Góc nhìn từ chuyên gia Aaron Risinger
Trong bài viết thuộc chuỗi Insider Insights – Góc Nhìn Chuyên Gia, Aaron chia sẻ góc nhìn và những phân tích chuyên sâu về cách công nghệ tự động hóa đang giúp các nhà khoa học vượt qua thách thức khi làm việc với hệ sinh học phức tạp. Không chỉ dừng lại ở đó, ông còn mở ra một tầm nhìn xa hơn về tương lai của y học cá thể hóa, nơi các đổi mới công nghệ hiện đại sẽ trở thành nền tảng cho những đột phá trong tương lai
Tự động hóa phát triển mô hình sinh học gần với con người đã tác động hoặc cải thiện cuộc sống và công việc thường quy của khách hàng như thế nào?
Trả lời nhanh: Việc tự động hóa một phần các quy trình này giúp các nhà khoa học giải phóng thời gian khỏi các công việc lặp đi lặp lại trong phòng thí nghiệm, từ đó họ có thể tập trung vào việc thiết kế các thí nghiệm mang tính đột phá hơn. Điều này góp phần đáng kể vào năng suất và sự sáng tạo chung của cộng đồng khoa học.
Phân tích chuyên sâu: Chúng ta đang chứng kiến một sự chuyển mình trong cách sử dụng các mô hình bệnh học. Trong quá khứ, việc phụ thuộc vào các dòng tế bào bất tử hóa truyền thống thường không mang lại kết quả như kỳ vọng. Điều này đã thúc đẩy sự dịch chuyển sang các mô hình sinh học gần hơn với con người. Những phát kiến mang tính đột phá như nghiên cứu tế bào gốc vạn năng cảm ứng (iPSC) của Giáo sư Shinya Yamanaka – từng giành giải Nobel, hay organoid lấy từ bệnh nhân của Giáo sư Hans Clevers – đã mở ra những hướng đi mới. Tuy nhiên, việc sản xuất sinh học phức tạp này ở quy mô lớn vẫn là một thách thức. Nay, nhờ vào nền tảng sẵn có từ kinh nghiệm nuôi cấy dòng tế bào truyền thống, các thiết bị tự động hóa đang chuyển hóa quy trình này thành một cách tiếp cận có tính công nghiệp, mang lại độ lặp lại cao hơn và quy mô đủ lớn cho các giai đoạn sàng lọc thuốc sớm. Việc lựa chọn hợp chất tiềm năng dựa trên các mô hình sinh học gần với con người không chỉ nâng cao tỷ lệ thành công trong thử nghiệm lâm sàng mà còn rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu.
Tự động hóa quy trình đã giúp các nhà khoa học nuôi cấy tế bào giảm bớt công việc thủ công, có thêm thời gian cuối tuần và tập trung hơn vào phát triển ý tưởng thí nghiệm mới.
Bên cạnh đó, tự động hóa đã tạo ra tác động rõ rệt đến cuộc sống của các nhà khoa học. Các kỹ thuật nuôi cấy tế bào cho các mô hình sinh học phức tạp gần với con người vốn đòi hỏi khắt khe, từng buộc các nhà khoa học phải xoay quanh lịch trình phòng thí nghiệm, gây không ít áp lực cá nhân. Với sự hỗ trợ từ tự động hóa, các nhà khoa học không chỉ được giải phóng khỏi các thao tác lặp lại, mà còn có cơ hội cải thiện cân bằng giữa công việc và cuộc sống — góp phần thúc đẩy năng suất và đổi mới trong toàn bộ cộng đồng khoa học.
Vì sao điều này lại đáng kỳ vọng đến vậy?
Trả lời nhanh: Tôi thực sự kỳ vọng vì chúng ta đều nhận thấy rõ nhu cầu phải thay đổi. Việc các công cụ tự động hóa ngày nay có thể chuyển hóa một số kỹ thuật nuôi cấy tế bào (vốn đang được thực hiện thường quy trong phòng thí nghiệm) thành một quy trình mang tính công nghiệp có khả năng tạo ra các mô hình sinh học phức tạp với độ lặp lại cao hơn và quy mô lớn hơn là một bước tiến lớn. Điều này giúp các mô hình sinh học gần với con người có thể được ứng dụng sớm hơn trong quy trình phát hiện thuốc.
