Những luận án ‘salami’

Xin chia sẻ một ý kiến về câu chuyện ‘luận án cầu lông’ [1] mà báo chí đang tốn nhiều giấy mực. Đã có ít nhứt là 10 luận án tiến sĩ cầu lông có tựa đề na ná nhau. Hơn thế nữa, có ít nhứt 30 luận án tiến sĩ với tựa đề như “Đảng bộ tỉnh lãnh đạo xây dựng tổ chức …” Những luận án na ná nhau như vậy làm tôi nhớ đến khái niệm ‘Salami Science’ — khoa học salami.

Những ngày qua, những luận án tiến sĩ với tiêu đề na ná nhau như “Nghiên cứu giải pháp phát triển môn cầu lông cho công chức viên chức” và “Đảng bộ tỉnh lãnh đạo xây dựng tổ chức cơ sở đảng” làm cho công chúng có lí do đặt câu hỏi về tiêu chuẩn của học vị tiến sĩ và vai trò của những người gác cổng học thuật.

Văn bằng tiến sĩ có nguồn gốc từ phương Tây và các thiết chế học thuật phương Tây có đề ra những qui trình và tiêu chuẩn cho các nghiên cứu cấp tiến sĩ. Theo đó, một nghiên cứu cấp tiến sĩ phải thể hiện một hay vài đóng góp quan trọng và nguyên thuỷ trong một lãnh vực khoa học. “Quan trọng” ở đây hiểu theo nghĩa kết quả nghiên cứu có tác động tích cực, như làm thay đổi nhận thức về một vấn đề, làm thay đổi chính sách hay mở ra một địa hạt nghiên cứu mới. Tính ‘nguyên thuỷ’ hiểu theo nghĩa nghiên cứu phải có cái mới: mới về ý tưởng, phương pháp, dữ liệu, hay cách diễn giải dữ liệu. Nói tóm lại, một nghiên cứu cấp tiến sĩ phải sản sinh ra tri thức khoa học vừa mới vừa quan trọng.

Một tri thức được xem khoa học phải đáp ứng 3 tiêu chuẩn: phổ quát, khái quát hoátái lập. Tri thức khoa học được đúc kết từ dữ liệu thực tế, và dữ liệu phải được thu thập bằng phương pháp khoa học. Những luận án vừa đề cập trên tuy có vài dữ liệu và đưa ra một số kiến nghị, nhưng đó không phải là tri thức khoa học.

Cần phải nói thêm để nhấn mạnh rằng những dữ liệu được thu thập từ một phong trào hay được tổng kết từ một chương trình hành động theo một chính sách công nào đó không thể xem là ‘dữ liệu khoa học’. Những luận văn được viết từ những dữ liệu như thế không thể xem là nghiên cứu khoa học, vì những dữ liệu đó không thể đúc kết thành tri thức khoa học. Thế nhưng trên thực tế, nhiều báo cáo như vậy đã được hoán chuyển thành những luận án tiến sĩ!

Những luận án có nội dung na ná nhau như trên thường được đề cập đến như là một dạng ‘Khoa học salami‘ (salami science). Giống như cây xúc xích salami (một loại nem chua ở phương Tây) được cắt ra thành nhiều lát mỏng, và các lát đều giống nhau về chất liệu cũng như hình thể, chủ đề “phát triển môn cầu lông cho công nhân viên chức” hay môn nào đó nữa có thể viết thành những luận án giông giống nhau về nội dung, chỉ khác nhau ở địa phương thực hiện. Đó là một dạng ‘khoa học salami’, và dĩ nhiên đó là một vi phạm về đạo đức khoa học.

Theo tôi thấy Việt Nam rất cần cải cách hệ thống đào tạo tiến sĩ và nên bắt đầu bằng tiêu chuẩn cho một học vị tiến sĩ. Hiện nay có nhiều người hiểu sai lệch về học vị tiến sĩ và xem các báo cáo tổng kết như là một luận án tiến sĩ.

Thế nào là một học vị tiến sĩ và những tiêu chuẩn nào cần thiết cho một học vị tiến sĩ? Năm 1987, một nhóm nhà khoa học trong lãnh  vực sinh học phân tử đã ngồi lại với nhau, vạch định ra những tiêu chuẩn cụ thể cho một học vị tiến sĩ trong lãnh vực này.  Sau thêm 2 năm tham khảo từ nhiều nhóm nghiên cứu trên khắp thế giới, năm 1989 họ hoàn tất một bản thảo về các tiêu chuẩn cho học vị tiến sĩ. Năm 1999 các tiêu chuẩn này lại được sửa đổi chút ít và công bố trên các tập san khoa học liên quan và được các chuyên ngành khác chấp thuận về nguyên tắc.

Theo đó, các tiêu chuẩn cho một tiến sĩ bao gồm 2 nhóm liên quan đến kiến thức và kĩ năng. Kiến thức bao gồm am hiểu về khoa học và kiến thức chuyên sâu về một lĩnh vực. Kĩ năng bao gồm kĩ năng phát hiện vấn đề, kĩ thuật thiết kế và thử nghiệm khoa học, kĩ năng phân tích và kĩ năng truyền thông (kể cả xuất bản khoa học). Các tiêu chuẩn này có thể dùng làm khung tham khảo để thiết lập một bộ tiêu chuẩn tiến sĩ ở Việt Nam.

Công bằng mà nói câu chuyện “phát triển môn cầu lông cho công chức viên chức” xảy ra là một sự thất bại trong việc gác cổng học thuật. Thất bại đó bắt nguồn từ sự ngộ nhận về tri thức khoa học, về bản chất của một luận án tiến sĩ  và thiếu một bộ tiêu chuẩn cho một tiến sĩ, đó là chưa nói đến chuyện tiêu cực hay cơ chế dung dưỡng việc “làm đẹp” cho cái ghế bằng những học vị, học hàm. Nhưng đó cũng là một cơ hội để cải cách hệ thống đào tạo tiến sĩ đúng với chuẩn mực quốc tế.

