Số điện thoại: 024 6683 9670
Đăng ký
Đăng nhập
![[Vietnamese]](/html/style/images/lang-vie.jpg){kind=small}
![[English]](/html/style/images/lang-eng.jpg){kind=small}
Tiến sĩ Y khoa Georg K. Gerber (MD, PhD, MPH) - Trợ lý Giáo sư về bệnh lý học tại Trường Y Harvard (HMS), đồng Giám đốc Trung tâm Lâm sàng và Giải mã Di truyền (Center for Clinical and Translational Metagenomics) tại Brigham và Bệnh viện Phụ nữ (BWH), ông cũng là nhà nghiên cứu bệnh học tại BWH Trung tâm Chẩn đoán Phân tử tiên tiến. Các mối quan tâm của ông liên quan đến việc xây dựng các mô hình điện toán mới và các hệ thống thử nghiệm thông lượng cao để hiểu được vai trò của vi sinh vật đối với bệnh nhân và áp dụng các kết quả nghiên cứu để phát triển các xét nghiệm chẩn đoán mới và can thiệp điều trị giúp cho việc chăm sóc bệnh nhân được tốt hơn. Ông đã thành lập một số công ty tập trung vào việc phát triển và áp dụng các công nghệ đồ họa 3D để tạo ra tính năng và các phim IMAX.
Đáp: Tôi mới nghiên cứu microbiome trong vòng 05 năm. Nền tảng chính của tôi là trong lĩnh vực tin sinh học (computational biology), mặc dù tôi cũng được đào tạo tốt về các phương pháp thực nghiệm. Nhiều nghiên cứu ban đầu trong lĩnh vực microbiome được thực hiện bởi các công nghệ giải trình tự thế hệ mới đọc ngắn (short-read next-generation sequencing technologies). Các nghiên cứu ban đầu tập trung vào việc chỉ ra các nhóm vi sinh vật có mặt trong các mẫu từ con người hoặc môi trường khác nhau. Từ góc nhìn tính toán, nhiều thuật toán đơn giản đã được sử dụng có liên quan đến việc phù hợp với trình tự cơ sở dữ liệu hiện có. Lĩnh vực này phát triển từ đó và con người đang nhìn thấy thêm nhiều loại hình dữ liệu bao gồm các shotgun metagenomic cho bạn biết thành phần gen của microbiome và các phương thức không dựa vào giải trình tự như khối phổ đối với metabolomics và proteomics. Do đó, có rất nhiều loại dữ liệu và khối lượng lớn dữ liệu được tạo ra và các câu hỏi bây giờ tập trung nhiều hơn đến việc làm thế nào các vi khuẩn hay vi trùng (microbe) hoạt động và làm thế nào chúng tương tác với môi trường và vật chủ.
Đáp: Phương pháp tiếp cận của chúng tôi phát triển nhiều hơn vào việc sử dụng các hệ thống mô hình động vật, do đó chúng tôi có thể kiểm soát một số sự phức tạp cũng như có các mô hình thực tế hợp lý. Đặc biệt, chúng tôi sử dụng nhiều các mô hình gnotobiotic. Đây là những động vật (chuột) được nuôi dưỡng trong một môi trường hoàn toàn không có mầm bệnh (germ-free environment). Sau đó, chúng tôi đưa vào các nhóm quy định các microbe nên chúng tôi biết được chính xác những gì trong những con chuột.
Tiếp theo, chúng tôi thực hiện các thí nghiệm kiểm soát để thay đổi các yếu tố như chế độ ăn uống để hiểu chức năng của các microbe. Chúng tôi đã đầu tư rất nhiều vào công nghệ gnotobiotic, và trong việc phát triển các phương pháp tính toán giúp chúng tôi hiểu những gì đang xảy ra. Chúng tôi cũng đã mở rộng khả năng nghiên cứu đối với vi sinh vật nuôi cấy nên đặc biệt chúng tôi có thể làm việc với các vi khuẩn yếm khí khó có thể phát triển. Lĩnh vực mới nhất mà chúng tôi quan tâm là phương pháp tiếp cận sinh học tổng hợp để thay đổi bộ gen vi sinh vật và cho chúng thực hiện các chức năng mới. Chúng tôi không đầu tư nhiều vào giải trình tự và các công nghệ thông lượng cao khác vì có rất nhiều phòng thí nghiệm thương mại và cộng tác viên khác mà chúng tôi có thể làm việc cùng để có được dữ liệu đó.
