Tình hình nghiên cứu về Bioinformatics và Computational Biology

[Juhuvn]

Tìm kiếm từ khóa "tin sinh học" với google thì thấy rất ít các labo làm việc về lĩnh vực này, chưa kể "computational biology".

Từ kết quả trả về từ google, thì có một số link nổi trội

- http://www.bionetviet.org/ trang này không cập nhật từ năm 2006. Hình như trang này được lập để phục vụ một dự án nào đó nhưng nay đã hết.
- http://www.ibt.ac.vn Viện công nghệ sinh học cũng có đề cập đến Tin-Sinh học nhưng rất chung chung --> chưa có labo thực sự về vấn đề này
- Một số diễn đàn về sinh học cũng có đề cập đến Tin-Sinh học

không nhẽ, "tin sinh học" ở VN lại thảm hại thế? (kết quả từ google với 1 từ khóa có thể là phiến diện nhưng nó cũng phản ánh đôi chút thực tế)

 

[trinhdangmau]

có lẽ đây là vấn đề chung của sinh học việt nam rôi, không biết có ai cùng suy nghĩ muốn cải thiện điều này không, nếu những ai quan tâm hãy cùng nhau để phát triển tin sinh đi

 

[Juhuvn]

Chắc chắn là có những lab nghiên cứu về sinh tin ở đâu đó, nhưng vấn đề là chúng ta chưa có cơ hội để tiếp cận.

Tôi có biết một lab nghiên cứu về Protein Folding ở viện Vật lý do anh Hoàng đứng đầu. Lab này đã gặt hái được rất nhiều kết quả tốt.

 

[pththao]

Mình được biết bio-computational thường do người phía Vật lý chuyển sang. Điều bất tiện là thường họ không đặt được vấn đề một cách trực tiếp vì không biết đâu là câu hỏi đặt ra từ phía sinh học. Thời gian tới nhóm anh Hoàng đang phát triển nhân lực ở Việt Nam cho tính toán nói chung, trong đó chắc sẽ phát triển cả bio-computation. Hi vọng sẽ có một liên kết tốt hơn giữa computational biology và các nhóm sinh học khác về sinh học phân tử ở Việt Nam.
Nhân tiện xin cho hỏi ở mình có trung tâm nghiên cứu về ung thư nào đang hoạt động tích cực hay không?

 

[Ho Huu Tho]

Mình được biết bio-computational thường do người phía Vật lý chuyển sang. Điều bất tiện là thường họ không đặt được vấn đề một cách trực tiếp vì không biết đâu là câu hỏi đặt ra từ phía sinh học. Thời gian tới nhóm anh Hoàng đang phát triển nhân lực ở Việt Nam cho tính toán nói chung, trong đó chắc sẽ phát triển cả bio-computation. Hi vọng sẽ có một liên kết tốt hơn giữa computational biology và các nhóm sinh học khác về sinh học phân tử ở Việt Nam.
Nhân tiện xin cho hỏi ở mình có trung tâm nghiên cứu về ung thư nào đang hoạt động tích cực hay không?

Nghiên cứu về ung thư nhiều nhóm lắm bạn ơi, đâu đâu cũng thấy. Chẳng hạn Đại học KHTN, Viện Công Nghệ Sinh Học, các trường Y,...Mình chỉ biết ở Hà Nội còn ở trong Nam thì không biết. Nhưng mà Trung tâm chuyên nghiên cứu về ung thư chắc là không có thì phải, chờ bạn về lập thôi. Khi nào lập xong thì cho mình xin một chân nhé, khoái cái món này lắm.

 

[Nguyễn Duy Hưng]

Nghiên cứu ung thư ở các nước phát triển có 2 dạng
Pathogenesis: Tìm hiểu cơ chế gây bệnh, nghiên cứu dạng này là tiền đề cho dạng thứ 2 nhưng vì khả năng tìm ra đc therapeutic drug là ko chắc chắn. R&D của các công ty dược, biotech thường né hướng này, để lại chi phí nghiên cho chính phủ tài trợ. Chính phủ lấy tiền từ đâu, từ hệ thống health care system, tiền thuế và bảo hiểm y tế. Với các nước EU thì chuyện này ko có gì to tát nhưng với Mỹ thì là vấn đề lớn. Trước đạo luật cải cách hệ thống y tế vừa rồi, private health care system là hệ thống chi phối ở mỹ. Vì là tư nhân nên họ chỉ đầu tư vào các dự án có khả năng đưa lại rate of return cao. Nhiều nghiên cứu của các trường đại học cũng vì thế mà khó khăn trong việc xin funding.
Drug discovery: được đầu tư rất mạnh từ private capital, R&R của các công ty dược lớn chăm chút vào hướng này. Xu hướng trước đây là screening target drug trong tự nhiên, còn bây giờ là drug design: Herceptin, Gleevec hay Avastin là các ví dụ tiêu biểu.