___

[1] https://tuoitre.vn/nhung-luan-an-salami-2022050707453587.htm

[2] Video clip giải thích về tiêu chuẩn cho luận án tiến sĩ:

Trẻ em có nên trở lại trường học?

Đó là câu hỏi làm tốn rất nhiều giấy mực ở Úc, vì có 2 phe rõ rệt: phe “Yes” và phe “No”. Sau khi xem qua bằng chứng khoa học, tôi thì nghiêng về phe “Yes” và nghĩ Việt Nam cũng nên mở cửa trường học.

Nói chung, Chánh phủ Úc đã quyết định ‘mở cửa’ biên giới mặc dù số ca dương tính vẫn còn khá cao. Các đại học cũng đã mở của campus chào đón sinh viên trong nước, và khuyến khích sinh viên nước ngoài quay lại Úc. Tôi nghĩ đó là quyết định đúng và tôi cũng đã nói từ năm ngoái rằng nếu cứ lệ thuộc vào số ca dương tính thì cả xã hội còn khổ dài dài. Chúng ta phải sống chung với con virus thôi, và đó là điều chắc chắn và vĩnh viễn.

Theo tôi biết (chỉ qua báo chí) thì các nước khác cũng có quyết định mở cửa như Úc. Thật ra, Úc làm hơi trễ so với Mĩ và các nước Âu châu. Bên Canada, tôi đọc tin thấy một tỉnh (hình như là Saskatchewan) còn có quyết định táo bạo hơn là dẹp chủ trương bắt buộc tiêm vaccine! Nói cách khác, các công sở và công ti không đòi nhân viên phải trưng bày bằng chứng đã tiêm vaccine hay có kết quả xét nghiệm âm tính để đi làm. Wow, nếu đúng thế thì đó là một quyết định rất can đảm. (Thật ra, họ đi đến quyết định này là sau khi ~80% dân số đã tiêm 2 liều vaccine và gần 60% dân số đã tiêm liều bổ sung).

Nhưng còn trẻ em và học sinh thì sao? Câu hỏi cụ thể là học sinh có nên quay lại trường học?

Ở Úc, một phe thì nhứt định nói “Không”, vì họ cho rằng các học sinh đi học lại trong trường sẽ làm bùng phát dịch, bởi vì họ tương tác với nhau rất … tích cực. Còn một phe thì “Yes”, vì họ cho rằng nếu đã mở cửa và chấp nhận sống chung với virus thì hà cớ gì không cho học sinh đi học lại. Cần nói thêm là ở Úc, đa số học sinh cũng đã được tiêm đủ 2 liều vaccine, thì lí do để không cho họ quay lại trường xem ra không mấy thuyết phục.

Tôi cũng nghiêng về phe “Yes”, và nghĩ rằng học sinh nên nhập học. Có 2 lí do chánh tại sao tôi nghĩ như vậy:

Lí do thứ nhứt: trẻ em có nguy cơ nhiễm Covid thấp hơn người lớn. Ngay từ đầu dịch, số liệu nghiên cứu cho thấy xác suất nhiễm ở trẻ em rất thấp, chỉ bằng 1/10 người lớn. Ngay cả ngày nay, khi số ca nhiễm tăng với các biến thể mới, thì trẻ em vẫn có nguy cơ nhiễm thấp hơn người lớn [1]. Không chỉ nguy cơ nhiễm thấp, khi bị nhiễm họ ít bị nhiễm nặng và nguy cơ tử vong cũng rất thấp [2]. Xu hướng này được ghi nhận ở khắp nơi trên thế giới. Chẳng ai biết tại sao trẻ em có nguy cơ nhiễm thấp, nhưng giả thuyết là do hệ miễn dịch của họ tốt hơn so với người lớn.  

Lí do thứ hai: sự lây lan virus ở trẻ không giống như ở người lớn. Chúng ta biết rằng đa số những ca lây nhiễm là qua lan truyền trong nhà/gia đình. Nhưng đối với Covid, các nghiên cứu ở Á châu cho thấy trẻ em bị nhiễm trong nhà nhưng họ không hay rất ít lây nhiễm cho người khác [2]. Ở Úc có những ca nhiễm ở trường học, nhưng điều thú vị là những ca này không lây lan cho các học sinh khác [3].

May be an image of text
Trích từ nghiên cứu trên http://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.26.20044826v1

Ý tưởng đóng cửa trường hay để học sinh học online là để kiểm soát và giảm số ca Covid trong cộng đồng. Nhưng câu hỏi đặt ra là có chứng cớ nào cho thấy đóng cửa trường học sẽ làm giảm số ca Covid? Câu trả lời là chưa có bằng chứng nào để nói vậy. Thật ra, trước đây đã có một phân tích mô hình cho thấy đóng cửa trường để giảm lây lan cúm mùa và SARS chẳng đem lại lợi ích lớn gì cả [4]. Do đó, có thể suy luận rằng đóng cửa trường càng chẳng có hiệu quả giảm lây lan Covid.

Dĩ nhiên, nói “mở cửa” trường không có nghĩa là quay về tình trạng bình thường như thời trước Covid. Chúng ta sẽ không bao giờ ‘bình thường’ theo cách đó, mà phải sống với bình thường mới. Bình thường mới trong học đường có nghĩa là rửa tay thường xuyên, vẫn giữ khoảng cách cần thiết, hạn chế tiếp xúc trực diện (face-to-face interaction) giữa thầy và trò, và giữa trò và trò. Học sinh bị cảm cúm hay có triệu chứng covid nên ở nhà.

