Name: Khoa học đưa liệu pháp chữa bệnh trực tiếp đến tế bào của bạn | Eric Kelsic (The science of delivering cures straight to your cells | Eric Kelsic)
Uploaded: 2025-12-01T18:03:34.000Z
Duration: 15 min 46 s
Description: Thousands of YouTube videos with English-Chinese subtitles! Now you can learn to understand native speakers, expand your vocabulary, and improve your pronunciation...

Là con người, tất cả chúng ta đều mong muốn những điều giống nhau.

A life that's full of good experiences, more time with family, with friends, more time to love.

Một cuộc sống đầy trải nghiệm tốt đẹp, có nhiều thời gian hơn bên gia đình, bạn bè, có nhiều thời gian để yêu thương.

But sometimes genetic illness can cut that short.

Nhưng đôi khi bệnh di truyền có thể rút ngắn điều đó.

Hoặc thực sự là đối với tất cả chúng ta.

At some point, our body breaks down and our bodies are genetic machines.

Tại một thời điểm nào đó, cơ thể chúng ta suy yếu và cơ thể chúng ta là những cỗ máy di truyền.

For many diseases, the cause of the disease is a mutation in the genome.

Đối với nhiều bệnh, nguyên nhân gây bệnh là một đột biến trong bộ gen.

Gene therapy is a vision that many have had for decades, more than 50 years.

Liệu pháp gen là một tầm nhìn mà nhiều người đã có trong nhiều thập kỷ, hơn 50 năm.

The power of genetic technology is that once you get inside of cells with a DNA molecule, that molecule can stay there for the lifetime of the cell.

Sức mạnh của công nghệ di truyền là một khi bạn đưa phân tử DNA vào bên trong tế bào, phân tử đó có thể tồn tại ở đó suốt đời tế bào.

So it's the potential for a one time treatment for a disease where you wouldn't otherwise be able to reach the cells and solve for the root cause of the disease.

Vì vậy, đó là tiềm năng cho một phương pháp điều trị một lần cho một căn bệnh mà bạn không thể tiếp cận tế bào và giải quyết nguyên nhân gốc rễ của bệnh.

Today though, for the most part, the genome you're born with is the genome you die with.

Tuy nhiên, ngày nay, phần lớn, bộ gen bạn sinh ra đã là bộ gen bạn mang theo đến khi chết.

Access to this molecular level is out of reach for almost all of this.

Việc tiếp cận cấp độ phân tử này gần như nằm ngoài tầm với của tất cả những điều đó.

Chúng tôi đã thử nhiều cách khác nhau, nhưng

have really struggled to be able to get enough of the genetic payload into the cells where they're going to be effective as a therapeutic.

đã thực sự gặp khó khăn trong việc đưa đủ vật liệu di truyền vào bên trong tế bào nơi chúng có thể phát huy hiệu quả như một liệu pháp.

And it's getting inside of the cells that has really been a challenge for many, many years.

Và việc đưa được vào bên trong tế bào thực sự là một thách thức trong nhiều năm.

I'm Eric Kelsik, CEO and co founder at Diner Therapeutics.

Tôi là Eric Kelsik, CEO và đồng sáng lập tại Diner Therapeutics.

For the past 10 years, I've been working to solve the grand challenge of gene delivery.

Trong 10 năm qua, tôi đã làm việc để giải quyết thách thức lớn về phân phối gen.

How are we going to make gene therapy a mainstream kind of medicine?

Làm thế nào để chúng ta biến liệu pháp gen thành một loại thuốc phổ biến?

We need to solve these grand challenges like delivery, being able to deliver a therapeutic payload to every organ or every cell where there might be some benefit to patient health.

Chúng ta cần giải quyết những thách thức lớn này như phân phối, có khả năng phân phối vật liệu trị liệu đến mọi cơ quan hoặc mọi tế bào nơi có thể mang lại lợi ích cho sức khỏe bệnh nhân.

To do that, we're engineering protein shells derived from viruses.

Để làm được điều đó, chúng tôi đang thiết kế các vỏ protein có nguồn gốc từ virus.

Capsids are the protein shells of Adeno associated virus.

Vỏ capsid là vỏ protein của Virus liên quan đến Adeno.

Adeno associated virus is a parasite of other viruses.