Ở Việt nam thì sao
Ung thư ko phải là mối lo lớn nhất của hệ thống y tế nhà nước mà là bệnh truyền nhiễm (infectious diseases). Như vậy thì gorvenment funding từ chính phủ ko thể ưu tiên cho ung thư.
Vốn tư nhân thì chắc chả có đại gia nào góp tiền vào nghiên cứu ung thư. May ra mẹ của bầu Đức mà dính ung thư thì ông này sẽ rót vốn.
Ung thư khác nhau theo vùng, như ở việt nam là phổi và dạ dày, cái này thì ít phổ biến ở các nước phát triển. Nghiên cứu phát triển sản phẩm thì phải đặt nhu cầu thị trường lên hàng đầu. 1 câu nói có vẻ phũ phàng là ko phát triển thuốc cho bệnh tật mà chỉ phổ biến ở thế giới thứ 3, làm thuốc ra ai có đủ tiền mà mua. Rốt cuộc là vốn R&D từ nước ngoài cũng không khả thi lắm.

Vậy ở vn có thể tham gia nghiên cứu gì: vn có thể tham gia outsource cho clinical trials của các thuốc đang phát triển. Nói trắng ra là chuột bạch Việt Nam rẻ hơn chuột Mỹ hay EU.

 

[Nguyễn Ngọc Lương]

Bạn Hưng quên một lũ guinea pigs là dân nghèo tại chính những xứ phát triển. Thế nên dân VN có muốn outsource vụ này cũng chưa hẳn đã được chấp nhận.
Mà dạo này không cập nhật kiến thức không biết bọn Tin Sinh nó làm gì rồi nhỉ?

 

[Ho Huu Tho]

Bạn Hưng quên một lũ guinea pigs là dân nghèo tại chính những xứ phát triển. Thế nên dân VN có muốn outsource vụ này cũng chưa hẳn đã được chấp nhận.
Mà dạo này không cập nhật kiến thức không biết bọn Tin Sinh nó làm gì rồi nhỉ?

Tin sinh nghiên cứu về tương tác các protein thì đã cũ chưa bác nhỉ, chỗ em biết mấy người toàn làm về cái này.

 

[pththao]

Nghiên cứu ung thư ở các nước phát triển có 2 dạng
Pathogenesis: Tìm hiểu cơ chế gây bệnh, nghiên cứu dạng này là tiền đề cho dạng thứ 2 nhưng vì khả năng tìm ra đc therapeutic drug là ko chắc chắn. R&D của các công ty dược, biotech thường né hướng này, để lại chi phí nghiên cho chính phủ tài trợ. Chính phủ lấy tiền từ đâu, từ hệ thống health care system, tiền thuế và bảo hiểm y tế. Với các nước EU thì chuyện này ko có gì to tát nhưng với Mỹ thì là vấn đề lớn. Trước đạo luật cải cách hệ thống y tế vừa rồi, private health care system là hệ thống chi phối ở mỹ. Vì là tư nhân nên họ chỉ đầu tư vào các dự án có khả năng đưa lại rate of return cao. Nhiều nghiên cứu của các trường đại học cũng vì thế mà khó khăn trong việc xin funding.
Drug discovery: được đầu tư rất mạnh từ private capital, R&R của các công ty dược lớn chăm chút vào hướng này. Xu hướng trước đây là screening target drug trong tự nhiên, còn bây giờ là drug design: Herceptin, Gleevec hay Avastin là các ví dụ tiêu biểu.

Ở Việt nam thì sao
Ung thư ko phải là mối lo lớn nhất của hệ thống y tế nhà nước mà là bệnh truyền nhiễm (infectious diseases). Như vậy thì gorvenment funding từ chính phủ ko thể ưu tiên cho ung thư.
Vốn tư nhân thì chắc chả có đại gia nào góp tiền vào nghiên cứu ung thư. May ra mẹ của bầu Đức mà dính ung thư thì ông này sẽ rót vốn.
Ung thư khác nhau theo vùng, như ở việt nam là phổi và dạ dày, cái này thì ít phổ biến ở các nước phát triển. Nghiên cứu phát triển sản phẩm thì phải đặt nhu cầu thị trường lên hàng đầu. 1 câu nói có vẻ phũ phàng là ko phát triển thuốc cho bệnh tật mà chỉ phổ biến ở thế giới thứ 3, làm thuốc ra ai có đủ tiền mà mua. Rốt cuộc là vốn R&D từ nước ngoài cũng không khả thi lắm.