Tóm lại, bằng chứng khoa học cho thấy nguy cơ nhiễm Covid ở trẻ em thấp hơn so với người lớn, và khi bị nhiễm họ thường bị nhẹ và ít lây lan cho trẻ em khác. Trong khi xã hội ‘mở cửa’ và chấp nhận sống chung với virus thì chẳng có lí do gì mà không mở cửa trường học cho học sinh.

_____

[1] How Common is Long COVID in Children and Adolescents? https://journals.lww.com/pidj/Fulltext/2021/12000/How_Common_is_Long_COVID_in_Children_and.20.aspx

[2] Children are unlikely to have been the primary source of household SARS-CoV-2 infections. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.26.20044826v1

[3] https://www.ncirs.org.au/sites/default/files/2021-09/NCIRS%20NSW%20Schools%20COVID_Summary_8%20September%2021_Final.pdf [4] School closure and management practices during coronavirus outbreaks including COVID-19. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32272089

Giáo sư David Cox (1924 – 2022)

Bất cứ ai làm nghiên cứu y khoa chắc biết đến phương pháp “logistic regression”, và “Life table” hay “Survival analysis”, nhưng ít ai biết tác giả của hai phương pháp đó là Gs David Roxbee Cox, người mới qua đời vào  ngày 18/1/2022, thọ 97 tuổi. Ông là một “siêu sao” và một tấm gương sáng của khoa học, đứng ngang hàng với những vĩ nhân như Darwin, Einstein, Faraday, và Gauss.

Giáo sư David Cox (1924 – 2022)

Một đóng góp quan trọng

Trong khoa học cũng như nghệ thuật, chỉ cần một công trình nghiên cứu hay một tác phẩm văn nghệ là đủ làm nên tên tuổi của một người. Đó chính là trường hợp của Giáo sư David Cox, người đã có những đóng góp rất lớn cho khoa học và y khoa qua chỉ một phương pháp sau này mang tên ông. Với phương pháp này, ông đã giúp cho giới khoa học có rất rất nhiều khám phá, và giúp cứu hàng triệu triệu người trên thế giới.

Đó là một bài báo 34 trang xuất bản vào năm 1972 có tựa đề là “Regression models and life-tables” [1]. Trong bài đó, ông đề xướng một phương pháp để phân tích những dữ liệu về thời gian dẫn đến một biến cố (time-to-event data). Ví dụ như trong y khoa, thời gian từ lúc chẩn đoán ung thư đến tử vong, hay từ lúc ung thử khởi phát đến tử vong được gọi là “time to event” (thời gian dẫn đến biến cố). Hiệu quả của thuốc điều trị ung thư được xác định dựa trên thời gian dẫn đến biến cố. Mà, để ước tính hiệu quả của thuốc cho loại dữ liệu này rất khó. Trong bài báo năm 1972, Gs David Cox chỉ ra một phương pháp mà sau này gọi là “Cox’s proportional hazards model” hay “Cox’s regression” để ước tính hiệu quả của thuốc trong điều kiện thời gian dẫn đến biến cố. Phương pháp này đã trở thành chuẩn mực trong nghiên cứu y khoa, nhưng cũng được ứng dụng cho rất nhiều chuyên ngành khác.  

British statistician David Cox has passed away, and his Cox regression has  influenced a full 50 years - iNEWS
Bài báo làm nên ‘lịch sử’ của Gs David Cox, được Nature xếp vào nhóm 100 công trình có ảnh hưởng lớn nhất trong lịch sử khoa học (“top 100 most-cited papers of all time for all fields”)

Bài báo năm 1972 có mức độ ảnh hưởng rất lớn, và mở ra hàng loạt nghiên cứu khác. Rất nhiều phương pháp mới được phát triển dựa trên nền tảng của phương pháp Cox. Hầu như tất cả các nghiên cứu RCT mà biến outcome là thời gian dẫn đến biến cố đều phải sử dụng phương pháp Cox. Phương pháp Cox đã dẫn đến rất rất nhiều khám phá trong khoa học (không chỉ y khoa). Ông được trao giải thưởng Turing Award (tương đương với giải Abel và Nobel) vì đóng góp quan trọng đó. Tính đến nay, bài báo này đã được trích dẫn hơn 56,000 lần! (Một nhà khoa học có thể bỏ ra cả đời nghiên cứu với hàng trăm bài báo khoa học cũng không đạt được con số này).  

Trong một bài nói chuyện về tiến bộ y học trong thế kỉ 20, một giáo sư Mĩ lừng danh là John Ioanndidis nói rằng mô hình Cox là một trong những tiến bộ quan trọng nhứt. Mà, đúng như thế. Làm sao chúng ta có thể xác định hiệu quả của thuốc điều trị, của thuật can thiệp; làm sao chúng ta có cách chọn phương pháp điều trị tối ưu và cứu sống bệnh nhân. Ứng dụng mô hình Cox đã giúp y khoa trả lời những câu hỏi đó. Qua mô hình Cox, ông đã gián tiếp cứu vô số bệnh nhân trên toàn thế giới. Qua mô hình đó, ông cũng đã làm thay đổi cách phân tích của các nhà khoa học, kinh tế học, xã hội học, công nghệ, v.v. và giúp họ có những khám phá có ích cho đời. Nhìn như thế, chúng thấy mức độ ảnh hưởng của David Cox quả là to lớn, và khó có thể đo lường bằng chỉ số lần trích dẫn.  Do đó, không ngạc nhiên khi 3 năm trước, Tạp chí Nature xếp công trình “Cox’s model” là một trong 100 công trình có ảnh hưởng lớn nhất trong lịch sử khoa học (“top 100 most-cited papers of all time for all fields”).

