AI CÓ THỂ HỖ TRỢ TÌM VACCINE NCOV

Trí tuệ nhân tạo rút ngắn quá trình phân tích virus hay sàng lọc tài liệu y khoa giúp giới nghiên cứu tiến nhanh đến việc tìm ra vaccine nCoV.

Trong đại dịch Covid-19, trí tuệ nhân tạo (AI) cho thấy giá trị trong cuộc đua tìm ra vaccine với hai vai trò quan trọng. Một là gợi ý các thành phần cho vaccine thông qua thấu hiểu cấu trúc protein của virus. Hai là giúp các nhà nghiên cứu y khoa sàng lọc hàng chục nghìn tài liệu có liên quan với tốc độ vũ bão. Những tuần qua, các nhóm nghiên cứu tại viện Allen (Mỹ), Google DeepMind và nhiều nơi khác đã tạo ra các công cụ AI cho Covid-19. Thông qua đây, họ cung cấp dữ liệu và các kết quả nghiên cứu, sau đó chia sẻ tự do với cộng đồng khoa học toàn cầu.

Vaccine tương tự nhiễm trùng - tức sự xâm nhập của mầm bệnh vào cơ thể và phản ứng của cơ thể đối với thương tổn do mầm bệnh gây nên. Quá trình này khiến cơ thể sản xuất các tế bào bạch cầu và kháng nguyên - phân tử kích thích đáp ứng miễn dịch của cơ thể, đặc biệt là sản xuất kháng thể.

Có ba loại vaccine chính. Một là vaccine mầm bệnh toàn phần, như vaccine cúm hoặc MMR dùng ngừa sởi, quai bị và rubella. Vaccine này dùng mầm bệnh đã chết hoặc suy yếu để tạo ra phản ứng miễn dịch. Loại thứ hai là vaccine tiểu đơn vị (dùng cho ho gà và zona), chỉ sử dụng một phần của mầm bệnh, chẳng hạn protein, để tạo phản ứng miễn dịch. Ba là vaccine DNA được thực hiện bằng cách tiêm vật liệu di truyền của mầm bệnh vào tế bào con người để kích thích phản ứng miễn dịch. Vaccine Covid-19 đang được các nhà nghiên cứu nhắm vào hai loại cuối và đã bắt đầu được thử nghiệm tại Mỹ.

AI được xem là công cụ hữu ích cho quá trình đẩy nhanh phát triển vaccine tiểu đơn vị và DNA. Một phần thiết yếu của các virus là protein được tạo thành từ một chuỗi axit amin quyết định hình dáng 3D riêng biệt. Nắm rõ cấu trúc protein là mục tiêu quan trọng nhằm thông suốt cách thức hoạt động của nó. Nhờ đó, các nhà khoa học có thể phát triển các loại thuốc có hiệu quả với hình dạng đặc biệt của protein. Với các cách thông thường và truyền thống, thời gian để kiểm kê tất cả hình dạng có thể của protein sẽ rất lâu trước khi chạm đến đích cuối cùng là cấu trúc 3D. Nhưng với AI thì khác.

Hồi tháng một, Google DeepMind ra mắt AlphaFold. Đây là hệ thống tiên tiến có thể dự đoán cấu trúc 3D của protein dựa trên trình tự di truyền. Hệ thống đã được đưa vào thử nghiệm với Covid-19 từ đầu tháng 3. DeepMind đưa ra dự đoán cấu trúc protein của một số protein chưa được nghiên cứu liên quan đến SARS-CoV-2 - loại virus gây ra Covid-19. Qua đây, cộng đồng nghiên cứu có thể hiểu rõ hơn về virus.

Cùng thời điểm, các nhà nghiên cứu từ Đại học Texas và Viện Y tế Mỹ đã sử dụng một kỹ thuật sinh học phổ biến để tạo ra bản đồ tỷ lệ nguyên tử 3D đầu tiên của phần virus tấn công và lây nhiễm vào cơ thể người. Các nhà khoa học đã mất nhiều năm nghiên cứu những virus corona khác, bao gồm cả SARS-CoV và MERS-CoV. Một trong những dự đoán được AlphaFold đưa ra đã cung cấp dự đoán chuẩn xác cho cấu trúc protein này.