Đáp: Từ góc nhìn thực nghiệm, sự chuẩn bị và ô nhiễm mẫu vẫn tồn tại những vấn đề chi phối. Chuẩn bị mẫu cho giải trình tự thế hệ mới khá thú vị bởi vì chi phí tách chiết và loại bỏ DNA hiện nay vượt quá chi phí của giải trình tự. Vì vậy, đó vẫn là một thách thức và chúng tôi đang xem xét một vài nền tảng tự động để giúp giải quyết điều đó. Như một cơ sở cốt lõi, tự động hóa có ý nghĩa, nhưng đối với một PTN nhỏ hơn với quy mô sinh lợi ít hơn thì việc chuẩn bị mẫu có thể rất tốn kém. Ô nhiễm luôn luôn là một vấn đề với các vi sinh vật bởi vì bạn có thể nhận được DNA của vi sinh vật trong bất cứ thứ gì. Các PTN quen với công việc này có thể gặp rất nhiều rắc rối với sự ô nhiễm.
Từ góc nhìn tính toán, sự phức tạp của dữ liệu thường là một thách thức lớn hơn khối lượng. Có rất nhiều sự phụ thuộc phức tạp vốn có trong dữ liệu microbiome và mô hình hóa chúng có thể khá khó khăn. Chúng tôi giải quyết rất nhiều dữ liệu theo chiều dọc, xem xét cách các hệ sinh thái vi sinh vật chủ phát triển qua thời gian. Điều này khó khăn hơn nhiều so với việc phân tích dữ liệu tĩnh hoặc chéo, nơi mà bạn có thể chỉ muốn so sánh các microbiome của con người có hoặc không có bệnh. Đối với dữ liệu theo chiều dọc, bạn quan tâm tới việc phát hiện những thay đổi của microbiome và khi mô hình cụ thể của sự thay đổi trở nên liên quan đến kết quả của sự quan tâm chẳng hạn như sự khởi đầu của một căn bệnh. Sau đó, bạn sắp xếp từng tầng từ đỉnh xuống của mối quan hệ tiến hóa đó giữa các microbe, nhiễu dữ liệu và sự thay đổi trong một quần thể người hoặc động vật, và nó bắt đầu rất phức tạp.
Đáp: Chúng tôi vận hành một cơ sở cốt lõi và tôi dành rất nhiều thời gian họp với các nhà nghiên cứu trước khi họ bắt đầu các dự án. Thiết kế thử nghiệm đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực này bởi vì có rất nhiều sự biến đổi. Đối với các nhà nghiên cứu chuyển vào lĩnh vực này từ các lĩnh vực khác, họ có thể có rất nhiều giả định sai. Ví dụ, tôi làm việc với rất nhiều nhà nghiên cứu miễn dịch và nhiều người trong số họ tập trung vào các vật mẫu là chuột. Tuy nhiên, họ không nhất thiết phải suy nghĩ về những microbe sống ở chuột. Họ có thể mua một chủng chuột đặc biệt từ hai nhà cung cấp, những con chuột có nguồn gốc di truyền giống hệt nhau nhưng có thể có những microbe rất khác nhau và điều này có thể gây ra rất nhiều biến đổi trong kiểu hình. Hiệu ứng lồng (cage effect) cũng thực sự quan trọng. Những con chuột trong cùng lồng đang chia sẻ các microbe giống nhau, có thể khác với những con chuột trong lồng khác. Bạn có thể nhận thấy sự khác biệt mạnh mẽ trong kiểu hình với những hiệu ứng này.
Quản lý PTN xem xét để chuyển vào lĩnh vực này nên hợp tác chắc chắn với những người có kinh nghiệm với việc nghiên cứu microbiome và suy nghĩ cẩn thận về các thiết kế thử nghiệm. Trong điều kiện của sinh học phân tử và làm việc với các mẫu, rất nhiều các giao thức thực sự vẫn trong quá trình được thiết lập cho việc nghiên cứu microbiome. Có rất nhiều sự biến đổi tùy thuộc vào giao thức bạn làm theo và bạn có bao nhiêu kinh nghiệm với các kỹ thuật.
Đáp: Mọi người đang làm việc chăm chỉ để giảm thiểu sự biến đổi trong một số các phương pháp. Các công ty đang bắt đầu bán các bộ dụng cụ và thuốc thử để làm công việc này thường xuyên hơn. Chúng tôi tìm thấy nguồn lớn nhất của sự biến đổi trong giao thức chiết DNA. Những người quen làm việc với các tế bào nhân chuẩn hoặc vi khuẩn mẫu như E. coli cũng sẽ quen với ly giải tế bào dễ dàng và nhất quán. Tuy nhiên, trong các mẫu microbiome, bạn đang chú ý một phạm vi rộng các sinh vật và một vài trong số chúng khá khó khăn để làm cho dung giải. Nhưng nếu bạn quá chú tâm vào bước ly giải thì bạn có thể gây tổn hại DNA. Một nguồn lớn khác của sự biến đổi các giao thức chẳng hạn như giải trình tự 16S rRNA là nền bạn sử dụng. Các giao thức khác nhau khuếch đại các vùng khác nhau của gen 16S rRNA. Vì vậy, dữ liệu được tạo ra bằng cách sử dụng các nền khác nhau có thể khó so sánh. Tuy nhiên, các khía cạnh giải trình tự sau tách chiết DNA và sự khuếch đại có xu hướng khá nhất quán.
