Công nghệ tự nhân giống lai (Apomixis) và vai trò của AI trong nông nghiệp tương lai
Công trình phát triển các giống cây trồng lai có khả năng tự nhân giống (Apomixis) - một đột phá sinh học giúp cây trồng lai sản xuất hạt giống vô tính, đang được kỳ vọng sẽ giải quyết bài toán an ninh lương thực và biến đổi khí hậu đã mang về cho nhóm nghiên cứu quốc tế Giải đặc biệt VinFuture 2025.
.jpg)
Đây được xem là một bước đột phá có thể thay đổi nền nông nghiệp toàn cầu, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam. Trong cuộc phỏng vấn với Một Thế Giới, nhóm nhà khoa học đạt Giải đặc biệt VinFuture 2025 dành cho nhà khoa học nghiên cứu các lĩnh vực mới đã chia sẻ về cơ chế hoạt động, giá trị cốt lõi, và cách Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang được ứng dụng để rút ngắn khoảng cách giữa phát hiện khoa học và ứng dụng thực tiễn trên đồng ruộng.
Nhóm nhà khoa học quốc tế vinh dự nhận Giải đặc biệt VinFuture 2025: GS Venkatesan Sundaresan (Mỹ), GS Raphaël Mercier (Đức), TS Emmanuel Guiderdoni (Pháp), TS Imtiyaz Khanday (Mỹ) và TS Delphine Mieulet (Pháp). Công trình của họ giải quyết một thách thức tồn tại hàng thập kỷ trong nông nghiệp: làm thế nào để nông dân có thể tái sử dụng hạt giống lai năng suất cao mà không cần phải mua lại sau mỗi vụ mùa.
Trong bối cảnh Việt Nam đang đối mặt với những tác động nghiêm trọng của biến đổi khí hậu và cần đẩy mạnh nông nghiệp xanh bền vững, công nghệ đột phá này không chỉ hứa hẹn tăng năng suất mà còn mang lại sự ổn định kinh tế cho hàng triệu nông dân. Các nhà khoa học đã thẳng thắn chia sẻ về tiềm năng hợp tác, vai trò của khoa học cơ bản, ứng dụng AI, và những gợi mở quan trọng cho Việt Nam.
Tác động của VinFuture và sứ mệnh mở rộng
PV: Xin được chúc mừng các nhà khoa học đã thắng giải! Việc được vinh danh bởi VinFuture đã thay đổi phạm vi tiếp cận và sứ mệnh của công trình nghiên cứu đối với các nhà khoa học thế nào? Liệu giải thưởng này có giúp mở rộng khả năng hợp tác đặc biệt với các quốc gia đang phát triển?
TS. Imtiyaz Khanday: Nhận giải thưởng VinFuture là một vinh dự lớn với chúng tôi. Sau giải thưởng, chúng tôi vẫn sẽ tiếp tục lộ trình mà chúng tôi đang theo đuổi. Đó là tìm hiểu về phát triển sinh sản của cây trồng, đồng thời chuyển những hiểu biết này thành các công nghệ ứng dụng cho tương lai. Tiềm năng ứng dụng là rất lớn, đặc biệt là tại các quốc gia đang phát triển. Nhóm chúng tôi đang hợp tác chặt chẽ với các nhà khoa học ở nhiều nước để đưa công nghệ này từ phòng thí nghiệm ra thực tiễn.
TS. Emmanuel Guiderdoni: Tôi làm việc tại CIRAD - Viện nghiên cứu và giáo dục của Pháp, chuyên hợp tác với các nước đang phát triển. Delphine cũng đang làm việc với CIRAD nhằm cung cấp các giải pháp khoa học và công nghệ, thông qua hợp tác với các quốc gia đang phát triển. Chúng tôi làm việc cùng các hệ thống nghiên cứu nông nghiệp quốc gia hoặc quốc tế, tham gia sâu vào việc chuyển giao đổi mới sáng tạo và hợp tác với các chương trình, đội ngũ nghiên cứu trong nước để triển khai các công nghệ và giải pháp ngay tại thực địa. Chính thông qua các hoạt động này mà chúng tôi được giới thiệu đến Việt Nam.