                                                

AI đóng góp một phần trong quá trình tìm kiếm vaccine cho Covid-19. Ảnh: Wired

Một nỗ lực khác của Viện Thiết kế Protein từ Đại học Washington cũng sử dụng các mô hình máy tính để phát triển các dạng thức nguyên tử 3D của protein sợi từ SARS-CoV-2. Nghiên cứu gần như trùng khớp với những khám phá từ phía Đại học Texas. Họ hiện xây dựng công trình bằng cách tạo ra các protein mới để vô hiệu hóa virus corona. Về lý thuyết, các protein sẽ bám vào protein sợi ngăn chặn các hạt virus xâm nhập vào các tế bào khỏe mạnh.

Ở góc độ rộng hơn, ngoài quan tâm đến nghiên cứu đang thực hiện, các nhà khoa học còn phải tra cứu các kết quả từ một số phòng thí nghiệm khác. Biết được ngoài kia mọi người đang làm gì có thể giúp tiết kiệm hàng tháng hay thậm chí là hàng năm trời thời gian nghiên cứu. Nhờ đó, họ có thể đi nhanh hoặc bỏ qua những bước đã có người thực hiện, tránh giẫm chân lên nhau hoặc có thể đi đường tắt. Thông thường, kết quả nghiên cứu thường được công bố thông qua các bài báo được xuất bản. Hiện nay, nhiều nghiên cứu cũng được công bố thông qua các dịch vụ in trước như bioRxiv hay medRxiv.

Ước tính trong ba tháng đầu năm nay đã có hàng nghìn bài báo liên quan đến Covid-19 được xuất bản. Số lượng tài liệu khoa học đang phát triển nhanh chóng và tăng lên từng ngày. Điều đó cũng mang đến một nghịch lý là các nhà khoa học phải đấu tranh trong một cuộc chiến khác. Họ phải tìm kiếm những tài liệu liên quan mật thiết đến nghiên cứu mình đang thực hiện nhằm xem xét độ rộng của các công bố gần đây cũng như khám phá những giá trị tiềm tàng bên trong. Thách thức đầu tiên là thu thập các tài liệu liên quan và lưu trữ một cách có hệ thống.

Trước vấn đề này, học viện Allen đã hợp tác với nhiều tổ chức nghiên cứu tạo nguồn dữ liệu nghiên cứu mở cho Covid-19 (CORD-19). Nguồn tài nguyên gồm hơn 44.000 bài báo học thuật về Covid-19, SARS-CoV-2 và các virus corona liên quan. Tất cả được lưu trữ ở một nguồn duy nhất. Các dữ liệu được cập nhật hàng ngày mỗi khi một nghiên cứu mới được công bố. Bộ dữ liệu có sẵn này hoàn toàn miễn phí và có thể đọc được bằng máy. Nhờ đó, các nhà nghiên cứu có thể khởi tạo và áp dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm đẩy nhanh quá trình tìm kiếm vaccine.

Nhà Trắng, Sáng kiến Chan Zuckerberg, Trung tâm an ninh và công nghệ mới của Đại học Georgetown, Microsoft Research và Thư viện Y khoa Quốc gia thuộc Viện Y tế Mỹ cùng bắt tay cung cấp dịch vụ này. Trong động thái liên quan, nền tảng khoa học dữ liệu và học máy của Google là Kaggle cũng đang tổ chức Thử thách nghiên cứu Covid-19. Mục đích là cung cấp những kiến thức sâu về đại dịch bao gồm lịch sử tự nhiên, tuyên truyền và chẩn đoán virus, những bài học từ các nghiên cứu dịch tễ trước đó... Các nghiên cứu gần đây được tuyển chọn và đăng tải trên một trang web riêng để tham khảo nhanh. Sau khi chương trình ra mắt vào 16/3, chỉ trong 5 ngày đã có 500.000 lượt xem và 18.000 lượt tải.

