Việc vận hành hệ thống theo tiêu chuẩn quốc tế trong điều kiện thực tế tại Việt Nam đã mang lại những kết quả tích cực, không chỉ khẳng định tính khả thi của công nghệ mới mà còn đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc giám định danh tính hài cốt liệt sĩ trên quy mô lớn.

Dự án ‘Nâng cao năng lực giám định hài cốt trong chiến tranh thông qua hợp tác phát triển, chuyển giao công nghệ và tiếp nhận trang thiết bị, hóa chất, vật tư tiêu hao’ do Viện Sinh học chủ trì đã được phê duyệt theo Quyết định số 557/QĐ-VHL vào ngày 29/3/2024 của Chủ tịch Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Dự án này được khởi xướng với mục tiêu cao cả là nâng cao năng lực giám định ADN đối với hài cốt liệt sĩ từ thời kỳ chiến tranh, qua đó góp phần giải quyết những vấn đề hậu quả chiến tranh và mang lại niềm tin, sự động viên cho hàng ngàn gia đình liệt sĩ.

Giáo sư, Tiến sĩ Chu Hoàng Hà, Phó Chủ tịch Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Viện trưởng Viện Sinh học nhấn mạnh, dự án không chỉ mang ý nghĩa khoa học mà còn mang giá trị nhân văn và đạo lý, thể hiện sự tri ân đối với lịch sử dân tộc và trách nhiệm đối với các gia đình vẫn đang mong mỏi thông tin về người thân đã mất. Dự án này cũng thể hiện sự hợp tác chặt chẽ giữa Viện Sinh học, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam với Cơ quan Phát triển Quốc tế Hoa Kỳ (USAID) và Ủy ban Quốc tế về Người mất tích (ICMP).

Trong khuôn khổ dự án, Viện Sinh học, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam phối hợp với Cơ quan Phát triển Quốc tế Hoa Kỳ (USAID), Ủy ban Quốc tế về Người mất tích (ICMP) đã tổ chức cuộc họp định kỳ 6 tháng (lần thứ 3) nhằm cập nhật tiến độ các công việc liên quan tới cơ quan chủ quản cùng các ban, ngành liên quan. Với vai trò là đối tác hỗ trợ kỹ thuật chủ chốt, Ủy ban Quốc tế về Người mất tích đã tích cực chuyển giao công nghệ hiện đại, đào tạo chuyên môn kỹ thuật cho đội ngũ cán bộ Việt Nam, cũng như hỗ trợ vận hành phòng thí nghiệm và thiết lập hệ thống giám định theo các tiêu chuẩn quốc tế.

Đến nay, dự án đã đạt được những kết quả nổi bật, đánh dấu bước tiến mới trong quá trình triển khai. Hệ thống giải trình tự gen thế hệ mới (NGS) cùng phần mềm phân tích dữ liệu đã được lắp đặt đồng bộ và đưa vào vận hành tại Trung tâm Giám định ADN thuộc Viện Sinh học. Trong thời gian qua, có nhiều khóa đào tạo chuyên sâu đã được tổ chức thành công với sự tham gia của các chuyên gia quốc tế và trong nước.

Đặc biệt, lần đầu tiên kể từ khi dự án bắt đầu, đội ngũ giám định đã triển khai công tác thu thập mẫu sinh phẩm hài cốt tại thực địa. Đội ngũ chuyên môn của dự án đã phối hợp với các cơ quan chức năng tiến hành lấy mẫu tại Nghĩa trang liệt sĩ Trà Lĩnh (tỉnh Cao Bằng), thu được 58 mẫu hài cốt liệt sĩ chưa xác định danh tính. Việc vận hành hệ thống theo tiêu chuẩn quốc tế trong điều kiện thực tế tại Việt Nam không chỉ khẳng định tính khả thi của công nghệ mới, mà còn đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc hiện thực hóa mục tiêu giám định danh tính hài cốt liệt sĩ trên quy mô lớn.

Một nghiên cứu gần đây tại Đại học Tokyo đã áp dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo để phân tích dữ liệu về hệ vi sinh vật đường ruột, nhằm khám phá những hiểu biết sâu sắc về sức khỏe con người. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một hình thức trí tuệ nhân tạo chuyên biệt được gọi là mạng lưới thần kinh Bayes để phân tích dữ liệu về các vi khuẩn đường ruột. Phương pháp này cho phép họ phát hiện ra các mô hình và mối liên hệ mà các kỹ thuật phân tích truyền thống không thể phát hiện một cách đáng tin cậy.

