TTO - Chỉ ba tháng sau khi gây bất ngờ bằng việc đồng ý đảm nhận công việc mới tại Việt Nam, giáo sư Vũ Hà Văn lại tiếp tục gây sự chú ý bằng việc công bố một dự án nghiên cứu mới: Giải mã bộ gen người Việt.

Giáo sư Vũ Hà văn chia sẻ với Tuổi Trẻ Online về dự án đầu tiên trên cương vị giám đốc khoa học của Viện Big Data sau 3 tháng viện này công bố thành lập.   

Nghiên cứu những sản phẩm "không ai làm hộ"

* Việc Viện Big Data chọn dự án nghiên cứu về bộ gen người Việt là dự án mở đầu đang gây không ít bất ngờ và băn khoăn của giới khoa học vì dường như tên tuổi giáo sư khiến người ta thường liên tưởng đến những đề tài nghiên cứu về tính toán, toán học?

- Dự định của tôi khi bắt đầu công việc với Viện Big Data là sẽ triển khai những nghiên cứu có khả năng mang lại ứng dụng cao cho xã hội, chúng tôi không hẳn đặt trọng tâm vào nghiên cứu lý thuyết hay khoa học cơ bản. Vả lại, trong khoa học hiện đại, mô hình toán học sẽ luôn có mặt trong tất cả các nghiên cứu.

Thực ra, viện chúng tôi đang có nhiều dự án, trong đó nghiên cứu về bộ gen người Việt là dự án đầu tiên công bố chính thức. 

Tôi đã gặp gỡ, trao đổi với nhiều nhà khoa học trong và ngoài nước để tìm hướng đi và nhận được nhiều gợi ý, nhiều lựa chọn nhưng đây là dự án được quyết định công bố đầu tiên vì nghiên cứu này phù hợp với định hướng chung của lãnh đạo tập đoàn.

Về công nghệ, trên thế giới có rất nhiều hướng nghiên cứu. Với hoàn cảnh Việt Nam hiện tại, chúng tôi hướng tới các tiêu chí: tận dụng được những đột phá trong công nghệ thế giới thời gian gần đây; tận dụng cơ sở dữ liệu của người Việt; hướng tới những vấn đề mà nếu người Việt mình không làm thì không ai giải quyết cho mình và cuối cùng là hướng tới những ứng dụng mang lại lợi ích cho cộng đồng.

Dự án nghiên cứu bộ gen người Việt đạt được cả bốn mục tiêu này.

Khi thực hiện dự án này, chúng tôi sẽ giải trình tự và phân tích hàng nghìn hệ gen người Việt, do đó kết quả của nghiên cứu sẽ là dữ liệu hệ gen đặc trưng của chúng ta. Đây rõ ràng là vấn đề mà mình không làm thì không ai có thể làm hộ mình. 

Cuối cùng là kết quả mang lại, chúng ta sẽ có cơ sở dữ liệu phục vụ các nghiên cứu về gen có thể ứng dụng trong việc xác định nguyên nhân gây bệnh và đáp ứng thuốc theo đặc trưng hệ gen. Từ đó hỗ trợ việc chẩn đoán và điều trị cho người Việt.

* Có vẻ mục tiêu của dự án khá tham vọng. Vậy giáo sư đã có lộ trình cụ thể để triển khai dự án như thế nào?

- Dự án sẽ thực hiện theo ba bước. Thứ nhất, lấy mẫu trên khoảng 1.000 người Việt khỏe mạnh. Thứ hai, giải trình tự và phân tích dữ liệu. Các bước này có thể làm song song mà không cần đợi đủ 1.000 mẫu mới triển khai.

Ví dụ, khi có khoảng 50 mẫu là có thể bắt đầu quá trình giải trình tự và phân tích. Sau khi phân tích xong, các cơ sở dữ liệu biến dị di truyền tham chiếu được hình thành. Đây sẽ là nền tảng cho các nghiên cứu ứng dụng tiếp theo.

Thứ ba, làm nghiên cứu ứng dụng, ví dụ nghiên cứu về nguyên nhân di truyền của từng bệnh, khi đó ta sẽ phải lấy tiếp mẫu những người bệnh, sau đó tìm ra các gen liên quan đến bệnh, từ đó có thể xây dựng các kit xét nghiệm để chẩn đoán bệnh.

Việc lấy mẫu người bệnh cũng có thể làm song song với việc lấy mẫu người khỏe. 

Ngoài nghiên cứu nguyên nhân di truyền của bệnh phục vụ việc chẩn đoán theo đặc trưng hệ gen, chúng tôi cũng sẽ thực hiện các nghiên cứu xác định đặc trưng hệ gen liên quan đến đáp ứng thuốc. Ví dụ xác định xem biến dị nào liên quan đến phản ứng có hại của thuốc.

