Các nhà khoa học MIPT: Mạng nơ-ron thất bại trong phát triển thuốc

Các nhà nghiên cứu tại Viện Vật lý và Công nghệ Moskva (Moscow Institute of Physics and Technology – MIPT) phát hiện rằng trí tuệ nhân tạo được dùng để mô hình hóa các loại thuốc tương lai có thể tạo ra những sai số mang tính hệ thống. Họ đã thử nghiệm bốn thuật toán phổ biến: AlphaFold 3, Boltz-2, Chai-1 và Protenix-v1. Nghiên cứu tập trung vào các phân tử đơn giản như methylamine và axit acetic, vốn có thể tồn tại ở cả dạng trung hòa lẫn dạng mang điện. Kết quả cho thấy các dự đoán phụ thuộc nhiều vào định dạng đầu vào (chuẩn CCD – Từ điển thành phần hóa học, hay ký hiệu SMILES – Hệ thống nhập dòng phân tử đơn giản hóa) hơn là vào điện tích của phân tử. Đáng lo ngại hơn, độ dài liên kết được dự đoán luôn ngắn hơn thực tế một cách hệ thống, đôi khi chênh lệch tới mườilần, cho thấy các mô hình chưa thực sự hiểu những nguyên lý hóa học cơ bản. Ivan Gushchin, trưởng phòng thí nghiệm tại MIPT, nhận định rằng không có công cụ nào nổi bật về độ chính xác, đồng thờinhấn mạnh cần cải tiến các thuật toán để chúng bất biến với định dạng đầu vào và tính đến sự biến thiên về điện tích của phân tử. Công trình được Bộ Khoa học và Giáo dục Đại học Nga tài trợ, và toàn bộ dữ liệu được công khai trên Zenodo.