YouTube

Got a YouTube account?

New: enable viewer-created translations and captions on your YouTube channel!

Vietnamese subtitles

← Tiềm năng y học của AI và chất chuyển hoá

Get Embed Code
35 Languages

Showing Revision 25 created 11/03/2019 by Nhu PHAM.

  1. Vào năm 2003,
  2. khi giải mã trình tự bộ gen người,
  3. chúng ta đã nghĩ rằng
    sẽ có câu trả lời cho việc điều trị bệnh.
  4. Nhưng thực tế thì khác xa,
  5. bởi ngoài gen,
  6. môi trường và lối sống của chúng ta
    đóng một vai trò quan trọng
  7. trong việc gia tăng nguy cơ
    mắc nhiều loại bệnh nặng.
  8. Lấy bệnh gan nhiễm mỡ làm ví dụ,

  9. căn bệnh ảnh hưởng
    hơn 20% dân số trên toàn cầu,
  10. hiện chưa có cách điều trị,
    và có thể dẫn đến ung thư gan
  11. hoặc suy gan.
  12. Thế nên, giải trình tự DNA thôi
    chưa đủ để giúp chúng ta
  13. tìm ra phương pháp điều trị hiệu quả.
  14. Về mặt tích cực, còn có rất nhiều
    phân tử khác trong cơ thể chúng ta.

  15. Thực tế, có hơn 100.000
    chất chuyển hoá.
  16. Chất chuyển hoá là mọi phân tử
    có kích thước siêu nhỏ.
  17. Các ví dụ thường được biết đến như
    glucose, fructose, chất béo, cholesterol--
  18. những thứ mà ta rất hay nghe.
  19. Chất chuyển hoá này tham gia
    vào các quá trình trao đổi chất.
  20. Cũng là sản phẩm của DNA
  21. nên chúng mang thông tin từ cả
    gen cũng như lối sống của ta.
  22. Hiểu rõ chất chuyển hoá là điều kiện cần
    để tìm ra phương pháp điều trị bệnh.
  23. Tôi luôn mong muốn
    điều trị cho bệnh nhân.

  24. Tuy vậy, 15 năm trước,
    tôi đã rời ghế trường y,
  25. vì quá nhớ toán học.
  26. Ngay sau đó, tôi đã phát hiện ra
    điều tuyệt vời nhất:
  27. Tôi có thể ứng dụng toán học để học y.
  28. Kể từ đó, tôi đã phát triển các thuật toán
    để phân tích dữ liệu sinh học.
  29. Nghe thì có vẻ dễ dàng:
  30. hãy thu thập dữ liệu
    từ tất cả chất chuyển hoá trong cơ thể ta,
  31. phát triển các mô hình toán học để mô tả
    sự thay đổi của chúng khi có bệnh
  32. và can thiệp vào những thay đổi đó
    để điều trị bệnh.
  33. Sau đó, tôi nhận ra rằng
    tại sao không ai làm điều này trước đây:

  34. vì nó cực kỳ khó.
  35. (Tiếng cười)

  36. Có rất nhiều chất chuyển hoá
    trong cơ thể chúng ta.

  37. Chất này khác chất kia.
  38. Với một vài chất chuyển hoá,
    ta có thể đo được khối lượng phân tử
  39. bằng cách dùng dụng cụ đo phổ.
  40. Nhưng vì có thể có 10 phân tử
    có khối lượng phân tử hoàn toàn bằng nhau,
  41. nên không thể biết chính xác đó là gì,
  42. và nếu muốn nhận dạng chúng
    một cách rõ ràng,
  43. bạn phải thực hiện nhiều thí nghiệm hơn,
    có thể mất hàng thập kỷ
  44. và hàng tỷ đô la.
  45. Vì vậy, chúng tôi đã phát triển nền tảng
    trí tuệ nhân tạo, AI, để làm việc đấy.

  46. Chúng tôi đã tận dụng sự lớn mạnh
    của dữ liệu sinh học
  47. và xây dựng cơ sở dữ liệu về bất kì
    thông tin nào hiện có của chất chuyển hoá
  48. và sự tương tác của chúng
    với các phân tử khác.
  49. Chúng tôi tổng hợp tất cả dữ liệu này
    dưới dạng mạng lưới meganetwork
  50. Sau đó, từ các mô hoặc máu của bệnh nhân,
  51. chúng tôi đo khối lượng
    của các chất chuyển hoá
  52. và tìm ra khối lượng bị thay đổi
    khi mắc bệnh.
  53. Nhưng, như đã đề cập trước đó,
    ta không thể biết được đó là gì.
  54. Khối lượng phân tử bằng 180 có thể là
    hoặc glucose, glactose, hoặc fructose.
  55. Chúng đều có khối lượng
    hoàn toàn bằng nhau.
  56. nhưng khác nhau
    về chức năng trong cơ thể.
  57. Thuật toán AI của chúng tôi
    đã xem xét đến các sự nhập nhằng này.
  58. Sau đó, khai thác mạng lưới meganetwork
    để tìm ra
  59. các khối chất chuyển hoá này
    liên kết thế nào với nhau
  60. mà có thể gây bệnh.
  61. Từ cách chúng liên kết với nhau,
  62. ta có thể suy ra khối lượng
    mỗi chất chuyển hoá,
  63. như ở đây 180 có thể là glucose,
  64. và quan trọng hơn cả là tìm ra
  65. glucose và các chất chuyển hoá khác
    thay đổi như thế nào
  66. mà có thể dẫn đến bệnh.
  67. Hiểu biết mới về
    các cơ chế bệnh tật
  68. cho phép chúng tôi tìm ra phương pháp
    điều trị hiệu quả trúng mục tiêu.
  69. Vì vậy, chúng tôi đã thành lập
    công ty khởi nghiệp

  70. để mang công nghệ này ra thị trường
    và tác động đến cuộc sống mọi người.
  71. Hiện tại, tôi cùng đội ngũ của mình
    tại ReviveMed đang nỗ lực để tìm ra
  72. phương pháp điều trị cho nhiều bệnh nặng
    mà chất chuyển hoá là tác nhân chính,
  73. như gan nhiễm mỡ,
  74. vì nguyên nhân chính
    là sự tích tụ chất béo,
  75. là loại chất được chuyển hoá tại gan.
  76. Như đã đề cập trước đó, nó là
    một đại dịch chưa có cách trị.
  77. Và bệnh gan nhiễm mỡ chỉ là một ví dụ.

  78. Xa hơn nữa, chúng tôi sẽ giải quyết
    hàng trăm bệnh khác
  79. cho có cách chữa.
  80. Và bằng cách thu thập ngày càng nhiều
    dữ liệu về chất chuyển hoá
  81. và hiểu được sự thay đổi của chúng
  82. ảnh hưởng thế nào
    đến sự phát triển bệnh,
  83. thuật toán của chúng tôi
    sẽ ngày càng thông minh hơn
  84. để tìm ra phương pháp điều trị phù hợp
    đúng với bệnh nhân.
  85. Và chúng tôi sẽ tiến gần hơn
    đến tầm nhìn
  86. là cứu sống con người
    qua từng dòng code.
  87. Xin cảm ơn.

  88. (Vỗ tay)