Góc nhìn khác về nghiên cứu gen của TS Lê Sỹ Vinh và đồng nghiệp
Theo báo ngaynay.vn
Ngày 25/2 vừa qua, PGS.TS Lê Sỹ Vinh
cùng đồng nghiệp ở ĐH Quốc gia Hà Nộiđã công bố kết quả nghiên cứu xây
dựng và phân tích thành công hệ gen của 3 người thuộc một gia đình người
Việt trên tạp chí Journal of Biosciences số tháng 3/2015, được xuất bản
bởi “Indian Academy of Science” và Nhà xuất bản Springer. Đây là tạp
chí thuộc hệ thống SCI có chỉ số ảnh hưởng IF là 1.93.
Để có thêm góc nhìn về nghiên cứu này, tạp chí Ngày Nay Online đã phỏng vấn GS Nguyễn Văn Tuấn (Viện Garvan và ĐH New South Wales, Úc):
Nghiên cứu về gen của người Việt còn nhiều khó khăn phía trước |
Xin GS cho biết Công nghệ phân tích trình tự toàn hệ gen có ý nghĩa gì?
- Có thể nói rằng công
nghệ phân tích trình tự hệ gen (whole genome sequencing hay WGS) là một
công nghệ phân tích di truyền hiện đại nhất hiện nay. Sau một thời gian
khoảng 20 năm với phương pháp GWAS, ngày nay giới khoa học đã phát triển
được kĩ thuật có thể phân tích toàn bộ hệ gen. Đây là công nghệ có thể
phân tích đầy đủ nhất những khác biệt di truyền của một cá nhân mà trước
đây chưa có phương pháp nào có thể làm được.
Tuy
nhiên, ý nghĩa và ứng dụng của công nghệ WGS thì vẫn còn ở giai đoạn
phôi thai. Hiện nay, còn tồn tại rất nhiều khó khăn và thách thức của
công nghệ WGS. Những thách thức này liên quan đến thiết kế nghiên cứu,
kĩ thuật phân tích thống kê, và diễn giải ý nghĩa của dữ liệu WGS. Nhưng
nếu các khó khăn này được khắc phục trong tương lai thì WGS có thể sử
dụng để tiên lượng sớm khả năng mắc bệnh, để chẩn đoán những bệnh hiếm.
Tôi nhấn mạnh là "có thể" thôi, chứ không dám khẳng định.
Kinh
nghiệm cho thấy khi công nghệ GWAS mới bắt đầu khoảng 20 năm về trước
chúng tôi cũng rất hào hứng rằng sẽ giúp chẩn đoán và tiên lượng bệnh
tốt hơn, nhưng 20 năm sau thì giấc mơ đó vẫn chưa thực hiện được. Tuy
nhiên, tôi tin rằng WGS sẽ giúp chúng ta hiểu nhiều hơn về cơ chế sinh
học của những bệnh phức tạp và bệnh hiếm.
Chúng ta cần phải khiêm tốn và thành
thật nói với công chúng rằng công nghệ WGS là một thành tựu mới của khoa
học di truyền, nhưng cũng không nên kì vọng rằng công nghệ này có thể
chữa bệnh bệnh nay mai.
Cái khó lớn nhất của WGS là gì, thưa giáo sư?
"Tôi "không quan tâm" lắm đến IF của tạp chí, nhưng tôi nghĩ kết quả
của nhóm TS Vinh là cần thiết cho Việt Nam giai đoạn này. Tôi cũng đã
xem bài báo gốc của TS Vinh. Cái chúng ta đang rất yếu trong lĩnh vực
giải mã hệ gen là dùng công cụ tin sinh để xử lý đống dữ liệu thô do máy
làm được. Ở VN hiện nay có thể có vài đơn vị có điều kiện để giải mã hệ
gen của một đối tượng sinh học nào đó bằng máy giải trình tự thế hệ mới
(NGS), nhưng để lắp rắp hoàn chỉnh hệ gen và khai thác một cách hiệu
quả kết quả thu được thì tôi nghĩ nhóm TS Vinh đang là nhóm tiên phong ở
Việt Nam. Chúng ta cứ bắt đầu bằng những bước đi nhỏ như thế đã trước
khi có những bước đi lớn hơn cùng thế giới" - trích lời một GS về Công
nghệ Sinh học, VAST.