Kỳ vọng ứng dụng và rào cản kinh tế
PV: Các nhà khoa học có thể mô tả giá trị ứng dụng thực tế lớn nhất mà các nhà khoa học mong đợi đối với công trình trong thời gian 5 đến 10 năm tới. Đâu là cái rào cản lớn nhất mà hiện tại đang ngăn cản việc triển khai rộng rãi công nghệ này trên toàn cầu và giải thưởng này có thể giúp loại bỏ rào cào ấy hay không?
TS. Delphine Mieulet: Tôi hy vọng rằng nghiên cứu của chúng tôi có thể áp dụng ngay lúc này, hoặc trong vài năm tới. Như Emmanuel đã nói, công nghệ này cho phép đưa trực tiếp các giống lai vào đồng ruộng và nhân giống theo phương pháp vô tính (clonal). Mục tiêu là giúp nông dân có một cây giống lai cho năng suất cao hơn các cây trồng khác, và cho phép họ tái sử dụng hạt giống mà không phải mua lần thứ hai.
Cụ thể, nông dân có thể giữ lại một phần hạt giống, không bán hoặc không sử dụng hết, và gieo lại trên cùng một đồng ruộng, cây vẫn giữ được sức sống và năng suất như ban đầu. Hiện tại, để công bố các bài báo khoa học, chúng tôi chỉ áp dụng công nghệ này trên một giống lai làm minh chứng. Mỗi vùng miền có điều kiện riêng, nên nếu áp dụng giống đó ở Việt Nam, chúng tôi cần xem xét kỹ từng điều kiện địa phương.
.jpg)
Từ đó, chúng tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu và phát triển những dòng giống mới, phù hợp với từng vùng khác nhau. Chúng tôi làm việc tại một viện nghiên cứu của Pháp, với trọng tâm là nghiên cứu các cây trồng nhiệt đới. Vì vậy, chúng tôi không chỉ nghiên cứu cây trồng quốc gia của Pháp, mà tập trung vào những quốc gia như Việt Nam, nhằm mang lại giải pháp thực tiễn cho nông nghiệp địa phương.
GS. Venkatesan Sundaresan: Với bất kỳ công nghệ mới nào, luôn có một khoảng thời gian trễ giữa khi phát hiện và khi áp dụng thực tế. Trước hết, cần thực hiện tối ưu hóa công nghệ. Tiếp theo là thử nghiệm trên thực địa.
Gần đây, ở Ấn Độ, chúng tôi đã ra mắt hai giống lúa cho nông dân. Tuy nhiên, đây là các giống được cải tiến về gene, không phải biến đổi gene (GMO). Mặc dù giống này được phát triển từ khoảng ba năm trước, nhưng trước khi đưa đến nông dân, phải trải qua thử nghiệm thực địa và thủ tục phê duyệt của các cơ quan chức năng của chính phủ.
Khi được phê duyệt, giống mới mới có thể được nông dân sử dụng để canh tác. Tương tự như việc phát triển thuốc, một loại thuốc mới phải trải qua thử nghiệm lâm sàng trước khi cung cấp cho bệnh nhân. Vì vậy, luôn có một khoảng cách nhất định giữa khi có kết quả nghiên cứu và khi ứng dụng thực tế.
Khoa học cơ bản và yêu cầu dữ liệu chất lượng
PV: Nghiên cứu khoa học cần độ trễ, vậy với một nước đang phát triển như Việt Nam theo các nhà khoa học Việt Nam nên tập trung đầu tư ưu tiên cho khoa học ứng dụng hay là khoa học cơ bản hay là các nền tảng khoa học ứng dụng và khoa học cơ bản?
