Tuổi thọ

Như tôi sẽ trình bày chi tiết hơn trong chương 6, phần lớn tiến bộ của chúng ta trong điều trị và phòng ngừa bệnh tật cho đến nay là kết quả của một quá trình thử và sai tuyến tính để tìm ra những can thiệp hữu ích. Do thiếu công cụ để khám phá một cách có hệ thống mọi phương án điều trị khả dĩ, các khám phá theo mô hình này phần lớn dựa vào sự tình cờ.

Có lẽ phát kiến tình cờ nổi bật nhất trong y học chính là việc phát hiện ra penicillin, sự kiện đã khai mở cuộc cách mạng kháng sinh và kể từ đó có thể đã cứu sống tới 200 triệu người. Nhưng ngay cả khi các phát kiến không hoàn toàn là tình cờ, thì các nhà nghiên cứu vẫn cần đến may mắn mới có thể đạt được đột phá bằng những phương pháp truyền thống.

Khi chưa thể mô phỏng toàn diện các phân tử thuốc khả dĩ, các nhà khoa học buộc phải dựa vào các phương pháp như sàng lọc số lượng lớn và các thao tác thí nghiệm tỉ mỉ khác - vốn chậm hơn và kém hiệu quả hơn nhiều.

Công bằng mà nói, cách tiếp cận này đã đem lại những lợi ích to lớn. Một nghìn năm trước, tuổi thọ dự kiến (life expectancy) khi sinh ở châu Âu chỉ ở mức khoảng 20, bởi rất nhiều người qua đời từ khi còn nhỏ hoặc ở tuổi thanh xuân vì các bệnh như tả hay lỵ - những bệnh nhân ngày nay có thể dễ dàng phòng ngừa.

Tuổi thọ vô thời hạn dành cho con người không chỉ còn là giả thuyết. Ảnh: Trak.in.

Đến giữa thế kỷ 19, tuổi thọ dự kiến tại Vương quốc Anh và Mỹ đã tăng lên khoảng 40. Tính đến năm 2023, con số này đã vượt qua 80 ở phần lớn các nước phát triển. Như vậy, chúng ta đã gần như tăng gấp ba tuổi thọ trong vòng một nghìn năm, và tăng gấp đôi trong hai thế kỷ qua. Thành tựu này chủ yếu đến từ việc phát triển các phương pháp nhằm né tránh hoặc tiêu diệt tác nhân gây bệnh từ bên ngoài - tức vi khuẩn và virus mang bệnh vào cơ thể.

Tuy nhiên, đến nay, phần lớn những “trái thấp dễ hái” này đã được thu hoạch. Các nguyên nhân còn lại gây ra bệnh tật và suy giảm chức năng chủ yếu xuất phát từ sâu bên trong cơ thể chúng ta. Khi các tế bào rối loạn chức năng và mô bị suy thoái, chúng ta mắc phải những tình trạng như ung thư, xơ vữa động mạch, tiểu đường và Alzheimer. Ở một mức độ nào đó, ta có thể giảm rủi ro bằng lối sống, chế độ ăn uống và bổ sung dưỡng chất - điều tôi gọi là cây cầu thứ nhất dẫn đến việc kéo dài tuổi thọ một cách triệt để.

Nhưng những biện pháp ấy chỉ có thể trì hoãn điều không thể tránh khỏi. Đây chính là lý do vì sao tốc độ gia tăng tuổi thọ tại các nước phát triển đã chậm lại từ khoảng giữa thế kỷ 20. Ví dụ, từ năm 1880 đến 1900, tuổi thọ dự kiến khi sinh tại Mỹ tăng từ khoảng 39 lên 49 tuổi; nhưng từ năm 1980 đến 2000 - khi y học chuyển trọng tâm từ bệnh truyền nhiễm sang bệnh mãn tính và thoái hoá - mức tuổi thọ này chỉ tăng từ 74 lên 76 tuổi.

May thay, trong thập niên 2020, chúng ta đang bước vào cây cầu thứ hai: kết hợp trí tuệ nhân tạo và công nghệ sinh học để đánh bại các bệnh thoái hoá. Chúng ta đã vượt qua giai đoạn chỉ sử dụng máy tính để tổ chức thông tin về các can thiệp và thử nghiệm lâm sàng.

