Dự án hợp tác quốc tế được dẫn dắt bởi một nhóm chuyên gia tại Vườn Bách thảo Hoàng gia Anh, Kew và lần đầu tiên đã giải trình tự ADN của hơn 9.500 loài thực vật có hoa, trong đó có 800 loài được thực hiện lần đầu tiên.
Bộ Dữ liệu đã sử dụng 1,8 tỷ chữ cái mã di truyền để phát triển một bản đồ toàn diện về lịch sử tiến hóa của các loài thực vật này và được kỳ vọng sẽ hỗ trợ đáng kể trong việc phát hiện ra các hợp chất dược liệu.
Bằng cách tham chiếu chéo các trình tự di truyền với các đặc tính y học đã biết, công nghệ AI có thể dự đoán những loài thực vật chưa được khám phá nào có thể có dùng được cho các phương pháp điều trị mới.
Vì có số lượng loài khổng lồ, 350.000 loài thực vật có mạch, hầu hết trong số này chúng ta biết chưa được nghiên cứu một cách khoa học để phát hiện ra thuốc. Đây là một nhiệm vụ khổng lồ nên dự án tôi đang thực hiện tại Kew nhằm giải quyết thách thức này bằng cách phát triển một phương pháp trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán loài thực vật nào có nhiều khả năng chứa hợp chất chính, có thể chế tạo thuốc.
Tiến sĩ Melanie-Jayne Howes - Trưởng nhóm nghiên cứu cấp cao tại RBG Kew, Anh.
Nghiên cứu cũng sử dụng các kỹ thuật gen mới để giải trình tự ADN của nhiều loại nguyên liệu thực vật, bao gồm cả các mẫu vật đã tuyệt chủng từ hàng thế kỷ. Ngoài việc tìm kiếm dược liệu, dữ liệu sẽ hỗ trợ xác định các loài mới, cải tiến cách phân loại thực vật và hỗ trợ các nỗ lực bảo tồn.