AI được kỳ vọng sẽ kết nối các nghiên cứu khoa học nhằm xác định các giả thuyết và gợi mở thí nghiệm mới. Thậm chí, vai trò của AI trong phân tích tự động tài liệu có thể giúp tìm ra cách điều trị có khả năng bị bỏ qua. Nghiên cứu dựa trên tài liệu là một dạng phương pháp phân tích được phát minh bởi nhà nghiên cứu Don R. Swanson vào năm 1988. Hệ thống tự động của ông từng phát hiện ra phương pháp điều trị mới cho chứng đau nửa đầu.

Trước khi trở thành công cụ hỗ trợ cộng đồng nghiên cứu tìm hiểu virus và phát triển các phương pháp điều trị, AI cũng cho thấy vai trò quan trọng ngay từ những ngày đầu Covid-19 bùng phát. Startup AI Bluedot từng phát hiện một loạt trường hợp viêm phổi bất thường ở Vũ Hán (Trung Quốc) vào cuối tháng 12 năm ngoái và dự đoán chính xác nơi virus có thể lây lan. Robot giúp giảm tương tác giữa con người trong đại dịch thông qua khử trùng phòng bệnh viện, giao thức ăn và nhu yếu phẩm hay chuyển các tham vấn sức khỏe cho người bệnh. AI cũng đang được sử dụng để theo dõi và lập biểu đồ lây lan theo thời gian thực, chẩn đoán nhiễm trùng, dự đoán nguy cơ tử vọng và nhiều việc khác nữa.

Có thể thấy AI đã đóng góp một phần trong cuộc chiến của cả thế giới với Covid-19. Trí tuệ nhân tạo từng gây ra những vấn đề về nhận dạng khuôn mặt hay deepfake nhưng hiện giờ công nghệ này đang ở tuyến đầu trong quá trình trợ giúp các nhà khoa học đương đầu với Covid-19 và những đại dịch khác trong tương lai. AI đã nổi lên như một công nghệ mạnh mẽ có khả năng xử lý lượng thông tin lớn nhưng đây vẫn không nên được xem là giải pháp kỳ diệu để chống Covid-19.

Ngược lại, các phương pháp AI hiện đại đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu mới đạt hiệu quả và số dữ liệu này hiện không sẵn có. Thậm chí khi đã có sẵn thì sự phán đoán của con người là cần thiết để phân tích cẩn thận các nhận dạng AI. Thực tế là AI không phải lúc nào cũng có thể hữu ích mà còn có thể tạo ra những thông tin giả về tài liệu, hình ảnh, video hay thậm chí cả danh tính. Việc sử dụng AI để chiến đấu với Covid-19 cũng nhắc nhở thế giới rằng trí tuệ nhân tạo cuối cùng chỉ là một công cụ, không phải thực thể. Việc sử dụng công cụ này cho mục đích chung và tốt đẹp nằm trong chính bàn tay và cung cách sử dụng của con người.

Trương Sanh (theo Wired)

KHI HỆ MIỄN DỊCH 'PHẢN BỘI' CƠ THỂ

Các bác sĩ thế giới thử nghiệm nhiều phương pháp gồm thuốc viêm khớp tocilizumab, anakinra để làm dịu phản ứng của hệ miễn dịch, cứu sống bệnh nhân Covid-19.

Một người đàn ông 43 tuổi đến bệnh viện Paris ngày 17/3 với triệu chứng sốt và ho. Hình ảnh chụp cắt lớp cho thấy "tổn thương kính mờ" ở cả hai phổi - dấu hiệu đặc trưng của Covid-19.

Hai ngày sau, tình trạng của anh đột nhiên xấu đi, nồng độ oxy giảm. Bác sĩ cho rằng cơ thể bệnh nhân trải qua Hội chứng giải phóng cytokine (còn gọi là cơn bão cytokine), phản ứng nguy hiểm của hệ thống miễn dịch. Khái niệm này đã trở nên phổ biến trong Covid-19. Nó cũng cho thấy các phương pháp điều trị hữu hiệu.

Khi cơ thể lần đầu tiếp xúc với virus hoặc vi khuẩn, hệ thống miễn dịch được kích hoạt, bắt đầu "chiến đấu" với các yếu tố xâm nhập. Những phân tử cytokine có vai trò rất quan trọng, tạo ra một loạt tín hiệu để tế bào sắp xếp phản ứng. Thông thường, phản ứng miễn dịch càng mạnh thì cơ hội đẩy lùi mầm bệnh càng cao. Đây được coi là lý do vì sao trẻ em ít bị tổn thương bởi nCoV hơn.

