Tất cả tế bào người đều chứa cùng một bộ gen, nhưng nó hoạt động hoàn toàn khác nhau trong mỗi tế bào. Một số tạo ra enzyme, số khác tạo hormone, số khác nữa hình thành khung vững chắc của xương và mô liên kết. Sự khác biệt không nằm ở bản thân các gen, mà ở thời điểm và cường độ chúng được bật và hoạt động. Câu trả lời cho câu hỏi cơ bản này của sinh học từ lâu đã khiến các nhà khoa học quan tâm. Giờ đây, các nhà nghiên cứu tại Đại học California, San Diego đã tìm ra cách mới để giải đáp nó bằng cách áp dụng trí tuệ nhân tạo.
Dưới sự dẫn dắt của Giáo sư James T. Kadonaga, nhóm nghiên cứu đã sử dụng học máy để giải mã các vùng DNA 'khởi động' quan trọng — các trình tự khởi đầu (initiator) đánh dấu vị trí bắt đầu đọc gen. Nghiên cứu do nghiên cứu sinh Torrey Rhyne-Carrig chủ trì, cùng với các đồng nghiệp đã tiến hành giải trình tự thông lượng cao khoảng nửa triệu biến thể của trình tự khởi đầu và huấn luyện mô hình học máy để nhận diện các mẫu đặc trưng của chúng. Kết quả cho thấy trình tự khởi đầu hoạt động hiện diện trong khoảng 60% promoter tập trung của gen người — cao hơn so với các ước tính trước đây dựa trên việc tìm kiếm các trình tự tương tự, khoảng 40–56%. Con số mới đáng tin cậy hơn vì dựa trên các phép đo thực nghiệm, không chỉ là tìm kiếm theo mẫu.
Mô hình thu được lần đầu tiên cho phép dự đoán chính xác cao sự hiện diện của trình tự khởi đầu trong bộ gen và giải mã trình tự chức năng tối thiểu cần thiết để bắt đầu phiên mã. Điều này có nghĩa là các nhà khoa học giờ đây có thể nhìn vào một đoạn DNA và nói liệu nó có hoạt động như một trình tự khởi đầu hay không — một công cụ như vậy trước đây là không thể.
Khám phá này có ý nghĩa thực tiễn to lớn. Các đột biến trong trình tự khởi đầu làm gián đoạn quá trình kích hoạt gen bình thường và có thể góp phần vào sự phát triển của bệnh tật, bao gồm cả ung thư. Mô hình mới cho phép đánh giá ảnh hưởng của những thay đổi này trước khi tiến hành thí nghiệm trên tế bào sống — tiết kiệm thời gian, nguồn lực và giúp bác sĩ dự đoán chính xác hơn hậu quả của đột biến đối với từng bệnh nhân cụ thể. Ngoài ra, dấu hiệu nhận diện trình tự khởi đầu được giải mã mở đường cho các nhà công nghệ sinh học tạo ra các promoter tổng hợp với các đặc tính có thể dự đoán trước cho liệu pháp nhắm đích và kỹ thuật di truyền.
Bộ gen người chứa khoảng 3 tỷ cặp base — một bản hướng dẫn khổng lồ mã hóa các quy tắc: gen nào, ở đâu, khi nào và với số lượng bao nhiêu trong số khoảng 20 000–25 000 gen. Trình tự khởi đầu chỉ là một trong nhiều yếu tố điều hòa kiểm soát quá trình này. Mô hình được huấn luyện trên các trình tự khởi đầu là bước đầu tiên trong việc giải mã 'ngôn ngữ' phân tử của sự điều hòa. Các nhà khoa học lưu ý rằng trong tương lai họ dự định mở rộng nghiên cứu sang các yếu tố điều hòa quan trọng khác của bộ gen: enhancer (tăng cường hoạt động gen) và silencer (ức chế hoạt động gen) — để có được bức tranh toàn cảnh về cách các gen được bật và tắt trong các tế bào khác nhau.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí uy tín Genes & Development vào ngày 31 tháng 2026 năm nay, là một bước tiến quan trọng trong công trình nhiều năm nhằm xây dựng một trí tuệ nhân tạo hoàn chỉnh để giải mã mã biểu hiện gen của con người — bộ hướng dẫn đầy đủ xác định gen nào được bật, khi nào và trong tế bào nào. Ứng dụng thực tế đã có thể thấy trong tương lai gần: bác sĩ có thể dự đoán chính xác hơn hậu quả của đột biến, và các nhà công nghệ sinh học có được công cụ để thiết kế các trình tự điều hòa nhân tạo với các đặc tính mong muốn.
Hiểu được các cơ chế quyết định gen nào được 'bật' vào đúng thời điểm và với số lượng phù hợp đưa chúng ta đến gần hơn với y học cá nhân hóa chính xác hơn. Điều này giúp trả lời câu hỏi cơ bản của sinh học: tại sao cùng một DNA lại tạo ra sự đa dạng đáng kinh ngạc của các tế bào, mô và cơ quan trong một cơ thể thống nhất.
