Theo truyền thuyết cổ xưa, một trong 12 kỳ tích của Hercules là tiêu diệt một con quái vật chín đầu tên là Hydra. Thách thức chính là khi Hercules dùng kiếm chặt một trong những cái đầu của quái vật, hai cái đầu khác sẽ mọc lại ở chính vị trí. Do đó, người hùng cần một vũ khí bổ sung, một ngọn đuốc để đánh bại kẻ thù.

Có những điểm tương đồng giữa huyền thoại và cuộc chiến kéo dài 3 năm của thế giới với SARS-Cov-2, loại virus gây ra Covid-19. Mỗi khi các nhà khoa học tin rằng đã khuất phục được một chủng virus, có thể là alpha, beta, delta hoặc omicron, thì một biến thể khác hoặc biến thể phụ lại xuất hiện ngay sau đó.

Sự đột biến nhanh chóng của SARS-Cov-2 thúc đẩy các nhà khoa học thuộc MIT và các tổ chức nghiên cứu y tế khác nỗ lực phát triển một chiến lược mới chống lại virus, một loại vắc-xin mới, không giống như những vắc-xin đang được sử dụng hiện nay, có khả năng chống lại tất cả các biến thể của SARS-Cov-2, sở hữu một đặc tính gọi là “pan-variance” bỏ qua nhu cầu tiêm nhắc lại mỗi khi một chủng mới xuất hiện. Trong một bài báo đăng ngày 10/3 trên tạp chí Frontiers in Immunology, nhóm nhà khoa học MIT đã thông báo về những thí nghiệm với chuột, chứng minh hiệu quả của vắc-xin trong khả năng ngăn ngừa tử vong do nhiễm Covid-19.

Vắc-xin chống virus thường hoạt động bằng phương pháp cho hệ thống miễn dịch tiếp xúc với một phần nhỏ của virus để hệ thống miễn dịch học được cách tạo ra những phản ứng bảo vệ con người khi tiếp xúc với virus trong thực tế.

Tiền đề của vắc-xin Covid-19 tiêu chuẩn như vắc xin do Moderna và Pfizer sản xuất là kích hoạt một phần của hệ thống miễn dịch, giải phóng các kháng thể trung hòa. Các nhà khoa học thực hiện được phản ứng này bằng phương pháp cung cấp cho các tế bào các hướng dẫn (phân tử mRNA) tạo ra spike protein, loại protein trên bề mặt của virus Covid-19, sự hiện diện của loại này sẽ kích hoạt phản ứng miễn dịch.

TS David Gifford, GS MIT về kỹ thuật điện, khoa học máy tính và kỹ thuật sinh học, đồng tác giả của bài báo trên Frontiers cho biết: “Vấn đề với phương thức tiếp cận này là mục tiêu liên tục thay đổi” spike protein sẽ khác nhau giữa các chủng virus khác nhau khiến hệ thống miễn dịch không xác định đó là virus Covid-18 và vắc-xin không hiệu quả.”

Giải quyết thách thức này, nhóm nghiên cứu của GS David Gifford thực hiện một phương pháp tiếp cận khác, chọn một mục tiêu khác cho vắc-xin mới, kích hoạt hệ thống miễn dịch giải phóng các tế bào T “sát thủ” tấn công những tế bào bị nhiễm virus. Loại vắc-xin này không giúp mọi người không bị nhiễm Covid-19, nhưng có thể giúp người bị nhiễm không bị bệnh nặng hoặc tử vong.

Một sáng tạo quan trọng đã được thực hiện bởi nhóm nghiên cứu đa ngành, bao gồm các nhà khoa học MIT, Đại học Texas, Đại học Boston, Đại học Tufts, Bệnh viện Đa khoa Massachusetts và Acuitas Therapeutics  là đưa kỹ thuật Máy học vào quy trình thiết kế vắc-xin.

Yếu tố quan trọng trong quy trình đó liên quan đến việc xác định phần nào của SARS-Cov-2, phần nào của peptide (chuỗi axit amin, khối xây dựng protein) sẽ được đưa vào vắc-xin. Yêu cầu này đòi hỏi phải sàng lọc hàng nghìn peptide trong virus và chỉ chọn ra khoảng 30 peptide cần được kết hợp.

Nhưng quyết định đó phải tính đến phân tử HLA, những mảnh protein trên bề mặt tế bào đóng vai trò là “bảng quảng cáo”, báo cho các tế bào miễn dịch  những gì đang diễn ra bên trong những tế bào khác. Việc hiển thị các đoạn protein cụ thể sẽ chỉ ra rằng, một tế bào nào đó đã bị nhiễm SARS-Cov-2 và cần phải loại bỏ.

Brandon Carter, nghiên cứu sinh tại Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính của MIT, chi nhánh Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo và Khoa học Máy tính MIT (CSAIL), tác giả chính của báo cáo khoa học cho biết: “Những thuật toán Máy học được sử dụng để giải quyết hàng loạt “vấn đề tối ưu hóa”.

Mục tiêu quan trọng nhất là chọn những peptide có mặt hoặc được “bảo tồn” trong tất cả các biến thể của virus. Nhưng những peptide đó cũng cần được liên kết với các phân tử HLA có khả năng hiển thị cao để có thể cảnh báo hệ thống miễn dịch. Carter nói: “Nhóm nghiên cứu đa ngành muốn tình huống này diễn ra với đại đa số cộng đồng để vắc xin mới có thể bao phủ toàn bộ dân số ở mức tối đa.”