Khi virus bị bất hoạt, hệ thống miễn dịch trở lại trạng thái bình thường.

"Điều này xảy ra đối với hầu hết bệnh nhân", tiến sĩ Randy Cron, chuyên gia về Hội chứng giải phóng cytokine tại Đại học Alabama, thành phố Birmingham, Anh, cho biết.

                                                       

Một khu chăm sóc chuyên sâu dành cho bệnh nhân Covid-19 tại thành phố Liège, Bỉ. Ảnh: AP

Song cũng theo ông Cron, trong một số trường hợp, ở khoảng 15% số người mắc bệnh truyền nhiễm, hệ thống miễn dịch vẫn làm việc ngay cả sau khi virus không còn hoạt động nữa. Nó tiếp tục giải phóng cytokine khiến cơ thể trở nên mệt mỏi. Các phân tử này tấn công nhiều cơ quan, bao gồm gan và phổi, cuối cùng có thể dẫn đến tử vong.

Ở những bệnh nhân này, chính hệ miễn dịch chứ không phải virus là tác nhân làm tổn hại cơ thể.

Trong trường hợp của bệnh nhân 43 tuổi tại Pháp, ‘bão cytokine’ khiến các bác sĩ buộc phải sử dụng tocilizumab, một loại thuốc làm dịu hoạt động của hệ miễn dịch. Chỉ sau hai liều cách nhau 8 giờ, cơn sốt của người bệnh nhanh chóng thuyên giảm, nồng độ oxy tăng lên. Kết quả chụp lồng ngực cho thấy hình ảnh phổi rõ ràng hơn.

Báo cáo về ca bệnh được đăng tải trên tạp chí y khoa Annals of Oncology, với đóng góp nghiên cứu của các nhà khoa học Italy và Trung Quốc. Tất cả đều đồng ý rằng tocilizumab có thể là phương thuốc hiệu quả để điều trị Covid-19 ở một số trường hợp cụ thể.

Ngày 5/3, Trung Quốc đã phê duyệt loại thuốc này cho các ca bệnh nghiêm trọng. Đến 23/3, Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ (FDA) cũng chấp thuận cho công ty Roche thử nghiệm tocilizumab ở hàng trăm người nhiễm virus.

Thuốc được sử dụng để bất hoạt phân tử cytokine có tên gọi là interleukin-6, liên quan đến phản ứng miễn dịch quá mức.

"Đây là lý do căn bản để dùng loại thuốc này", tiến sĩ Laurence Albiges thuộc Trung tâm Ung thư Gustave Roussy ở Paris cho biết.

Bên cạnh nghiên cứu phương pháp điều trị, các nhà khoa học cũng cố gắng tìm hiểu lý do hệ thống miễn dịch của một số bệnh nhân gặp phải tình trạng nguy hiểm trên.

Có nhiều biến thể của hiện tượng này. Yếu tố di truyền là câu trả lời cho các loại ‘bão cytokine’ riêng biệt. Tên gọi của chúng cũng khác nhau: hội chứng đáp ứng viêm toàn thân (SIRS), hội chứng giải phóng cytokine, hội chứng thực bào máu, bệnh bạch cầu lymphohistiocytosis.

Tất cả đều đặc trưng bởi sự gia tăng không kiểm soát của các phân tử miễn dịch, có thể dẫn đến suy tạng, gây tử vong.

Song nhiều bác sĩ chưa quen thuộc với khái niệm này và không rõ cách thức điều trị.

Tiến sĩ Jessica Manson, chuyên gia miễn dịch tại Bệnh viện Đại học London cho biết: "Mọi người nói về cơn bão cytokine như một hiện tượng phổ biến, nhưng nếu bạn hỏi các bác sĩ vào hai tuần trước thôi, có thể họ sẽ không biết về nó".

