Công nghệ sinh học gõ cửa Việt Nam

Công nghệ sinh học nhiều năm trở lại đây đã có bước tiến vượt bậc, từ nhân bản cừu Dolly hay thiết lập trình tự bản đồ gene cho loài người. Nhưng kể từ khi được tiếp thêm sức mạnh của ngành công nghiệp máy tính, các công ty biotech mới bắt đầu bùng nổ.

Hầu hết chúng ta đã nghe nhiều đến những startup kỳ lân (công ty khởi nghiệp được định giá từ 1 tỉ USD trở lên) trong lĩnh vực fintech, nhưng có vẻ như không biết nhiều đến các kỳ lân trong lĩnh vực biotech. Liệu chúng có tồn tại? Đây cũng là câu hỏi mà Công ty Kiểm toán EY đặt ra trong báo cáo tổng kết đầu tư năm 2017 về các công ty trong ngành công nghệ sinh học. Nhưng dường như câu trả lời đã đến ngay từ đầu năm nay. Sau nhiều vòng gọi vốn từ quỹ đầu tư tư nhân, rồi niêm yết trên Nasdaq, Juno Therapeutics, khởi nghiệp từ năm 2013 đã được Tập đoàn Celgene (Mỹ) mua lại với giá 9 tỉ USD. Celgene đặt cược vào sự chấp thuận liệu pháp miễn dịch ung thư mà Juno đang phát triển, kỳ vọng triển khai vào năm 2019.

Quyết định này có vẻ chính xác, bởi tháng 9 vừa qua, giải Nobel Sinh Hóa lần đầu tiên được trao cho 2 nhà khoa học gia người Mỹ và Nhật, về cùng một đề tài: liệu pháp miễn dịch là con đường đầy hứa hẹn trong lĩnh vực điều trị ung thư. Những kỳ lân như Juno ngày càng phổ biến hơn bởi các dòng vốn đầu tư rót vào mạnh mẽ, kể cả nhiều hình thức như quỹ đầu tư mạo hiểm hay IPO. Hồi đầu năm, hãng dược Sanofi (Pháp) bỏ ra 11,6 tỉ USD để mua lại Bioverativ (Mỹ) cho liệu trình chữa trị hemophilia (bệnh rối loạn đông máu). 

Trong 6 tháng đầu năm, biotech cũng là lĩnh vực được các quỹ đầu tư mạo hiểm rót vốn nhiều thứ 2, sau các công ty internet. “Đặc biệt, đã có sự quan tâm và tài trợ đáng kể cho các công ty chuyên về công nghệ liên quan đến di truyền để phát hiện sớm các bệnh”, báo cáo của PwC nhận định. Những cái tên có thể kể đến như Moderna Therapeutics (mới IPO, được định giá 7,5 tỉ USD), hay nhiều công ty biotech khác như Eidos Therapeutics, Homology Medicines, Tricida, AnaptysBio, Argenx và UroGen.

Có lẽ nếu chỉ nhìn trên doanh thu và lợi nhuận, các công ty khởi nghiệp biotech thường không hấp dẫn các nhà đầu tư vì thị trường mới mẻ, chi nhiều tiền cho R&D nhưng không dám chắc thành công và đặc biệt là phải mất một thời gian khá dài. Nhưng những rào cản này đã được vượt qua nhờ vào sự giao thoa giữa công nghệ sinh học và công nghệ máy tính.

Cũng cần phải kể lại nỗ lực của cộng đồng các nhà di truyền học trên thế giới, về ước mơ giải mã, thiết lập lại trình tự bộ gene của con người. Bắt đầu được nghiên cứu từ những năm 1970, nhưng mãi đến thập niên 2000, kết quả mới bắt đầu khả quan hơn. Năm 2013, dự án chung của quốc tế, quy tụ hàng ngàn khoa học gia trên thế giới cùng 2,5 tỉ USD, đã giải mã khoảng gần 3 tỉ thông tin di truyền, mở ra một kỷ nguyên mới khi con người hiểu biết nhiều hơn về chính mình, thông qua các thông tin di truyền nằm ẩn sâu trong bộ gene.

Nhưng đó chỉ là “bom xịt”. Cuộc cách mạng trên thực tế đã không diễn ra và bị trì hoãn cho đến nay, khi những tiến bộ lớn trong công nghệ máy tính đã giúp giảm chi phí giải mã bộ gene con người. Ngày nay, một bài kiểm tra toàn bộ bộ gene chỉ tốn khoảng gần 1.000USD và vài tuần để hoàn thành.