GS. Raphaël Mercier: Thông thường chúng tôi tiến hành nghiên cứu song song. Chúng tôi vừa là các nhà khoa học nghiên cứu cơ bản, vừa hướng tới ứng dụng thực tiễn. Kết quả của nghiên cứu này đạt được là nhờ sự kết hợp chặt chẽ giữa nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng, chứ không thể chỉ dựa vào một mảng nghiên cứu riêng lẻ.
.jpg)
Với công nghệ mà chúng tôi phát triển, rõ ràng cần có nền tảng kiến thức vững chắc. Xét cho cùng, cốt lõi công nghệ chỉ dựa trên 4 gen mà chúng tôi thao tác và xây dựng hệ thống quanh chúng. Chúng tôi thiết kế các phương án, mô hình đều quay quanh 4 gen này, nên để đạt được những đổi mới công nghệ, tri thức nền là điều bắt buộc.
TS. Delphine Mieulet: Đối với việc áp dụng giống mới, thử nghiệm thực địa là cực kỳ quan trọng. Bởi nếu bạn đưa cho người nông dân và bắt buộc họ phải sử dụng, thì kết quả sẽ không thể thành công. Vì vậy, cách tốt nhất là tổ chức các thử nghiệm trên đồng ruộng, chọn lựa những nông dân tham gia, để họ có cơ hội trải nghiệm và đồng thời, chính phủ cũng sẽ là bên đưa ra quyết định cuối cùng. Nông dân cần được thuyết phục để tin tưởng về lợi ích và hiệu quả của công nghệ trước khi áp dụng.
.jpg)
GS. Venkatesan Sundaresan: Hiện tại, thử nghiệm thực địa của chúng tôi đang tiến hành với các giống lai của Brazil. Nếu chúng tôi bắt đầu thử nghiệm với các giống lai Việt Nam từ ngày mai, vẫn sẽ có một khoảng thời gian cần thiết để thuyết phục chính phủ và các chuyên gia tạo giống cây trồng Việt Nam rằng công nghệ này thực sự hiệu quả. Ngay cả khi công nghệ đã sẵn sàng, trong bối cảnh Việt Nam, việc triển khai rộng rãi cũng vẫn cần một khoảng thời gian nhất định.
Vai trò của Trí tuệ nhân tạo (AI)
PV: Ngày nay, chúng ta có thể nói về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu khoa học. Vậy theo các nhà khoa học, sự hỗ trợ từ AI sẽ giúp rút ngắn khoảng cách giữa khi phát hiện và khi áp dụng thực tế không?
TS. Imtiyaz Khanday: AI đang thay đổi hầu hết mọi lĩnh vực, và AI cũng đóng vai trò rất quan trọng trong nông nghiệp. Ví dụ, chúng tôi có dữ liệu lớn (big data) từ việc giải trình tự hàng nghìn dòng giống khác nhau, hay nói chính xác hơn là các dòng giống con của cùng một loại lúa.
Hiện nay, chúng tôi đã có hơn 2.000 bộ gen sẵn có. Nhưng quan trọng là phân tích sự biến dị trong các bộ gen này để tìm ra những gen có giá trị, có thể được sử dụng cho các ứng dụng như khám phá tính trạng, cải thiện giống và nhiều ứng dụng khác. Đây sẽ là một phần quan trọng trong giải trình tự và phân tích bộ gen (genomics) và tất cả các tính trạng biểu hiện ra bên ngoài (Phenomics) cũng như các lĩnh vực liên quan.
