Tiếp
theo bài trước, một trong những câu hỏi mà các bạn nghiên cứu
sinh và bất cứ ai có ý định làm nghiên cứu đều hỏi là ý tưởng nghiên cứu đến từ
đâu. Đây là một câu hỏi quan trọng, và trong các workshop về phương pháp nghiên
cứu, tôi thường dành hẳn một bài nói chuyện 1 giờ đồng hồ về câu hỏi này. Một
cách ngắn gọn, câu hỏi nghiên cứu đến từ 4 nguồn chính:
· Quan
sát thực tế;
· Đọc
y văn, tham dự hội nghị;
· Chú
ý đến kĩ thuật mới, ý tưởng ngành khác; và
· Một
chút tưởng
tượng.
1.
Quan sát thực
tế
Có
thể nói rằng từ thực tế hàng ngày, thực tế lâm sàng bất bình thường, chúng ta có
thể hình thành những câu hỏi nghiên cứu rất hay. Bất bình thường ở đây có thể là
những giá trị ngoại vi của một xét nghiệm, hay những hiện tượng bất thường. Một
trong những câu chuyện "favorite" tôi hay lấy làm minh họa cho ý này là câu
chuyện khám phá gen LRP5 trong chuyên ngành loãng xương. Câu chuyện bắt đầu bằng
một tai nạn giao thông ở Los Angeles, mà trong đó một người bị thương rất nặng,
gãy nhiều xương, nhưng người kia thì chẳng hề hấn gì, không có xương nào bị gãy.
Khi vào bệnh viện khám, bác sĩ rất ngạc nhiên về người "lành lặn" kia và nghi
ngờ rằng có thể bị nội thương, nên ông cho đi chụp X-ray và nhiều xét nghiệm
khác, kể MRI. Ông phát hiện từ phim X quang là người thanh niên này có xương rất
dày! Để chắc ăn, ông cho người thanh niên đi đo mật độ xương bằng máy DXA. Kết
quả DXA cho thấy người này chỉ mật độ xương cao gấp 4 độ lệch chuẩn so với người
cùng độ tuổi! Một chi tiết thú vị khác là anh ta không thể bơi lội, vì cứ xuống
hồ bơi là ... chìm. Xương nặng
quá.
Ông
bác sĩ "ngửi" được mùi khám phá, nên lần dò hỏi thêm về gia thế và các thành
viên trong gia đình. Khi ông được phép của Hội đồng y đức của trường đại học,
ông đo mật độ xương của tất cả thành viên trong đại gia đình. Có người đang làm
việc ở tận Thổ Nhĩ Kì, ông bác sĩ cũng bay sang "bắt" cho được. Dĩ nhiên, ông
lấy mẫu máu và tách DNA. Sau đó, ông hợp tác với một chuyên gia về di truyền học
và làm một phân tích gọi là genomewide linkage analysis, tức là scan toàn bộ hệ
gen (nói cho oai, nhưng thời đó chỉ khoảng 1000 markers mà thôi). Phân tích dữ
liệu cho thấy một tín hiệu nằm ở nhiễm sắc thể 11. Phân tích thêm ở vị trí đó,
ông phát hiện gen LRP5. Đột biến thêm chức năng (gian of function mutation) ở
gen LRP5 làm cho xương dày lên. Thế là ông bác sĩ đã khám phá ra một gen quan
trọng giải thích tại sao mật độ xương của người thanh niên này rất
đặc.
Trong
cùng một lúc, một nhóm nghiên cứu độc lập khác, hoàn toàn không liên quan gì với
nhóm của ông bác sĩ trên, nghiên cứu về hội chứng osteoporosis-pseudoglioma. Hội
chứng osteoporosis-pseudoglioma tương đối hiếm trong cộng đồng, mà đặc điểm
chính là xương mỏng, mật độ xương rất thấp, rối loạn thị giác và thường dẫn đến
mù lòa. Nhóm nghiên cứu này cũng phát hiện gen LRP5, nhưng là đối nghịch. Tức là
trẻ em mắc hội chứng osteoporosis-pseudoglioma có đột biến mất chức năng ở gen
LRP5.