Phân tích chuyên sâu: Nhu cầu thay đổi đang hiện hữu rõ ràng ngay trước mắt chúng ta. Chúng tôi tin vào dữ liệu và đã chứng kiến tỷ lệ thất bại không thể chấp nhận được của các loại thuốc mới trong các thử nghiệm lâm sàng, cùng với chi phí phát sinh đi kèm. Thực tế rằng vẫn còn nhiều bệnh hiếm chưa thể tiếp cận được do thiếu các hệ mô hình phù hợp là một vấn đề đáng lo ngại. Chính vì vậy, tiềm năng mà các mô hình sinh học gần với con người mang lại, cả trong lĩnh vực tế bào gốc iPSC và organoid lấy từ bệnh nhân đang rất được kỳ vọng. Khi được kết hợp với quy trình nuôi cấy tế bào được tự động hóa và công nghiệp hóa thông qua các công cụ như hệ thống nuôi cấy tự động CellXpress.ai®, chúng ta có thể mở ra những hướng nghiên cứu hoàn toàn mới. Tôi thực sự hứng thú với tiến bộ khoa học này và rất mong chờ những khám phá đột phá sẽ được tạo ra từ đây.
Tôi cũng đặc biệt quan tâm đến quá trình thực hiện các nghiên cứu so sánh, dựa trên các mô hình đã sử dụng suốt nhiều năm qua — nghiên cứu một cách sâu sắc, để tìm ra điểm tương đồng và, quan trọng hơn, là những điểm khác biệt. Liệu những khác biệt ấy có ý nghĩa? Chúng có thực sự tạo ra tác động? Tôi rất ngưỡng mộ các nhà khoa học như GS. Lee Rubin (Đại học Harvard) cùng các cộng sự đang tiên phong trong lĩnh vực này. Họ là những người có tầm nhìn, đã sớm nhận ra tầm quan trọng của việc chuyển hướng sang các mô hình sinh học gần với con người, và đã kiên trì cùng GS. Hans Clevers và GS. Shinya Yamanaka để biến những đột phá này thành hiện thực.
Xu hướng và phản hồi khách hàng đang thúc đẩy đổi mới công nghệ
Trả lời nhanh: Chúng tôi luôn tuân theo một nguyên tắc từ Danaher: “Khách hàng nói, chúng tôi lắng nghe.” Chính tinh thần này đã thúc đẩy đổi mới tại Molecular Devices, giúp chúng tôi mở rộng trọng tâm từ phân tích quy trình cuối sang xây dựng toàn bộ quy trình tích hợp phục vụ cho nghiên cứu và phát hiện thuốc.
Phân tích chuyên sâu: Trong suốt 7–8 năm qua, Molecular Devices đã có bước chuyển mình mạnh mẽ nhờ lắng nghe những phản hồi từ các chuyên gia đầu ngành và người dùng cao cấp của hệ thống. Những khách hàng này không chỉ yêu cầu khả năng phân tích, mà còn cần sự hỗ trợ trong việc tạo ra mô hình sinh học 2D và 3D phức tạp hơn, phục vụ cho các giai đoạn khám phá tiếp theo trong nghiên cứu thuốc. Từ một công ty nổi bật trong phân tích điểm cuối, chúng tôi đã phát triển thành đối tác cung cấp các giải pháp toàn diện, từ tạo ra vật liệu sinh học, mô hình bệnh, đến hỗ trợ phát hiện các phân tử tiềm năng. Những mối quan hệ bền chặt với khách hàng đã trở thành nền tảng giúp chúng tôi thiết kế các công cụ có khả năng công nghiệp hóa quy trình sinh học phức tạp, đảm bảo tính lặp lại và khả năng mở rộng.
Khách hàng của chúng tôi cần một lượng lớn vật liệu sinh học. Nhu cầu này đặc biệt quan trọng khi các công nghệ multi-omics, đặc biệt là spatial multi-omics được đưa vào ứng dụng, vì chúng đòi hỏi lượng sinh học nhiều hơn đáng kể.
Khách hàng không chỉ cần sinh khối lớn, mà còn yêu cầu độ lặp lại cao để phân phối mẫu đến nhiều trung tâm phân tích khác nhau, chẳng hạn như trung tâm genomic chức năng, trung tâm phân tích khối phổ proteomic, và đồng thời giữ đủ mẫu để thực hiện các sàng lọc kiểu hình sử dụng hình ảnh có độ phân giải cao (high-content screening). Khi mô hình sinh học đủ ổn định và tái tạo được ở quy mô lớn, các dữ liệu thu thập được có thể được so sánh chéo và tích hợp, từ đó mang lại hiểu biết toàn diện hơn.
Để giải quyết thách thức này, chúng tôi đã phát triển thiết bị như CellXpress.ai® – Hệ thống nuôi cấy tế bào tự động, cũng như trung tâm nghiên cứu organoid trước đó – Organoid Innovation Center. Cả hai giải pháp này đã mở ra hướng đi mới, giúp quá trình nuôi cấy sinh học phức tạp được tiêu chuẩn hóa và đưa vào sản xuất quy mô lớn.