Dù có hiểu biết sâu về chuyên môn, nhưng thách thức của nhà nghiên cứu di truyền học là kiểm soát và phân tích dữ liệu dựa vào công nghệ khoa học máy tính. Thông thường, việc giải trình tự một khối u tạo ra khoảng 2 Terabyte dữ liệu. Không chỉ tốn chi phí lưu trữ đáng kể, những siêu máy tính như IBM Watson, có thể đọc 40 triệu tài liệu trong 15 giây, bắt buộc phải sử dụng để phân tích nhanh hơn. Nhiều công ty biotech ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý dữ liệu lớn. 

Báo cáo của EY dẫn lại trường hợp BenevolenBio ở London (được CB Insights xếp vào nhóm 100 AI có tiềm năng mới nổi) sử dụng AI và công nghệ máy học (machine learning) để đẩy nhanh việc nghiên cứu các loại thuốc mới. Theo đó, Jackie Hunter, CEO của BenevolenBio, cho biết, việc sử dụng nền tảng công nghệ giúp tăng tỉ lệ thành công R&D lên gấp 4 lần.

Các siêu máy tính tạo ra các mô hình thuốc mới chỉ mất chưa tới một tuần, trước đây là phải vài tháng. Thông thường, các thử nghiệm lâm sàng chiếm tỉ trọng lớn nhất trong chi phí R&D. Nhưng ngày nay, công cụ máy tính đã giúp giảm tỉ lệ thí nghiệm thất bại và thời gian phê duyệt. Các nhà đầu tư cũng ứng dụng AI vào nhiều mảng khác nhau, bao gồm sàng lọc chẩn đoán ban đầu và chẩn đoán trước bệnh nhân, chẳng hạn như dùng AI để quét hình ảnh CT.

Phân tích dữ liệu ngày nay trở thành một phần không thể thiếu trong lĩnh vực di truyền. Nhờ đó, các nhà di truyền học đỡ mệt hơn. Khảo sát của PwC cho thấy 88% công ty biotech cho rằng việc phân tích dữ liệu là rất quan trọng trong lĩnh vực sinh - dược phẩm, dù vậy mới chỉ có 14% người tham gia tin rằng năng lực của họ hiện đủ để đáp ứng nhu cầu.

Các          hãng      dược       phẩm        như           GlaxoSmithKline,  Roche,    AstraZeneca, Biogen, AbbVie và các công ty khác được cho là đang làm việc với công ty Genomics Anh về dự án của họ trong thiết lập trình tự 100.000 bộ gene của 70.000 bệnh nhân nằm trong chương trình y tế quốc gia mắc bệnh hiếm và ung thư. Cả Roche và Pfizer cũng đã đồng ý ký hợp đồng với 23andMe, một công ty hàng đầu về kiểm tra và phân tích gen, để truy cập vào dữ liệu cộng đồng bệnh nhân mắc Parkinson và bệnh Crohn, để tìm manh mối nguyên nhân di truyền của chúng...

 Cuộc cách mạng đến từ sự giao thoa với tiến bộ của ngành khoa học máy tính đã mở ra chân trời mới không chỉ ở lĩnh vực điều trị ung thư, mà còn là chăm sóc sức khỏe. Những ý tưởng đột phá mang tính cách mạng trên thế giới cũng đã rất nhanh chóng có mặt ở Việt Nam. Một câu chuyện điển hình là Gene Friend Way, công ty công nghệ hoạt động trong lĩnh vực phân tích di truyền, có trụ sở nghiên cứu ở Mỹ. Ý định của nhóm khởi nghiệp là giúp người dùng hiểu được “bản ngã” của chính mình thông qua việc giải mã bộ gen. 

Từ yếu tố đầu vào là mẫu xét nghiệm (chỉ cần nước bọt), kết quả đầu ra sẽ cho người dùng biết được nhiều hơn về đặc điểm của bản thân. Các bản báo cáo chi tiết hơn còn giúp khách hàng biết được họ có thế mạnh ở điểm nào, thiếu những loại vi chất, dưỡng chất nào, các loại bệnh lý nào có khả năng gặp phải, kiểm tra di truyền ung thư, hoặc tìm hiểu tiềm năng và năng khiếu của con trẻ, từ đó có kế hoạch phát triển bản thân cho phù hợp.

“Hệ gen giữa tôi với bạn giống nhau đến tận 99%, nhưng 1% còn lại tạo nên sự khác biệt, từ màu da, đến tính cách, tiềm năng và tố chất của mỗi con người”, Tiến sĩ Cao Anh Tuấn, nhà sáng lập Gene Friend Way, cho biết. Dù vậy, để xử lý con số 1% đó cũng là một vấn đề đáng kể. Công nghệ Genetica được Gene Friend Way phát triển độc quyền, dựa vào sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và giải mã gene là để giải quyết câu chuyện này. Nhóm phát triển dự án ngoài nhà sáng lập là tiến sĩ trong lĩnh vực khoa học máy tính, có thời gian góp sức vào các hoạt động liên quan đến AI của Google, còn lại 4 thành viên khác đều là tiến sĩ từ các trường đại học TOP 10 của Mỹ, mỗi người đều có ít nhất 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực nghiên cứu về gene.

