Khi những sinh viên Công nghệ thông tin bước vào thế giới y sinh

Không học sinh học, không học dược nhưng nhóm sinh viên ngành Công nghệ thông tin chương trình đào tạo bằng tiếng Anh của Đại học Công nghiệp Hà Nội vừa có công bố trên tạp chí Intelligence-Based Medicine (Scopus Q2) với nghiên cứu ứng dụng deep learning (kỹ thuật học sâu) trong dự đoán mối quan hệ giữa vi khuẩn và thuốc.

Có một khoảng thời gian, những bài báo về vi khuẩn, thuốc điều trị hay trình tự gen xuất hiện trên màn hình máy tính của nhóm sinh viên Công nghệ thông tin nhiều không kém những dòng code. Từ thế giới quen thuộc của thuật toán và dữ liệu, các thành viên bắt đầu tiếp cận những khái niệm vốn thuộc về phòng thí nghiệm y sinh và các nghiên cứu y học.

Đối với Lầu Minh Tuấn, Nguyễn Thị Kim Anh, Ngô Thị Tú Khuyên, Nguyễn Thị Na và Nguyễn Quốc Phú, không ai trong nhóm từng nghĩ có ngày mình dành hàng giờ để đọc về vi khuẩn, thuốc điều trị hay các trình tự gen. Nhưng chính quá trình đi tìm lời giải cho một bài toán còn nhiều khoảng trống đã đưa những sinh viên Công nghệ thông tin bước vào một lĩnh vực hoàn toàn xa lạ, nơi những dòng mã nguồn không chỉ dùng để xử lý dữ liệu mà còn góp phần trả lời những câu hỏi của y học.

Nhóm sinh viên ngành Công nghệ thông tin - CTĐT bằng tiếng Anh cùng TS. Nguyễn Văn Tỉnh - giảng viên hướng dẫn đề tài nghiên cứu

Một bài toán không bắt đầu từ công nghệ

Ý tưởng nghiên cứu xuất phát từ một thực tế đáng chú ý: hệ vi sinh vật có ảnh hưởng rất lớn tới sức khỏe con người, trong khi việc xác định các tương tác giữa vi khuẩn và thuốc bằng phương pháp truyền thống thường đòi hỏi nhiều thời gian, chi phí và nguồn lực.

Càng tìm hiểu, nhóm càng bị cuốn hút bởi những khoảng trống còn tồn tại trong lĩnh vực này. Hơn 98% các tương tác tiềm năng giữa vi khuẩn và thuốc vẫn chưa được quan sát trực tiếp trong thực tế. Với những sinh viên yêu thích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, đó vừa là thách thức, vừa là cơ hội để thử sức với một bài toán mang giá trị thực tiễn.

Để bước vào lĩnh vực y sinh, các thành viên gần như phải học một "ngôn ngữ" mới. Trên màn hình máy tính không chỉ còn là thuật toán hay những dòng lệnh quen thuộc, mà xuất hiện ngày càng nhiều các khái niệm về cấu trúc phân tử thuốc, trình tự gen hay dữ liệu sinh học. Có những bài báo khoa học phải đọc đi đọc lại nhiều lần mới hiểu được cách các nhà nghiên cứu đặt câu hỏi, xây dựng giả thuyết và kiểm chứng kết quả.

Chính trong quá trình ấy, những khái niệm từng xa lạ dần trở nên quen thuộc. Các thành viên không còn quá bận tâm mình là sinh viên CNTT hay người nghiên cứu y sinh, mà tập trung vào việc tìm lời giải cho bài toán đang theo đuổi

Học cách tư duy như một nhà nghiên cứu

Đồng hành cùng nhóm trong suốt hành trình là TS. Nguyễn Văn Tỉnh. Từ những bước đầu tiên khi tiếp cận đề tài cho tới quá trình hoàn thiện bài báo quốc tế, thầy luôn là người định hướng và truyền động lực cho các thành viên.

Nhóm vẫn nhớ lời nhắc quen thuộc của thầy: "Muốn viết được một bài báo tốt thì trước hết phải đọc được thật nhiều bài báo tốt."

Từ lời nhắc ấy, việc đọc tài liệu dần trở thành một phần quen thuộc trong quá trình nghiên cứu của nhóm. Mỗi bài báo khoa học mở ra một hướng tiếp cận mới, mỗi câu hỏi được giải đáp lại dẫn tới những câu hỏi khác cần tiếp tục tìm hiểu.