GS. Raphaël Mercier: AI sẽ sớm được nông dân sử dụng, và thực tế đã có nhiều ứng dụng hỗ trợ họ. Hiện nay, có các ứng dụng giúp nông dân quyết định thời điểm gieo trồng, loại cây trồng, và thời điểm bón phân hay chăm sóc trên đồng ruộng. Công nghệ của chúng tôi bổ sung và hỗ trợ cho các ứng dụng AI này. Những gì chúng tôi cần làm là thuyết phục AI rằng hạt giống của chúng tôi là lựa chọn tốt nhất mà nông dân nên sử dụng. Và để thuyết phục AI, chúng tôi sử dụng dữ liệu, kết quả thử nghiệm thực địa, và các bằng chứng thực nghiệm để chứng minh rằng những hạt giống hay giống lai mà chúng tôi có thể nhân giống để sản xuất chính là lựa chọn tốt nhất cho từng cánh đồng cụ thể.
TS. Delphine Mieulet: Ứng dụng này, khi được nông dân sử dụng, cũng cung cấp phản hồi cho các nhà nghiên cứu. Vì vậy, đây là một công cụ mạnh mẽ để trao đổi thông tin và thu thập thêm dữ liệu.
Gợi ý cho nông nghiệp Việt Nam xanh bền vừng
PV: Ở Việt Nam, nông nghiệp đóng góp rất lớn vào GDP. Việt Nam chú rất chú trọng, nhưng Việt Nam cũng là một trong những quốc gia bị ảnh hưởng bởi biến đổi khí hậu nhất trên thế giới, các nhà khoa học có gợi ý gì cho Việt Nam trong việc phát triển nông nghiệp xanh và bền vững đặc biệt là có liên hệ với công nghệ mà các nhà khoa học vừa được vinh danh ở VinFuture?
GS. Venkatesan Sundaresan: Công nghệ mà chúng tôi phát triển giúp duy trì năng suất cao trên một nền tảng di truyền nhất định. Nhưng nền tảng này vẫn có thể được điều chỉnh bằng cách tìm kiếm và thêm các gen bổ sung. Nói cách khác, đây giống như một khung di truyền, trên đó chúng ta có thể ghép thêm các đặc tính giúp cây tồn tại trong điều kiện khắc nghiệt, như nhiệt độ cao hay thiếu nước.
Mục tiêu là tạo ra một giống vừa chịu hạn vừa giữ năng suất cao, chứ không chỉ sống sót nhưng năng suất thấp. Với phương pháp này, chúng ta có thể kết hợp nhiều đặc tính tốt lên một giống năng suất cao, vừa bền vững vừa hiệu quả trên đồng ruộng.
Tôi nghĩ rằng việc có dữ liệu tốt và dữ liệu đáng tin cậy, đầy đủ là rất quan trọng. Điều mà AI làm rất tốt là tìm ra các mẫu, nhận diện các quy luật và dự đoán dựa trên các quy luật đó. Tuy nhiên, các quy luật này dựa trên dữ liệu đã có sẵn từ trước. Ví dụ điển hình và thành công nhất của AI trong sinh học là dự đoán cấu trúc protein. Đây là một thành công lớn, nhưng nó chỉ thực hiện được vì hàng trăm cấu trúc protein đã được giải trước đó - phần việc khó đã được làm sẵn. Bây giờ, AI chỉ cần nhìn vào các mẫu này và đưa ra các dự đoán chính xác.
Nếu không có dữ liệu chất lượng, chúng ta sẽ không thể tiến hành được gì cả. AI đôi khi cũng có thể tạo ra những kết quả sai lệch. Nguyên nhân là dữ liệu cơ sở quá yếu hoặc quá ít, nhưng AI vẫn cố gắng dự đoán dựa trên dữ liệu hạn chế đó – điều mà không một nhà khoa học nào làm. Vì vậy, AI đôi khi đưa ra những dự đoán phi lý.
Dữ liệu và kiến thức nền tảng là rất quan trọng để AI thực sự có ích.