Nghiên cứu này có thể hỗ trợ công tác điều trị bệnh...

* Tại sao dự án của giáo sư ấn định ở con số chọn gen của 1.000 người, số mẫu đó đã đủ để giải mã bộ gen người Việt? 1.000 người này sẽ được chọn như thế nào, thưa giáo sư?

- Con số 1.000 mẫu gen tương đối lớn để làm cơ sở dữ liệu cho môt số nghiên cứu có bản về sau. Hiện ở Đông Nam Á với quy mô 1.000 người đã là một đề tài tầm cỡ, không phải nước nào cũng làm được.

Trước tiên họ là người tình nguyện tham gia nhưng phải đáp ứng các tiêu chuẩn của nghiên cứu. Khi những người tình nguyện đăng ký tham gia, chúng tôi sẽ phỏng vấn xem từng người có phù hợp tiêu chuẩn lựa chọn không. Một số xét nghiệm khác cũng có thể được thực hiện để đảm bảo chất lượng mẫu.

Tất cả những người tham gia đều phải ký vào văn bản đồng thuận tham gia nghiên cứu với các quyền lợi và nghĩa vụ rõ ràng. Thông tin cá nhân của những người tham gia nghiên cứu sẽ được bảo mật. 

Việc chọn ít nhất 1.000 người khỏe này về góc độ chuyên môn đủ để xác định được biến dị nào là phổ biến/hiếm. 

Sau khi có cơ sở dữ liệu của 1.000 người khỏe làm tham chiếu, muốn ứng dụng vào nghiên cứu bệnh nào thì tiếp tục phải chọn ra những người bị bệnh đó. 

Việc chọn mẫu bệnh để nghiên cứu cũng phải đảm bảo những tiêu chí dưới sự tư vấn của chuyên gia thuộc lĩnh vực bệnh đó.

Nghiên cứu về gen là nghiên cứu tương đối mới và đắt. Cách đây 10 năm, nếu làm dự án với quy mô như thế này, phải các nước có tiềm lực khoa học rất lớn như Anh, Mỹ mới làm được vì phải tốn hàng tỉ USD. 

Vào thời điểm này, chúng ta có lợi thế khoa học đã phát triển nhanh đến mức có thể tiến hành với chi phí ít hơn rất nhiều.

* Giới khoa học Việt Nam cũng đã từng có những dự án nghiên cứu về gen người Việt nhằm mục đích chữa bệnh, dự án nghiên cứu của giáo sư có dự định sẽ kế thừa các kết quả nghiên cứu đã có không?

- Tất nhiên chúng tôi sẽ học hỏi kinh nghiệm những người đi trước và kế thừa các nghiên cứu của họ. 

Theo tìm hiểu của chúng tôi, các đề tài nghiên cứu về gen ở Việt Nam trước đây nhỏ hơn, với quy mô phân tích khoảng vài chục bộ gen, hoặc làm vài gen trên một bệnh cụ thể.

* Đây là hướng nghiên cứu rất mới, không chỉ với Việt Nam mà với cả thế giới. Đặt mục tiêu cao như vậy cho dự án, viện có giải quyết được bài toán nhân lực khi mà nhân lực nghiên cứu lĩnh vực này ở Việt Nam còn rất ít, thưa ông?

Chúng tôi sẽ hợp tác với nhiều bệnh viện và những viện nghiên cứu, trường đại học ở cả Viẽt Nam và nước ngoài cũng như mời thêm các chuyên gia trong và ngoài nước theo từng nhu cầu và giai đoạn dự án.

Giải trình tự và phân tích 1.000 hệ gen người là một khối lượng công việc rất lớn. Ngoài việc dành hơn 1 triệu USD, khoảng 25% kinh phí đầu tư cho dự án, để mua sắm hệ thống tính toán lớn, phần mềm phân tích, hệ thống lưu trữ, chúng tôi cũng đã triển khai đồng thời các bước chuẩn bị về đội ngũ nghiên cứu.

Hiện chúng tôi đã tập hợp được một số nhà khoa học trẻ giàu năng lực và rất nhiệt huyết về làm việc ở Viện, như các PGS. Lê Đức Hậu hay Lê Thị Lý - những gương mặt trẻ đầy triển vọng trong lĩnh vực tin sinh học.

Chúng tôi cũng đang hoạch định chương trình cử nghiên cứu viên đi đào tạo tại Mỹ, Đức, Nhật Bản, Singaprore và mời nhiều chuyên gia các nước tới tham gia, tư vấn cho dự án.

Cũng xin nói thêm trong khuôn khổ dự án nghiên cứu này, chúng tôi còn thực hiện chương trình đào tạo đội ngũ nhân lực lĩnh vực tin y sinh tương đối mới mẻ cho Việt Nam, bằng cách nhận một số nghiên cứu sinh vào làm việc tại viện. 

