Giải mã 1.000 hệ gene người Việt, ghi nhận hơn 42 triệu biến thể di truyền

Nghiên cứu giải mã hệ gene người Việt vừa được công bố trên tạp chí khoa học quốc tế Nature Communications đã ghi nhận hơn 42 triệu biến thể di truyền, đồng thời tạo nền tảng dữ liệu quan trọng cho y học chính xác và phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) trong y sinh. Thành quả này không chỉ giúp nâng cao hiểu biết về đặc điểm di truyền của người Việt mà còn mở ra nhiều ứng dụng trong dự báo nguy cơ bệnh tật, lựa chọn thuốc, chăm sóc sức khỏe cá thể hóa và phát triển các công nghệ sinh học phục vụ cộng đồng.

Sau 8 năm triển khai, dự án xây dựng bản đồ hệ gene người Việt đã đạt được những kết quả quan trọng khi công trình "VN1K is a pangenome-informed multi-omics and phenomics resource for the Vietnamese population" được công bố trên tạp chí khoa học quốc tế Nature Communications. Công trình do 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 dẫn dắt. Nghiên cứu đã xây dựng nguồn dữ liệu hệ gene, đa omics và kiểu hình toàn diện đầu tiên ở quy mô lớn của người Việt, đồng thời phát triển thành công Vietnamese PanGenome Reference (VPR) - hệ gene tham chiếu quần thể đầu tiên dành riêng cho người Việt.

Tiến sĩ Võ Sỹ Nam đang thảo luận với cộng sự về các công nghệ giải mã gene (Ảnh: nhandan.vn)

Hơn 42 triệu biến thể di truyền được ghi nhận

Chia sẻ về kết quả nghiên cứu, Giáo sư Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học của Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigData thuộc Tập đoàn Vingroup cho biết, cơ sở dữ liệu VN1K được xây dựng trên nền tảng 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.

Nghiên cứu đã 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 phát hiện này không chỉ có giá trị khoa học mà còn mở ra nhiều hướng nghiên cứu về bệnh tật, khả năng đáp ứng thuốc, miễn dịch, quá trình lão hóa và chuyển hóa của 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 chủ yếu được xây dựng từ quần thể người châu Âu.

Các nhà nghiên cứu chủ chốt tham gia dự án giải mã 1.000 hệ gene người Việt (Ảnh:nhandan.vn).

Theo Tiến sĩ Võ Sỹ Nam, Giám đốc Trung tâm Tin Y sinh tại VinBigData và đồng sáng lập kiêm Giám đốc Khoa học Công nghệ tại GeneStory, một trong những kết quả đáng chú ý là nhóm nghiên cứu đã 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.

Dự án xây dựng hệ gene người Việt được khởi xướng từ năm 2018 tại Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn (nay thuộc Trường đại học VinUni), với mục tiêu xây dựng nguồn dữ liệu hệ gene quy mô lớn dành riêng cho người Việt và thúc đẩy ứng dụng di truyền học trong chăm sóc sức khỏe cũng như nhiều lĩnh vực phục vụ cộng đồng.

Theo các nhà khoa học, 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 các nhóm dân cư khác. Việc sở hữu 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.

Nhiều phát hiện mới về đặc điểm di truyền của người Việt

Một trong những kết quả nổi bật của dự án là phát hiện các đặc điểm riêng trong lĩnh vực ngoại di truyền (epigenetics). 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, song các dấu ấn ngoại di truyền lại mang những đặc điểm riêng biệt.

Theo các nhà khoa học, điều này phản ánh 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 cơ sở quan trọng để nghiên cứu sâu hơn về mối liên hệ giữa gene, môi trường và nguy cơ bệnh tật, hướng tới phát triển các mô hình dự báo sức khỏe phù hợp với từng nhóm dân cư.

Nghiên cứu cũng cho thấy người Việt có sự tương đồng di truyền đáng kể với một số quần thể ở Đông Á và Đông Nam Á, phản ánh quá trình hình thành và giao thoa di truyền lâu dài trong khu vực. Theo đó, 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 suốt quá trình phát triển lịch sử. Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu 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.

Theo Tiến sĩ Võ Sỹ Nam, 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 - cùng một số enzyme liên quan đến nguy cơ ung thư gan cho thấy những đặc điểm riêng trong quần thể người Việt.

Đáng chú ý, nghiên cứu còn 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 tại các quần thể châu Âu tỷ lệ này rất hiếm gặp, với tần suất dưới 0,5%.

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

Từ dữ liệu gene đến các ứng dụng phục vụ cộng đồng

Theo nhóm nghiên cứu, mục tiêu của dự án VN1K không chỉ dừng lại ở các công bố khoa học mà hướng tới chuyển hóa các kết quả nghiên cứu thành những sản phẩm phục vụ trực tiếp cho chăm sóc 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 các loại thuốc phổ biến như carbamazepine, allopurinol và 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 với từng bệnh nhân.

Một trong những thành quả ứng dụng nổi bật là VinGenChip - con chip sinh học đầu tiên được thiết kế dựa trên dữ liệu hệ gene người Việt. Hiện VinGenChip 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. Công nghệ này cho phép đọc đồng thời số lượng lớn biến thể di truyền có giá trị định danh, 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 ứng dụng quan trọng của nghiên cứu là 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. Các gói xét nghiệm gene có thể hỗ trợ dự báo nguy cơ bệnh tật để người dân điều chỉnh sớm lối sống, chế độ dinh dưỡng hoặc luyện tập phù hợp. Tuy nhiên, phần lớn các bộ xét nghiệm đang được sử dụng trên thế giới được xây dựng dựa trên dữ liệu di truyền của người châu Âu hoặc Bắc Mỹ nên khi áp dụng cho người Việt có thể chưa đạt độ chính xác tối ưu.