Có những tuần, cả nhóm gần như chỉ xoay quanh một câu hỏi: vì sao mô hình vẫn chưa cho kết quả như kỳ vọng. Một giả thuyết bị bác bỏ đồng nghĩa với việc phải quay lại từ đầu, đọc thêm tài liệu, kiểm tra lại dữ liệu và thử một hướng tiếp cận khác. Những vòng lặp ấy đôi khi khiến tiến độ chậm hơn dự kiến, nhưng cũng là lúc các thành viên học được điều quan trọng nhất của nghiên cứu khoa học: kiên nhẫn với điều mình chưa biết.

Những góp ý từ các chuyên gia phản biện quốc tế nhiều lần buộc nhóm phải rà soát lại toàn bộ lập luận và kết quả thực nghiệm. Qua đó, các thành viên hiểu rằng trong nghiên cứu khoa học, một kết quả tốt chưa đủ, điều quan trọng hơn là phải chứng minh được vì sao kết quả đó đáng tin cậy.

Từ kết quả thực nghiệm đến giá trị thực tiễn

Một trong những khoảnh khắc khiến nhóm nhớ nhất đến từ giai đoạn phân tích kết quả nghiên cứu. Khi mô hình liên tục đưa ra các dự đoán liên quan tới những chủng vi khuẩn nguy hiểm thường xuất hiện trong môi trường bệnh viện như Acinetobacter baumannii hay Stenotrophomonas maltophilia, các thành viên bắt đầu nhìn thấy rõ hơn ý nghĩa của công trình mình đang thực hiện.

Những kết quả dự đoán khi đó không còn đơn thuần là các con số trên màn hình. Lần đầu tiên, các thành viên cảm nhận rõ rằng những dòng mã nguồn mình viết ra có thể góp phần hỗ trợ các nghiên cứu liên quan đến sức khỏe con người. Xa hơn một mô hình dự đoán, đó là khả năng giúp các nhà khoa học rút ngắn hành trình tìm kiếm những tương tác tiềm năng giữa vi khuẩn và thuốc.

Đầu năm 2026, công trình KAMDA: A Multi-view Kolmogorov-Arnold Network Integrating Pre-trained BERT Embeddings and Similarity-based Imputation for Microbe-Drug Association Prediction chính thức được chấp nhận đăng tải trên Intelligence-Based Medicine

Email thông báo chấp nhận bài báo đến vào một ngày bình thường như bao ngày khác. Sau nhiều tháng đọc tài liệu, xây dựng mô hình, thực hiện thực nghiệm và chỉnh sửa bản thảo, những nỗ lực của cả nhóm cuối cùng cũng được ghi nhận.

Khoảnh khắc nhìn thấy dòng chữ "Accept" trên màn hình, các thành viên không nghĩ nhiều đến chỉ số Q2 hay một công bố quốc tế. Điều hiện lên rõ hơn là hành trình đã đi qua: những lần kết quả chưa như kỳ vọng, những vòng phản biện buộc phải làm lại, những buổi tối dành hàng giờ để rà soát từng chi tiết trong bản thảo.

Không ai còn nhớ mình đã chỉnh sửa manuscript bao nhiêu lần. Nhưng ai cũng nhớ cảm giác nhẹ nhõm và hạnh phúc khi biết rằng những nỗ lực âm thầm suốt nhiều tháng qua đã mang lại kết quả. Với các thành viên, đó không chỉ là một bài báo được chấp nhận đăng tải, mà còn là dấu mốc đánh dấu sự trưởng thành trên hành trình nghiên cứu khoa học đầu tiên của mình.

Có lẽ điều đáng nhớ nhất không nằm ở dòng chữ "Accept" xuất hiện trong email, mà ở hành trình đã dẫn tới nó. Hành trình ấy bắt đầu từ những sinh viên Công nghệ thông tin bước vào một thế giới hoàn toàn xa lạ, kiên trì với những điều mình chưa biết và từng bước tìm thấy lời giải cho những câu hỏi vượt ra ngoài chuyên ngành của mình.

Từ một công bố quốc tế Q2, điều đọng lại không chỉ là kết quả nghiên cứu, mà còn là hình ảnh của những người trẻ dám bước ra khỏi giới hạn quen thuộc để chinh phục những miền tri thức mới. Đó cũng là giá trị mà Đại học Công nghiệp Hà Nội kiên trì theo đuổi: nuôi dưỡng tinh thần học thuật, khuyến khích nghiên cứu và tạo môi trường để sinh viên phát triển từ người học thành người kiến tạo tri thức.