Nghiên cứu 1.000 hệ gene người Việt hé lộ hơn 42 triệu biến thể di truyền

Hơn 42 triệu biến thể gene và những dữ liệu lần đầu được ghi nhận

Công trình xây dựng bản đồ gene người Việt "VN1K is a pangenome-informed multi-omics and phenomics resource for the Vietnamese population" vừa công bố những kết quả đầu tiên trên tạp chí khoa học quốc tế Nature Communications – một trong những dấu mốc quan trọng trong hành trình làm chủ dữ liệu di truyền của người Việt Nam.

Công trình được dẫn dắt bởi Tiến sĩ Võ Sỹ Nam, Giám đốc điều hành Viện Nghiên cứu dữ liệu lớn (VinBigData), Trường đại học VinUni và Giáo sư Vũ Hà Văn, Giám đốc khoa học của VinBigData. Công trình giới thiệu nguồn dữ liệu hệ gene, đa omics và kiểu hình toàn diện đầu tiên ở quy mô lớn của người Việt, đồng thời xây dựng thành công Vietnamese PanGenome Reference (VPR) - hệ gene tham chiếu quần thể đầu tiên dành riêng cho người Việt. Đây được xem là nền tảng khoa học quan trọng cho các nghiên cứu di truyền học và nhiều ứng dụng trong y học chính xác, y học dự phòng cũng như các giải mã gene phục vụ người Việt.

Chia sẻ về thành tựu này với phóng viên Báo Nhân Dân, Giáo sư Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học của Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata thuộc Tập đoàn Vingroup cho hay, công trình nghiên cứu xây dựng bản đồ gene người Việt đã VN1K được xây dựng trên cơ sở phân tích dữ liệu của 1.011 người Việt có nguồn gốc từ 53/63 tỉnh, thành phố (theo địa giới hành chính tại thời điểm lấy mẫu), ghi nhận hơn 42 triệu biến thể di truyền, trong đó khoảng 8,5 triệu biến thể chưa từng được ghi nhận trong các cơ sở dữ liệu quốc tế phổ biến.

Những biến thể mới được phát hiện không chỉ có ý nghĩa về mặt khoa học mà còn tạo tiền đề cho nhiều hướng nghiên cứu tiếp theo liên quan đến bệnh tật, khả năng đáp ứng thuốc, miễn dịch, lão hóa và chuyển hóa ở người Việt.

Từ nguồn dữ liệu này, nhóm nghiên cứu đã phát triển Vietnamese PanGenome Reference (VPR) - hệ gene tham chiếu quần thể quy mô lớn đầu tiên của Việt Nam, giúp nâng cao độ chính xác trong phân tích và diễn giải các biến thể di truyền so với việc sử dụng các hệ gene tham chiếu được xây dựng chủ yếu từ quần thể người châu Âu.

Theo Tiến sĩ Võ Sỹ Nam, Giám đốc Trung tâm Tin Y sinh tại VinBigdata và là đồng sáng lập kiêm Giám đốc Khoa học Công nghệ tại GeneStory, một trong những kết quả đáng chú ý của nghiên cứu là nhóm nghiên cứu đã phải đánh giá lại mức độ phù hợp của các danh mục gene được sử dụng trong sàng lọc bệnh di truyền theo khuyến cáo của American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) khi áp dụng cho quần thể người Việt Nam.

Theo đó, các nhà khoa học nhận định, chiến lược sàng lọc di truyền cần được xây dựng dựa trên đặc điểm di truyền riêng của từng quần thể, thay vì áp dụng nguyên mẫu từ một nhóm dân cư khác. Việc có dữ liệu hệ gene người Việt sẽ giúp tối ưu hóa danh mục sàng lọc, nâng cao độ chính xác và giảm nguy cơ bỏ sót hoặc đánh giá sai nguy cơ bệnh lý.

Một phát hiện quan trọng khác của dự án liên quan đến lĩnh vực ngoại di truyền (epigenetics). Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu nhận thấy mặc dù người Việt có nhiều điểm tương đồng về nền tảng di truyền với các quần thể khác trên thế giới, nhưng các dấu ấn ngoại di truyền lại có những đặc điểm riêng biệt.

Điều này cho thấy sự tương tác giữa gene và môi trường sống có thể tạo ra những khác biệt trong quá trình điều hòa hoạt động của gene ở người Việt. Đây là hướng nghiên cứu quan trọng giúp làm rõ mối liên hệ giữa gene, môi trường và nguy cơ bệnh tật, từ đó mở ra khả năng phát triển các mô hình dự báo sức khỏe phù hợp hơn với từng nhóm dân cư.