Trước công trình Cox’s model, ông đã công bố một công trình quan trọng khác nhưng ít người chú ý: đó là bài báo “The regression analysis of binary sequences“. Bài báo này mở đầu cho phương pháp hồi qui logistic (hay logistic regression). Bài này được công bố vào năm 1958 [2], và sau này được triển khai thành một cuốn sách tựa đề là “Analysis of binary data“. Công trình này cũng gây ảnh hưởng lớn trong khoa học, và sau này trở thành một trong những mô hình quan trọng của Machine Learning.

analysis binary data - AbeBooks

Không xuất thân từ thống kê học

David Roxbee Cox sanh 17/7/1924 tại Birmingham, Anh. Thân phụ ông là  chủ tiệm vàng nhỏ. Ông theo học toán ở St John College, thuộc Đại học Cambridge, nhưng ông tốt nghiệp tiến sĩ từ Đại học Leeds vào năm 1949. Thầy hướng dẫn luận án tiến sĩ của ông là Henry Daniels và Bernard Welch, nhưng cả hai không nổi tiếng bằng trò.

Ông xuất thân không hẳn từ khoa bảng, mà từ  kĩ nghệ. Trong thời gian 1944 đến 1946, ông làm việc cho hãng máy bay Royal Aircraft Establishment. Từ 1946 đến 1950, ông làm việc cho hiệp hội nghiên cứu về vải len. Nhưng sự nghiệp ông bắt đầu nổi bật khi làm nghiên cứu viên cho Labo Thống kê của ĐH Cambridge từ năm 1950 đến 1955. Từ 1956 đến 1966 ông được bổ nhiệm và giữ chức Reader (tương đương với associate professor) và sau này thành giáo sư (professor) tại Birkbeck College thuộc Imperial College London (ICL), một đại học lừng danh thế giới. Sau khi xong nhiệm kì giáo sư, ông được bổ nhiệm là chủ nhiệm (chair) về thống kê học của ICL. Năm 1988 ông được bổ nhiệm làm Warden (như hiệu trưởng) của Nuffield College, và một thành viên của Bộ môn thống kê học thuộc ĐH Oxford. Năm 1994, ông chính thức nghỉ hưu từ các chức vụ khoa bảng, nhưng vẫn còn tham gia nghiên cứu và công bố khoa học.

Cũng như phần lớn những nhà thống kê học nổi tiếng, David Cox xuất thân là dân “ngoại đạo” thống kê. Ông cho biết thời gian ông làm việc cho hãng máy bay Royal Aircraft Establishment, ông phải đương đầu với phân tích dữ liệu, nhưng ông chuyên môn về toán của ông không giúp gì cho công việc cả. Hãng máy bay thì nghĩ những người làm toán có thể làm thống kê, nhưng họ sai lầm tai hại, vì đa số những nhà toán học không am hiểu về thống kê học.

Thế là ông phải tự học về xác suất, nhưng ông phát hiện xác suất cũng không giúp ông giải quyết được những vấn đề mang tính thí nghiệm. Thế là ông quay sang học về thống kê học, nhưng khốn khổ thay, thời đó rất ít chương trình dạy về thống kê học, nên ông chỉ tự học và tham vấn các nhà thống kê học như Ronald Fisher và Dennis Lindley. Ông cho biết ông không đến với thống kê học, và thực tế ép ông vào cái vị trí phải học thống kê để … giữ việc.

Khi đã học qua thống kê học, ông tự tin tìm việc ở hiệp hội nghiên cứu vải len. Ở đó, ông có nhiều cơ hội giúp thiết kế thí nghiệm và phân tích dữ liệu để sản xuất vải len đẹp hơn và bền hơn. Ông cho biết lúc đó ngay cả những người giao việc cho ông cũng không nghĩ thống kê học có thể giúp cho các nhà khoa học thiết kế thí nghiệm tốt hơn!

Gs Cox cho biết ông có sáng kiến về mô hình “proportional hazards model” là từ thực tế. Ông cho biết rằng trước đó ông đã quan tâm đến vấn đề reliability trong kĩ thuật trong thời gian làm việc cho hãng máy bay và hiệp hội vải len, nhưng chưa nghĩ ra cách phân tích. Ông dành đến 4 năm cho công trình này. Có đêm ông thức giấc và nghĩ đến nó, nhưng rồi lại … ngủ. 

Vĩ nhân khiêm tốn

Gs David Cox là người rất khiêm tốn. Ông nói năng nhẹ nhàng, phong cách nho nhã. Tôi có cơ duyên nghe ông giảng một lần khi ông ghé qua Sydney. Không giống như những nhà khoa học khác, ông nói không cần slides. Ông nói về hành trình dẫn đến công trình lừng dang “Cox’s model” rất ư là gần gũi, và suốt một giờ đồng hồ, ông chỉ nói có vài ba thuật ngữ thống kê! Đến phần thảo luận, người ta hỏi ông nhiều về những vấn đề liên quan đến dữ liệu sống còn, và câu trả lời của ông thường là … không biết. Ông thường bắt đầu câu trả lời bằng câu “Tôi không biết”, nhưng ngay sau đó ông bàn về ý tưởng giải quyết vấn đề. Khi hỏi về trường phái Bayes, ông tỏ ra rất ngoại giao, cho rằng cả hai trường phái tần số (frequentist) và Bayes đều có ích, nhưng ông có vẻ nghiêng về Bayes trong thời đại dữ liệu lớn.

