn giản hóa, nhưng nó có thể giúp chúng tôi giảm bớt các loại thuốc ngoài luồng, không hiệu quả cho các thử nghiệm lâm sàng ngoài thực tế. Các thử nghiệm lâm sàng rất tốn kém và có thể gây thiệt mạng cho con người. Thế nên, việc sử dụng các mô hình máy tính kết hợp AI và dữ liệu sinh học lượng tử giúp thu hẹp các ứng cử viên thuốc hay vaccine có độ an toàn và hiệu quả tối đa".

Thậm chí, việc mô phỏng protein tăng đột biến của virus là một phần trọng yếu của của virus, cho thấy một cơ chế đầy hứa hẹn có khả năng sẽ chặn lại được virus khi xâm nhập vào cơ thể. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã công bố công khai dữ liệu về tất cả các cấu trúc protein để hỗ trợ các nỗ lực tìm kiếm các mục tiêu thuốc tiềm năng.

Cũng giống như sinh vật, vi rút được cấu tạo từ các protein, các phân tử sinh học lớn thực hiện nhiều chức năng khác nhau. Các nhà khoa học tin rằng, một phương pháp điều trị virus có thể can thiệp vào khả năng di chuyển của các protein đó.

Các nhà nghiên cứu thuộc một trong những nhóm đầu tiên làm việc trên các mô hình này đã có kết quả khả quan đầu tiên, là tiền đề để tạo phương pháp điều trị khác nhau được sử dụng trên bệnh nhân COVID-19 trong các thử nghiệm lâm sàng. Kết quả của họ từ máy tính mang lại rất phù hợp và an toàn với dữ liệu trực tiếp về các trường hợp nhiễm COVID-19 so với các phương pháp điều trị hiện có.

Sadria cho biết: "Khi chúng tôi tìm hiểu thêm về các biến thể khác nhau cần quan tâm, chúng tôi có thể thay đổi cấu trúc hoặc thông số của mô hình trong máy tính sinh học lượng tử để mô phỏng sự tương tác giữa hệ thống miễn dịch và các biến thể vi rút. Và sau đó chúng tôi có thể dự đoán liệu chúng tôi có nên áp dụng các phương pháp điều trị tương tự, hay thậm chí là cách các loại vắc xin có thể hoạt động hay không."

Nhóm nghiên cứu tại Đại học Waterloo sẽ tiếp tục tiến hành các nghiên cứu thử nghiệm từ kết quả mô phỏng máy tính sinh học lượng tử để tìm hiểu sự lây lan của các biến thể COVID-19 khác ở Canada.

Công trình này có tiêu đề là "Lập mô hình động lực học và điều trị tiềm năng lây nhiễm SARS-CoV-2 bên trong vật chủ", do Sadria và Layton làm tác giả, gần đây đã được công bố trên tạp chí tạp chí Scientific Reports.