GS. Vũ Hà Văn nói về bài toán "người Việt không làm thì ai làm" và điều trị ung thư

DỮ LIỆU VÀ THUẬT TOÁN CÓ GÌ LIÊN QUAN ĐẾN ĐIỀU TRỊ UNG THƯ?

Ngọc Minh: Tôi rất ấn tượng với một câu nói của GS: "Có những bài toán nếu không phải người Việt làm thì ai làm". Tới thời điểm này, khi đã về làm việc tại Việt Nam, giáo sư đã giải được những "bài toán riêng của người Việt" nào rồi?

GS Vũ Hà Văn: Cái này cũng rất dễ thôi. Tại thời điểm này, Viện VinBigData đã hoàn thành công trình giải mã 1.000 hệ gene của người Việt. Nghiên cứu không chỉ mở ra bộ cơ sở dữ liệu quý cho cộng đồng mà còn tạo tiền đề cho sự phát triển của nghiên cứu y sinh và y học chính xác, góp phần cảnh báo, điều trị sớm đến từng cá nhân người Việt trong tương lai.

Công trình nghiên cứu này đúng như những gì tôi nói:"bài toán nếu không phải người Việt làm thì ai làm". Chắc chắn không một nước nào đi làm hộ người Việt việc giải mã gene của người Việt cả.

Hiện nay, công trình giải mã gene của người Việt đã trở thành cơ sở cho các nhà khoa học tra cứu khi nghiên cứu về người Việt.

Ngày 16/12/2021, Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigData công bố đã hoàn thiện dự án "Xây dựng cơ sở dữ liệu biến dị di truyền cho quần thể người Việt". Theo đó, 1.000 hệ gene của người Việt, hơn 40 triệu biến thể di truyền được phát hiện. Đây là bộ dữ liệu toàn hệ gene người Việt đầu tiên đảm bảo tính đại diện và phổ quát cho quần thể, phù hợp với phân bố dân cư về địa lý (miền Bắc: 37%; miền Trung: 22%; miền Nam: 41%) và giới tính (cân bằng tỷ lệ nam nữ). Đặc biệt, bộ dữ liệu gen có đầy đủ chú giải về chức năng sinh học cũng như nguy cơ bệnh lý.

Ngọc Minh: Tôi rất quan tâm tới việc toán học với các con số, dữ liệu sẽ mang lại những lợi ích gì về mặt y học?

GS Vũ Hà Văn: Một bài toán tiếp theo chúng tôi đã làm được sau khi có cơ sở dữ liệu giải mã gene là đào sâu nghiên cứu về gene để đưa ra các dự báo bệnh tật. Chúng tôi đã thành lập công ty GeneStory cung cấp dịch vụ giải mã gene cho người Việt. Những dữ liệu gene đã được giải mã sẽ cung cấp thông tin chính xác cho người đến khám về nguy cơ mắc một số loại bệnh.

Không những thế, trong tình huống không may đã mắc bệnh rồi thì phương pháp này có thể giúp bác sĩ xác định được nên dùng loại thuốc có hiệu quả nhất cho bệnh nhân. Vì thực tế một bệnh có thể có nhiều loại thuốc khác nhau để điều trị, hiện tại bác sĩ khám bệnh sẽ kê đơn theo kinh nghiệm điều trị là phần nhiều.

Tôi sẽ lấy một ví dụ để bạn dễ hiểu hơn nhé. Ví như tôi bị mắc tăng huyết áp. Tôi đã dùng thuốc 3 năm nay theo đơn kê của bác sĩ. Nhưng khi giải mã gene kết quả thuốc uống đó có tác dụng rất ít, vì vậy tôi cần đổi một loại thuốc có hiệu quả hơn.

Đối với trẻ em, kết quả giải mã gene có thể cho biết trẻ cần có chế độ dinh dưỡng ra sao để phát triển tốt nhất. Những dữ liệu mà chúng tôi đã giải mã có thể là cơ sở giải các đề bài liên quan tới sức khỏe con người.