Vậy
là kết quả nghiên cứu của hai nhóm bổ sung cho nhau một cách tuyệt vời. Từ câu
chuyện trên, thế giới loãng xuơng có thêm một gen trong "gia đình". Từ khám phá
gen này, người ta khám phá ra con đường đi của gen có tên là Wnt. Hóa ra, Wnt
"chịu trách nhiệm" cho sự hình thành của xương và cánh ở động vật. Do đó, các
công ti dược bào chế thuốc để điều chế hệ thống Wnt và dùng cho điều trị loãng
xương. Đó là một thành công rất ngoạn mục, một khám phá rất quan trọng xuất phát
từ chỉ một ca tai nạn giao thông. Trong nhiều trường hợp khác, những khám phá
tương tự cũng đã được đề cập trong y văn. Trong khoa học có câu "chúng ta khám
phá điều bình thường từ sự việc bất bình thường", và khám phá LRP5 là một ca
tiêu biểu.
2.
Đọc y văn, tham dự hội
nghị
Một
nguồn ý tưởng về nghiên cứu quan trọng khác là qua tham khảo (đọc) y văn. Ngày
nay, y văn là một kho tàng kiến thức khổng lồ. Mỗi năm có hơn 1 triệu bài báo
khoa học được công bố, và con số này vẫn tăng hàng năm. Do đó, một người bình
thuờng không thể nào đọc hay theo dõi được tất cả thông tin y khoa. Chúng ta cần
phải chọn lọc thông tin khả tín để đọc. Để có thông tin khả tín và liên quan,
chúng ta cần phải biết mình theo đuổi chuyên ngành gì (và từ khóa tiếng Anh là
gì), chuyên ngành rộng và chuyên ngành hẹp. Một người có thể làm trong lĩnh vực
nội tiết, nhưng chỉ quan tâm đến tiểu đường, lại có người quan tâm đến loãng
xương. Mỗi chuyên ngành có những tập san riêng, tuy độc lập với nhau, nhưng cũng
có những bài báo liên quan đến cả hai chuyên
ngành.
Xác
định chuyên ngành để chọn tập san mà đọc. Mỗi chuyên ngành chỉ có vài tập san,
cao lắm là 10. Phần còn lại là những tập san làng nhàng, đa phần là không đáng
quan tâm. Chọn những tập san có impact factor cao để theo dõi. (Tuy impact
factor bị chỉ trích nhiều, nhưng nó vẫn là thước đo tốt nhất để sàng lọc thông
tin cho người mới vào nghề). Đó là những tập san trong danh mục ISI. Danh mục
Scopus cũng được, nhưng trong đó có khá nhiều tập san làng nhàng, nên không cần
tốn thì giờ. Có thể tham khảo trang scimagojr.com để biết tập san nào có uy tín tốt và tập san
nào không có uy tín
tốt.
Sau
impact factor là tác giả cũng là tiêu chuẩn sàng lọc rất tốt. Trong mỗi chuyên
ngành, chỉ có vài mươi nhóm nghiên cứu uy tín rải rác trên thế giới. Khi thấy
một bài báo, việc đầu tiên là xem tên tác giả đầu và tác giả cuối. Tác giả nổi
tiếng thường chỉ công bố bài báo ở những tập san nổi tiếng, và họ thường được
mời viết "review". Đó là tín hiệu của tác gỉa có uy tín. Địa chỉ làm việc của
tác giả cũng rất quan trọng. Thuờng các nhóm nghiên cứu nổi tiếng nằm trong các
trường đại học loại "Top 200" trên thế giới, còn mấy trường làng nhàng, trường
địa phương, hay truờng mới lập, v.v. thì rất ít có lab nghiên cứu đẳng cấp quốc
tế.
Hội
nghị cũng là địa điểm rất tốt để hình thành ý tưởng nghiên cứu. Trong các hội
nghị cấp quốc tế (thường là ở Mĩ và Âu châu) của các hiệp hội chuyên khoa, người
ta hay mời các chuyên gia nổi tiếng đến chia sẻ nghiên cứu. Mỗi bài giảng của họ
là một bài review sống động, và cuối bài giảng thường có những vấn đề mà họ chưa
giải quyết được. Người nghe chú ý đến những vấn đề đó để có thể có những ý tưởng
tiền phong. Chẳng hạn như có lần tôi đi dự hội nghị và nghe người ta bàn về TBS
(trabecular bone score) rất nhiều, nhưng một trong những vấn đề người ta đặt ra
là TBS có chịu sự ảnh hưởng của di truyền. Thế là tôi về và xúi đồng nghiệp Việt
Nam làm một nghiên cứu về vấn đề này, và kết quả là năm sau chúng tôi có một
công trình đầu tiên trên thế giới về yếu tố di truyền trong
TBS!
3.