Một kết quả đáng chú ý khác của dự án liên quan đến đặc điểm di truyền quần thể của người Việt cho thấy, người Việt có sự tương đồng di truyền đáng kể với một số quần thể trong khu vực Đông Á và Đông Nam Á. Kết quả này phản ánh lịch sử hình thành và giao thoa di truyền lâu dài trong khu vực. Người Việt không phải là một quần thể hoàn toàn biệt lập mà đã có sự trao đổi gene với các cộng đồng lân cận trong quá trình phát triển lịch sử.

Những dữ liệu này giúp làm rõ hơn lịch sử hình thành quần thể người Việt, đồng thời cung cấp nền tảng quan trọng để nghiên cứu các đặc điểm di truyền liên quan đến sức khỏe hiện nay.

Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng phát hiện một số biến thể gene liên quan đến quá trình chuyển hóa và nguy cơ bệnh lý có sự khác biệt ở người Việt so với các quần thể khác. Một số thí dụ bao gồm các biến thể liên quan đến chuyển hóa lipid máu, đường huyết hoặc hoạt động của các enzyme tham gia vào quá trình chuyển hóa thuốc và nguy cơ mắc bệnh.

"Chẳng hạn, các nhóm gene liên quan đến chuyển hóa LDL cholesterol, chỉ số HbA1c - một chỉ dấu quan trọng trong đánh giá nguy cơ và kiểm soát bệnh đái tháo đường - cũng như một số enzyme liên quan đến nguy cơ ung thư gan cho thấy những đặc điểm riêng trong quần thể người Việt", Tiến sĩ Nam cho hay.

Theo Tiến sĩ Võ Sỹ Nam, nghiên cứu cũng phát hiện một số biến thể liên quan đến 2 gene PMS2P1 và GCNT2 có tần suất xuất hiện cao hơn đáng kể ở người Việt, trong khi ở các quần thể châu Âu lại rất hiếm gặp, với tần suất dưới 0,5%. Phát hiện này cho thấy tầm quan trọng của việc xây dựng các chiến lược sàng lọc di truyền dựa trên đặc điểm riêng của từng quần thể.

Tuy nhiên, Tiến sĩ Võ Sỹ Nam nhấn mạnh, đối với các gene và biến thể mới được phát hiện trong nghiên cứu này, cần tiếp tục có những nghiên cứu chuyên sâu hơn để đánh giá mức độ ảnh hưởng, mối liên hệ với nguy cơ bệnh tật cũng như giá trị ứng dụng trong thực tế.

Đưa y học chính xác đến gần hơn với cộng đồng

Sau 8 năm xây dựng cơ sở dữ liệu 1.000 hệ gene người Việt (VN1K), mục tiêu của dự án không chỉ dừng lại ở các công bố khoa học, mà là chuyển hóa những kết quả nghiên cứu thành các sản phẩm phục vụ trực tiếp cho sức khỏe cộng đồng.

Từ dữ liệu VN1K, các nhà khoa học đã xác định nhiều biến thể gene liên quan đến phản ứng có hại với một số loại thuốc phổ biến như carbamazepine, allopurinol hay clopidogrel. Trên cơ sở đó, các mô hình dự đoán đáp ứng thuốc theo đặc điểm di truyền đã được phát triển cho khoảng 150 nhóm dược chất, hỗ trợ bác sĩ lựa chọn thuốc và điều chỉnh liều điều trị phù hợp hơn với từng bệnh nhân.

Một trong những thành quả ứng dụng nổi bật của VN1K là VinGenChip - con chip sinh học đầu tiên được thiết kế dựa trên dữ liệu hệ gen người Việt. VinGenChip là một trong những công nghệ đang được sử dụng trong Dự án Ngân hàng gene liệt sĩ và thân nhân cũng như chiến dịch 500 ngày đêm tìm mộ liệt sĩ do Nhà nước triển khai với quy mô lên tới hàng triệu mẫu ADN. Với khả năng đọc đồng thời số lượng lớn biến thể di truyền có giá trị định danh, công nghệ này góp phần nâng cao độ chính xác trong đối sánh dữ liệu giữa mẫu ADN thân nhân và hài cốt, đồng thời giảm đáng kể chi phí so với nhiều giải pháp nhập khẩu.