Dữ liệu gene cũng mở ra hướng ứng dụng trong lựa chọn thuốc điều trị. Giáo sư Vũ Hà Văn dẫn chứng chương trình hỗ trợ trẻ em vùng cao mắc bệnh động kinh trong dự án "Thuốc đúng cho em", nơi xét nghiệm gene giúp bác sĩ xác định trẻ phù hợp với loại thuốc nào hoặc cần tránh sử dụng loại thuốc đó. Dự án đã giúp hàng nghìn trẻ em có hoàn cảnh khó khăn được xét nghiệm di truyền trước điều trị, góp phần giảm nguy cơ phản ứng thuốc nghiêm trọng và nâng cao hiệu quả điều trị.

Ngoài bệnh lý, dữ liệu gene còn có thể được ứng dụng trong các sản phẩm chăm sóc sức khỏe cá thể hóa dành cho trẻ em, hỗ trợ cha mẹ có thêm căn cứ khoa học trong việc chăm sóc, dinh dưỡng và theo dõi sức khỏe.

Theo Tiến sĩ Võ Sỹ Nam, thách thức hiện nay không còn nằm ở việc tạo ra dữ liệu hay công nghệ mà là đưa các kết quả nghiên cứu đến gần hơn với người dân. Ông cho rằng y học dự phòng tại Việt Nam vẫn chưa trở thành thói quen phổ biến khi phần lớn người dân chỉ đi khám sau khi xuất hiện triệu chứng, trong khi việc chủ động xét nghiệm để đánh giá nguy cơ bệnh tật từ sớm vẫn còn khá mới.

Nền tảng cho AI và y học chính xác của người Việt

Theo các nhà khoa học của VinBigData, giá trị lớn nhất của dự án VN1K nằm ở việc tạo dựng nền tảng dữ liệu tham chiếu đầu tiên cho hệ gene người Việt. Tiến sĩ Võ Sỹ Nam cho biết việc xây dựng dữ liệu 1.000 hệ gene mới chỉ là bước khởi đầu. Trong tương lai, nếu Việt Nam mở rộng quy mô lên 10.000, 100.000 hoặc thậm chí hàng triệu hệ gene, giá trị nghiên cứu sẽ tăng lên đáng kể, góp phần làm sáng tỏ cấu trúc di truyền của người Việt và phục vụ các nghiên cứu về bệnh tật, miễn dịch, lão hóa cũng như nhiều lĩnh vực y sinh khác.

Một định hướng quan trọng là phát triển các bộ gene tham chiếu thế hệ mới theo xu hướng pangenome, phản ánh đầy đủ hơn sự đa dạng di truyền của quần thể người Việt thay vì chỉ dựa trên một số ít cá thể đại diện.

Các nhà nghiên cứu của dự án đang kiểm tra kết quả giải mã gene tại Lab (Ảnh:nhandan.vn).

Song song với đó, trí tuệ nhân tạo (AI) được kỳ vọng sẽ tạo ra bước phát triển lớn trong phân tích dữ liệu gene. Theo Tiến sĩ Võ Sỹ Nam, để xây dựng các mô hình AI hiệu quả cho người Việt, điều kiện tiên quyết là phải có dữ liệu của chính người Việt, bởi các mô hình được huấn luyện từ dữ liệu nước ngoài chưa chắc phản ánh chính xác đặc điểm của quần thể trong nước.

Dữ liệu toàn hệ gene cũng sẽ thúc đẩy các nghiên cứu di truyền học quần thể khi các nhà khoa học có thể tiếp cận hàng tỷ điểm dữ liệu trong bộ gene người Việt để tìm kiếm những quy luật mới liên quan đến bệnh truyền nhiễm, ung thư, tim mạch, miễn dịch học và nhiều lĩnh vực khác.

Theo Tiến sĩ Võ Sỹ Nam, thời gian tới dự án sẽ tiếp tục mở rộng hợp tác quốc tế trên cơ sở phù hợp về chuyên môn và mục tiêu nghiên cứu, đồng thời tập trung 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.

Sau 8 năm triển khai, Giáo sư Vũ Hà Văn kỳ vọng dữ liệu 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 và nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực y tế.

Công trình được thực hiện bởi nhóm hơn 40 nhà khoa học Việt Nam dưới sự dẫn dắt của Tiến sĩ Võ Sỹ Nam và Giáo sư Vũ Hà Văn, cùng sự tham gia của Phó Giáo sư Lê Đức Hậu (Đại học Bách Khoa Hà Nội), Phó Giáo sư Nguyễn Thùy Dương (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam), Phó Giáo sư Lê Thị Lý (Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh), Giáo sư Lê Sỹ Vinh (Đại học Quốc gia Hà Nội), Giáo sư Nguyễn Thanh Liêm (Đại học VinUni), Giáo sư Trần Huy Thịnh (Trường đại học Y Hà Nội), Phó Giáo sư Nguyễn Hoàng Quân (Đại học Queensland, Australia), Phó Giáo sư Lưu Nguyên Hưng (Viện Nghiên cứu Houston Methodist và Đại học Cornell, Mỹ) cùng nhiều nhà khoa học trẻ.