Ở trung tâm của sự chuyển dịch đó, tiến sĩ Lê Thị Lý – nhà khoa học người Việt hiện đang làm việc trong lĩnh vực khám phá thuốc bằng AI – là một trong những gương mặt đang góp phần hiện thực hóa bước ngoặt này. Hành trình của chị không chỉ là câu chuyện về một cá nhân theo đuổi khoa học, mà còn phản ánh rõ nét sự thay đổi của cả một ngành công nghiệp.
Từ nền tảng liên ngành đến lựa chọn mang tính bước ngoặt
Xuất phát từ các lĩnh vực như hóa học tính toán, tin học hóa học, tin học sinh học cấu trúc và dược học di truyền, chị Lý sớm nhận ra rằng những giới hạn lớn nhất của khoa học hiện đại không nằm ở từng lĩnh vực riêng lẻ, mà nằm ở khoảng trống giữa chúng.
Chính tại giao điểm giữa sinh học – hóa học – và khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo xuất hiện như một công cụ mang tính đột phá. Thay vì tiếp cận theo hướng truyền thống, phụ thuộc nhiều vào thử nghiệm thực nghiệm kéo dài, AI cho phép tích hợp và phân tích các lớp dữ liệu phức tạp như genomics, transcriptomics hay proteomics để xác định mục tiêu sinh học tiềm năng một cách có hệ thống hơn.
Đây cũng là bước ngoặt trong hành trình của chị: chuyển từ nghiên cứu đơn thuần sang khai thác AI như một nền tảng cốt lõi để tăng tốc và nâng cao độ chính xác trong khám phá thuốc.
Khi AI định hình lại toàn bộ quy trình phát triển thuốc
Trong môi trường nghiên cứu hiện đại, vai trò của AI không dừng lại ở một công đoạn riêng lẻ mà trải dài toàn bộ chuỗi giá trị của drug discovery.
Ở giai đoạn xác định mục tiêu, các mô hình học sâu và mô hình đồ thị giúp suy luận những mối liên hệ sinh học phức tạp vượt xa các phương pháp thống kê truyền thống. Tuy nhiên, theo chị Lý, AI không thay thế thực nghiệm mà đóng vai trò bổ trợ, giúp định hướng chính xác hơn các giả thuyết khoa học cần kiểm chứng.
Trong giai đoạn tìm kiếm hợp chất, AI đặc biệt phát huy hiệu quả thông qua sàng lọc ảo và dự đoán tương tác protein–ligand. Sự phát triển của các mô hình dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác cao đã mở rộng đáng kể phạm vi các mục tiêu có thể nghiên cứu. Đồng thời, các mô hình sinh như diffusion model hay reinforcement learning cho phép thiết kế những phân tử hoàn toàn mới – điều gần như không thể thực hiện bằng phương pháp truyền thống.
Ở bước tối ưu hóa lead, AI tiếp tục hỗ trợ dự đoán các đặc tính then chốt như ái lực liên kết, độ chọn lọc, dược động học và độc tính. Tuy nhiên, để đạt được độ tin cậy cao, xu hướng hiện nay là kết hợp AI với các phương pháp dựa trên vật lý như mô phỏng động lực học phân tử và tính toán năng lượng tự do. Chính sự tích hợp này giúp không chỉ dự đoán “đúng”, mà còn hiểu “vì sao đúng” ở cấp độ cơ chế.
“AI không thay thế nhà khoa học, mà mở rộng khả năng quan sát và suy luận của họ trong một không gian hóa học gần như vô hạn”, chị Lý chia sẻ.
Tốc độ, áp lực và sự chuyển mình trong môi trường công nghiệp
Một dấu ấn quan trọng trong hành trình của chị Lý là việc chuyển từ môi trường học thuật sang startup công nghệ sinh học. Nếu trong học thuật, mục tiêu thường là công bố và đào sâu tri thức, thì trong công nghiệp, mọi nghiên cứu đều gắn với khả năng ứng dụng và giá trị thực tiễn.