Giờ đây, AI đang được dùng để tìm ra các loại thuốc mới, và đến cuối thập niên này, chúng ta sẽ bắt đầu thay thế - từng bước một - các thử nghiệm lâm sàng chậm chạp, thiếu chính xác bằng mô phỏng số. Nói cách khác, chúng ta đang biến y học thành một ngành công nghệ thông tin, khai thác quy luật tăng trưởng theo cấp số nhân vốn đặc trưng cho các công nghệ số, để làm chủ phần mềm sinh học.

Một trong những ví dụ sớm nhất và quan trọng nhất cho điều này đến từ lĩnh vực di truyền học. Kể từ khi Dự án Bộ gen Người hoàn thành năm 2003, chi phí giải trình trật tự bộ gen đã liên tục giảm theo cấp số nhân - trung bình giảm một nửa mỗi năm.

Dù từng có giai đoạn chững lại trong khoảng 2016-2018 và bị ảnh hưởng bởi đại dịch COVID-19, chi phí này vẫn tiếp tục giảm - và sẽ giảm nhanh hơn nữa khi các AI tinh vi có vai trò lớn hơn trong giải mã gen. Chi phí đã giảm từ khoảng 50 triệu đô la mỗi bộ gen năm 2003 xuống còn 399 đô la vào đầu năm 2023, và một công ty đã hứa sẽ đưa ra mức giá 100 đô la vào thời điểm bạn đọc những dòng này.

Khi AI cải biến ngày càng nhiều lĩnh vực trong y học, nó sẽ tạo ra nhiều xu hướng tương tự. AI đã bắt đầu tạo ra tác động lâm sàng nhất định, nhưng chúng ta vẫn đang ở phần đầu của đường cong tăng trưởng theo cấp số nhân này. Dòng chảy ứng dụng nhỏ giọt hiện tại sẽ trở thành dòng thác vào cuối thập niên 2020.

Khi đó, chúng ta sẽ có khả năng bắt đầu xử lý trực tiếp các yếu tố sinh học đang giới hạn tuổi thọ tối đa vào khoảng 120 năm - bao gồm các đột biến gen trong ti thể, sự rút ngắn telomere, và hiện tượng phân chia tế bào mất kiểm soát gây ra ung thư.

Trong những năm 2030, chúng ta sẽ đến được cây cầu thứ ba trong hành trình kéo dài tuổi thọ: Các nanorobot y học có khả năng thực hiện việc “bảo trì và sửa chữa” thông minh ở cấp độ tế bào khắp cơ thể. Theo một số định nghĩa, một số phân tử sinh học hiện nay đã được coi là nanorobot. Nhưng điều khiến nanorobot ở cây cầu thứ ba trở nên khác biệt là khả năng được AI điều khiển chủ động để thực hiện các tác vụ khác nhau.

Ở giai đoạn này, chúng ta sẽ có mức kiểm soát sinh học tương tự như việc bảo trì xe hơi hiện nay. Tức là, trừ phi xe bị phá huỷ hoàn toàn bởi một tai nạn lớn, ta có thể tiếp tục sửa chữa và thay thế các bộ phận vô thời hạn. Tương tự, nanorobot thông minh sẽ cho phép sửa chữa hoặc nâng cấp có mục tiêu đối với từng tế bào riêng lẻ - và như vậy sẽ đánh bại hoàn toàn quá trình lão hoá.

Cây cầu thứ tư - khả năng sao lưu dữ liệu tâm trí của chúng ta ở dạng kỹ thuật số - sẽ là công nghệ của những năm 2040. Như tôi đã lập luận trong chương 3, cốt lõi của danh tính con người không nằm trong bản thân bộ não, mà nằm ở cấu trúc thông tin rất đặc biệt mà não có thể biểu diễn và vận dụng.

Khi quét được thông tin này với độ chính xác đủ cao, chúng ta sẽ có khả năng sao chép nó lên các nền tảng kỹ thuật số. Điều này có nghĩa là ngay cả khi bộ não sinh học bị phá huỷ, danh tính con người sẽ không bị xoá bỏ - mà có thể tiếp tục sống với tuổi thọ gần như vô hạn, thông qua việc sao lưu và sao chép an toàn.