Virus liên quan đến Adeno là một ký sinh trùng của các virus khác.

AAV naturally isn't known to cause any disease.

AAV tự nhiên không được biết là gây ra bất kỳ bệnh nào.

The reason why AV gets a lot of attention is because it's one of the smallest viruses and that enables it to get into many places all across the body where we need to deliver therapeutic DNA.

Lý do AV nhận được nhiều sự chú ý là vì nó là một trong những virus nhỏ nhất và điều đó cho phép nó đi vào nhiều nơi trên khắp cơ thể, nơi chúng ta cần phân phối DNA trị liệu.

We still don't know a lot about how it functions naturally.

Chúng ta vẫn chưa biết nhiều về cách nó hoạt động tự nhiên.

That said, we don't need to understand everything about how the virus works in order to adapt it as a therapeutic technology.

Tuy nhiên, chúng ta không cần hiểu mọi thứ về cách virus hoạt động để điều chỉnh nó như một công nghệ trị liệu.

And that's our focus at Dino, engineering the capsid sequence to make capsids a better delivery vehicle for gene therapies.

Và đó là trọng tâm của chúng tôi tại Dino, thiết kế trình tự vỏ capsid để làm cho vỏ capsid trở thành một phương tiện phân phối tốt hơn cho liệu pháp gen.

What's amazing about capsids is they're evolved in nature to do so many different things so they can go through your body, through the blood, find a cell, enter the cell and then be released into the cell cytoplasm, get into the Nucleus through the nuclear pore, break open the capsid and release the genome.

Điều tuyệt vời về vỏ capsid là chúng đã tiến hóa trong tự nhiên để làm rất nhiều việc khác nhau, vì vậy chúng có thể đi qua cơ thể bạn, qua máu, tìm một tế bào, xâm nhập vào tế bào và sau đó được giải phóng vào tế bào chất, đi vào nhân qua lỗ nhân, phá vỡ

So for a gene therapy going from the blood into cells, into the cytoplasm, into the nucleus, the genetic payload, that's entirely the goal.

Vì vậy, đối với liệu pháp gen đi từ máu vào tế bào, vào tế bào chất, vào nhân, vật liệu di truyền, đó hoàn toàn là mục tiêu.

And when therapeutic genes are expressed in the nucleus, they can be treating those cells for a patient's entire lifetime.

Và khi các gen trị liệu được biểu hiện trong nhân, chúng có thể điều trị các tế bào đó suốt đời bệnh nhân.

As a one time treatment, it can be an effective cure.

Như một phương pháp điều trị một lần, nó có thể là một phương pháp chữa trị hiệu quả.

However, natural capsids, they're not efficient enough for most therapeutic purposes.

Tuy nhiên, vỏ capsid tự nhiên không đủ hiệu quả cho hầu hết các mục đích trị liệu.

So for the past 28 years, protein engineers have been working to modify the capsid to make it better as a therapeutic protein, applying a technique called directed evolution.

Vì vậy, trong suốt 28 năm qua, các kỹ sư protein đã làm việc để sửa đổi vỏ capsid để nó trở thành một protein trị liệu tốt hơn, áp dụng một kỹ thuật gọi là tiến hóa có định hướng.

Directed evolution is evolution, like occurs in nature, but for a goal that we choose.

Tiến hóa có định hướng là sự tiến hóa, giống như xảy ra trong tự nhiên, nhưng vì một mục tiêu mà chúng ta chọn.

And the most common approach there had been to randomly change the capsid sequence to make very large libraries, millions or even billions of different capsid sequence molecules.

Và cách tiếp cận phổ biến nhất là thay đổi ngẫu nhiên trình tự vỏ capsid để tạo ra các thư viện rất lớn, hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ phân tử trình tự vỏ capsid khác nhau.

Với một thư viện chất lượng rất thấp, nhưng

a very large one, you have a chance of getting a good hit.

rất lớn, bạn có cơ hội tìm được một kết quả tốt.

Nhưng nó giống như mò kim đáy bể.

And the reason is because the capsid has many different functions.

Và lý do là vì vỏ capsid có nhiều chức năng khác nhau.

And if you break even one of them, then and as a therapeutic, it's essentially useless.

Và nếu bạn làm hỏng dù chỉ một trong số chúng, thì với tư cách là một liệu pháp, nó về cơ bản là vô dụng.