Chú ý đến kĩ thuật mới, ý tưởng ngành
khác
Ý
tưởng mới thường có tính cách liên ngành. Nếu mình chỉ vùi đầu vào chuyên ngành
của mình thì có hai hệ quả xảy ra. Hệ quả thứ nhất là chúng ta sẽ bị bảo thủ,
không chịu mở rộng tầm nhìn và tấm lòng đến bên ngoài. Hệ quả thứ hai là chúng
ta sẽ cạn kiệt ý tưởng rất nhanh. Do đó, lúc nào cũng phải mở tầm nhìn sang các
chuyên ngành khác, chú ý xem họ phát triển đến mức nào, họ có cái gì mới mà
chúng ta có thể áp dụng cho chuyên ngành của
mình.
Một
trong những ca tiêu biểu là di truyền học. Nếu chúng ta nghiên cứu về bệnh
Parkinson chẳng hạn và nếu chúng ta chỉ quanh đi quẩn lại làm những gì "kinh
điển" thì chuyên ngành sẽ chẳng đi đến đâu. Nhưng nếu chúng ta biết rằng (và
trong thực tế thì như thế) bệnh Parkinson là do một phần yếu tố di truyền gây
nên, thì bắt buộc chúng ta phải để mắt đến công nghệ di truyền học họ phát triển
đến đâu. Ngày xưa, có lẽ chúng ta chỉ phân tích 1 vị trí gen một lần, nhưng với
công nghệ mới, chúng ta có thể phân tích khoảng nửa triệu vị trí một lần! Mười
năm trước, để giải mã toàn bộ hệ gen, chúng ta tốn 15 ngàn USD, nhưng ngày nay
thì chỉ 1500 USD. Với chi phí rẻ như thế, chúng ta có thể phân tích hàng trăm
bệnh nhân, và sẽ có những khám phá thú
vị.
Ý
tưởng từ chuyên ngành khác dĩ nhiên không giới hạn trong công nghệ di truyền
học, mà còn trong bất cứ chuyên ngành khác. Có thể kể đến các hay chuyên ngành
hay công nghệ như vật lí y khoa, sinh hóa, tâm lí học, xã hội học, kĩ thuật,
"công nghệ thống kê" (bao gồm các phương pháp phân tích advanced, machine
learning, bioinformatics, v.v.), tất cả đều giúp chúng ta suy nghĩ về chuyên
ngành mình. Điều này đòi hỏi chúng ta phải đọc nhiều. Ngoài các tập san y khoa,
cần phải đọc những tạp chí có phẩm chất tốt như American Scientist, Scientific
American, Nature.com,
hay các trạm thông tin như Science News, asianscientist.com, medscape.com,
v.v. Đây là những trạm thông tin đa ngành, nên những phát hiện và phát triển
quan trọng đều được đề cập đến. Qua những bài báo đề cập chúng ta có thể tìm bài
báo gốc trên các tập san khoa học để tìm hiểu thêm chi
tiết.
4.
Một chút tưởng
tượng
Thỉnh
thoảng, ý tưởng đến với chúng ta rất tình cờ, qua tưởng tượng. Một câu của
Albert Einstein mà tôi hay trích dẫn là "If you have logic, you can go from A to
B; if you have imagination, you can go anywhere" (Nếu bạn có logic, bạn có thể
đi từ A đến B; nếu bạn có trí tưởng tượng, bạn có thể đi bất cứ nơi nào.) Tôi
nghĩ câu này đúng với nhiều khám phá tình cờ. Đọc những cuốn sách về tiểu sử của
các nhà khoa học lừng danh, họ có xu hướng phát kiến ý tưởng từ những sự tưởng
tượng có thể nói là ... fantasy. Một nguồn "tưởng tượng có hệ thống" theo tôi là
các tiểu thuyết và phim ảnh giả tưởng, vì những tác phẩm loại này giúp chúng ta
bay bổng hơn. Và, bay bổng có khi là yếu tố rất cần thiết cho khoa
học.
Trên
đây là 4 nguồn ý tưởng mà tôi hay bàn đến trong các workshop về nghiên cứu khoa
học. Trong thực tế, mỗi labo có một hướng nghiên cứu riêng, và các trưởng labo
đã có sẵn một chuơng trình nghiên cứu để đạt mục tiêu. Các chương trình nghiên
cứu đó có khi bị "bẻ lái" vì những nguồn ý tưởng trên đây. Các nguồn ý tuởng
trên đây đòi hỏi nhà khoa học phải có đầu óc quan sát tinh tế, phải chú ý đến
chi tiết hoặc những điều gì có vẻ bất thường, phải đọc nhiều và đặt vấn đề trong
bối cảnh chung, và phải có chút nghệ sĩ tính. Những cá tính đó, tôi nghĩ, cũng
là nhân cách của một nhà khoa học thành
công.