Khi được hỏi về phát triển quan trọng trong thời gian gần đây là gì, ông nghĩ rằng Dữ liệu Lớn (Big Data) là một phát triển đáng chú ý. Đáng chú ý là vì dữ liệu lớn đặt ra nhiều câu hỏi và vấn đề cho suy luận thống kê, và sẽ dẫn đến ý tưởng mới. Phần lớn những phương pháp và mô hình thống kê được phát triển cho các nghiên cứu nhỏ hay tương đối lớn, chứ không cho các vấn đề với hàng tỉ tỉ dữ liệu. Nhưng ông cũng cảnh báo rằng những phát triển quan trọng và những khám phá mang tính cơ bản sẽ, cũng như trong quá khứ, xuất phát từ những nghiên cứu nhỏ nhưng được thiết kế chặt chẽ, hơn là thu thập hàng tỉ thông tin từ hàng triệu người.

Trong sự nghiệp trải dài hơn 50 năm, ông công bố chừng 400 bài báo khoa học và 5 cuốn sách chuyên khảo. Những nghiên cứu của ông trải dài và rộng đến nổi có hai nhà khoa học là David Hand và A. M. Herzberg phải biên tập thành hai tập sách (xem cuốn “Selected papers of Sir David Cox”).

Với những đóng góp đồ sộ đó, ông được Nữ hoàng phong tước “Sir” (hiệp sĩ) vào năm 1985, và được trao hơn 20 bằng ‘Doctor of Science’ (Tiến sĩ Khoa học) từ các đại học trên khắp thế giới. Ông còn được trao rất rất nhiều giải thưởng, kể cả những giải danh giá như Turing (như đề cập trên), giải Guy, và Huy chương Copley. Với Huy chương Copley ông đứng chung với những vĩ nhân như Charles Darwin, Albert Einstein, Niels Bohr, Michael Faraday, và Carl Friedrich Gauss.

Dù Gs David Cox đã qua đời, nhưng những đóng góp quan trọng của ông sẽ còn gây ảnh hưởng tích cực đến khoa học và y khoa trong vài trăm năm nữa. Trong thời đại Precision Medicine, Data Science (Khoa học Dữ liệu) và Trí năng Nhân tạo (AI) thì mô hình Cox và hồi qui logistic sẽ còn có nhiều ứng dụng thú vị hơn nữa. 

_____

[1] Bài về Cox’s model: https://www.jstor.org/stable/2985181

[2] Bài về logistic regression: https://www.jstor.org/stable/2983890 [3] Nếu các bạn muốn tìm hiểu về mô hình Cox, thì tôi có một bài giới thiệu ở đây: https://www.youtube.com/watch?v=obYRBPgmpfM

‘Ngày sau sỏi đá cũng cần có nhau’

Rất nhiều người than phiền rằng một trong những mất mát trong thời gian đại dịch là sự thấu cảm qua tiếp xúc và tương tác giữa người với người. Nhiều khi người ta chỉ cần một cái sờ tay, một ánh mắt, một lời nói cảm thông. Nhưng tất cả những nhu cầu đó bị hụt hẫng trong mùa dịch này. Giải thưởng Nobel Y sinh học năm nay giúp chúng ta hiểu hơn câu ‘cũng cần có nhau’.

Medicine Nobel goes to scientists who discovered biology of senses
Giáo sư Ardem Patapoutian (Viện Scripps) và David Julius (ĐH California tại San Francisco) chia xẻ Giải Nobel Y sinh học năm 2021. Hình: Nature

Chúng ta lệ thuộc vào 5 giác quan để cảm nhận thế giới chung quanh: thị giác, thính giác, vị giác, khứu giác, và xúc giác. Nói cụ thể hơn, chúng ta dùng quan sát bằng mắt, lắng nghe bằng lỗ tai, nếm mùi vị bằng miệng, cảm nhận mùi bằng mũi, và cảm giác bằng da. Không có những giác quan đó chúng ta khó tồn tại trong thế giới này.

Nghiên cứu về giác quan đã đem lại nhiều giải Nobel. Năm 1961, Georg von Békésy được trao giải nhờ khám phá liên quan đến thính giác. Năm 1967, giải thưởng Nobel được trao cho George Wald về thị giác. Năm 2004 Richard Axel và Linda Buck được vinh danh qua giải Nobel nhờ các công trình liên quan đến khứu giác. Năm nay, David Julius và Ardem Pataputian được trao giải thưởng để ghi nhận sự đóng góp xuất sắc của họ giúp chúng ta hiểu nhiều hơn về xúc giác.

Xúc giác là như là một hệ thống cảm quan. Chúng ta đi trên cát thì cảm thấy mềm mại và dễ chịu, nhưng nếu chúng ta đưa bàn chân vào lửa thì thấy không dễ chịu chút nào. Chúng ta thấy ‘Cát trắng thơm tho / lùa vào trong nắm tay’ cả một trời thơ mộng, nhưng nếu đưa cánh tay vào răng cưa thì thấy nguy hiểm. Chúng ta chào hỏi bằng một cái ôm (theo Tây) thì thấy tình cảm dâng trào, nhưng sự tiếp xúc bạo động thì lại thấy như có rủi ro (risk). Câu hỏi đặt ra là cơ chế nào trong cơ thể giúp chúng ta cảm nhận được và phân biệt giữa một sự tiếp xúc bằng da là trìu mền và một sự tiếp xúc nguy hiểm?

Protein cảm quan và trái ớt

Chừng 500 năm trước, René Descarte (Pháp) đã đưa ra giả thuyết rằng có những ‘sợi dây’ nối liền giữa các cơ phận trong da và não. Descarte cho rằng khi chúng ta đưa cái chân vào một cái lò lửa nóng, thì các sợi dây đó sẽ truyền tín hiệu đến não và não ‘lệnh’ cho cơ thể chúng ta có phản ứng thích hợp để tránh bị tổn thương.