Bệnh nhân mắc Hội chứng giải phóng cytokine có nhịp tim đập nhanh bất thường, sốt và tụt huyết áp. Nếu tiếp tục phát triển, các triệu chứng sẽ trở nên rõ ràng hơn sau vài ngày. Nhưng nếu bác sĩ sớm nắm bắt và điều trị đúng cách, bệnh nhân có khả năng sống sót cao hơn.

Một biện pháp tương đối đơn giản và nhanh chóng để phát hiện người mắc Covid-19 có trải qua bão cytokine hay không, là xét nghiệm Ferritin. Đây là xét nghiệm máu thường thấy trong việc đo lường lượng sắt dự trữ của cơ thể.

"Nếu phản ứng miễn dịch đối với nhiễm trùng tổn hại đến bệnh nhân, cần điều trị ngay lập tức", tiến sĩ Cron cho biết.

Song thực tế phức tạp hơn nhiều, đặc biệt là khi các dữ liệu cho Covid-19 còn hạn chế. Ông Cron lưu ý, trong trường hợp nguy kịch, lợi ích của tocilizumab có thể vượt xa tác hại tiềm tàng.

"Chúng tôi cần dữ liệu dựa trên bằng chứng. Nhưng trong một đại dịch, chúng tôi vẫn phải điều trị cho các bệnh nhân trước mắt", ông nói.

Loại thuốc khác hiệu quả trong việc chế ngự cơn bão cytokine là anakinra mutes interleukin-1. Các thử nghiệm lâm sàng với anakinra đang được tiến hành. Bên cạnh đó, thuốc sốt rét hydroxychloroquine cũng cho thấy khả năng làm dịu phản ứng quá mức của hệ miễn dịch.

Trong khi đó, một số bác sĩ bắt đầu chuyển sang dùng corticosteroid, có tác dụng làm giảm toàn bộ phản ứng miễn dịch. Tuy nhiên liệu pháp này có mối nguy hiểm riêng, khiến cơ thể bệnh nhân dễ mắc các loại nhiễm trùng khác, đặc biệt là trong môi trường bệnh viện.

Thục Linh (Theo NY Times)

NHỚ BUỔI XUÂN THỜI (Thơ xướng họa)

NHỚ BUỔI XUÂN THỜI

Nhớ buổi xuân thời lại giỡn hoa,
Ngày cho đỡ bớt tuổi đang già.
Nhiều năm lữ khách em nào lạ?
Vạn kiếp duyên trần kẻ vẫn xa.
Tận hưởng tham vì nên khổ đã,
Hoài rong bởi hận ẵm đau đà.
Vui cùng cõi thế ân đời thỏa,
Chẳng hối lâu dần chuyện cũng qua .

2020
Viên Minh

Văn Trung Le TÌNH XƯA

Xuân thời lãng mạn thói trăng hoa
Nhớ chút niềm riêng lúc tuổi già
Gần xóm chung đường đâu phải lạ
Láng giềng lân cận chẳng hề xa
Làm ngơ ngoảnh mặt lòng như đã
Nhớ nhớ thương thương ngại quá đà
Lời ngỏ chần chừ chưa được thỏa
Tình xưa bay bổng lướt trôi qua

Ngày 1/4/2020

Quang Minh Kính họa: HƯƠNG THẦM

Ong vờn nhụy nõn khắp vườn hoa,
Để vọng hương thầm ngấn nỗi sa.
Ngõ nhỏ quê người quen xóm lạ,
Trăng mùa lúa rẫy gợi thời xa.
Tìm về một thuở tình riêng đã,
Ngẫm lại từng phen tóc hẳn đà.
Cạn lối xuân nồng cho nghĩa thỏa,
Đi cùng tuổi tác nặng đời qua.

1/4/2020
Quang Minh

Duc Au 1/4-2 phúc lũy.
“Chẳng hối lâu dần chuyện cũng qua
Vui cùng cõi thế ân đời thỏa”(Viên Minh).

CHẲNG ai quên chuyện trần gây họa?
HỐI cải đặng: Hồn thông lấp khỏa!
LÂU dẵng dai tình vơi: Vướng đày!
DẦN dài chặng nghĩa cạn: Vương đọa!
CHUYỆN nhiêu phai đắng: Cổng thiên đường!
CŨNG nhạt điều cay: Cõi ngục hỏa!
QUA thảy phong ba… - Ước rạng tỏa:
VUI CÙNG CÕI THẾ ÂN ĐỜI THỎA!
* PL khoán thi - Mượn câu thi SƯViên Minh.