- Phân tích hàng triệu biến thể gen của một cá nhân bằng công
nghệ WGS không khó nữa vì nó đã trở thành một dịch vụ. Bất cứ ai ở bất
cứ nơi nào cũng có thể làm WGS, vì họ chỉ cần gửi mẫu DNA cho các phòng
thí nghiệm ở Bắc Kinh, Úc, Mĩ, v.v. để phân tích WGS. Chi phí phân tích
cho mỗi cá nhân ngày nay giảm rất thấp, chỉ còn khoảng 1000 USD.
Tuy nhiên, cái khó khăn là tìm một câu
hỏi nghiên cứu tốt và làm thế nào để phân tích hàng triệu, thậm chí hàng
tỉ dữ liệu để biến chúng thành thông tin và tri thức. Tìm một câu hỏi
nghiên cứu không hề đơn giản, vì nó đòi hỏi phải có kiến thức chuyên
ngành, và những phân tích nghiêm chỉnh về câu hỏi xứng đáng được nghiên
cứu.
Tôi nhấn mạnh là "xứng đáng để nghiên
cứu" bởi vì có rất nhiều đề tài nghiên cứu ở VN không xứng đáng để tiêu
tiền thực hiện. Tìm câu hỏi đã khó, tính khả thi càng khó hơn. Có những
câu hỏi nghiên cứu đòi hỏi phải có nhiều bệnh nhân và ngân sách phân
tích WGS cũng tăng theo cấp số nhân.
Khi
đã có dữ liệu rồi, vấn đề tiếp theo là phân tích như thế nào. Hiện nay,
rất nhiều mô hình phân tích được đề xướng, nhưng chẳng có mô hình nào
là tốt nhất cả. Rất nhiều chuyên gia đang tập trung nghiên cứu phương
pháp xử lí và phân tích dữ liệu WGS. Có nhiều dữ liệu, nhưng không biết
sử dụng dữ liệu đúng thì chỉ là một cách phí tiền mang danh nghĩa "khoa
học".
Mới
đây báo chí đưa tin rằng các nhà khoa học của ĐHQGHN đã phân tích thành
công hệ gen của 3 người Việt. Theo giáo sư công trình nghiên cứu của
ĐHQGHN có thể dùng cho chẩn đoán bệnh hay không?
- Câu
trả lời ngắn và dứt khoát là: Không. Đó là những dữ liệu mang tính mô
tả, chứ hoàn toàn chẳng có ý nghĩa gì để tham chiếu hay chẩn đoán bệnh
tật cả. Để làm giá trị tham chiếu, cần phải nghiên cứu trên nhiều người.
Để có thể có giá trị chẩn đoán, cần phải có nhóm bệnh nhân và nhóm
không bệnh, chứ không phải vài ba cá nhân.
Vậy công trình nghiên cứu đó có ý nghĩa gì?
-
Rất khó nói về mặt khoa học những dữ liệu đó có ý nghĩa gì vì tính mô
tả thuần túy của các dữ liệu. Tôi nghĩ một cách tích cực, bài báo đó cho
thấy VN có khả năng phân tích mô tả về hệ gen.
GS đánh giá như nào về những điểm mới của nhóm nghiên cứu?
-
Tôi đã đọc bài báo mà anh nhắc đến. Tôi không xem đó là một công trình
nghiên cứu, vì bài báo đó không có giả thuyết và cũng không giải đáp một
câu hỏi khoa học hay một câu hỏi y khoa nào cả. Bài báo cũng không có
điểm gì mới về mặt phương pháp hay ý tưởng. Có lẽ nên xem đó là một exercise về thống kê và tính toán thì thích hợp hơn.
Tạp chí mà nhóm tác giả đăng bài có uy tín đến đâu?
- Tạp chí Journal of Biosciences là
một tạp chí của Ấn Độ, không có tên tuổi trong ngành di truyền học. Tạp
chí này thuộc loại "tổng hợp", tức công bố nghiên cứu từ tất cả các
ngành khoa học, chứ không phải tạp chí chuyên về di truyền học. Tạp chí
có impact factor (IF, hệ số tác động) 1.9, tức rất thấp so với các tạp
chí khoa học tổng hợp khác như Cell, Nature hay Science.
Các nhà khoa học VN đang hướng đến đăng tải các nghiên cứu của mình trên những tạp chí uy tín của thế giới |
Tạp chí Journal of Biosciences có phải thuộc nhóm các tạp chí hàng đầu trong ngành?