Những ‘sợi dây’ mà Descarte nghĩ đến đó sau này chúng ta biết là các tế bào cảm quan (sensory neurons). Khi chúng ta cầm một tô phở nóng, các tế bào cảm quan sẽ gởi tín hiệu đến não (hệ thần kinh) và tín hiệu sẽ được xử lí ở đây để biết sự tiếp xúc đó là ok hay nguy hiểm.

Nhưng hệ thần kinh xử lí thông tin (còn gọi là sensory transduction) bằng cách nào? Hoá ra, nó xử lí bằng các thụ thể cảm quan (sensory receptor). Thụ thể thật ra là một loại protein, và nó có thể ví von như là cái ổ khoá, có nhiệm vụ nhận thông tin (và do đó có tên là receptor). Tương tự, thụ thể cảm quan có nhiệm vụ nhận tín hiệu hay thông tin khi da chúng ta tiếp xúc với một yếu tố bên ngoài như lửa hay một cái sờ.

Một trong những thụ thể quan trọng đó là TRPV1 (viết tắt từ transient receptor potential cation channel subfamily V member 1). Người khám phá ra thụ thể này là David Julius, 66 tuổi, một trong 2 khôi nguyên Nobel Y sinh học năm nay. David Julius là giáo sư sinh lí học thuộc Đại học California tại San Francisco (UCSF).

Julius phát hiện TRPV1 là một thụ thể cảm quan nhiệt độ qua … trái ớt. Ông quan sát rằng khi người ta ăn thực phẩm có chứa ớt thì có cảm giác cháy bỏng, có khi đau đớn. Trái ớt và tiêu có chứa một hoạt chất có tên là capsaicin và chính chất này làm cho trái ớt cay và nóng. Cách họ đi đến khám phá là thử nghiệm hàng ngàn protein sản sinh từ tế bào thần kinh cảm quan xem protein nào phản ứng với capsaicin. Qua nhiều thử nghiệm như thế, họ phát hiện protein TRPV1.

Nhóm Julius lại hỏi ‘vậy thì protein nào làm cho chúng ta cảm thấy mát và lạnh’? Lại làm thử nghiệm, và họ phát hiện ra protein có tên là TRPM8 (cũng ở trong da). Protein này được kích hoạt bởi các chất như  menthol hay trong điều kiện lạnh. Một protein khác có tên là TRPA1 cũng phản ứng khi tiếp xúc với các thực phẩm có mùi hăng và cay (như tỏi chẳng hạn).

Protein trìu mến, vuốt ve 

Khi được sờ chúng ta có cảm giác ấm. Trong khoa học có một thuật ngữ để mô tả trải nghiệm này: somatosensation. Chữ này được ghép từ hai chữ Anh: somato là thể chất, còn sensation là cảm giác. Thành ra, somatosensation có thể hiểu là cảm giác được sờ.

No photo description available.
Hình trên quantamagazine minh hoạ cho sự tiếp xúc qua tác nhân cơ học. Protein Piezo1 giúp chúng ta nhận ra một sự tiếp xúc trìu mến với một tiếp xúc nguy hiểm.

Khoa học phân biệt hai loại tác nhân kích thích: cơ họchoá học. Tác nhân kích thích cơ học bao gồm sờ qua da, hay cho da tiếp xúc với cát, cỏ, v.v. Tác nhân kích thích hoá học bao gồm những tiếp xúc với hoạt chất như ăn ớt hay tiếp xúc với sức nóng / lạnh chẳng hạn. Chúng ta đã thấy TRPV1 là một protein phản ứng khi da tiếp xúc những tác nhân kích thích hoá học.

May be an image of 1 person
Ôm nhau là một trong những yếu tố gây cảm hứng cho nghiên cứu khoa học và dẫn đến khám phá protein Piezo2

Câu hỏi là protein nào phản ứng khi da được kích thích bởi một tác nhân cơ? Chẳng hạn như khi được sờ, chúng ta có thể có cảm giác trìu mến và vuốt ve, nhưng cũng có những tiếp xúc không trìu mến như đụng phải một cái gai. Protein nào giúp chúng ta phân biệt hai loại phản ứng đó?

Giáo sư Ardem Patapoutian (khôi nguyên giải Nobel Y sinh học năm nay) và nhóm nghiên cứu phát hiện một protein [thụ thể] có tên là Piezo1 (lấy từ tiếng Hi Lạp có nghĩa là ‘sức ép’) phản ứng khi chúng ta tiếp xúc với một tác nhân kích thích cơ học.

Ngoài ra, nhóm của ông còn phát hiện một thụ thể khác có tên là Piezo2 giúp chúng ta cảm nhận được sờ. Piezo2 là một thụ thể nằm trên tế bào thần kinh ở trong da, và nó cảm nhận những cái sờ và vuốt ve. Những đứa trẻ sanh ra nếu không có thụ thể Piezo2 sẽ không biết được tay chân của họ ở đâu, và họ cảm thấy mất thăng bằng.

Ứng dụng

Các thụ thể cảm quan như TRPV1 và Piezo1 và Piezo2 giúp chúng ta cảm nhận được sự đau đớn, và do đó có nhiều ứng dụng trong lâm sàng. Chẳng hạn như các công ti dược sản xuất thuốc ức chế các thụ thể đó để giảm đau cho bệnh nhân. Ví dụ như opoid có thể ‘đóng cửa’ thụ thể TRPV1 và do đó có hiệu quả giảm đau rất tốt.

Ứng dụng của Piezo1 còn tìm thấy trong các chuyên ngành khác như tim mạch, ung thư, chuyển hoá, v.v. Trong chuyên ngành loãng xương cũng có ứng dụng thụ thể Piezo1 để hiểu biết hơn quá trình chu chuyển xương và có thể sẽ trở thành một mục tiêu cho bào chế thuốc chống loãng xương.