Ngọc Minh: Tôi bất ngờ với những chia sẻ của giáo sư về vai trò mắt xích giữa toán dữ liệu và y học. Một trong những vấn đề sức khỏe mà người Việt đặc biệt quan tâm hiện nay là ung thư. Với vai trò của một nhà toán học chuyên về con số thống kê, ông sẽ giải bài toán này ra sao?

GS Vũ Hà Văn: Cho tới nay, ung thư vẫn là một bài toán khó và phức tạp. Tôi không phải là chuyên gia về ung thư và cũng không phải là bác sĩ, nhưng đứng ở góc độ của một người làm thống kê thì công nghệ có ý nghĩa rất lớn để giải bài toán về ung thư. Không chỉ riêng ung thư đâu mà công nghệ sẽ tham gia giải quyết nhiều bệnh lý phức tạp khác như đột quỵ, đái tháo đường, tăng huyết áp… Đây đều là những bệnh lý mãn tính tạo ra gánh nặng bệnh tật cho người bệnh và gia đình họ.

Tôi ví dụ đơn giản như thế này: Một bác sĩ lâm sàng khám cho bệnh nhân để chẩn đoán cho bệnh nhân ung thư. Các kết luận như bệnh ở giai đoạn nào, có thể phẫu thuật hay không, tiên lượng ra sao… sẽ phải phụ thuộc vào các kết quả khám và kinh nghiệm để đánh giá.

Hiện nay, chúng ta đã có một kho dữ liệu rất lớn có hồ sơ của hàng triệu bệnh nhân. Nếu dùng công nghệ cao, thuật toán AI có thể đọc được cả triệu hồ sơ. Nhưng một triệu hồ sơ đó để con người đọc thì không thể làm được. Nhờ có thuật toán chúng ta sẽ biết được những thông tin chính xác về bệnh nhân và đưa ra cách điều trị tốt nhất cho người bệnh.

Một điều nữa tôi muốn nói đến đó là câu chuyện của GeneStory với sức mạnh của máy tính và các thuật toán hiện nay có thể phân tích dữ liệu phong phú hoặc rất lớn đó là gene. Việc phân tích gene cách đây 20 năm sẽ không có máy tính nào đủ mạnh để làm, hiện nay thì không hề khó. Phân tích dữ liệu gene sẽ đem lại các thông tin rất chính xác để cá thể hóa trong điều trị.

Ngọc Minh: Ông có nói dữ liệu trong tương lai sẽ trở thành một công cụ hỗ trợ đắc lực cho điều trị các căn bệnh hiểm nghèo như ung thư. Hiện nay, ông có đang tham gia xây dựng công nghệ và ứng dụng gì trong điều trị ung thư hay không?

GS Vũ Hà Văn: Chúng tôi vẫn đang trong quá trình nghiên cứu nên chưa thể tiết lộ gì được. Tôi cũng phải khẳng định lại một lần nữa, ung thư là một lĩnh vực khó, một công ty Việt Nam làm sẽ mất rất nhiều thời gian.

Ngọc Minh: Vậy ông có nghĩ tới việc hợp tác công nghệ với nước ngoài để tìm ra các giải pháp điều trị ung thư không?

GS Vũ Hà Văn: Có chứ, hướng của chúng tôi là đang tìm các đối tác nước ngoài. Họ đã rất mạnh trong lĩnh vực nghiên cứu, điều trị ung thư rồi. Chúng tôi sẽ dựa trên những cơ sở nghiên cứu rất nhiều năm của họ kết hợp với những dữ liệu của người Việt để Việt hóa những thành tựu trước đó (kết quả nghiên cứu). Đây sẽ là hướng khả thi và có tương lai. Còn nếu chúng ta làm từ lúc bắt đầu cho tới lúc thành công trình khoa học thì sẽ mất thời gian ít nhất cả chục năm hoặc hơn.