Thoát
ra khỏi tư duy "tầm
thường"
Đại
đa số các nghiên cứu sinh ngành y ở bên nhà thường nghĩ đến câu hỏi nghiên cứu
theo tư duy của những người làm về y tế công cộng. Những ý tưởng của y tế công
cộng thường là tỉ lệ hiện hành, tỉ lệ phát sinh bệnh, và yếu tố nguy cơ. Mấy năm
gần đây thì rộ lên những đề tài về kiến thức, hành vi, và thái độ. Điều này cũng
dễ hiểu, bởi vì những người giảng dạy về phương pháp nghiên cứu ở VN được huấn
luyện từ y tế công cộng ở nước ngoài. Nhưng điều này cũng là một tai hoạ cho y
học nước nhà, bởi vì nghiên cứu y học không chỉ và không thể giới hạn trong tư
duy và các phương pháp y tế công cộng. Những câu hỏi liên quan đến tỉ lệ và yếu
tố nguy cơ là quan trọng (có khi rất quan trọng) cho y tế, nhưng những câu hỏi
đó không giúp cho y học tiến xa hơn, bởi vì nó chỉ là bề mặt của vấn
đề.
Nghiên
cứu y học cần phải đi sâu vào vấn đề. Những vấn đề cần đi sâu là cơ chế của
bệnh, những mối liên hệ, can thiệp và hiệu quả của can thiệp. Cơ chế của bệnh có
thể là yếu tố sinh học (ví dụ như hormone, các markers sinh hoá), là yếu tố gen,
là yếu tố môi trường, là các yếu tố xã hội. Xin nói thêm rằng, khi nói "môi
trường", tôi không chỉ đơn giản đề cập đến lối sống (hút thuốc lá, bia rượu) và
dinh dưỡng, mà là môi trường sống và nội môi trường (như microbiota hay hệ vi
sinh vật trong đường ruột). Đó là những vấn đề đòi hỏi nhà khoa học phải tìm
hiểu và nếu được triển khai thành nghiên
cứu.
Dĩ
nhiên, chúng ta đang làm khoa học theo mô hình "reductionism", nên chúng ta chỉ
có thể tập trung nghiên cứu vào một yếu tố hay một vấn đề cụ thể, chứ phương
pháp hiện hành chưa cho phép chúng ta làm nghiên cứu tổng thể để có thể xem xét
tất cả các yếu tố và cơ chế của bệnh. Do đó, còn có một lĩnh vực nghiên cứu khác
liên quan đến phương pháp. Ngày nay, những chuyên ngành như thống kê, toán, khoa
học máy tính, vật lí cũng có những định hướng nghiên cứu phương pháp giúp cho
nhà khoa học thực nghiệm giải quyết vấn đề tốt hơn và hiệu quả hơn. Trong thực
tế, những ngưỡng trị số P, những nghiên cứu về false discovery rate, phương pháp
Bayes, phương pháp visualization dữ liệu sinh học, phương pháp phân tích đa
biến, phương pháp statistical learning (aka machine learning), v.v. tất cả đều
xuất phát từ tình huống thực tế y sinh học, và các nhà khoa học trong các ngành
vừa kể đã có đóng góp quan trọng cho y sinh học. Hiện nay, vẫn còn rất nhiều vấn
đề cần phải giải quyết, và y sinh học vẫn là một "lĩnh địa" màu mỡ cho các nhà
thống kê học, vật lí học, khoa học máy
tính.
Nhưng
Việt Nam nhiều người có suy nghĩ rất … ngộ. Người ta nghĩ rằng khoa học Việt Nam
chưa phát triển đúng mức để có thể ứng dụng những thành tựu nghiên cứu của họ.
Họ cũng nghĩ rằng đáng lí ra các nhà khoa học thực nghiệm phải tìm đến họ để họ
có thể giúp. Nhưng suy nghĩ này rất ngược với suy nghĩ ở các nước như Mĩ và Úc.