Vi khuẩn đường ruột đóng vai trò quan trọng trong một loạt các tình trạng sức khỏe. Sự đa dạng của chúng và sự phức tạp của các tương tác với cả hóa học của cơ thể và với nhau làm cho chúng rất khó nghiên cứu. ước tính có khoảng 30 đến 40 nghìn tỷ tế bào trong cơ thể con người, nhưng đường ruột chứa khoảng 100 nghìn tỷ vi khuẩn đường ruột. Điều này có nghĩa là các tế bào vi khuẩn trong cơ thể chúng ta nhiều hơn số lượng tế bào của chính chúng ta.

Mặc dù vi khuẩn đường ruột thường được liên kết với tiêu hóa, chúng cũng ảnh hưởng đến một loạt các chức năng cơ thể. Chúng tồn tại trong sự đa dạng rộng lớn và tạo ra hoặc sửa đổi nhiều hợp chất hóa học được gọi là chất chuyển hóa. Các chất chuyển hóa này hoạt động như các phân tử tín hiệu, đi qua cơ thể và ảnh hưởng đến các hệ thống như miễn dịch, trao đổi chất, hoạt động não và tâm trạng.

Tuy nhiên, vẫn còn thách thức lớn trong việc hiểu rõ mối quan hệ giữa vi khuẩn đường ruột và sức khỏe con người. Các nhà nghiên cứu đang chỉ bắt đầu hiểu được loại vi khuẩn nào tạo ra chất chuyển hóa của con người và làm thế nào các mối quan hệ này thay đổi trong các bệnh khác nhau. Bằng cách lập bản đồ chính xác các mối quan hệ giữa vi khuẩn và hóa chất, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa.

Để giải quyết thách thức này, các nhà nghiên cứu đã áp dụng công cụ trí tuệ nhân tạo tiên tiến để phân tích dữ liệu. Hệ thống VBayesMM của họ tự động phân biệt các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất chuyển hóa từ số lượng lớn các vi khuẩn ít liên quan, đồng thời thừa nhận sự không chắc chắn về các mối quan hệ dự đoán.

Khi được thử nghiệm trên dữ liệu thực từ các nghiên cứu về rối loạn giấc ngủ, béo phì và ung thư, phương pháp này đã liên tục vượt trội so với các phương pháp hiện có và xác định các gia đình vi khuẩn cụ thể phù hợp với các quá trình sinh học đã biết. Điều này mang lại sự tự tin rằng hệ thống này phát hiện ra các mối quan hệ sinh học thực sự chứ không phải là các mẫu thống kê không có ý nghĩa.

Mặc dù hệ thống được tối ưu hóa để đối phó với khối lượng phân tích nặng, việc khai thác các tập dữ liệu lớn vẫn đi kèm với chi phí tính toán cao. Tuy nhiên, khi thời gian trôi qua, rào cản này sẽ trở nên ít quan trọng hơn.

Các hạn chế hiện tại bao gồm việc hệ thống có lợi khi có nhiều dữ liệu về vi khuẩn đường ruột hơn là về các chất chuyển hóa mà chúng tạo ra. Khi dữ liệu về vi khuẩn không đủ, độ chính xác giảm. Ngoài ra, VBayesMM giả định rằng các vi khuẩn hoạt động độc lập, nhưng trên thực tế, chúng tương tác theo nhiều cách phức tạp.

Trong tương lai, các nhà nghiên cứu có kế hoạch làm việc với các tập dữ liệu hóa học toàn diện hơn để bắt toàn bộ phạm vi sản phẩm của vi khuẩn, mặc dù điều này tạo ra thách thức mới trong việc xác định hóa chất đến từ đâu. Họ cũng nhằm mục đích làm cho VBayesMM mạnh mẽ hơn khi phân tích dân số bệnh nhân đa dạng, kết hợp mối quan hệ ‘cây gia đình’ của vi khuẩn để đưa ra dự đoán tốt hơn và giảm thời gian tính toán cần thiết cho phân tích.