- Như nói trên, Journal of Biosciences không
phải là tạp chí hàng đầu trong di truyền học. Thật ra, các tác giả có
uy tín không ai nghĩ đến việc công bố nghiên cứu về WGS trên tạp chí như
thế. Trong ngành di truyền học, các tạp chí hàng đầu có thể kể đến là Nature Genetics (IF 29.65), American Journal of Human Genetics (IF 10.99), Genome Research (13.61), PLoS Genetics (8.69), Human Genetics (IF 4.52), European Journal of Human Genetics (IF 4.22).
Theo
GS, trong tương lai VN có nên theo đuổi nghiên cứu về hệ gen, và để cho
có ý nghĩa, thì nên theo đuổi hướng nghiên cứu nào?
-
Đây là một câu hỏi khó và bao quát. Hiện nay, rất nhiều nhóm nghiên cứu
trên thế giới, kể cả nhóm của tôi ở Úc, đang dùng công nghệ WGS để tìm
những gen có liên quan đến những bệnh phức tạp, những bệnh do yếu tố di
truyền gây ra. Trước đây, qua các nghiên cứu GWAS, các nhà khoa học đã
phát hiện nhiều gen có liên quan đến ung thư, béo phì, tiểu đường, loãng
xương, đột quị, viêm khớp, v.v. nhưng những gen này chỉ giải thích
khoảng 5-10% các khác biệt về bệnh giữa các cá nhân.
Do
đó, chúng tôi hi vọng rằng công nghệ WGS sẽ giúp khám phá nhiều gen mới
nhưng hiếm trong cộng đồng để có thể giải thích hơn những gen mà GWAS
đã phát hiện. VN cũng có thể theo đuổi hướng nghiên cứu này.
Nhưng
VN không nên làm riêng lẻ. Làm riêng lẻ trên vài đối tượng sẽ chẳng
giúp gì cho khoa học và chẳng giải quyết được vấn đề gì lớn. Thời đại
"Khoa học lớn" (Big Science) ngày nay đòi hỏi hợp tác từ nhiều nhóm để
gia tăng số đối tượng cho nghiên cứu. Do đó, nếu VN muốn đóng góp vào
khoa học quốc tế thì nên tham gia các "tập đoàn" khoa học (consortium)
quốc tế.
Kinh
nghiệm của tôi cho thấy chúng ta thường phát hiện những cái mới dựa
trên những hiện tượng hiếm hoi. Do đó, để tăng khả năng phát hiện cái
mới với công nghệ WGS, tôi nghĩ các nhà khoa học VN nên tập trung nghiên
cứu những bệnh chỉ có ở VN và các vùng Đông Nam Á mà không phổ biến ở
các nước Âu Mĩ. Đó là một cách đóng góp có ý nghĩa và quan trọng cho
khoa học quốc tế, chứ không nên theo đuổi những đề tài tủn mủn và nhỏ
nhặt.
Hiện
nay, hầu hết các phóng viên theo dõi khoa học không thể hiểu sâu được
các ngành khoa học. Vậy báo chí cần tiếp cận và đưa tin như nào cho
chuẩn xác, đúng chừng mực, không "nói vống" các kết quả nghiên cứu?
- Tôi
nghĩ đưa tin chính xác cũng là một khoa học, và do đó, phóng viên nên
tập thói quen suy nghĩ như nhà khoa học. Một trong những thói quen đó là
phóng viên nên hoài nghi. Không bao giờ tin một cách mù quáng những gì
các nhà khoa học nói, mà phải kiểm chứng.
Kiểm
chứng bằng cách hỏi các nhà khoa học khác, xem xét nguồn thông tin (như
tập san khoa học và tầm ảnh hưởng của tập san). Những chỉ số như IF tuy
không hoàn hảo nhưng nó là tín hiệu về đẳng cấp của một tập san khoa
học. Tập san có uy tín cao trong chuyên ngành thường có IF cao, và những
công trình trên các tập san đó thường được chú ý hơn là những công
trình trên các tập san ngoài ngành hoặc có IF thấp.
Trong
khoa học, dữ liệu thực tế đóng vai trò quan trọng nhất. Nhưng dữ liệu
khoa học được thu thập từ những mô hình nghiên cứu khác nhau, và giá trị
của chúng cũng tùy thuộc vào các mô hình này. Ngoài ra, cùng một dữ
liệu thực tế nhưng tác giả bài báo khoa học có nhiều cách thể hiện dữ
liệu đó, và có thể gây hiểu lầm cho người đọc.