( NHỚ BUỔI XUÂN THỜI - Viên Minh ).

Đình Diệm HTM KÍNH HỌA
VỀ LẠI LÀNG XƯA

Vườn mây nắng hạ bướm vờn hoa
Phượng thắm lời ve thật điệu đà
Kỷ niệm thời xanh nào chi lạ
Thời gian thuở trẻ nỏ có xa
Làng xưa độ ấy còn thâm dạ
Bóng cũ chừ đây đã ngấm già
Ngõ vắng trăng về soi buổi hẹn
Mà thương dĩ vãng những ngày qua

Hương Thềm Mây 1.4.2020

VIỆT NAM SANG GIAI ĐOẠN MẤT DẤU F0, CẢ NƯỚC HÃY Ở YÊN TẠI CHỖ

Hiện tại đã có những ổ dịch không tìm được bệnh nhân số 0, nguy cơ lây ra cộng đồng rất cao nên mọi người dân hãy ở yên tại chỗ.

PGS.TS Trần Đắc Phu, cố vấn cao cấp Trung tâm Đáp ứng khẩn cấp sự kiện y tế công cộng Việt Nam cho biết, trong giai đoạn vừa qua, Việt Nam chủ yếu ngăn chặn nhiễm Covid-19 từ nước ngoài về, ban đầu áp dụng với Trung Quốc, sau là Hàn Quốc, Iran, Ý rồi toàn châu Âu và cuối cùng với mọi quốc gia. Và thực tế đã làm rất tốt để những người nhiễm không lây lan ra cộng đồng.

“Chính vì làm tốt giai đoạn đầu nên chúng ta đã kéo dài được thời gian dịch lây ra cộng đồng. Nhiều nước không kiểm soát tốt giai đoạn đầu nên bùng phát rất nhanh như Ý, Iran hay Châu Âu là một bài học”, PGS nói.

Dù vậy, không có quốc gia nào có thể ngăn triệt để dịch lây ra cộng đồng do không thể quản được hết người từ nước ngoài về. Khi chúng ta bắt đầu kiểm soát với châu Âu thì trước đó đã có những người về nước rồi, khi ta kiểm soát được khu vực A thì khu vực B lại đã có người mắc.

Nhưng phải khẳng định, Việt Nam đã làm tốt nên kéo dài được dịch đến bây giờ với số lượng người mắc ít như vậy, trong khi nhiều quốc gia khi có 100 ca lên 1.000 ca chỉ mất 7 ngày.

Tuy nhiên, Việt Nam giờ đã chuyển sang giai đoạn 3 với nguy cơ lây lan ra cộng đồng rất cao. Bằng chứng từ những ngày gần đây phần lớn các ca mắc đều do lây trong cộng đồng.

PGS Phu dẫn chứng, trước đây những ca lây ra cộng đồng còn xác định được ca F0 như khu vực Trúc Bạch, Hà Nội liên quan bệnh nhân 17, khu vực Bình Thuận liên quan bệnh nhân 34 nhưng đến ổ dịch tại Buddha hay BV Bạch Mai, giờ không thể xác định được đâu là ca nhiễm đầu tiên. Và có thể có nhiều chỗ khác cũng như vậy.

“Nguyên tắc dập dịch của Việt Nam trong giai đoạn này vẫn là phát hiện sớm, thực hiện cách ly, khoanh vùng dập dịch mạnh mẽ như bài học của Trung Quốc đã áp dụng và giờ Hàn Quốc cũng đang triển khai. Như tại Ý, một quận khoanh vùng triệt để hơn những nơi khác thì dịch cũng không bùng phát mạnh”, PGS Phu chia sẻ.

                                               Người dân Quận Đống Đa, Hà Nội xếp hàng đảm bảo khoảng cách 2m chờ làm test nhanh Covid-19. Ảnh: Phạm Hải

Do đó, giờ là giai đoạn cả nước phải đồng lòng, phải thực hiện giãn cách xã hội để ngăn người chưa bị bệnh tiếp xúc với người bị bệnh.

