Phụ gia thảo dược AI: Bước ngoặt mới trong dinh dưỡng thủy sản

Trong bối cảnh nhu cầu thủy sản toàn cầu không ngừng tăng, phụ gia dinh dưỡng trở thành trụ cột trong chiến lược nâng cao hiệu suất tăng trưởng, cải thiện chuyển hóa thức ăn và tăng cường sức đề kháng của vật nuôi. Giữa xu hướng tìm kiếm giải pháp tự nhiên thay thế kháng sinh và chất kích thích tăng trưởng, phụ gia chiết xuất từ thực vật đang nổi lên như “ngôi sao mới”. Chúng chứa nhiều hoạt chất sinh học có đặc tính chống ôxy hóa, kháng viêm, kháng khuẩn, giúp giảm stress ôxy hóa và kích hoạt hệ miễn dịch tự nhiên cho cá, tôm và các loài thủy sản khác.
Tuy nhiên, hành trình tìm kiếm những hoạt chất này vốn đầy gian nan. Hàng chục nghìn hợp chất tự nhiên cần được sàng lọc và kiểm chứng, đối chiếu với hàng trăm mầm bệnh và cơ chế sinh học. Chi phí để phát triển một phụ gia đơn lẻ có thể vượt 500.000 USD, trong khi tỷ lệ thành công dưới 10%. Trước đây, những rào cản này khiến nghiên cứu phytogenic tiến triển chậm và tốn kém. Nhưng công nghệ mới, đặc biệt là AI, đang thay đổi hoàn toàn cuộc chơi.

Gỡ “nút thắt” nghiên cứu

Vấn đề lớn nhất của nghiên cứu thảo dược nằm ở quy mô khổng lồ của tự nhiên. Xác định được hợp chất mạnh nhất từng là nhiệm vụ bất khả thi. Giờ đây, nhờ các nền tảng sàng lọc tốc độ cao (High-Throughput Screening – HTS), hàng nghìn chiết xuất thực vật có thể được thử nghiệm tự động trên các dòng tế bào cá hoặc mầm bệnh cụ thể. Công nghệ này giúp nhanh chóng thu hẹp phạm vi, chọn ra những ứng viên tiềm năng để phân tích sâu hơn.

Song HTS chỉ cho biết một hợp chất có hiệu quả hay không. Để hiểu vì sao nó hiệu quả, các nhà khoa học sử dụng bộ công cụ sinh học phân tử hiện đại (omics) gồm hệ gen (genomics), phiên mã (transcriptomics), protein học (proteomics) và chuyển hóa (metabolomics) nhằm phác họa bức tranh toàn diện về tác động sinh học ở cấp độ phân tử. Khi kết hợp, HTS và ‘omics’ tạo nên bản đồ chi tiết hành trình của hợp chất trong cơ thể cá, chứng minh cơ chế tác động và độ an toàn.

Nếu HTS và ‘omics’ mở rộng năng lực quan sát, thì AI chính là công cụ giúp giải mã và dự đoán. Các mô hình học máy hiện có thể phân tích cấu trúc hóa học của hàng nghìn hợp chất thảo dược và dự đoán hoạt tính sinh học của chúng trước khi bước vào phòng thí nghiệm. Dựa trên dữ liệu tích lũy từ các nghiên cứu trước, AI xác định được những ứng viên có khả năng thành công cao, tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí nghiên cứu.

AI cũng giúp xử lý lượng dữ liệu khổng lồ từ công nghệ ‘omics’, phát hiện những mẫu biến đổi gen hoặc chuyển hóa tinh vi mà con người khó nhận ra. Nhờ đó, các nhà khoa học có thể liên kết chính xác từng hợp chất với tác động cụ thể như tăng cường miễn dịch, cải thiện đường ruột hoặc giảm viêm. Quá trình tìm kiếm phụ gia vì thế chuyển từ “thử và sai” sang “thiết kế thông minh”.