Người
phóng viên, do đó, phải phân biệt được các mô hình nghiên cứu, phải
phân tích điểm mạnh và yếu của từng mô hình nghiên cứu, phải diễn giải
dữ liệu một cách chính xác, v.v.
Phóng
viên phải phân biệt giữa ý kiến của nhà nghiên cứu và dữ liệu thật. Rất
nhiều nhà nghiên cứu rất chủ quan trong khoa học và họ có những tuyên
bố mang tính PR (tuyên truyền) và đi ra ngoài phạm vi của dữ liệu. Chẳng
hạn như họ chỉ nghiên cứu về mối liên quan giữa yếu tố A và bệnh B,
nhưng họ lại tuyên bố là nếu xoá bỏ A thì sẽ ngăn được bệnh B, và đó là
một thói quen phi khoa học cần phải được loại bỏ khỏi báo chí.
Các biện pháp cần thiết để nâng cao hiệu quả một bản tin khoa học
1. Kiểm tra sự chính xác và tính cân bằng của câu chuyện hay bản tin. - Kiểm tra uy tín của nguồn gốc bản tin, tức là tác giả của công trình nghiên cứu.
- Tham vấn các nhà khoa học có uy tín khác xem họ có tin tưởng vào công trình nghiên cứu hay đánh giá thế nào về kết quả của nghiên cứu đó.
- Ý kiến của nhà khoa học mà phóng viên trích dẫn có phản ảnh luồng tư tưởng chính thống hiện hành liên quan đến vấn đề trong bản tin hay không; nếu không phóng viên nên trình bày cho người đọc hay người nghe biết luồng tư tưởng chính thống là gì.
- Tránh sử dụng những từ ngữ mang tính liên hệ nhân quả (cause-effect relationship), hay những từ ngữ dễ gây cảm tính như “đột phá”, “bức phá”, “khám phá”, v.v…
- Đảm bảo những tiêu đề và hình ảnh minh họa phải thích hợp với nội dung bài báo.
- Khi dịch lại bản tin từ báo chí nước ngoài, hay một thông cáo báo chí từ trung tâm nghiên cứu, phóng viên cần phải phân biệt được sự thật của dữ liệu (fact) và ý kiến hay bình luận cá nhân.
- Kiểm tra xem kết quả nghiên cứu có khả năng thực tế hay không?
- Cần phải áp dụng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt trong suy luận khoa học để thẩm định mối liên hệ giữa nhà khoa học, trung tâm nghiên cứu, và cơ quan tài trợ cho nghiên cứu. Nhiều khi các kết quả nghiên cứu được thổi phồng một cách quá đáng chỉ vì quyền lợi kinh tế chứ không vì lợi ích khoa học.
- Diễn giải kết quả nghiên cứu sao cho có liên quan đến những khuyến cáo thực tế cho công chúng.
- Nếu nghiên cứu liên quan đến một hóa chất có ảnh hưởng đến sức khỏe, cần phải cho người đọc biết hoá chất đó đến từ đâu và thường hay thấy trong các thực phẩm nào.
- Trong những trường hợp liên quan đến dịch bệnh, cần cung cấp cho công chúng những nguồn thông tin chính thống khác để người đọc có thể tìm hiểu thêm, chẳng hạn như website, báo cáo khoa học, số điện thoại của cơ quan chức trách, v.v…
- Kiểm tra bài báo gốc (tức bài báo đăng trên một tập san khoa học mà bản tin dựa vào). Ngoài việc đọc thông cáo báo chí hay các bản tóm lược do trung tâm nghiên cứu phát tán, phóng viên cũng cần đọc hay truy cập cho được bài báo khoa học để có thêm thông tin.
- Phân biệt sự khác biệt giữa bằng chứng khoa học và ý kiến cá nhân của nhà nghiên cứu.
- Bản chất của nghiên cứu khoa học là tiến hóa, chứ không phải cách mạng hay đột phá.
- Nắm vững các khái niệm về kiểm định giả thuyết, nhóm chứng, ngẫu nhiên hóa, khách quan, v.v…
- Phân biệt những mô hình nghiên cứu như bệnh chứng, cắt ngang, đối chứng ngẫu nhiên, cơ bản, v.v…
Xin cảm ơn GS !
Hoàng Tuân
(thực hiện)
(thực hiện)