Vậy ở vn có thể tham gia nghiên cứu gì: vn có thể tham gia outsource cho clinical trials của các thuốc đang phát triển. Nói trắng ra là chuột bạch Việt Nam rẻ hơn chuột Mỹ hay EU.

Nếu bạn có thời gian nhờ bạn giải thích rõ hơn một chút về mục đich nội dung, phương pháp pathogenesis và drug discovery được không?

Tin sinh nghiên cứu về tương tác các protein thì đã cũ chưa bác nhỉ, chỗ em biết mấy người toàn làm về cái này.

Mình không biết có thuộc tin sinh không, nhưng co vài xu hướng nhỏ trong simulation biophysics: cấu trúc ADN, các đặc trưng thống kê, chuyển pha, tương tác, folding v.v...; các mô phỏng tiến hóa gen trong các ngành và giữa các ngành; mô hình thống kê của tế bào, mô phỏng các phản ứng hóa học, chiều hướng, cân bằng; neurology mô phỏng hoạt động trong các network...
Đấy là những gì mình được nghe đến.

 

[Nguyễn Duy Hưng]

Tin sinh nghiên cứu về tương tác các protein thì đã cũ chưa bác nhỉ, chỗ em biết mấy người toàn làm về cái này.

Ko cũ đâu, mà là hot nữa đó, hầu hết các thuốc chữa ung thư bây giờ đến đi theo mô hình thiết kế phân tử để cạnh tranh với tương tác tín hiệu - receptor, mối tình tay ba với mục đích điều khiển quá trình sinh hóa này.

Có 1 cái case rất thú vị về nghiên cứu dạng này, mình đọc ở đâu, ko nhớ rõ chi tiết, đại khái là thế này.

1 nhà khoa học ở Đức thiết kế 1 phân tử thuốc (gọi là D) để tương tác với 1 receptor (R). Thứ nghiệm in vitro cho thấy phân tử này tuơng tác tốt hơn thuốc đối chứng (Đơn giản là gắn cho mỗi thằng 1 cái tag, kiểu như quencher và fluorescent, tương tác giữa 2 thằng được đo gián tiếp thông qua tương tác giữa 2 cái tag). Thế là patent filled out, license cho 1 công ty dược làm clinical trial.

1 giáo sư ở trường đại học mỹ, nghi ngờ về cái này mới đi thử lại (biết đâu đối thủ của cty dược kia tài trợ). Ông ta làm thế nào, đem cái thuốc đó về, chạy X-ray crystallography để tìm ra proteomic structure của thuốc đó. Nhưng X-ray crystallography thì lại không phân tích protein interaction ở trạng thái dung dịch đc. Ông này mới làm tiếp in silico study, đem 2 cái phân tử lên máy tính xem chúng nó tương tác ra sao và phán rằng khả năng tương tác ko bằng được.

Ông giáo sư Mỹ viết review và FDA phải xem xét lại xem có cho thuốc kia làm clinical trial ko.

Các nhà nghiên cứu trong ngành ngồi nhìn lại và thấy thằng cả 2 pp đều có vấn đề.
Với nghiên cứu phía Đức, thử nghiệm in vitro ăn gian 1 chút là sử dụng nồng độ R cao hơn mức bình thường nhằm đẩy cân bằng về phía tạo ra nhiều ligand hơn.
Với nghiên cứu phía Mỹ. Modeling trên máy tính vẫn chưa được công nhận, muốn nghiên cứu lại thì phải dùng các proteomic studies cho phép thấy đc protein interaction như MRI.

Cn dược cũng có lắm chiêu và lắm trò ma. Nhân tiện nói luôn về đề tài clinical trial ở các nước nghèo. Thực ra cty dược đã làm rất nhiều ở Châu Phi dưới dạng viện trợ. Sự việc chỉ lộ ra khi các điều tra về vi phạm nhân đạo và đạo đức nghiên cứu. Cho nên FDA giờ đều bác bỏ các kết quả thử nghiệm lâm sàng ở Châu Phi rồi. Chỉ có clinical trials từ các nước tham gia vào GCP/ICH mới được công nhận thôi. Nếu vn xây dựng đc hệ thống luật bảo vệ người tham gia thử nghiệm và đủ điều kiện tham gia vào GCP/ICH thì ngon rồi.

 

[Nguyễn Duy Hưng]

Nếu bạn có thời gian nhờ bạn giải thích rõ hơn một chút về mục đich nội dung, phương pháp pathogenesis và drug discovery được không?