“Do Covid-19 lây qua tiếp xúc gần nên Bộ Y tế đã khuyến cáo phải đảm bảo khoảng cách tối thiểu là 2m khi tiếp xúc, hạn chế gặp nhau thì sẽ hạn chế lây truyền”, PGS Phu nhấn mạnh.

Việc tự cách ly tại nhà ít nhất 2 tuần sẽ giúp những người có triệu chứng nhẹ không biết mình mắc bệnh hoặc những người không triệu chứng có nguy cơ mắc bệnh không cơ cơ hội lây bệnh ra cộng đồng.

Theo PGS Phu, khi giãn cách xã hội tốt, dịch sẽ không bùng lên thành ổ dịch lớn, đồng nghĩa chỉ là các đám cháy nhỏ thì hoàn toàn có thể dập được.

“Nếu dịch lan quá mạnh, không khoanh vùng được sẽ tạo sức ép rất lớn lên hệ thống y tế, khi đó tỉ lệ tử vong sẽ tăng cao do bác sĩ không thể dồn sức, tập trung cứu các bệnh nhân nặng”, PGS Phu chỉ rõ nguy cơ.

Vì vậy, hơn lúc nào hết, giờ mọi người dân cần quán triệt tinh thần “ai ở đâu hãy ở yên đó, nhà nào ở nhà đó”, tuyệt đối không đi ra ngoài khi không có việc cần thiết.

Tính đến tối 1/4, Việt Nam đã ghi nhận 218 ca mắc Covid-19, trong đó đã có 63 ca khỏi bệnh.
Theo vietnamnet.vn

Thúy Hạnh

                                               

MỸ DÙNG SIÊU MÁY TÍNH ĐỂ TÌM THUỐC CHỮA NCOV

                                                   

Siêu máy tính đóng vai trò quan trọng trpng phân tích dữ liệu. Ảnh: TexasAdvancedComputingCenter.

Gần 30 siêu máy tính với tổng hiệu suất lên tới 330 triệu tỷ phép tính trên giây được dùng để nghiên cứu vaccine và cách ngăn ngừa dịch.
Trước tình hình bùng nổ của Covid-19, các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực siêu máy tính buộc phải tạm dừng một số dự án để tập trung cho việc tìm ra thuốc chữa và vaccine đồng thời nghiên cứu về nguy cơ lây lan cũng như đánh giá hiệu quả của các biện pháp cách biệt cộng đồng.
"Đây là ưu tiên hàng đầu hiện nay", Dan Stanzione, Giám đốc điều hành Trung tâm Điện toán cao cấp Texas, cho biết. Theo ông, nghiên cứu siêu máy tính điển hình liên quan đến việc dự báo thiên tai như động đất hay mưa bão đang hoạt động chậm lại, nhường chỗ cho dự án về Covid-19.

Siêu máy tính có thể tích hợp tới 10.000 vi xử lý hoạt động cùng lúc để giải quyết một lượng phép tính khổng lồ. Stanzione so sánh siêu máy tính có thể thực hiện các phép tính đòi hỏi laptop phải tốn mất hàng trăm năm chỉ trong một ngày.

Theo một sáng kiến đầu tháng 3 được đưa ra bởi phòng nghiên cứu quốc gia của Bộ Năng lượng (Mỹ) cùng các học viện và công ty công nghệ, các nhà nghiên cứu được cấp phép có thể truy cập tự do vào các siêu máy tính. Nhờ đó, khi kết hợp lại với nhau, gần 30 hệ thống siêu máy tính thuộc Hiệp hội Điện toán Hiệu suất cao Covid-19 có thể đạt hiệu suất xử lý lên tới 330 triệu tỷ phép tính trên giây.

Trung tâm Điện toán Cao cấp Texas cũng nằm trong hiệp hội được đề cập. Đây là nơi chứa hai siêu máy tính lớn Frontera và Stampede2 cùng nhiều hệ thống nhỏ khác. Tất cả đều cho phép các nhà nghiên cứu truy cập từ xa. Ông Standzione cho biết hiện tại, có khoảng 100 nhà nghiên cứu khắp Mỹ đang sử dụng máy tính của trung tâm Texas nhằm phục vụ cho 10 dự án khác nhau liên quan đến Covid-19, trong đó có cả vaccine và dịch tễ học. Họ bắt đầu công việc này đã được gần một tháng.