Không chỉ ứng dụng AI để xử lý dữ liệu, năng lực cạnh tranh của Gene Friend Way còn nằm ở chỗ công ty này sở hữu con chip riêng được tùy biến phù hợp để xử lý các mẫu gene của người châu Á. Theo ông Tuấn, con chip này được Illumina chứng nhận với độ chính xác trên 99%. Thành lập năm 1998, đây là nhà cung cấp các loại thiết bị phân tích chuỗi thông tin di truyền (sở hữu 70% thị phần năm 2015, theo Research and Markets).

Tiến sĩ Phan Minh Liêm

Giải mã gene cho người châu Á cũng là mục tiêu mà Gene Friend Way đặt ra. Hiện nay, các công ty phân tích di truyền khác phần lớn dựa trên bộ mẫu là người da trắng, trong khi cấu trúc gen giữa các chủng người là khác nhau. Trong tương lai xa hơn, việc xác lập được được thông tin còn ẩn giấu trong gene người châu Á còn là cơ sở để phát triển các loại dược phẩm có tác dụng trực diện và tốt hơn, đúng như xu hướng y học chuẩn xác và cá nhân đang diễn ra trên thế giới.

Tham vọng giải mã gene không chỉ có tiến sĩ về công nghệ máy tính, mà còn có chuyên gia trong lĩnh vực y khoa. Công nghệ giải mã gene có thể phát hiện các đột biến gene quan trọng và điểm yếu của tế bào ung thư, tối ưu hóa quá trình điều trị, nhưng kết hợp cùng AI, còn giúp cho các y bác sĩ nghiên cứu phát triển liệu pháp mới và tầm soát, phòng ngừa ung thư.

Có hơn 10 năm làm việc tại Trung tâm Ung thư MD Anderson với nhiều nghiên cứu được vinh danh, Tiến sĩ Phan Minh Liêm trở về Việt Nam nhiều hơn với niềm tin giúp bệnh nhân ung thư Việt Nam tiếp cận được với công nghệ điều trị mới trên thế giới. MD Anderson cũng là trung tâm đầu ngành trong lĩnh vực điều trị ung thư, là nơi đem đến cho thế giới những nghiên cứu tinh hoa, như giải Nobel Y sinh năm 2018 vừa rồi của Giáo sư James P. Allison, người vừa chứng minh rằng hệ miễn dịch của con người có thể tấn công ngược lại tế bào ung thư. 

Tháng 7 mới đây, Tiến sĩ Liêm đặt nền móng sâu hơn tại Việt Nam với việc thành lập Viện Y sinh Việt Nam - Hoa Kỳ (VUBI), với mục tiêu giúp người Việt tầm soát và điều trị ung thư hiệu quả hơn nhờ vào việc giải mã gene. Tổ chức này có thể giúp khách hàng có thể lấy mẫu xét nghiệm (từ khối u hoặc mẫu nước bọt, niêm mạc miệng) đưa qua phòng nghiên cứu bên Mỹ để xét nghiệm, sau đó sẽ tiếp tục tư vấn tối ưu hóa phác đồ điều trị và tầm soát di truyền. “Ung thư là căn bệnh gây ra do các đột biến gene.

Các đột biến gây ung thư này có thể được phát hiện sớm bằng giải mã gene và phân tích di truyền y khoa”, Tiến sĩ Liêm cho biết. Việc tầm soát trở nên đặc biệt quan trọng vì nhiều đột biến có thể di truyền đến các thế hệ sau, theo Hiệp hội Di truyền Y khoa Mỹ. Chẳng hạn, đột biến trên các gene BRCA1, BRCA2, TP53, ATM… có thể tăng nguy cơ mắc ung thư đến 35-85%. 

Có nền tảng y khoa, nhưng công nghệ ngày nay là một phần bắt buộc với Tiến sĩ Liêm, vì lượng dữ liệu quá nhiều. Theo đó, AI không chỉ làm “nhiệm vụ” phân tích gene, mà còn rà soát lại ngân hàng dữ liệu đột biến, ngân hàng dữ liệu thuốc, các y văn và công bố khoa học, ngân hàng dữ liệu thực nghiệm lâm sàng. Kết quả ban đầu được trí tuệ nhân tạo thực hiện, sau đó được kiểm lại bởi nhóm các bác sĩ và chuyên gia. “Xu hướng sắp tới sẽ là điều trị y học cá nhân và chính xác”, Tiến sĩ Liêm dự báo. 