Ngọc Minh: Nhiều căn bệnh ung thư có liên quan tới yếu tố gene. Big data sẽ làm được gì trong việc đưa ra một liệu pháp ung thư riêng cho từng cá thể?

GS Vũ Hà Văn: Tôi nghĩ rằng những nghiên cứu tương lai dựa trên cơ sở dữ liệu lớn sẽ có khả năng cao phát hiện sớm một số căn bệnh ung thư mà ở bệnh viện không tìm ra. Khi có nguồn thông tin tổng hợp của người bệnh bác sĩ sẽ tìm ra cách trị liệu tốt nhất.

GIẢI BÀI TOÁN Y HỌC CÁ THỂ HOÁ

Ngọc Minh: Có người ví Big data là "cứu tinh" tương lai của y học. Ông nghĩ sao về nhận định này?

GS Vũ Hà Văn: Tôi lại không nghĩ vậy (cười). Tôi chỉ xin nhấn mạnh rằng những nghiên cứu về Big data sẽ có lợi cho y học trong chẩn đoán, điều trị. Hướng y học chúng tôi đang muốn tham gia sâu vào là y học cá thể hóa hay y học chính xác. Tức là nó sẽ cá thể tới từng người, mỗi một người sẽ có cách điều trị khác nhau để có hiệu quả điều trị tốt nhất.

Tôi ví dụ, chúng ta cùng mắc một căn bệnh và có rất nhiều loại thuốc điều trị khác nhau. Điều quan trọng, không phải ai cũng dùng thuốc có hiệu quả như nhau. Nó giống như câu chuyện về việc dùng thuốc tăng huyết áp mà tôi nói ở trên.

Người Việt thường có thói quen "chưa thấy quan tài chưa đổ lệ" nghĩa là đau mới đi khám bác sĩ, uống thuốc đỡ đau là yên tâm. Nhưng hướng đi hiện nay chúng tôi muốn hướng tới là phòng bệnh sẽ rẻ và dễ hơn chưa bệnh rất nhiều.

Những ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) có thể giúp sàng lọc sớm ung thư. AI làm rất tốt việc phát hiện sớm, để giảm nỗi đau và chi phí cho bệnh nhân.

Ngọc Minh: Việc đưa công nghệ và sử dụng AI trong y học, phát triển liệu pháp điều trị ung thư chắc hẳn không hề dễ dàng?

GS Vũ Hà Văn: Muốn làm được chúng ta cần có cơ sở dữ liệukhách quan và tin cậy được. Thực tế cơ sở dữ liệu đang thiếu ở hầu hết quốc gia, cả quốc gia phát triển và đang phát triển, trong đó có Việt Nam. Hiện rất ít bệnh viện làm được số hóa dữ liệu và dữ liệu không được kết nối giữa các bệnh viện. Tôi cho rằng, nếu có những ứng dụng tốt về khoa học dữ liệu, chúng ta có thể đưa ra những giải pháp điều trị ung thư hiệu quả hơn. Nhưng việc đầu tiên chúng ta cần phải làm là thiết lập nền tảng dữ liệu tin cậy.

Ngọc Minh: Ứng dụng trong điều trị ung thư sẽ không dừng lại ở các app di động chứ?

GS Vũ Hà Văn: Đương nhiên rồi, nó sẽ là những ứng dụng lâm sàng ở trong bệnh viện.

Cảm ơn Giáo sư, chúc Giáo sư sức khỏe và thành công!

GS Vũ Hà Văn nổi tiếng với công trình nghiên cứu về tổ hợp cộng và xác suất, lý thuyết ma trận ngẫu nhiên và các ứng dụng của chúng trong khoa học tính toán.

Ông là thành viên Hội đồng Giải thưởng VinFuture, Giáo sư Toán học Percey F.Smith và Giáo sư Khoa học Dữ liệu tại Đại học Yale, Giám đốc Khoa học Viện Dữ liệu lớn VinBigData.