Roughly 80% of the single changes that you could make to the capsid break the most essential function, which is the assembly and packaging of the genome.

Khoảng 80% những thay đổi đơn lẻ mà bạn có thể thực hiện đối với vỏ capsid sẽ phá vỡ chức năng thiết yếu nhất, đó là lắp ráp và đóng gói bộ gen.

What that means is that if by chance you make any mutation four out of five times, it's going to break the function.

Điều đó có nghĩa là nếu bạn vô tình tạo ra bất kỳ đột biến nào, bốn trên năm lần, nó sẽ phá vỡ chức năng.

And that's a problem for engineering because to get improved function, we're going to need to make multiple changes, maybe even hundreds of changes.

Và đó là một vấn đề đối với việc kỹ thuật hóa vì để có được chức năng cải thiện, chúng ta sẽ cần thực hiện nhiều thay đổi, có thể là hàng trăm thay đổi.

So if every time you make a change, the viability drops down, it gets really hard to have a library of changes that are going to give you a chance of finding an improved capsid.

Vì vậy, mỗi khi bạn thực hiện một thay đổi, khả năng sống sót lại giảm xuống, sẽ rất khó để có một thư viện các thay đổi mang lại cho bạn cơ hội tìm được một vỏ capsid cải thiện.

Và đó chỉ là những điều cơ bản.

You need to be able to produce and purify that capsid at scale.

Bạn cần có khả năng sản xuất và tinh chế vỏ capsid đó ở quy mô lớn.

It needs to be stable at low temperature or frozen.

Nó cần ổn định ở nhiệt độ thấp hoặc đông lạnh.

But even when it's in your body, which is a relatively high temperature, it also needs to get into the right cells.

Nhưng ngay cả khi nó ở trong cơ thể bạn, nơi có nhiệt độ tương đối cao, nó cũng cần đi vào đúng tế bào.

For example, there's a lot of unmet need for gene therapy in the brain because it's very difficult to get therapeutic proteins or other molecules across the blood brain barrier.

Ví dụ, có rất nhiều nhu cầu chưa được đáp ứng đối với liệu pháp gen trong não vì rất khó để đưa các protein trị liệu hoặc các phân tử khác vượt qua hàng rào máu não.

At a high dose, you might be able to get into 0.1% or maybe maybe a little bit more of the neurons in the brain.

Với liều cao, bạn có thể tiếp cận được 0,1% hoặc có lẽ nhiều hơn một chút các tế bào thần kinh trong não.

That's not enough to treat many diseases.

Thế là chưa đủ để điều trị nhiều bệnh.

And in addition to that, most of the capsid delivers its payload to the liver.

Và ngoài ra, hầu hết vỏ capsid đều phân phối vật liệu trị liệu của chúng đến gan.

And at a high enough dose, that can also become Toxic.

Và với liều đủ cao, điều đó cũng có thể trở nên độc hại.

We need to improve the efficiency of delivery to the target cell.

Chúng ta cần cải thiện hiệu quả phân phối đến tế bào đích.

Over decades of trying this approach, we just didn't get enough improved variants or variants that were optimized for all the different functions that were needed to make them effective as gene therapies.

Qua nhiều thập kỷ thử nghiệm phương pháp này, chúng ta đã không thu được đủ các biến thể cải tiến hoặc các biến thể được tối ưu hóa cho tất cả các chức năng khác nhau cần thiết để chúng trở thành liệu pháp gen hiệu quả.

I had seen that there was a new wave of technologies coming with the potential to change the way that we engineer proteins completely.

Tôi đã thấy có một làn sóng công nghệ mới xuất hiện với tiềm năng thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tạo ra protein.

It starts with this DNA multiplexing technology.

Nó bắt đầu với công nghệ nhân bản DNA này.

So we have an idea of an experiment we want to run testing many different capsids.

Vì vậy, chúng tôi có ý tưởng về một thí nghiệm muốn thực hiện để kiểm tra nhiều loại vỏ capsid khác nhau.

They might be designed to bind to a certain receptor, or they might be designed in a neighborhood of sequence space that before we found is promising.

Chúng có thể được thiết kế để liên kết với một thụ thể nhất định, hoặc chúng có thể được thiết kế trong một không gian trình tự mà trước đây chúng tôi thấy là đầy hứa hẹn.