1 loại ung thư có thể do nhiều nguyên nhân chi phối, tác động đồng thời. 1 ví dụ là ung thư vú. Trc đây người ta quy cho biểu hiện quá mức của estrogen là nguyên nhân gây ung thư. Thế là 1 loạt thuốc kiểm soát estrogen receptor ra đời Tamoxifen hay Raloxifene. Sau đó thì có ng uống thuốc này ko cải thiện gì cả, gọi là ER independent breast cancer. Nghiên cứu tiếp thì phát hiện thêm vai trò của HEGF (Human epidermal growth factor) trong diễn tiến của ung thư, thế là xu hướng tìm thuốc mới ra đời, tiêu biểu đó là Herceptin.

Herceptin là 1 thuốc cạnh tranh tương tác với HEGF lên HER (Human epidermal growth factor receptor). Nó được lấy ví dụ tiêu biểu cho protein design drug. Vắn tắt là như vậy, HER sẽ được cấy vào thỏ hay chuột để có đc anti-HER. Sau đó vùng epitope sẽ đc cắt ra và gắn vào 1 antibody của người (gọi là humanize, tránh gây đáp ứng miễn dịch). Sau đó vùng epitope sẽ đc cấu hình lại với nhiều trình tự khác nhau bằng mutagenesis. Mỗi cấu hình sẽ đc đem đi nghiên cứu tương tác với HER để tìm ra cấu hình tốt nhất.

Tóm lại là để làm đc drug design thì phải hiểu đc tường tận pathogenesis đã. Ví dụ 1 hướng pathogenesis hiện nay là tìm hiểu tại sao quá trình apoptosis của tế bào ung thư lại bị bất hoạt, nhưng hiện nay vẫn chưa hiểu tường tận đc về apoptosis trong tế bào bình thường (vai trò và tương tác của hệ thống protein caspase nội bào vẫn còn đang đc nghiên cứu).

 

[Nguyễn Ngọc Lương]

Tin sinh nghiên cứu về tương tác các protein thì đã cũ chưa bác nhỉ, chỗ em biết mấy người toàn làm về cái này.

Ý tôi nói là một cái hướng gì đấy mới (hướng lớn).
Hiện nay thì tin sinh đã và đang làm mấy cái này:
+ database phục vụ lưu trữ và tìm kiếm thông tin về trình tự, cấu trúc gene/protein; transcriptome/proteome
+ mô hình hóa về các network trong cơ thể (signaling, metabolic)
+ dự đoán cấu trúc protein
+ mô phỏng tương tác protein

 

[Nguyễn Hoà Bình1]

Tớ xử lý số liệu từ microarray, thống kê, so sánh, lập interaction network... có được gọi là tin sinh không
Tớ thấy nhiều báo chỉ xử lí số liệu rồi publish thôi cái chính là cần ý tưởng, nếu làm được kiểu này, chỉ cần mấy cái máy tính cấu hình ngon là okie (giống bác gì làm vật lí lí thuyết của VN mình ấy nhỉ)
Khi có publish rùi thì mới xin được funding, có ai theo hướng này không nhỉ, cùng học hỏi nào

 

[Nguyễn Duy Hưng]

Có 1 cái case rất thú vị về nghiên cứu dạng này, mình đọc ở đâu, ko nhớ rõ chi tiết, đại khái là thế này.

Mình đã tìm đc bài viết về cái case kia, bạn nào muốn tìm hiểu kỹ và chính xác thì xem thêm nhá

http://www.nature.com/news/2009/091012/full/news.2009.998.html

 

[Juhuvn]

Sau một thời gian dài nghe ngóng thông qua các cá nhân quen biết thì mình có một số thông tin về các nhóm ở HN làm việc về bio-info như sau:

1. Nhóm nghiên cứu về Protein Folding ở Viện Vật lý lý thuyết
2. Nhóm áp dụng các thuật toán machine learning trong bio-info ở Học viện bưu chính viễn thông (có fund từ đề tài cấp nhà nước)
3. áp dụng công cụ thống kê có 2 nhóm: ĐH Sư Phạm HN và ĐH Công nghệ - ĐHQG HN (có fund từ đề tài cấp nhà nước)
4. Áp dụng dynamic simulation có 1 nhóm ở viện CNTT (mới ở dạng sơ khởi và chưa có fund)

Any others?