Qua đó, chúng tôi hi vọng hỗ trợ xây dựng nhân lực cho các viện nghiên cứu, trường đại học ở Việt Nam.

Cần đặt mục tiêu không vì lợi nhuận

* Đầu tư 4,5 triệu USD cho dự án nghiên cứu này, giáo sư có gặp khó khăn gì trong việc thuyết phục ông Phạm Nhật Vượng chấp thuận? Giáo sư và tập đoàn Vingroup có phải thỏa thuận đặt mục tiêu thu lại được gì từ dự án này?

- Tôi đã gặp nhiều nhà khoa học Việt Nam để tìm kiếm ý tưởng nghiên cứu phù hợp nhất với những mong muốn của bản thân và Viện Big Data. 

Khi có dự định này, tôi đã thuyết phục anh Vượng đây là dự án phù hợp nhất với định hướng phục vụ cộng đồng mà chúng tôi đã chia sẻ với nhau ngay từ đầu, phù hợp với những mục tiêu khi quyết định thành lập viện.

Dự án này không đặt mục tiêu thu lợi nhuận. Hệ thống dữ liệu gen người Việt chúng tôi xây dựng sẽ là hệ thống dữ liệu mở. Anh Vượng đã khẳng định với tôi là Vin group sẽ sẵn sàng cung cấp dữ liệu sử dụng trong nước và cả cho thế giới, cũng như hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh.

Ở góc độ làm khoa học, dữ liệu sẽ mở theo cách cung cấp thông tin, cho phép các nhà khoa học cần dữ liệu có thể tra cứu được ngay. Chúng tôi tính đến việc xây dựng một website trong tương lai để hỗ trợ việc này.

Dự án này, theo tôi, có nhiều ý nghĩa về khoa học và cộng đồng. Mục đích hữu ích hơn cả chính là sự chuẩn bị cho các nghiên cứu và ứng dụng tương lai của y học. Khi đó, việc chẩn đoán và điều trị bệnh được thực hiện dựa trên đặc trưng hệ gen (y học cá thể hóa). 

Muốn tăng chất lượng chăm sóc sức khỏe cộng đồng đây là việc cần làm...

* Thưa giáo sư, ngoài dự án này giáo sư còn triển khai những dự án nào để tạo ra nguồn dữ liệu của viện nói riêng và của Việt Nam nói chung?

- Viện chúng tôi cũng đang triển khai một số dự án khác như bắt đầu khởi động dự án nghiên cứu về hình ảnh, chẳng hạn như sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho nghiên cứu chẩn đoán hình ảnh y tế. Đây cũng là dự án rất ý nghĩa, dùng AI xử lý ảnh, giúp các bác sĩ giảm sai số trong chẩn đoán.

Dự án này đang được thực hiện bởi nhóm của TS Đào Đức Minh - một trong những chuyên gia uy tín trong lĩnh vực AI và xử lý hình ảnh.

* Sau ba tháng nhận vị trí giám đốc khoa học của Viện Big Data, đã có lúc nào sự khác biệt giữa một nhà khoa học vốn quen làm việc trong môi trường đại học và làm khoa học ở một doanh nghiệp khiến giáo sư thấy e ngại? Trong ba tháng qua, đã có những tin đồn cho rằng giáo sư muốn "bỏ cuộc" vì tiêu tiền doanh nghiệp không dễ?

- Muốn thúc đẩy nghiên cứu khoa học thì doanh nghiệp đóng vai trò rất quan trọng, đây là thực tế trên toàn thế giới. Phần lớn những sản phẩm công nghệ ta đang dùng hàng ngày là do doanh nghiệp đầu tư nghiên cứu, phát triển nhưng hiện tại ở Việt Nam hiện có rất ít doanh nghiệp đủ tầm để làm những việc này.

Nghiên cứu là đầu tư rủi ro, nghiên cứu không phải cái nào cũng thành công, không phải thành công nào cũng tạo ra sản phẩm bán được và không phải sản phẩm nào bán cũng có lãi.

Vingroup là một trong những tập đoàn dẫn đầu lĩnh vực này. Đó là điểm mấu chốt khi tôi lựa chọn làm việc. Tất nhiên, doanh nghiệp có cách quản lý của doanh nghiệp, làm khoa học ở doanh nghiệp khác nhiều so với làm việc trường đại học (cười).

Tôi nhận biết được sự khác biệt rõ ràng đó nên chắc chắn trong tương lai sẽ có những khó khăn, vướng mắc, mà chúng tôi phải cùng tìm cách giải quyết. Chẳng hạn trong kinh doanh mọi việc thường phải tiến triển rất nhanh nhưng trong khoa học thì cần có độ kiên nhẫn nhất định.

Sau 3 tháng, chúng tôi cũng có thể tạm hài lòng là đã có một khởi đầu tương đối tích cực.

* Xin cảm ơn giáo sư!