Theo Giáo sư Vũ Hà Văn, một hướng đi quan trọng của nghiên cứu là sử dụng những biến thể gene đã được phát hiện để phát triển các sản phẩm dành riêng cho người Việt, đặc biệt trong lĩnh vực y học dự phòng và điều trị cá thể hóa.

Một trong những ứng dụng rõ nét nhất là các gói xét nghiệm gene giúp dự báo nguy cơ bệnh tật, từ đó có những điều chỉnh sớm về lối sống, dinh dưỡng hoặc chế độ tập luyện.

"Trên thế giới, các bộ xét nghiệm dự báo nguy cơ bệnh tật đã được phát triển tại nhiều quốc gia như Mỹ, Anh hay Pháp. Tuy nhiên, phần lớn các sản phẩm này được xây dựng dựa trên dữ liệu di truyền của người châu Âu hoặc Bắc Mỹ. Khi áp dụng cho người Việt, các sản phẩm này có thể chưa đạt được độ chính xác tối ưu do sự khác biệt về đặc điểm di truyền giữa các quần thể", Giáo sư Văn chia sẻ.

Không chỉ dự báo nguy cơ bệnh, dữ liệu gene còn mở ra hướng ứng dụng quan trọng trong hỗ trợ lựa chọn thuốc. Việc sử dụng dữ liệu di truyền để dự đoán khả năng đáp ứng thuốc sẽ giúp bác sĩ đưa ra lựa chọn điều trị phù hợp hơn cho từng bệnh nhân.

Giáo sư Vũ Hà Văn dẫn chứng chương trình hỗ trợ trẻ em vùng cao mắc bệnh động kinh được triển khai trước đây trong dự án "Thuốc đúng cho em". Qua xét nghiệm gene, bác sĩ có thể xác định trẻ nào phù hợp với thuốc và trẻ nào cần tránh sử dụng loại thuốc đó. Dự án giúp hàng nghìn trẻ em mắc động kinh có hoàn cảnh khó khăn được xét nghiệm di truyền trước điều trị, qua đó giảm nguy cơ gặp các phản ứng thuốc nghiêm trọng và nâng cao hiệu quả điều trị.

Không chỉ dừng lại ở bệnh lý, dữ liệu gene còn có thể được ứng dụng trong các sản phẩm chăm sóc sức khỏe cá thể hóa, trong đó có các xét nghiệm dành cho trẻ em. Khi hiểu rõ đặc điểm gene của từng trẻ, cha mẹ có thể có những lựa chọn phù hợp hơn trong chăm sóc, dinh dưỡng và theo dõi sức khỏe.

Tuy nhiên, theo Tiến sĩ Võ Sỹ Nam, thách thức lớn nhất hiện nay không còn nằm ở việc tạo ra dữ liệu hay công nghệ, mà là đưa các kết quả nghiên cứu đến được với người sử dụng.

Ông cho rằng y học dự phòng tại Việt Nam vẫn chưa thực sự trở thành thói quen phổ biến. Phần lớn người dân vẫn có xu hướng chỉ đi khám khi đã xuất hiện triệu chứng, trong khi việc chủ động xét nghiệm để đánh giá nguy cơ bệnh tật từ trước vẫn là khái niệm mới.

Mở rộng dữ liệu, phát triển AI và làm chủ y học chính xác

Theo các nhà khoa học của VinBigData, giá trị lớn nhất của dự án VN1K không nằm ở một kết quả nghiên cứu đơn lẻ, mà ở việc tạo ra nền tảng dữ liệu tham chiếu đầu tiên cho hệ gene người Việt.

Tiến sĩ Võ Sỹ Nam chia sẻ, việc xây dựng dữ liệu 1.000 hệ gene vừa được công bố mới chỉ là bước khởi đầu. Trong tương lai, nếu Việt Nam có thể mở rộng quy mô lên 10.000, 100.000 hoặc thậm chí hàng triệu hệ gene, giá trị nghiên cứu sẽ tăng lên rất nhiều. Những dữ liệu này sẽ giúp các nhà khoa học hiểu sâu hơn về cấu trúc di truyền của người Việt, từ đó phục vụ các nghiên cứu về bệnh tật, miễn dịch, lão hóa và nhiều lĩnh vực y sinh khác.

Một hướng phát triển quan trọng trong tương lai theo các nhà khoa học của VinBigData là xây dựng các bộ gene tham chiếu thế hệ mới theo xu hướng pangenome.