Nhưng ở khía cạnh nhân văn, những công trình của hai khôi nguyên Nobel còn có ý nghĩa lớn hơn: giải thích tại sao chúng ta cần có nhau. Con người tìm đến với nhau bằng những cái sờ trìu mến, những cái vuốt ve yêu thương. Trịnh Công Sơn từng viết ‘Ngày sau sỏi đá cũng cần có nhau‘, thì đối với con người cái nhu cầu cần có nhau còn mạnh hơn nữa. Khoa học gặp nhân văn là ở đây vậy.

PS: cái note này chỉ muốn giới thiệu cho bài của tôi trên báo Tuổi Trẻ Cuối Tuần. Các bạn nhớ đón đọc.

Người sáng chế ra vaccine AstraZeneca

Nói về thành tựu nghiên cứu vaccine chống covid, không thể bỏ qua hai nhà khoa học sáng chế ra vaccine AstraZeneca: Sarah Gilbert và Andrew Pollard. Cả hai đều là giáo sư thuộc Đại học Oxford, Anh. Họ được báo Guardian xem là “Life Savers” (kẻ cứu người). Tôi nghĩ bà Sarah Gilbert rất đáng được giải Nobel.

Prof Sarah Gilbert: The woman who designed the Oxford vaccine - BBC News
Gs Sarah Gilbert, người đứngg đằng sau vaccine AstraZeneca

So với Katalin Kariko, bà Sarah Gilbert có một sự nghiệp ‘trôi chảy’ hơn nhiều. Bà Gilbert sanh năm 1962, tức năm nay mới 59 tuổi. Sau khi tốt nghiệp tiến sĩ năm 1986, bà làm nghiên cứu hậu tiến sĩ cho kĩ nghệ sản xuất bia, rồi làm việc cho một công ti sản xuất thuốc. Mãi đến năm 1994 bà quay lại nghiên cứu khoa học và việc đầu tiên là làm phụ tá trong labo nghiên cứu về sốt rét. Năm 1999 (27 tuổi) bà được bổ nhiệm làm giảng viên của ĐH Oxford; năm 2004 được đề bạt chức Reader (tức tương đương với ‘Phó giáo sư’) và năm 2010 (48 tuổi) thì được bổ nhiệm chức Giáo sư thực thụ. Từ đó, bà bắt đầu nghiên cứu vaccine mới cho bệnh cúm mùa với sự hỗ trợ của Quĩ Wellcome Trust.

Theo như bà mô tả, vaccine mới đó có cơ chế rất khác với vaccine ‘truyền thống’. Các vaccine cũ được thiết kế để sản xuất ra kháng thể chống lại virus, còn vaccine mới không sản xuất ra kháng thể mà chỉ kích thích hệ miễn dịch tạo ra tế bào T đặc hiệu cho virus cúm mùa. Thành ra, vaccine mới không cần phải thay đổi hàng năm như vaccine cũ. Vaccine mới được đưa vào thử nghiệm lâm sàng vào năm 2008 để chống virus cùam mùa H3N2 và thành công. Nhưng lúc đó ít ai chú ý đến thành tựu này.

Dùng kinh nghiệm trên, khi đại dịch Covid-19 xảy ra, Gilbert hợp tác với các giáo sư Teresa Lambe, Sandy Douglas, Catherine Green và Adrian Hill để nghiên cứu bào chế vaccine chống covid.

Để tạo ra vaccine chống covid, họ lấy một con virus cúm mùa vốn gây nhiễm các con khỉ, rồi thiết kế lại sao cho nó không thể lây nhiễm cho người. Sau đó, họ chỉnh sửa các chất liệu di truyền của con virus sao cho nó mang chất liệu di truyền giống như con vir Vũ Hán. Họ đưa con virus mới vào tế bào con người. Khi vào tế bào, nó kích thích hệ miễn dịch tấn công vào con virus. Về cơ bản họ giải thích như thế, tức là làm ra con virus Vũ Hán mới nhưng nó không có khả năng lây nhiễm để kích thích hệ miễn dịch.

Sau khi thử nghiệm thành công bước đầu, tập đoàn dược AstraZeneca bắt đầu tham gia sản xuất và thử nghiệm lâm sàng. Khi thử nghiệm lâm sàng, họ cần người có kinh nghiệm và đó là lúc Giáo sư Andrew Pollard liên quan.

Ông Pollard là một bác sĩ nhi khoa nhưng đã làm nhiều công trình nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng (RCT) từ mấy chục năm qua. Ông cũng là giáo sư thuộc Đại học Oxford, nhưng có lẽ cao hơn bà Gilbert một bậc. Theo trang web ĐH Oxford mô tả, ông chủ yếu làm về thử nghiệm lâm sàng (RCT) vaccine ở Anh, Á châu, Phi châu và Châu Mĩ Latin. Ông có một sự nghiệp khoa học dài, đã hướng dẫn cho 37 nghiên cứu sinh tiến sĩ, công bố hơn 500 bài báo khoa học, được bầu làm viện sĩ Viện hàn lâm Y học của Anh năm 2016, và được phong tước ‘Sir’.

Tháng 4/2020, thử nghiệm lâm sàng bắt đầu, và đến cuối tháng 11/2020 thì mới có kết quả cho thấy vaccine có hiệu quả cao.  Cuối tháng 12/2020 thì các nhà chức trách y tế Anh phê chuẩn cho sử dụng vaccine AZ trong tình trạng khẩn cấp. Đầu tháng 1/2021 thì Anh bắt đầu tiêm chủng cho công dân.

