Vào năm 2003,
khi giải mã trình tự bộ gen người,
chúng ta đã nghĩ rằng sẽ có câu trả lời cho việc điều trị bệnh.
Nhưng thực tế thì khác xa,
bởi ngoài gen,
môi trường và lối sống của chúng ta đóng một vai trò quan trọng
trong việc gia tăng nguy cơ mắc nhiều loại bệnh nặng.
Lấy bệnh gan nhiễm mỡ làm ví dụ,
căn bệnh ảnh hưởng hơn 20% dân số trên toàn cầu,
hiện chưa có cách điều trị, và có thể dẫn đến ung thư gan
hoặc suy gan.
Thế nên, giải trình tự DNA thôi chưa đủ để giúp chúng ta
tìm ra phương pháp điều trị hiệu quả.
Về mặt tích cực, còn có rất nhiều phân tử khác trong cơ thể chúng ta.
Thực tế, có hơn 100.000 chất chuyển hoá.
Chất chuyển hoá là mọi phân tử có kích thước siêu nhỏ.
Các ví dụ thường được biết đến như glucose, fructose, chất béo, cholesterol--
những thứ mà ta rất hay nghe.
Chất chuyển hoá này tham gia vào các quá trình trao đổi chất.
Cũng là sản phẩm của DNA
nên chúng mang thông tin từ cả gen cũng như lối sống của ta.
Hiểu rõ chất chuyển hoá là điều kiện cần để tìm ra phương pháp điều trị bệnh.
Tôi luôn mong muốn điều trị cho bệnh nhân.
Tuy vậy, 15 năm trước, tôi đã rời ghế trường y,
vì quá nhớ toán học.
Ngay sau đó, tôi đã phát hiện ra điều tuyệt vời nhất:
Tôi có thể ứng dụng toán học để học y.
Kể từ đó, tôi đã phát triển các thuật toán để phân tích dữ liệu sinh học.
Nghe thì có vẻ dễ dàng:
hãy thu thập dữ liệu từ tất cả chất chuyển hoá trong cơ thể ta,
phát triển các mô hình toán học để mô tả sự thay đổi của chúng khi có bệnh
và can thiệp vào những thay đổi đó để điều trị bệnh.
Sau đó, tôi nhận ra rằng tại sao không ai làm điều này trước đây:
vì nó cực kỳ khó.
(Tiếng cười)
Có rất nhiều chất chuyển hoá trong cơ thể chúng ta.
Chất này khác chất kia.
Với một vài chất chuyển hoá, ta có thể đo được khối lượng phân tử
bằng cách dùng dụng cụ đo phổ.
Nhưng vì có thể có 10 phân tử có khối lượng phân tử hoàn toàn bằng nhau,
nên không thể biết chính xác đó là gì,
và nếu muốn nhận dạng chúng một cách rõ ràng,
bạn phải thực hiện nhiều thí nghiệm hơn, có thể mất hàng thập kỷ
và hàng tỷ đô la.
Vì vậy, chúng tôi đã phát triển nền tảng trí tuệ nhân tạo, AI, để làm việc đấy.
Chúng tôi đã tận dụng sự lớn mạnh của dữ liệu sinh học
và xây dựng cơ sở dữ liệu về bất kì thông tin nào hiện có của chất chuyển hoá
và sự tương tác của chúng với các phân tử khác.
Chúng tôi tổng hợp tất cả dữ liệu này dưới dạng mạng lưới meganetwork
Sau đó, từ các mô hoặc máu của bệnh nhân,
chúng tôi đo khối lượng của các chất chuyển hoá
và tìm ra khối lượng bị thay đổi khi mắc bệnh.
Nhưng, như đã đề cập trước đó, ta không thể biết được đó là gì.
Khối lượng phân tử bằng 180 có thể là hoặc glucose, glactose, hoặc fructose.
Chúng đều có khối lượng hoàn toàn bằng nhau.
nhưng khác nhau về chức năng trong cơ thể.
Thuật toán AI của chúng tôi đã xem xét đến các sự nhập nhằng này.
Sau đó, khai thác mạng lưới meganetwork để tìm ra
các khối chất chuyển hoá này liên kết thế nào với nhau
mà có thể gây bệnh.
Từ cách chúng liên kết với nhau,
ta có thể suy ra khối lượng mỗi chất chuyển hoá,
như ở đây 180 có thể là glucose,
và quan trọng hơn cả là tìm ra
glucose và các chất chuyển hoá khác thay đổi như thế nào
mà có thể dẫn đến bệnh.
Hiểu biết mới về các cơ chế bệnh tật
cho phép chúng tôi tìm ra phương pháp điều trị hiệu quả trúng mục tiêu.
Vì vậy, chúng tôi đã thành lập công ty khởi nghiệp
để mang công nghệ này ra thị trường và tác động đến cuộc sống mọi người.
Hiện tại, tôi cùng đội ngũ của mình tại ReviveMed đang nỗ lực để tìm ra
phương pháp điều trị cho nhiều bệnh nặng mà chất chuyển hoá là tác nhân chính,
như gan nhiễm mỡ,
vì nguyên nhân chính là sự tích tụ chất béo,
là loại chất được chuyển hoá tại gan.
Như đã đề cập trước đó, nó là một đại dịch chưa có cách trị.
Và bệnh gan nhiễm mỡ chỉ là một ví dụ.
Xa hơn nữa, chúng tôi sẽ giải quyết hàng trăm bệnh khác
cho có cách chữa.
Và bằng cách thu thập ngày càng nhiều dữ liệu về chất chuyển hoá
và hiểu được sự thay đổi của chúng
ảnh hưởng thế nào đến sự phát triển bệnh,
thuật toán của chúng tôi sẽ ngày càng thông minh hơn
để tìm ra phương pháp điều trị phù hợp đúng với bệnh nhân.
Và chúng tôi sẽ tiến gần hơn đến tầm nhìn
là cứu sống con người qua từng dòng code.
Xin cảm ơn.
(Vỗ tay)