Dự án nghiên cứu chung của 5 tổ chức hàng đầu Nhật Bản, gồm NEC, Taiho Pharmaceutical, JFCR, AIST và Đại học Waseda, đã được lựa chọn tham gia sáng kiến trình diễn quy mô lớn trong Dự án Nghiên cứu và Phát triển Cơ sở hạ tầng nâng cao cho Hệ thống Thông tin và Truyền thông Sau 5G của Nhật Bản, do Tổ chức Phát triển Công nghệ Công nghiệp và Năng lượng Mới (NEDO) quản lý.
Theo Health Care SIA, Dự án mang tên “Phát triển và trình diễn nền tảng tính toán và đánh giá cho liệu pháp miễn dịch ung thư thế hệ tiếp theo sử dụng công nghệ điện toán lượng tử” sẽ kết hợp điện toán lượng tử, trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ khám phá thuốc và miễn dịch học nhằm xây dựng nền tảng thiết kế, đánh giá và kiểm chứng thực nghiệm các tân kháng nguyên (neoantigen) phục vụ phát triển liệu pháp miễn dịch ung thư thế hệ mới.
Tân kháng nguyên là những kháng nguyên hình thành từ các đột biến đặc hiệu của tế bào ung thư, không hiện diện trong mô bình thường. Đặc điểm này khiến chúng trở thành mục tiêu tiềm năng của các liệu pháp kích thích hệ miễn dịch nhận diện và tấn công có chọn lọc tế bào ung thư.
Hiện nay, liệu pháp miễn dịch ung thư, trong đó có thuốc ức chế điểm kiểm soát miễn dịch, đã mở ra hướng điều trị bằng cách tăng cường khả năng đáp ứng miễn dịch chống lại khối u. Tuy nhiên, không phải bệnh nhân nào cũng đáp ứng hiệu quả với các phương pháp hiện có. Điều này thúc đẩy các nhà khoa học tìm kiếm những chiến lược điều trị mới dựa trên tân kháng nguyên.
Các tân kháng nguyên được trình diện trên bề mặt tế bào thông qua các phân tử phức hợp tương hợp mô chính (MHC), từ đó có thể kích hoạt phản ứng miễn dịch đặc hiệu. Đặc biệt, phản ứng của tế bào T CD4+ thông qua phân tử MHC lớp II được kỳ vọng góp phần kích hoạt các tế bào miễn dịch khác và duy trì khả năng miễn dịch chống ung thư.
Tuy nhiên, việc thiết kế các tân kháng nguyên có khả năng tạo ra đáp ứng miễn dịch hiệu quả vẫn là thách thức lớn. Quá trình này chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố, như trình tự axit amin, khả năng liên kết với MHC lớp II và khả năng trình diện kháng nguyên trên bề mặt tế bào. Đến nay, vẫn chưa có phương pháp mang tính hệ thống để thiết kế và tối ưu hóa trình tự tân kháng nguyên nhằm kích hoạt hiệu quả tế bào T CD4+ thông qua MHC lớp II, đồng thời xem xét đầy đủ các yếu tố liên quan.
Để giải quyết bài toán này, dự án sẽ ứng dụng điện toán lượng tử nhằm khảo sát không gian tổ hợp rộng lớn của các trình tự axit amin, qua đó tìm kiếm những ứng viên tân kháng nguyên đa dạng, có tiềm năng kích thích đáp ứng miễn dịch.
Dự kiến triển khai từ tháng 9/2026 đến tháng 3/2029, dự án sẽ sử dụng AI để dự đoán và đánh giá khả năng tạo đáp ứng miễn dịch của các ứng viên tân kháng nguyên. Trong khi đó, điện toán lượng tử sẽ hỗ trợ thiết kế các trình tự axit amin ở vùng lân cận lõi tân kháng nguyên.
Những ứng viên được lựa chọn sẽ tiếp tục trải qua các thí nghiệm miễn dịch để kiểm chứng hiệu quả. Kết quả thực nghiệm sau đó được đưa trở lại hệ thống tính toán nhằm cải thiện mô hình AI và nâng cao độ chính xác của phương pháp dự đoán. Quy trình lặp giữa thiết kế tính toán và kiểm chứng thực nghiệm được kỳ vọng sẽ hình thành nền tảng hỗ trợ nghiên cứu, khám phá thuốc hiệu quả hơn.
Dự án sẽ khai thác hạ tầng điện toán ABCI-Q, hệ thống tích hợp điện toán lượng tử, điện toán hiệu năng cao (HPC) và AI, do Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển Kinh doanh Toàn cầu về Công nghệ Lượng tử – AI (G-QuAT) thuộc Viện Khoa học và Công nghệ Công nghiệp Tiên tiến Nhật Bản (AIST) phát triển.
Thông qua việc kết hợp các công nghệ tính toán tiên tiến với nghiên cứu miễn dịch học và thực nghiệm, các đối tác kỳ vọng đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc, đồng thời thúc đẩy ứng dụng công nghệ lượng tử do Nhật Bản phát triển trong lĩnh vực y sinh và điều trị ung thư.
Dự án được kỳ vọng mở ra hướng tiếp cận mới trong nghiên cứu và phát triển liệu pháp miễn dịch ung thư, thông qua sự kết hợp giữa điện toán lượng tử, AI và công nghệ sinh học. Không chỉ góp phần nâng cao khả năng thiết kế, sàng lọc và đánh giá các tân kháng nguyên, nghiên cứu còn đặt nền móng cho việc ứng dụng các công nghệ tính toán tiên tiến vào quá trình khám phá thuốc, hướng tới phát triển những phương pháp điều trị ung thư chính xác và hiệu quả hơn trong tương lai.
Đinh Hoàng Anh