Nếu trước đây bộ gene tham chiếu thường dựa trên một số ít cá thể đại diện, thì pangenome cho phép xây dựng bộ dữ liệu từ nhiều cá thể khác nhau, phản ánh đầy đủ hơn sự đa dạng di truyền của một quần thể. "Đây sẽ là nền tảng quan trọng để nâng cao độ chính xác trong các nghiên cứu y sinh dành cho người Việt", ông Nam cho hay.

Một lĩnh vực khác được kỳ vọng tạo ra bước phát triển lớn là ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích dữ liệu gene. AI hiện đang được sử dụng mạnh trong y sinh học, từ dự đoán nguy cơ bệnh, hỗ trợ chẩn đoán đến phân tích đáp ứng điều trị. Tuy nhiên, để AI hoạt động hiệu quả, yếu tố quan trọng nhất là dữ liệu huấn luyện.

Trong thời gian qua, Việt Nam chủ yếu phải sử dụng các mô hình AI được phát triển từ dữ liệu nước ngoài. Nhưng những mô hình này chưa chắc phản ánh chính xác đặc điểm của quần thể Việt Nam.

“Muốn xây dựng những mô hình AI tốt cho người Việt, chúng ta cần dữ liệu của người Việt. Điều này cũng giống như muốn phát triển các mô hình ngôn ngữ phục vụ người Việt thì cần có dữ liệu tiếng Việt”, Tiến sĩ Nam phân tích.

Bên cạnh AI, dữ liệu gene người Việt cũng sẽ thúc đẩy mạnh hơn các nghiên cứu di truyền học quần thể. Trước đây, nhiều nghiên cứu trong nước chủ yếu tập trung vào một số gene riêng lẻ hoặc một số vùng nhỏ trong bộ gene. Với dữ liệu toàn hệ gene, các nhà khoa học lần đầu tiên có thể tiếp cận hàng tỷ điểm dữ liệu trong bộ gene người Việt để tìm kiếm những quy luật mới.

Một lợi thế quan trọng khác là dữ liệu này có thể được khai thác bởi nhiều nhóm nghiên cứu khác nhau. Mỗi nhóm có thể tiếp cận một câu hỏi khoa học riêng, từ bệnh truyền nhiễm, ung thư, tim mạch đến miễn dịch học.

Theo Tiến sĩ Nam, trong thời gian tới, dự án cũng sẽ tiếp tục mở rộng hợp tác quốc tế. Tuy nhiên, việc hợp tác sẽ dựa trên sự phù hợp về chuyên môn và mục tiêu nghiên cứu. Có những nhóm quốc tế có thế mạnh về nghiên cứu cơ bản, có những nhóm sở hữu công nghệ hoặc phương pháp phân tích mới. Khi kết hợp công nghệ của họ với dữ liệu người Việt, Việt Nam có thể phát triển những sản phẩm và nghiên cứu có giá trị cao hơn.

Về lâu dài, một trong những mục tiêu quan trọng là xây dựng năng lực nghiên cứu trong nước, đặc biệt đào tạo đội ngũ trẻ trong lĩnh vực tin sinh học - ngành kết hợp giữa sinh học, y học, toán học, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Đây sẽ là nguồn nhân lực quan trọng để Việt Nam không chỉ khai thác dữ liệu gene hiện có, mà còn tạo ra những phát hiện mới và phát triển các công nghệ sinh học trong tương lai.

Sau 8 năm triển khai, theo Giáo sư Vũ Hà Văn kỳ vọng những dữ liệu về hệ gene người Việt sẽ từng bước được chuyển hóa thành các giải pháp chăm sóc sức khỏe cá thể hóa, giúp người dân chủ động phòng bệnh, lựa chọn phương pháp điều trị phù hợp hơn và nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực y tế.

“Điều quan trọng là xã hội hiểu được giá trị của những dự án dài hạn như thế này, bởi có những thành quả khoa học không thể tạo ra trong thời gian ngắn mà cần sự đầu tư bền bỉ”, Giáo sư Vũ Hà Văn nhấn mạnh.

Trong tương lai, khi dữ liệu gene người Việt tiếp tục được mở rộng, Việt Nam sẽ có thêm cơ sở để phát triển các giải pháp y học phù hợp hơn với đặc điểm dân số của mình, từng bước làm chủ công nghệ gene và tham gia sâu hơn vào lĩnh vực công nghệ sinh học toàn cầu.