Ở Úc, các nhà toán học, thống kê học, khoa học máy tính thường tìm đến giới
nghiên cứu khoa học để tìm hợp tác và học. Họ phải học để hiểu về chuyên ngành
khoa học và sau đó mới có thể hợp tác. Ở trường tôi, các giáo sư bên bộ môn toán
và thống kê hay gửi email xin hợp tác làm nghiên cứu. Không ai dám nghĩ rằng
nghiên cứu của họ quá cao siêu đến nổi người ngoài ngành không hiểu được. Khổ
nỗi là khi hợp tác, thì người ta cũng nhìn "chân giò" để xem anh/chị này có xứng
đáng để hợp tác, nên có nhiều trường hợp mà chỉ nói qua vài ba câu là kết thúc
câu
chuyện.
Quay
lại vấn đề mở rộng câu hỏi nghiên cứu. Tôi nghĩ có thể bắt đầu bằng suy nghĩ
kiểu y tế công cộng (tỉ lệ, yếu tố nguy cơ -- tôi không bàn về "kiến thức, hành
vi, thái độ") và mở rộng ra tầm nghiên cứu chuyên sâu hơn. Tôi có thể lấy một ví
dụ mà tôi tư vấn cho một bác sĩ làm về bệnh Parkinson. Thoạt đầu, em ấy chỉ nghĩ
đến tỉ lệ và yếu tố nguy cơ như tuổi, lối sống, và nước. Sau một hồi bàn bạc,
tôi nói em ấy cần phải có nhóm chứng, và phải mở rộng cái "yếu tố nguy cơ" sang
gen. Trong thực tế, người ta đã làm về gen lâu rồi, nhưng công nghệ mới cho phép
chúng ta nghiên cứu về mối tương tác giữa gen và môi trường qua phân tích
epigenetics. Thật ra, trong lĩnh vực Parkinson, người ta nói về epigenetics
nhiều hơn là làm. Đọc báo thấy review nhiều hơn là "original research." Sự thật
này là cơ hội ngàn vàng để Việt Nam làm nghiên cứu về epigentics và qua đó có
thể có đóng góp rất original cho y văn thế
giới.
Nhưng
câu hỏi kế tiếp là sau khi mình đã có epigenetics thì sau đó là làm gì nữa? Đến
đây thì vấn đề nghiên cứu ứng dụng (translational research) thành một câu hỏi
khác. Câu hỏi là "chúng ta có thể dùng các markers về epigenetics để tạo ra một
chữ kí gen để có thể tiên đoán bệnh Parkinson sớm hơn?" Thế là nghiên cứu có
thêm một câu hỏi thứ ba. Thật ra, còn phải suy nghĩ tiếp là sau khi xong
epigeneics mình sẽ làm gì tiếp, và cái này đòi hỏi phải làm nghiên cứu cơ bản
trên các dòng tế bào hay chuột. Kết cục lại là công trình nghiên cứu xuất phát
từ một ý tưởng đơn giản, rất tiêu biểu y tế công cộng, trở thành một nghiên cứu
"sophisticated" và chuyên sâu
hơn.
Trong
thực tế thì không chỉ dừng ở đó, mà phải nghĩ đến can thiệp. Câu hỏi là nếu
chúng ta nhận ra bệnh nhân có nguy cơ cao sớm hơn bằng "chữ kí epigenetic" và
nếu chúng ta can thiệp môi trường thì có làm giảm nguy cơ cho họ. Để trả lời câu
hỏi này, chúng ta phải nghĩ đến can thiệp, chọn bệnh nhân, thiết kế nghiên cứu,
v.v. và như thế là nghiên cứu được triển khai tiếp. Ngay cả sau khi triển khai,
chúng ta phải nghĩ đến cách đánh giá "effectiveness" của chương trình can thiệp.
Hay nếu nghiên cứu là phát triển mô hình tiên lượng, thì bước kế tiếp phải nghĩ
đến là làm sao triển khai mô hình đó để nhiều người sử dụng và giúp cho bệnh
nhân.
Như
vậy, các bạn thấy hành trình suy nghĩ về câu hỏi nghiên cứu có thể xuất phát từ
loại câu hỏi rất thô, rất đơn giản, rất tiêu biểu ytcc. Nhưng để có câu hỏi
chuyên sâu hơn, nhà nghiên cứu phải chịu khó đọc y văn, phải theo dõi sự phát
triển của các chuyên ngành khác, và phải bàn luận với những người có kinh nghiệm
trong chuyên ngành. Nhưng những thay đổi về tư duy phải xuất phát từ trên xuống
(người thầy) và từ dưới lên (học
trò).
EmoticonEmoticon