Đáp: Khía cạnh giải trình tự khá thú vị bởi vì một mặt các công nghệ khá tiên tiến, nhưng mặt khác, vấn đề cơ bản là sự đọc vẫn còn quá ngắn. Đặc biệt, điều này là một vấn đề với dữ liệu metagenomic bởi vì khi bạn đang đối phó với nhiều bộ gene, làm việc với những bộ gene đọc rất ngắn, cho dù đang ghép chúng hoặc sử dụng chúng để xác định thì đó là tính toán đầy thách thức. Nếu chúng tôi đọc dài hơn, chúng tôi có thể nhận được một câu trả lời tốt hơn cho những câu hỏi đã được hỏi. Do đó, một số công nghệ giải trình tự thế hệ mới cung cấp đọc dài hơn chắc chắn sẽ tạo ra một sự khác biệt lớn. Các công nghệ vi lỏng (microfluidic technology) đang được phát triển để nhìn thấy các tế bào đơn lẻ cũng rất thú vị. Những công nghệ này sẽ rất quan trọng cho sự hiểu biết về sự biến đổi trong các microbe ở mức độ chủng và cũng để nhận được các trình tự hoàn chỉnh của các sinh vật rất khó để phát triển. Để đến gần được những câu hỏi đó, tôi cho rằng các màn hình kiểu hình có quy mô lớn và một số công nghệ vi sinh thông lượng cao tự động sẽ thực sự bắt đầu được quan tâm.
Đáp: Cơ sở của chúng tôi mở cửa cho bất cứ ai, kể cả các học viện và ngành công nghiệp khác. Đây là một cơ sở cốt lõi cho phí dịch vụ. Chúng tôi cũng có nhiều sự hợp tác và thường xuyên viết các đề nghị trợ cấp cho mọi người. Có bốn đơn vị cơ sở chính. Một là các đơn vị vi sinh cung cấp các kỹ thuật dựa trên nuôi cấy với các nhà vi trùng học có tay nghề trong việc phát triển các vi khuẩn yếm khí. Chúng tôi cũng có thể thực hiện kiểu hình vi khuẩn và một số sự định hình trao đổi chất.
Đơn vị thứ hai tập trung vào sinh học phân tử, nơi mà chúng tôi chủ yếu thực hiện giải trình tự 16S rRNA và qPCR. Chúng tôi có thể xử lý rất nhiều mẫu và có các đường ống dẫn thiết lập để thực hiện việc chiết, và chúng tôi có một Hệ thống Quản lý Thông tin thử nghiệm (LIMS) cho việc theo dõi mẫu.
Đơn vị thứ ba là cơ sở gnotobiotic cung cấp một loạt các chủng chuột không có mầm bệnh. Hiện tại, chúng tôi không lấy được chủng mới nhưng duy trì các chủng có nguồn gốc ở những nơi khác. Chúng tôi không chỉ duy trì chuột không có mầm bệnh mà còn có thể cấy vào những con chuột bất cứ thứ gì mà các nhà nghiên cứu microbe muốn, kể cả các hỗn hợp phức tạp hoặc các mầm bệnh.
Đơn vị thứ tư là một đơn vị tính toán và mục đích của nó là giúp các nhà nghiên cứu không có kinh nghiệm phân tích dữ liệu microbiome. Chúng tôi có thể xử lý dữ liệu được tạo ra ở cơ sở của chúng tôi hoặc ở nơi khác. Chúng tôi thực hiện các phân tích cơ bản, chẳng hạn như so sánh các microbiomes của người có và không có bệnh cũng như các phân tích phức tạp hơn như xem xét dữ liệu theo chiều dọc hoặc thử nghiệm với nhiều nhóm điều trị khác nhau.
Theo www.labmanager.com
Tin bài khác
![[VIDEO] Hội thảo “Chất lượng nước – Những kỹ thuật mới nhất trong đảm bảo và kiểm soát chất lượng”](/resize/363/thu-vien-anh/hoi-thao-chat-luong-nuoc-vinalab-jaima-2024-12x363x4.jpg)
