Mỹ có thể sản xuất nhiên liệu hàng không sinh học có nồng độ nhiên liệu tăng gấp 36 lần so với trước nhờ tận dụng "thói quen xấu" của vi sinh vật kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI).
Các nhà khoa học tại Viện Năng lượng Sinh học Liên hợp (Joint BioEnergy Institute - JBEI), thuộc Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley (Mỹ), đã phát triển hai phương pháp đột phá.
Những phương pháp này giúp đẩy nhanh quá trình thiết kế vi sinh vật sản xuất nhiên liệu hàng không, rút ngắn thời gian từ nhiều năm xuống chỉ còn vài tuần.
Ảnh minh họa: Natnan Srisuwan/GettyImages
Phương pháp đầu tiên sử dụng AI kết hợp tự động hóa phòng thí nghiệm, giúp tăng sản lượng isoprenol lên gấp 5 lần. Phương pháp thứ hai tận dụng cảm biến sinh học di truyền (biosensor) để chọn lọc chủng vi khuẩn, đạt mức tăng gấp 36 lần nồng độ nhiên liệu (fuel titers).
Nếu được áp dụng rộng rãi, các cách tiếp cận này có thể thay đổi hoàn toàn ngành công nghiệp sinh học cũng như lĩnh vực hàng không toàn cầu đang hướng đến xanh/bền vững: Thay vì mất cả thập kỷ và hàng trăm người để phát triển một sản phẩm sinh học mới, các nhóm nhỏ có thể hoàn thành chỉ trong vòng một năm hoặc ít hơn.
Héctor García Martín, Giám đốc Khoa học Dữ liệu và Mô hình hóa tại JBEI, cho biết: "Nếu được áp dụng rộng rãi, những phương pháp này có thể định hình lại ngành công nghiệp."
Mục tiêu chính là isoprenol – một hợp chất được chuyển hóa thành DMCO, tạo ra nhiên liệu hàng không có mật độ năng lượng cao hơn cả nhiên liệu từ dầu mỏ. Vì pin hiện tại chưa đủ năng lượng cho máy bay, nhiên liệu tổng hợp sinh học này đang được phát triển để đáp ứng nhu cầu hàng không bền vững.
Hai chiến lược kỹ thuật bổ trợ lẫn nhau
Nhóm nghiên cứu sử dụng hai hướng tiếp cận khác biệt để nâng cao hiệu quả sản xuất sinh học:
1. Kết hợp AI và tự động hóa phòng thí nghiệm
Nhóm do Taek Soon Lee và Héctor García Martín dẫn dắt đã xây dựng một quy trình tự động sử dụng robot để tạo và kiểm tra hàng trăm thiết kế di truyền song song. Họ chế tạo thiết bị điện di vi lưu (microfluidic electroporation) có thể đưa vật liệu di truyền vào 384 chủng vi khuẩn Pseudomonas putida chỉ trong chưa đầy một phút – công việc thường mất hàng giờ nếu làm thủ công.
Nhờ vòng lặp học liên tục, mô hình máy học phân tích dữ liệu protein và đề xuất tổ hợp gen cần điều chỉnh bằng CRISPR interference. Sau sáu vòng kỹ thuật chỉ trong vài tuần, họ tìm ra các tổ hợp gen giúp tăng đáng kể nồng độ nhiên liệu.
2. Biến "thói quen xấu" của vi khuẩn thành công cụ cảm biến mạnh mẽ
Nhóm do Thomas Eng dẫn dắt tập trung vào việc vi khuẩn Pseudomonas putida thường "ăn" luôn isoprenol mà nó tự sản xuất. Họ xác định hai protein giúp vi khuẩn phát hiện nhiên liệu, rồi biến hệ thống này thành một biosensor sinh học.
Điểm sáng tạo: liên kết cảm biến với các gen thiết yếu cho sự sống, tạo ra cơ chế chọn lọc tự nhiên – chỉ những vi khuẩn sản xuất nhiều nhiên liệu nhất mới sống sót và phát triển. Nhờ vậy, họ sàng lọc được hàng triệu biến thể mà không cần đo lường thủ công, phát hiện các "nhà vô địch" sản xuất isoprenol cao gấp 36 lần so với ban đầu.
Các chủng vượt trội này duy trì sản xuất bằng cách chuyển hướng chuyển hóa, sử dụng axit amin làm nguồn thức ăn sau khi hết glucose.
Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực đưa các chủng vi khuẩn này từ phòng thí nghiệm sang hệ thống lên men công nghiệp quy mô lớn.
Sự kết hợp giữa tối ưu hóa sâu bằng AI và khám phá rộng bằng biosensor tạo ra một khung công tác có thể áp dụng cho nhiều sản phẩm sinh học khác nhau, mở ra tương lai sản xuất nhiên liệu hàng không bền vững, giảm phát thải carbon đáng kể cho ngành hàng không.
Trang Ly