Hiện nay, chi phí cho việc xét nghiệm mẫu ở Mỹ khoảng 5.000USD cho mỗi mẫu. Đại diện VUBI cũng kỳ vọng con số này sẽ sớm giảm trong thời gian tới, khi công nghệ ngày càng phổ biến hơn. Đại diện Gene Friend Way cũng kỳ vọng điều tương tự, dù chi phí một số gói sản phẩm của Công ty hiện nay chỉ ngang với một đôi giày chạy bộ. Chi phí xét nghiệm giảm xuống đến mức ai cũng có thể tiếp cận cũng là một yếu tố quan trọng giúp các startup này có thêm lượng dữ liệu, vốn là điều kiện đầu vào tiên quyết nếu muốn áp dụng AI hay máy học.

Cùng ứng dụng công nghệ giải mã gene và AI để hiểu rõ hơn con người, điểm chung giữa 2 mô hình trên đều là tìm ra những điểm khác biệt ở mỗi người và có những phương án tối ưu cho điểm khác biệt đó. “Cá nhân hóa” được xem là ý tưởng quan trọng, sắp dẫn dắt cuộc cách mạng trong lĩnh vực y tế, dược phẩm và chăm sóc sức khỏe nói chung.

Nhìn chung, việc các chuyên gia đưa công nghệ và ý tưởng mới trên thế giới về Việt Nam là một động thái cho thấy người Việt vẫn có niềm hy vọng “bắt nhịp” cùng thế giới. Tuy nhiên, Việt Nam vẫn còn chậm chân khi nhiều nước khác trong những năm gần đây đã có bước tiến dài mạnh mẽ trong lĩnh vực biotech. Điển hình có thể kể đến Trung Quốc. Theo đó, quốc gia này đưa ra kế hoạch lớn với ngành công nghiệp sinh học, sẽ tạo ra khoảng 20 công viên nghiên cứu về khoa học đời sống, chủ yếu dựa vào nền tảng công nghiệp sinh học, với quy mô 1,5 tỉ USD.

Ngành công nghiệp năng động này cũng dự kiến tăng sức ảnh hưởng, chiếm khoảng 4% GDP vào năm 2020.

Hiện nay, lĩnh vực dược phẩm và chăm sóc sức khỏe được coi là ưu tiên nghiên cứu vì tình trạng thuốc giả, thuốc kém chất lượng tràn lan, dân số lớn và nguy cơ già hóa nhanh.

Trên thực tế, ngành công nghiệp sinh học ngoài y tế, dược phẩm hay chăm sóc sức khỏe, còn rất nhiều lĩnh vực tiềm năng có thể kể đến. Chẳng hạn như nền công nghiệp thực phẩm biến đổi gene (GMO) vốn có quy mô cực kỳ lớn. Mặc dù mang lại lợi thế về giá thành rẻ, năng suất lớn, nhưng những tranh cãi xung quanh câu chuyện GMO nói riêng và gene nói chung vẫn diễn ra thường xuyên. Phát triển công nghiệp sinh - hóa cũng khai mở thêm nhiều cuộc thảo luận xung quanh vấn đề đạo đức và cách thức dữ liệu, bảo vệ sự an toàn và quyền riêng tư và vấn đề rủi ro ngược đạo đức giữa các bên tham gia.

Dù vậy, rào cản lớn nhất có lẽ chính là khả năng đầu tư. Chi phí phát triển một đặc tính mới bằng phương pháp chuyển gene trên cây trồng tốn trung bình 136 triệu USD và mất khoảng 13 năm. “Hiện nay, tuy có nhiều nghiên cứu chuyển gene nhưng chưa có một tập đoàn công nghệ sinh học Việt Nam nào đảm đương được vai trò này”, Tiến sĩ Nguyễn Hữu Hoàng, giảng viên Đại học Khoa học Tự nhiên, nhận định.

Từng lấy bằng tiến sĩ ở Đại học California, Davis (Mỹ) và nghiên cứu tại đây ở bộ môn Bệnh học Thực vật, Tiến sĩ Hoàng chọn trở về Việt Nam để tìm kiếm cơ hội nâng tầm nông nghiệp Việt. Ông hiện cũng điều hành một cộng đồng chuyên gia Việt Nam về nông nghiệp (VietAgGlobal), nhưng vẫn chưa tìm ra lối đi khả thi để ứng dụng công nghệ sinh học vào nông nghiệp Việt, cho dù đây là lợi thế cạnh tranh của Việt Nam. “Công nghệ sinh học mới chỉ dừng lại ở chế phẩm vi sinh cho thủy, hải sản, cây trồng và nuôi cấy mô thực vật, quy mô không lớn và vẫn còn nhiều hạn chế”, Tiến sĩ Hoàng cho biết.