Hệ thống phát hiện bệnh dựa trên protein mới có thể giúp các nhà sản xuất xác định HPAI nhanh hơn

Công cụ giám sát này, hiện vẫn đang trong quá trình phát triển, sử dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ protein để theo dõi cúm gia cầm độc lực cao (HPAI).

Đại học California Riverside  Bắc Mỹ

Ngày 1 tháng 7 năm 2026

Dịch cúm gia cầm đã tàn phá hàng chục triệu đàn gà đẻ trứng vào năm 2025, khiến giá cả tăng vọt. Một nhà khoa học thuộc Đại học California Riverside đã được trao khoản tài trợ 1,8 triệu đô la để phát triển một công cụ tốt hơn nhằm theo dõi dịch cúm tại các trang trại gia cầm và giúp ngăn ngừa các đợt bùng phát trong tương lai.

Khoản tài trợ từ Cơ quan Kiểm tra Sức khỏe Động vật và Thực vật thuộc Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ sẽ cho phép nhà virus học Rong Hai của University of California, Riverside  - UCR phát triển một công cụ giám sát độc nhất vô nhị. Công cụ này sẽ kết hợp trí tuệ nhân tạo và proteomics để theo dõi sự lây truyền và sự hiện diện của virus cúm gia cầm độc lực cao (HPAI) bằng cách tiết lộ các thành phần của virus và protein virus.

Trong nhiều năm, các nhà khoa học đã dựa vào các xét nghiệm phát hiện vật chất di truyền của virus để theo dõi các đợt bùng phát dịch bệnh. Các phương pháp này có độ nhạy cao, nhưng chúng có thể cho ra tín hiệu không rõ ràng hoặc thậm chí là dương tính giả, phản ứng với sự nhiễm bẩn hoặc phát hiện các mảnh virus còn sót lại sau khi nhiễm trùng đã qua.

“Những gì chúng ta có hiện nay chỉ cho thấy có thể có sự hiện diện của một loại virus nào đó, nhưng không phải lúc nào cũng cho biết liệu đó có phải là một ca nhiễm bệnh thực sự đang hoạt động hay không, hoặc nguồn gốc của nó từ đâu”, ông Hai nói.
Hạn chế này càng trở nên cấp bách hơn khi cúm gia cầm tiến hóa. Từng chủ yếu chỉ giới hạn ở chim, virus này gần đây đã được phát hiện ở các loài động vật khác, bao gồm cả gia súc, làm dấy lên những lo ngại mới về cách thức lây lan của nó giữa các loài và môi trường khác nhau.

Tìm kiếm protein

Ngược lại, phương pháp của Hai không tìm kiếm DNA virus mà tập trung vào các protein còn sót lại sau khi virus lây nhiễm vào vật chủ. Không giống như chỉ riêng vật liệu di truyền, các protein này có thể cung cấp thêm bằng chứng cho thấy virus đang hoạt động. Nó cũng có thể tiết lộ virus đã đi qua loài nào trên hành trình đến vật chủ hiện tại.

Virus không thể tự sinh sản. Chúng phải chiếm đoạt bộ máy của tế bào chủ để nhân lên. Điều này đúng cho dù virus lây nhiễm vào gà, bò hay bất kỳ động vật nào khác. Trong quá trình đó, chúng thu thập protein của vật chủ, để lại dấu vết sinh học về lịch sử gần đây của chúng.

Bằng cách xác định các protein này, các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ xác định không chỉ liệu HPAI có hiện diện trên trang trại hay không, mà còn cả nguồn gốc và cách thức lây lan của nó. Thông tin đó có thể giúp nông dân và các cơ quan quản lý ứng phó chính xác hơn với một đợt bùng phát dịch bệnh.

Trí tuệ nhân tạo giúp ích như thế nào?

Để hiện thực hóa điều này, nhóm của Hai sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để sàng lọc các tập dữ liệu khổng lồ về dấu hiệu protein đại diện cho nhiều loại sinh vật khác nhau. Phạm vi nghiên cứu rộng hơn nhiều so với các nghiên cứu proteomics truyền thống, vốn thường chỉ nhắm vào các protein từ các sinh vật đã được biết hoặc nghi ngờ là vật chủ của virus.

Để phòng ngừa các tín hiệu sai lệch, Hai và nhóm của ông đang tích hợp các bước kiểm tra chéo tương tự để xác nhận kết quả của trí tuệ nhân tạo, đảm bảo rằng các protein được phát hiện thực sự cho thấy sự hiện diện của virus.

“Trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp khả năng chưa từng có để xác định chính xác một loại protein cụ thể trong các mẫu vật liệu chứa hàng trăm triệu loại protein khác nhau. Để so sánh, các xét nghiệm proteomics thông thường thường được thực hiện ở quy mô hàng nghìn protein,” Mingqi Liu, nhà nghiên cứu sau tiến sĩ tại phòng thí nghiệm Hai và là chuyên gia về phân tích dữ liệu phổ khối lượng, người đang dẫn đầu dự án này, cho biết.

Nếu thành công, hệ thống này có thể cung cấp bức tranh rõ ràng hơn về cách cúm gia cầm lây lan trong các trang trại và giữa các loài, đây là một trong những thách thức khó khăn nhất trong việc quản lý bệnh truyền nhiễm.

Công trình nghiên cứu này cũng phản ánh những bài học từ đại dịch COVID-19, khi việc xác định nguồn gốc của virus vừa thiết yếu vừa khó khăn. Hiểu được nguồn gốc của virus có thể giúp các nhà khoa học dự đoán cách thức tiến hóa của nó và cách ngăn chặn nó.

Hiện tại, trọng tâm là các trang trại gia cầm, nơi việc phát hiện sớm và chính xác có thể tạo nên sự khác biệt giữa việc ngăn chặn dịch bệnh và thiệt hại trên diện rộng. Mặc dù việc cách ly hàng loạt vẫn là một trong những công cụ hiệu quả nhất để kiểm soát dịch bệnh, nhưng nó lại gây ra những tổn thất đáng kể về kinh tế và xã hội.

“Nếu chúng ta biết virus đến từ đâu, chúng ta có thể thực hiện các biện pháp ngăn chặn mục tiêu hiệu quả hơn nhiều và tránh được những gián đoạn trên diện rộng”, Hai nói.

Sự thay đổi trong tư duy

Dự án này vẫn đang trong giai đoạn đầu, nhưng nó thể hiện sự thay đổi trong cách các nhà khoa học suy nghĩ về việc theo dõi bệnh truyền nhiễm bằng cách đọc các dấu vết sinh học mà virus để lại.

“Virus luôn phải đối mặt với những điều kiện khắc nghiệt và cần thích nghi nhanh chóng khi xâm nhập vào tế bào chủ mới,” Hai nói. “Chúng cần mang theo một số công cụ nhất định để tự bảo vệ. Giống như con người mang theo vũ khí hoặc các công cụ khác để tự vệ trong môi trường xa lạ, virus cũng vậy. Và chúng ta có thể phát hiện ra những công cụ protein mà chúng mang theo.”

Võ Văn Sự dịch. University of California Riverside,  North America. 1 July 2026. New protein-based disease detection system could help producers identify HPAI faster. https://www.thepoultrysite.com/articles/new-protein-based-disease-detection-system-could-help-producers-identify-hpai-faster