Điều này tạo ra một nhịp độ hoàn toàn khác: nhanh hơn, áp lực hơn nhưng cũng rõ ràng hơn về tác động. Các dự án không chỉ dừng lại ở mô hình hay giả thuyết, mà phải tiến tới các bước kiểm chứng thực nghiệm và xa hơn là thử nghiệm lâm sàng.
Trong bối cảnh đó, nhà khoa học không còn làm việc độc lập mà trở thành một phần của hệ sinh thái liên ngành, nơi họ phối hợp cùng kỹ sư AI, chuyên gia dữ liệu và đội ngũ phát triển sản phẩm.
Từ câu chuyện cá nhân đến cơ hội chiến lược cho Việt Nam
Nhìn rộng hơn, câu chuyện của Ts. Lê Thị Lý phản ánh một cơ hội lớn hơn cho Việt Nam trong kỷ nguyên AI.
Với lợi thế về đa dạng sinh học và nguồn tài nguyên tự nhiên phong phú, Việt Nam sở hữu tiềm năng lớn để xây dựng các thư viện hợp chất tự nhiên phục vụ khám phá thuốc. Khi được số hóa và kết hợp với AI, những dữ liệu này có thể trở thành nền tảng để tìm kiếm các ứng viên thuốc mới mang giá trị cạnh tranh toàn cầu.
Bên cạnh đó, việc phát triển các cơ sở dữ liệu genomics và lâm sàng đặc thù cho dân số Việt Nam sẽ mở ra hướng đi cho y học chính xác – nơi các liệu pháp được thiết kế phù hợp với đặc điểm di truyền và dịch tễ học địa phương.
Trong khi các mô hình phát triển truyền thống đòi hỏi đầu tư lớn vào hạ tầng phòng thí nghiệm, AI mang lại cơ hội “đi tắt đón đầu” bằng cách tập trung vào dữ liệu, năng lực tính toán và nguồn nhân lực chất lượng cao. Tuy nhiên, để hiện thực hóa điều này, cần một chiến lược dài hạn: từ đào tạo liên ngành, xây dựng hạ tầng dữ liệu sinh học, đến thúc đẩy hợp tác công – tư và kết nối quốc tế.
Khoa học, cuối cùng, là trách nhiệm
Với chị Lý, khoa học không chỉ dừng lại ở tri thức hay thành tựu cá nhân. Trong lĩnh vực dược phẩm, mỗi nghiên cứu đều gắn với một hệ quả rất cụ thể: sức khỏe và cuộc sống của con người.
Chính vì vậy, giá trị lớn nhất của khoa học không nằm ở số lượng công trình, mà ở khả năng tạo ra tác động thực tế. Từ việc rút ngắn thời gian phát triển thuốc, giảm chi phí, đến mở ra các liệu pháp mới – AI đang góp phần đưa khoa học tiến gần hơn đến bệnh nhân.
Lời nhắn gửi cho thế hệ trẻ
Từ chính hành trình của mình, chị Lý cho rằng điều quan trọng nhất không phải là lựa chọn một con đường “an toàn”, mà là dám bước vào những lĩnh vực mới, nơi cơ hội và thách thức luôn song hành.
Trong một thế giới mà khoa học và công nghệ thay đổi từng ngày, khả năng học hỏi, thích nghi và làm việc liên ngành sẽ trở thành yếu tố quyết định.
“Bằng cấp có thể mở cánh cửa, nhưng chính năng lực giải quyết vấn đề và tạo ra giá trị thực mới là điều giữ bạn ở lại và tiến xa hơn.” - chị chia sẻ.
Giữa làn sóng công nghệ đang định hình lại tương lai, tiến sĩ Lê Thị Lý chọn đứng ở giao điểm của khoa học, trí tuệ nhân tạo và ứng dụng thực tiễn. Hành trình của chị không chỉ là minh chứng cho năng lực của người Việt trong các lĩnh vực tiên phong, mà còn gợi mở một hướng đi rộng lớn hơn: nơi khoa học, khi được dẫn dắt đúng cách, có thể trở thành động lực tạo ra những thay đổi bền vững cho xã hội.
THEO DÕI THÊM TẠI:
Link Facebook: https://www.facebook.com/lyle.utah?locale=vi_VN