Ông nói thêm: “Hơn nữa, nhóm nghiên cứu mong muốn, mỗi cá nhân được tiêm vắc-xin có thể được bảo vệ nhiều lần sau đó. Yêu cầu này có nghĩa là cần phải xác định nhiều peptide trong vắc-xin, liên kết với một số HLA, sẽ được hiển thị đối với hệ thống miễn dịch ở mỗi người. Đạt được những mục tiêu khác nhau này là một nhiệm vụ phức tạp, chỉ có thể đẩy nhanh kết quả bằng các công cụ Máy học.”

Đây là những suy luận phần cuối trên lý thuyết của dự án này, nhưng kết quả mới nhất đến từ những thí nghiệm do các cộng tác viên tại Chi nhánh Y tế Đại học Texas ở Galveston thực hiện cho thấy phản ứng miễn dịch mạnh mẽ xuất hiện ở những con chuột thí nghiệm được tiêm vắc-xin. Những con chuột trong thí nghiệm này không chết mà được “nhân bản hóa”, nghĩa là trong các tế bào chuột, xuất hiện một phân tử HLA, được tìm thấy trong tế bào người.

Nghiên cứu sinh Carter nói: “Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng cụ thể, trong một hệ thống sống (một con chuột thực sự) vắc-xin do chúng tôi phát minh bằng phương pháp sử dụng Máy học có thể bảo vệ một cơ thể sống chống lại virus Covid.” GS Gifford nhấn mạnh kết quả thí nghiệm là “bằng chứng thực nghiệm đầu tiên cho thấy vắc-xin được bào chế theo phương án này sẽ có hiệu quả”.

Paul Offit, GS nhi khoa tại Khoa Truyền nhiễm tại Bệnh viện Nhi đồng Philadelphia xác nhận, kết quả rất đáng khích lệ. "Rất nhiều người có thắc mắc, những phương pháp nào sẽ được sử dụng để sản xuất ra vắc-xin Covid-19 trong tương lai.”

 “Xác định rằng, những tế bào T có ý nghĩa quan trọng trong hoạt động bảo vệ chống lại lây nhiễm nghiêm trọng Covid-19, các loại vắc-xin trong tương lai sẽ tập trung vào việc tạo ra các phản ứng quy mô rộng của tế bào T và đó sẽ là bước tiến quan trọng trong thế hệ vắc-xin tiếp theo."

Nhiều nghiên cứu sẽ phải tiến hành nhiều thử nghiệm trên động vật, cuối cùng là nghiên cứu trên người trước khi nghiên cứu này có thể mở ra “thế hệ vắc xin tiếp theo”.

GS Gifford cho biết, thực tế là 24% tế bào phổi ở những con chuột thí nghiệm được tiêm vắc-xin tế bào T cho thấy hệ thống miễn dịch của chuột đã sẵn sàng chống lại sự lây nhiễm của virus.” Nhưng phải rất cẩn thận để tránh phản ứng miễn dịch quá mạnh, có thể dẫn đến gây tổn thương phổi.

Có rất nhiều câu hỏi tiếp theo như: Có nên sử dụng vắc-xin tế bào T thay thế hoặc kết hợp với vắc-xin protein spike đột biến tiêu chuẩn không? Ông Gifford cho biết: “Mặc dù có thể tăng cường các loại vắc-xin hiện có bằng cách bổ sung thêm thành phần tế bào T, nhưng “việc kết hợp 2 loại vắc-xin lại có thể không hoàn toàn bổ sung khả năng chống lây nhiêm, vì một phần của vắc-xin có thể che lấp phần hoạt động còn lại.”

Nhóm nghiên cứu tin rằng, vắc xin tế bào T mới có khả năng hỗ trợ những người bị suy giảm miễn dịch, không thể tạo ra kháng thể trung hòa và có thể không được miễn dịch từ vắc xin Covid truyền thống. Vắc-xin của nhóm cũng làm giảm bớt sự căng thảng và áp lực do “Covid dài ngày” ở những người tiếp tục giữ trong người nhiều virus sau lần nhiễm đầu tiên.

Cơ chế các loại vắc-xin cúm hiện nay, tương tự như vắc-xin Covid-19 là tạo ra các kháng thể trung hòa, nhưng những loại vắc-xin đó không phải lúc nào cũng có tác dụng đối với những chủng cúm khác nhau. Nghiên cứu sinh Carter nhận thấy tiềm năng của vắc-xin cúm trên cơ sở phản ứng của tế bào T, “có thể chứng minh có hiệu quả hơn, có phạm vi bao phủ rộng hơn do tính đa dạng của thuốc.”

Nghiên cứu sinh Carter khẳng định, phương pháp phát triển vắc-xin cũng không chỉ giới hạn đối với Covid-19 hoặc bệnh cúm, mà còn có thể được áp dụng cho điều trị bệnh ung thư.

GS Gifford đồng ý với ý kiến này, lưu ý vắc-xin tế bào T được thiết kế để tối đa hóa khả năng bảo vệ của hệ thống miễn dịch cả trong 1 cá nhân và một số lượng lớn người, có thể trở thành một sản phẩm thuốc quan trọng trong cuộc chiến chống ung thư. “Điều này không nằm trong phạm vi nghiên cứu hiện nay, nhưng sẽ là chủ đề của nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.”

Những nhà khoa học đóng góp khác cho công trình nghiên cứu của MIT là Ge Liu và Alexander Dimitrakakis. Nghiên cứu này được tài trợ từ Schmidt Futures và một khoản tài trợ của Viện chuyển đổi kỹ thuật số C3.AI cho David Gifford.