Bây giờ thì chúng ta biết vaccine AZ đã được dùng khắp thế giới, trừ Mĩ. Ở Mĩ, ông Antony Fauci có vẻ không mặn mà với vaccine AZ, vì ông nói Mĩ đã có nhiều công ti sản xuất vaccine cho covi rồi. Còn FDA của Mĩ thì nói AstraZeneca cung cấp dữ liệu chưa đầy đủ để có thể kết luận về hiệu quả của vaccine AZ. Tổng thống Pháp thì nói hiệu quả của vaccine AZ giống như ‘giả’, nhưng sau này thì ông ấy thay đổi ý kiến và nói sẵn sàng chích vaccine AZ.

Nói chung, con đường vaccine AZ đến với thế giới khá là gập ghềnh. Báo chí gây ồn ào những ca đông máu, những trang web đưa thông tin giả về vaccine AZ, và những phát biểu của Fauci và Macron làm cho không ít người trên thế giới nghi ngờ hiệu quả của vaccine AZ. Nhưng thực tế là bài học tốt nhứt, và thực tế đã cho thấy những nước dùng vaccine AZ đã giảm nguy cơ tử vong và giảm nguy cơ nhập viện.

Một điểm cần nhấn mạnh là tập đoàn AstraZeneca đã hứa là không lấy lời từ vaccine AZ trong thời gian đại dịch còn hoành hành. Trong khi vaccine Moderna lấy giá 25-37 USD mỗi liều và Pfizer thì ~20 USD một liều, vaccine AZ chỉ lấy giá 3-5 USD. Điều này cũng có nghĩa là người sáng chế (Sarah Gilbert) không hưởng lợi từ vaccine AZ.

Trước đây, bà Đồ U U (Tàu) được trao giải Nobel y học vì giúp hàng triệu người với bệnh sốt rét trên thế giới. Bà Sarah Gilbert cũng giúp cứu có lẽ hàng triệu người trên thế giới từ đại dịch covid, và do đó tôi nghĩ bà rất xứng đáng được trao giải Nobel.

Cạnh tranh trong khoa học ở Úc

Tuần qua là một thời điểm vinh quang cho vài người nhưng cũng là ‘ngày tang tóc’ cho nhiều đồng nghiệp khác của tôi. Đó là ngày mà Hội đồng Quốc gia về Y khoa và Y tế Úc công bố danh sách những nhà khoa học được trao giải Leadership Fellowship năm 2021 [1].

Năm nay, Đại học New South Wales (UNSW Sydney) có đến 33 nhà khoa học được trao giải thưởng Leadership Fellowship, trị giá lên đến ~61 triệu đôla [2]. So với năm ngoái với 22 người và 30 triệu đôla [3] thì kết quả năm nay quá đẹp.

Tôi gắn bó với UNSW và UTS, nhưng năm nay UTS chỉ có 1 người duy nhứt được trao giải thưởng Leadership Fellowship. Kết quả này chắc sẽ là đề tài mổ xẻ trong vài tháng tới đây và tôi càng bận rộn.

Ở Úc, chương trình NHMRC Leadership Fellow là chương trình danh giá nhứt trong giới khoa học. Những người này được xem là ‘elite’ trong giới khoa học Úc, vì họ có thành tích khoa học không chỉ xuất sắc mà phải vượt trội cấp quốc tế. Những người được trao giải thưởng kèm theo một ngân sách cho nghiên cứu và lương bổng suốt 5 năm liền. NHMRC chia các fellow thành 5 bậc:

  • Emerging Leadership 1 (cho những người sau 5 năm sau PhD)
  • Emerging Leadership 2 (5-10 năm hậu tiến sĩ)
  • Leadership 1 (10-15 năm hậu tiến sĩ)
  • Leadership 2 (15-20 năm hậu tiến sĩ)
  • Leadership 3 (trên 20 năm hậu tiến sĩ)

Các fellowship này có tính cạnh tranh khá cao. Ứng viên phải bỏ ra vài tháng để soạn hồ sơ khoa học, và hồ sơ phải qua quá trình bình duyệt đến 6 tháng trời. Mỗi hồ sơ có đến 6 chuyên gia bình duyệt, và họ cho điểm từ dưới trung bình đến ngoại hạng.

Thành tích nghiên cứu (10 năm qua) và công bố khoa học của các leadership fellow thuộc NHMRC

Chỉ sốEL1EL2L1L2L3
Tuổi trung bình3540455260
Số bài báo khoa học công bố 10 năm3878110173186
Số bài trong nhóm top 10% trích dẫn1227415167
Số bài trong nhóm top 10% tập san18406079105
Số trích dẫn (sự nghiệp)60020006200770023000
Chỉ số H (sự nghiệp)  384674
Tác động chuyên ngành (field-weighted citation impact)3.863.813.652.872.90

Các con số là trung bình hoặc trung vị. Số liệu trích từ “DrData” trên twitter.

Năm nay có 1722 giáo sư và giảng viên đệ đơn, nhưng chỉ có 254 người (15%) thành công, cao hơn năm ngoái chừng 1.5%. Số người được trao Leadership 3 (cao nhứt) năm nay là 51, so với 45 người năm ngoái.

Sự hiện diện của người gốc Việt trong nhóm này rất rất hiếm. Nhìn qua danh sách năm nay chỉ thấy 1 người mang họ Việt trong nhóm EL2. Năm ngoái cũng có 1 (hay 2) người trong nhóm EL này. Người Việt chúng ta (và Á châu nói chung) còn phải làm quen với văn hoá khoa học để vươn lên trong môi trường cạnh tranh rất cao này.

___

[1] https://www.nhmrc.gov.au/funding/data-research/outcomes

[2] https://newsroom.unsw.edu.au/news/science-tech/unsw-tops-australian-universities-61m-nhmrc-investigator-grants

[3] https://newsroom.unsw.edu.au/news/health/unsw-awarded-30m-health-and-medical-research-funding