We came up with a way of building very large libraries of capsids in which the sequence was programmed, meaning we had designed it on a computer, synthesized that DNA and then cloned it into the capsid so this could be injected in a few mills.

Chúng tôi đã nghĩ ra một cách để xây dựng các thư viện vỏ capsid rất lớn, trong đó trình tự được lập trình, nghĩa là chúng tôi đã thiết kế nó trên máy tính, tổng hợp DNA đó và sau đó nhân bản nó vào vỏ capsid để có thể tiêm trong vài ml.

The best way we have to make a prediction about what's going to be safe and effective for humans is to do an animal experiment.

Cách tốt nhất để chúng tôi đưa ra dự đoán về những gì sẽ an toàn và hiệu quả cho con người là thực hiện thí nghiệm trên động vật.

We do most of our screening in non human primates, especially in cynomologous monkeys.

Chúng tôi thực hiện hầu hết các sàng lọc của mình trên các loài linh trưởng không phải người, đặc biệt là khỉ cynomologous.

That's one reason why we developed this technology, because their lives are also very precious.

Đó là một lý do tại sao chúng tôi phát triển công nghệ này, bởi vì cuộc sống của chúng cũng rất quý giá.

We want to get as much information as we can from even one experiment.

Chúng tôi muốn thu thập càng nhiều thông tin càng tốt từ ngay cả một thí nghiệm.

In this case, we're measuring maybe 100 or 200,000, sometimes even a million different capsid sequences in that one animal.

Trong trường hợp này, chúng tôi đang đo lường có lẽ 100 hoặc 200.000, đôi khi thậm chí một triệu trình tự vỏ capsid khác nhau trong một con vật đó.

We'll get all these tissues back from our animal experiments, and

Chúng tôi sẽ lấy tất cả các mô này từ các thí nghiệm trên động vật của chúng tôi, và

then we want to learn as much as we can from that experiment.

sau đó chúng tôi muốn tìm hiểu càng nhiều càng tốt từ thí nghiệm đó.

Where did the capsids go or where did they not go?

Vỏ capsid đã đi đến đâu hoặc không đi đến đâu?

Extract the nucleic acids, say, purify the DNA, purify the rna.

Tách chiết axit nucleic, ví dụ, tinh sạch DNA, tinh sạch RNA.

You can then work all the way back to what was the capsid sequence that this molecule corresponds to.

Sau đó, bạn có thể lần ngược lại xem trình tự vỏ capsid nào tương ứng với phân tử đó.

Is there more or less of that in the library?

Thư viện có nhiều hơn hay ít hơn cái đó?

And if there's more, that might mean that it was functionally improved for delivery.

Và nếu có nhiều hơn, điều đó có thể có nghĩa là nó đã được cải thiện chức năng để phân phối.

If there's less, it might mean that there was a problem and it was broken.

Nếu có ít hơn, điều đó có thể có nghĩa là có vấn đề và nó đã bị hỏng.

Chúng tôi thực hiện điều này trên tất cả các thư viện của mình.

At the end of today, we've got petabytes of data from the DNA sequencing.

Cuối ngày hôm nay, chúng tôi có petabyte dữ liệu từ việc giải trình tự DNA.

I had always thought that proteins, they're too complex for us to understand as humans, certainly too complex for me to understand.

Tôi luôn nghĩ rằng protein quá phức tạp để chúng ta hiểu, chắc chắn là quá phức tạp đối với tôi.

When you look at a string of 735 letters, it's really hard to notice all the differences.

Khi nhìn vào một chuỗi 735 chữ cái, rất khó để nhận thấy tất cả các điểm khác biệt.

But with all that data, what I could see, even myself, was there's a lot of patterns in that data, patterns about which amino acids work at each position.

Nhưng với tất cả dữ liệu đó, ngay cả bản thân tôi cũng có thể thấy, có rất nhiều quy luật trong dữ liệu đó, các quy luật về axit amin nào hoạt động ở mỗi vị trí.

My thought was that If I could recognize those patterns, and

Suy nghĩ của tôi là nếu tôi có thể nhận ra những mẫu đó, và

the data set is so vast, there's probably a lot more information in them as well.

tập dữ liệu rất lớn, có lẽ còn có nhiều thông tin hơn trong đó nữa.

That's actually the perfect type of problem for a machine learning model.