Thách thức hiện tại và cơ hội mở ra từ việc tự động hóa mô hình sinh học gần với con người
Trả lời nhanh: Bằng cách cung cấp các công nghệ nền tảng giúp vượt qua rào cản và chuẩn hóa quy trình, chúng tôi đang chuyển đổi những thao tác thủ công thành quy trình thường quy thông qua tự động hóa – từ đó mở rộng khả năng tiếp cận với các mô hình sinh học gần với con người, có độ lặp lại cao và dễ tái tạo hơn.
Phân tích chuyên sâu: Chúng ta đang bước vào một lĩnh vực khoa học mới nổi – ứng dụng các mô hình sinh học gần với con người ở quy mô lớn và theo cách có thể tái lập. Tuy nhiên, do đặc thù phân mảnh của lĩnh vực này cùng với nhu cầu thử nghiệm nhanh để phục vụ cho các phát hiện mới, nên đến nay vẫn chưa có phương pháp chuẩn hóa nào cho việc xây dựng các mô hình bệnh phức tạp. Hiện nay, giới khoa học đang cố gắng bổ sung cho các dòng tế bào bất tử hóa truyền thống bằng các mô hình sinh học mới gắn liền với y học cá thể hóa trong đó các mô hoặc tế bào liên quan được lấy trực tiếp từ bệnh nhân. Phương pháp này mang lại nhiều tiềm năng, nhưng cũng đặt ra những thách thức mới cần được giải quyết. Các nhà khoa học có thể sẽ cần liên kết với nhau thành các liên minh nghiên cứu, và thành lập các hội đồng chuyên môn đa ngành để tổng hợp kết quả, chuẩn hóa cách tiếp cận từ nhiều phòng thí nghiệm khác nhau, từ đó xây dựng được sự đồng thuận chung trong cộng đồng nghiên cứu.
Khi ngành công nghiệp bắt kịp đà phát triển của lĩnh vực này, sẽ có cơ hội để hợp nhất các phương pháp phân tán thành một quy trình thống nhất, giúp tăng độ lặp lại, mở rộng khả năng tiếp cận, và phổ cập mô hình sinh học gần với con người.
Một trong những cách hiện thực hóa điều này là cung cấp công nghệ nền tảng giúp chuẩn hóa và công nghiệp hóa quy trình, chuyển đổi các thao tác thủ công thành quy trình tự động, lặp lại và đáng tin cậy. Điều này không chỉ nâng cao hiệu quả trong sàng lọc thuốc, nghiên cứu cơ chế tác động, mà còn góp phần hình thành tiêu chuẩn chung cho cộng đồng khoa học toàn cầu về cách xây dựng các mô hình sinh học thế hệ mới.
Khi tự động hóa mô hình sinh học gần với con người đạt tới giới hạn tối đa – điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?
Trả lời nhanh: Hãy tưởng tượng một thế giới nơi thông tin biểu sinh (epigenetics), tình trạng bệnh lý hiện tại và sự tiến triển bệnh theo thời gian điều trị của bạn có thể được truy xuất theo thời gian thực, phục vụ cho nghiên cứu và kiểm nghiệm ngay khi cần. Tiềm năng của viễn cảnh này là vô cùng to lớn – có thể giúp giải quyết các cuộc khủng hoảng y tế
Phân tích chuyên sâu: Tôi rất thích những câu hỏi mang tính tầm nhìn lớn bởi vì ngay trước mắt chúng ta dù vẫn còn hơi xa là viễn cảnh y học cá thể hóa thực sự trở thành hiện thực. Hãy tưởng tượng một thế giới nơi thông tin về biểu sinh học cá nhân tình trạng bệnh hiện tại và sự tiến triển của bệnh trong quá trình điều trị có thể được tiếp cận và khai thác theo thời gian thực để phục vụ nghiên cứu và thử nghiệm. Việc sử dụng các organoid lấy từ bệnh nhân hoặc mô hình tế bào iPSC sẽ cho phép quan sát phản ứng của bệnh với liệu pháp hoặc trong một số trường hợp là sự không đáp ứng và từ đó đặt ra câu hỏi cốt lõi bước tiếp theo chúng ta nên làm gì. Những nền tảng đang xây dựng ngày hôm nay thông qua việc nghiên cứu các mô hình sinh học gần với con người sẽ mở đường cho những bước tiến giúp rút ngắn quy trình và từ đó tiếp cận y học cá thể hóa một cách thực chất và hiệu quả hơn.
Minh Khang là nhà phân phối và nhập khẩu trực tiếp Hệ thống nuôi cấy tế bào đến từ hãng Molecular Devices
EN