Báo Ngày Nay (chẳng biết của ai) có nhã ý phỏng vấn tôi chung quanh câu chuyện bài báo về phân tích hệ gen của 3 người Việt vừa công bố trên Journal of Biosciences. Thú thật, tôi không có hào hứng gì trong việc này, vì thấy không cần và không đáng phải làm "ồn ào" như thế. Làm ồn ào về một bài báo trên một tập san vô danh như thế chỉ làm người ta cười cho. Cũng không nên nói theo kiểu "ở VN làm được như vậy là tốt rồi" vì tôi thấy đó là một công thức tuyệt vời cho sự tầm thường (mediocrity) và sẽ không bao giờ làm cho khoa học VN khá được. Những người suy nghĩ như thế đừng nên dấn thân vào khoa học. Nhưng nhà báo là chỗ quen biết nên khó từ chối.
====
Ngày Nay: Xin GS cho biết Công nghệ phân tích trình tự toàn hệ gen có ý nghĩa gì?
Nguyễn Văn Tuấn (NVT): 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 chinh phục bệnh nay mai.
Ngày Nay: Cái khó khăn lớn nhất của WGS là gì, thưa giáo sư?
NVT: 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".
Ngày Nay: 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?
NVT: 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.
Ngày Nay: Vậy công trình nghiên cứu đó có ý nghĩa gì?
NVT: Rất khó nói về mặt khoa học những dữ liệu đó có ý nghĩa gì vì tính mô tả thuần tuý 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.
Ngày Nay: GS đánh giá như nào về những điểm mới của nhóm nghiên cứu?
NVT: 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.
Ngày Nay: Tạp chí mà nhóm tác giả đăng bài có uy tín đến đâu?
NVT: 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.
Ngày Nay: Tạp chí Journal of Biosciences có phải thuộc nhóm các tạp chí hàng đầu trong ngành?
NVT: 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).
Ngày Nay: 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?
NVT: 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.
Ngày Nay: Hiện nay, hầu hết các phóng viên theo dõi khoa học đều học báo chí, có đầu vào là khối C. Kể cả những người học khối A thì cũng 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?
NVT: 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.
2. Hoài nghi, hoài nghi và hoài nghi!
3. Kiểm tra xem bản tin có cung cấp những khuyến cáo, hay chỉ dẫn thực tế cho công chúng và người tiêu thụ.
4. Kiểm tra nguồn gốc bản tin
|
0 nhận xét:
Đăng nhận xét