Đó thực sự là loại vấn đề hoàn hảo cho một mô hình học máy.

We can use AI to automate the analysis of all that data and to find even more nuanced patterns to maximize the chances of success.

Chúng ta có thể sử dụng AI để tự động hóa việc phân tích tất cả dữ liệu đó và tìm ra các mẫu tinh tế hơn nữa để tối đa hóa cơ hội thành công.

The expected value of finding an improved variant, we call that AI guided design.

Giá trị kỳ vọng của việc tìm ra một biến thể được cải tiến, chúng tôi gọi đó là thiết kế có hướng dẫn bằng AI.

But once we have that data and we've trained models on it, we can now query those models billions and billions of times.

Nhưng một khi chúng ta có dữ liệu đó và đã huấn luyện các mô hình trên đó, giờ đây chúng ta có thể truy vấn các mô hình đó hàng tỷ lần.

So our ability to scale the computational work is even higher than the molecular side.

Vì vậy, khả năng mở rộng công việc tính toán của chúng tôi thậm chí còn cao hơn so với khía cạnh phân tử.

We can't possibly test everything in an experiment, but

Chúng ta không thể thử nghiệm mọi thứ trong một thí nghiệm, nhưng

with machine learning, we can test many different sequences in silico, meaning on a computer, and

với học máy, chúng ta có thể thử nghiệm nhiều chuỗi khác nhau trong môi trường in silico, nghĩa là trên máy tính, và

the models will tell us which ones they think are better.

các mô hình sẽ cho chúng ta biết chúng nghĩ cái nào tốt hơn.

Hoặc chúng ta có thể thử nghiệm nhiều mô hình.

Tens or hundreds of different models each have a different insight.

Hàng chục hoặc hàng trăm mô hình khác nhau mỗi mô hình có một góc nhìn khác nhau.

And we compare the opinions of all those different experts to choose the ones that we're very confident are worth investing in as we bring them forward into the nest experiment.

Và chúng ta so sánh ý kiến của tất cả các chuyên gia khác nhau đó để chọn ra những mô hình mà chúng ta rất tin tưởng là đáng để đầu tư khi chúng ta đưa chúng vào thử nghiệm tiếp theo.

So it's this iterative cycle of making libraries in DNA, measuring their properties, then building models to analyze and understand those properties, then querying the models to know where are the most promising regions of sequence space that we should go next, and

Vì vậy, đó là chu kỳ lặp đi lặp lại của việc tạo thư viện DNA, đo lường đặc tính của chúng, sau đó xây dựng mô hình để phân tích và hiểu các đặc tính đó, sau đó truy vấn các mô hình để biết đâu là vùng không gian trình tự hứa hẹn nhất mà chúng ta nên đi t

then going back to design a new library, turning that into DNA.

sau đó quay lại thiết kế một thư viện mới, biến nó thành DNA.

Chúng ta đang sử dụng rất nhiều công nghệ, nhưng

there's always human judgment at some point before we do another round of experiments.

luôn có sự phán đoán của con người tại một thời điểm nào đó trước khi chúng ta thực hiện một vòng thử nghiệm khác.

I think that over time, what we want to do is put humans at an even higher point of leverage so that they're able to use their exceptional judgment and shift some of the more routine tasks to AI agents or even just simple scripts that run on the computer.

Tôi nghĩ rằng theo thời gian, điều chúng ta muốn làm là đặt con người vào một điểm đòn bẩy cao hơn nữa để họ có thể sử dụng khả năng phán đoán đặc biệt của mình và chuyển một số nhiệm vụ thường xuyên hơn cho các tác nhân AI hoặc thậm chí chỉ là các tập lệ

Being able to collaborate with AIs more effectively is where we'd like to go, so that we can, for example, give instructions to the AI to automate how we analyze the library or how we design it and get back the answers that we expect.

Khả năng cộng tác hiệu quả hơn với AI là nơi chúng ta muốn hướng tới, để chúng ta có thể, ví dụ, đưa ra chỉ dẫn cho AI để tự động hóa cách chúng ta phân tích thư viện hoặc cách chúng ta thiết kế nó và nhận lại các câu trả lời mà chúng ta mong đợi.

We want to get the results as fast as we can.

Chúng ta muốn có kết quả nhanh nhất có thể.