Bốn trụ cột phụ gia AI

Dự đoán thay vì thử nghiệm: Thay vì sàng lọc vật lý hàng nghìn mẫu, AI cho phép sàng lọc ảo (in silico) hàng triệu phân tử. Dựa trên cấu trúc hóa học, mô hình AI có thể dự đoán hiệu quả, độ an toàn và cơ chế tác động của từng hợp chất. Việc này rút ngắn thời gian R&D từ nhiều năm xuống chỉ vài tuần.

Hiểu cơ chế ở cấp độ hệ thống: AI tổng hợp dữ liệu từ nhiều tầng – gen, protein, chuyển hóa để vẽ nên bức tranh toàn cảnh phản ứng sinh học của cá khi tiếp xúc với phụ gia. Từ đó, các nhà nghiên cứu có thể thiết kế hợp chất “hai trong một”, vừa ức chế mầm bệnh, vừa kích thích gen tạo chất nhầy bảo vệ niêm mạc ruột.

Tạo công thức cộng hưởng thông minh: Những giải pháp tự nhiên hiệu quả nhất không nằm ở đơn chất mà ở tổ hợp nhiều thành phần. AI có thể mô phỏng hàng triệu tương tác giữa phytogenics, probiotics, prebiotics và enzyme để xây dựng công thức cộng hưởng với tác dụng đa chiều gồm kháng khuẩn, kháng viêm và điều hòa hệ vi sinh đường ruột trong cùng một sản phẩm.

Thử nghiệm ảo và “bản sao kỹ thuật số”: Nhờ công nghệ digital twin, các nhà khoa học có thể tạo ra mô hình ảo của cá hoặc cả hệ thống nuôi để mô phỏng hàng nghìn kịch bản từ biến động nhiệt độ, khẩu phần ăn đến áp lực bệnh tật trước khi thử nghiệm thật. Cách làm này giảm mạnh chi phí, thời gian và số lượng vật nuôi cần cho nghiên cứu, đồng thời tối ưu hóa liều lượng và hiệu quả.

Từ cây cỏ đến giải pháp công nghệ cao

Hành trình từ một loài thảo mộc trong tự nhiên đến phụ gia sinh học hiệu quả đang được tái định nghĩa bởi công nghệ, trong đó AI là trung tâm dẫn dắt. Khi kết hợp với sàng lọc tốc độ cao và dữ liệu ‘omics’, trí tuệ nhân tạo giúp ngành thủy sản hiểu sâu hơn bao giờ hết về cách các hợp chất tự nhiên vận hành ở cấp phân tử.

Nhờ vậy, phụ gia thực vật sẽ không còn là lựa chọn thay thế tạm thời, mà trở thành trụ cột của dinh dưỡng thủy sản hiện đại, góp phần xây dựng mô hình nuôi trồng bền vững, hiệu quả và sinh lời cao.

Tiên phong trong xu hướng này, ISR-BIO vừa giới thiệu nền tảng AI đầu tiên dành riêng cho sàng lọc dự đoán phụ gia thảo dược trong ngành thức ăn thủy sản. Hệ thống này không chỉ hỗ trợ phát hiện hợp chất mới mà còn xác định ứng dụng tiềm năng chưa được khai thác của các phụ gia sẵn có trên nhiều loài khác nhau. Bằng cách này, thời gian nghiên cứu rút ngắn đáng kể, chi phí tối ưu và nguồn lực được tập trung cho những hướng đi khả thi nhất.

Sự kết hợp giữa khoa học tự nhiên và trí tuệ nhân tạo đang mở ra một kỷ nguyên dinh dưỡng thông minh, nơi mỗi phân tử thảo dược đều được hiểu rõ, thiết kế chính xác và ứng dụng tối ưu vì một ngành thủy sản xanh, khỏe và bền vững.

Mi Lan
Theo Aquafeed