 

[BPThuy]

Mạng tương tác protein

Mình đang làm với nhóm của anh Hoàng bên viện Vật lý về mạng tương tác protein, cụ thể là mô hình hóa sự tiến hóa của mạng tương tác protein của saccharomyces cerevisiae. Công việc của mình chủ yếu là xây dựng thuật toán cho mô hình, so sánh kết quả với các dữ liệu thực nghiệm. Mình là dân vật lý, nên kiến thức nền sinh học không có, đang đi tìm đọc tài liệu. Thấy bạn Hồ Hữu Thọ nói có nhiều người làm về tương tác protein chỉ giùm mình với. Đang đi vào các trang diễn đàn sinh học để tìm thông tin về protein tương tác với nhau theo cơ chế như thế nào? Bản chất của quá trình tương tác giữa các protein là gì? Thực nghiệm kiểm tra tương tác giữa các protein theo phương pháp nào? Ai biết về các vấn đề này xin chỉ giáo.

 

[Nguyễn Duy Hưng]

Tương tác giữa protein bản chất là các tương tác hóa học thôi, tĩnh điện và liên kết hydro, tương tác kỵ nước. Anyway, làm protein interaction nghiêm chỉnh bây giờ phải cóa MRI hay X-ray crystallisation. Ngoài ra có thể dùng florescent tag.

 

[Juhuvn]

Mình đang làm với nhóm của anh Hoàng bên viện Vật lý về mạng tương tác protein, cụ thể là mô hình hóa sự tiến hóa của mạng tương tác protein của saccharomyces cerevisiae.

Bạn có thể nói cụ thể hơn về việc mô hình hóa sự tiến hóa của mạng tương tác protein của budding yeast mà bạn đang làm là như thế nào không?
Cách đây 4 năm, tôi cũng đã nghiên cứu mô hình toán học và mô phỏng (hệ phương trình vi phân) cho nhóm các protein điều khiển chu trình tế bào (cell cycle) và nghiên cứu các cơ chế checkpoint, ung thư.

 

[BPThuy]

Mạng tương tác protein

Có thể giới thiệu một cách sơ lược về bài toán mình đang làm như sau: giả sử, ban đầu mạng tương tác protein chỉ gồm có n (2,3,4..) protein tương tác với nhau. Do quá trình nhân đôi và đột biến của gen nên các protein nhanh chóng được nhân lên. Chọn ngẫu nhiên một protein nào đó để nhân đôi được một protein mới. Do đặc điểm của quá trình nhân đôi và đột biến, nên mỗi lần nhân đôi, có một protein mới được hình thành, nó sẽ tương tác với tất cả các protein mà protein "mẹ" tương tác. Còn quá trình đột biến sẽ làm cho protein mới sẽ tương tác khác với protein mẹ. Phát triển mạng cho đến khi đạt đủ số protein thì dừng lại.
Bài toán mình đang nghiên cứu, khá thuần túy toán học, và rất đơn giản. Nhưng hiện tại cho kết quả khá phù hợp với thực nghiệm về tính chất thống kê.
Tuy nhiên mình đang muốn có những hiểu biết sâu hơn về mạng tương tác protein trong sinh học, bản chất của sự tương tác protein, cách nhận biết các protein tương tác với nhau, phương pháp đo đạc bằng thực nghiệm. Mình vẫn đang tìm kiếm tài liệu, nhưng chưa có gì khả quan.
Bạn Nguyễn Duy Hưng, nếu có những hiểu biết về vấn đề này có thể nói cụ thể hơn không?
Bất cứ thông tin chính xác nào cũng đều rất có ích với mình. Thanks.

 

[Nguyễn Duy Hưng]

Để nghiên cứu đc tương tác, việc đầu tiên là phải nghiên cứu proteomic structure của từng protein riêng biệt, sự folding của chúng. Khó khăn nhất chính là làm in vitro folding vì thiếu các tổ chức xúc tác cho folding (các chaperon chẳng hạn). Hiện nay protein data bank trên mạng có cấu trúc hoàn chỉnh của khá nhiều protein. Nếu ko làm proteomic structure đc thì có thể sử dụng dữ liệu này. Muốn làm proteomic structure thì bắt buộc phải có MRI hay nhiễu xạ tia X.

Khi có cấu trúc của protein rồi thì tiên đoán interaction site và giả thuyết tương tác này dựa trên 1 số mô hình phổ biến như Langmuir (giống hấp phụ trong hóa lý), Hill model, Monod-Wyman-Changeux (MWC) model hay Koshland-Nemethy-Filmer (KNF) model.

PP nghiên cứu truyền thống là gắn tag cho từ protein mà đo sự tương tác của chúng gián tiếp qua tag, như giữa florescent tag và quencher tag. Còn mới hơn thì dùng MRI để nghiên cứu lun.