Lauren Meyers, giáo sư về sinh học tại Đại học Texas at Austin, Texas (Mỹ), đang sử dụng siêu máy tính của Trung tâm Điện toán Cao cấp Texas để mô phỏng quá trình truyền nhiễm virus giữa người với người trong các khu vực nhằm nhau, nhằm hiểu rõ hơn cách thức lây lan của bệnh dịch. "Khi các quốc gia khác báo cáo về ca nhiễm, thông thường dữ liệu đưa ra không kể hết toàn bộ câu chuyện", bà Meyers nói.

Chuyên gia lấy ví dụ: siêu máy tính tính toán được có thể có hơn 11.000 ca nhiễm Covid-19 ở Vũ Hán (Trung Quốc) - trung tâm của đại dịch - trước thời điểm quan chức nước này đã ra lệnh phong toả hồi tháng 1. Trong khi đó, thực tế, Vũ Hán khi ấy chỉ báo có khoảng 425 ca nhiễm. Đại sứ quán Trung Quốc tại Washington (Mỹ) không hồi đáp khi được yêu cầu bình luận về thông tin này.

Giáo sư Meyers còn sử dụng siêu máy tính để đánh giá tác động của các biện pháp cách biệt xã hội do các nhà hoạch định chính sách của liên bang và bang Texas ban hành. Bà cho biết mục đích là nhằm cung cấp thông tin cho các nhà hoạch định chính sách về hậu quả của việc nới lỏng hay tăng cường các biện pháp đã đề ra. Hệ thống siêu máy tính dự đoán nước Mỹ sẽ đó nhận "nhiều kiểu can thiệp trong vòng nhiều tuần, tháng tới" nhằm bảo vệ  người dân khỏi virus.

Các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne ở Lemont, Illinois (Mỹ) lại sử dụng hệ thống siêu máy tính để nghiên cứu cách thức lây lan của virus trong cộng đồng cũng như sự tiến hoá của nCoV, bên cạnh các dự án khác liên quan đến phát triển vaccine và tìm ra thuốc mới chống virus.

Chirag Dekate - Giám đốc nghiên cứu cao cấp của công ty nghiên cứu thị trường Gartner - cho biết, việc hợp tác về hệ thống siêu máy tính giữa các nhà nghiên cứu, quan chức chính phủ và các hãng công nghệ cho thấy việc tăng sự hiểu biết của con người về chủng virus Covid-19 đang là điều cấp thiết. Ông Dekate nói một số hệ thống siêu máy tính đang được các nhà nghiên cứu sử dụng có tốc độ và sức mạnh cao hơn nhiều so với các tài nguyên điện toán thường được dùng bởi giới doanh nghiệp, trong đó có cả các công ty dược.

Có khoảng 25 nhà nghiên cứu từ Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge thuộc Đại học Tenesse cùng nhiều phòng thí nghiệm và trường đại học khác của Mỹ đang sử dụng Summit - siêu máy tính của IBM - để tìm ra thuốc chữa Covid-19. Theo Jeremy Smith - Giám đốc Trung tâm Thí nghiệm Sinh học phân tử Quốc gia thuộc Đại học Tenesse, do virus nCoV có thể tiến hoá nên sẽ cần nhiều hơn một loại thuốc để chống lại bệnh dịch.

Lợi thế của siêu máy tính Summit là tốc độ. Ông Smith cho biết nó có khả năng xử lý tương đương với một triệu laptop cùng lúc. Tuy vậy, chuyên gia này không biết phải mất bao lâu để hệ thống tìm ra phương thức chống lại virus Covid-19. "Đây là khía cạnh gây bức bối của việc này. Bởi nó là nghiên cứu khoa học và bạn sẽ không bao giờ biết mình sẽ thành công trong việc đạt tới mục tiêu cuối cùng", ông nói thêm.

Đức Trí (theo WSJ)