TS. Delphine Mieulet: Bạn có thể tưởng tượng giống như một chiếc xe tuyệt vời, nơi chúng ta có thể sắp đặt các “hành khách” khác nhau - ở đây chính là các gen. Điều quan trọng là xác định những gen tốt để đưa lên xe. Vì vậy, nghiên cứu cơ bản là rất quan trọng. Chẳng hạn, chúng ta có thể thêm một gen giúp cây chịu ngập lụt, một gen khác giúp rễ phát triển sâu để chịu hạn, và nhiều gen khác nữa, để cải thiện giống cây trồng.
Cuối cùng, các nhà khoa học vẫn cần kiểm chứng những gì AI đang dự đoán.
GS. Raphaël Mercier: Câu trả lời đơn giản là khoa học. Khoa học phải được ứng dụng để phát triển tương lai, và điều này bao gồm mọi lĩnh vực của khoa học: Khoa học dữ liệu để đưa ra các quyết định chính xác; Khoa học đất để duy trì độ màu mỡ và hoạt động của đất; Và tất nhiên, di truyền học cây trồng.
Vì vậy, chúng ta vẫn cần các nhà khoa học. Dù AI có mặt, vẫn cần các nhà khoa học để tạo ra dữ liệu.
.jpg)
PV: Vậy các nhà khoa học gợi ý gì cho Việt Nam?
GS. Raphaël Mercier: Hãy đầu tư vào khoa học. Đó cũng chính là lý do tại sao chúng ta có mặt ở đây.
PV: Các nhà khoa học có kế hoạch hợp tác hay thiết lập quan hệ đối tác tại Việt Nam không?
GS. Venkatesan Sundaresan: Chúng tôi hy vọng sau giải thưởng này sẽ khuyến khích sự hợp tác. Như Rafael đã đề cập, không nhất thiết phải có chúng tôi trực tiếp tham gia, vì tất cả các kết quả đều đã được công bố. Nhưng khi chúng tôi tiếp tục cải tiến công nghệ, tôi nghĩ sẽ rất có ích nếu các nhà khoa học Việt Nam được tiếp cận và cập nhật những tiến triển mới nhất.
Mở rộng phạm vi cây trồng và thách thức kỹ thuật
PV: Mặc dù lúa là cây trồng trọng tâm, nhưng công nghệ Apomixis có thể mở rộng sang các loại cây trồng lương thực khác như ngô, lúa mì, đại mạch hoặc kê?
TS. Imtiyaz Khanday: Chúng tôi đang triển khai một số nghiên cứu trong phòng thí nghiệm. Ví dụ, hiện tại chúng tôi đang thử nghiệm trên lúa mạch (barley) – một loại cây quan trọng và cũng có quan hệ họ hàng gần với lúa mì. Bước tiếp theo sẽ là áp dụng trên lúa mì, và có thể trên các loài cây khác. Chúng tôi cũng có các đồng nghiệp đang làm việc trên cao lương (một loại cây ngũ cốc khác).
GS. Venkatesan Sundaresan: Phòng thí nghiệm của chúng tôi cũng đang nghiên cứu trên ngô (maize), và cũng đang ở giai đoạn thử nghiệm mới.
PV: Thách thức kỹ thuật hoặc sinh học lớn nhất khi chuyển công nghệ này các loài cây trồng khác là gì?
TS. Imtiyaz Khanday: Hiện tại, các loại cây ngũ cốc hoạt động rất hiệu quả - như lúa mạch, lúa mì, lúa và cao lương (nhóm một lá mầm - monocots). Tuy nhiên, chúng tôi gặp nhiều khó khăn hơn với các họ cây khác. Cây trồng được chia thành hai nhóm lớn: hai lá mầm (dicots) và một lá mầm (monocots). Các cây thuộc nhóm hai lá mầm vẫn còn gặp một số vấn đề kỹ thuật trong quá trình áp dụng công nghệ.
TS. Delphine Mieulet: Loại cây đơn giản và dễ nghiên cứu, có thể trở thành mô hình cho các loại cây trồng khách là lúa. Các bước từ thu hoạch lúa đến phân tích không quá khó khăn. Tuy nhiên, với các cây khác, bộ gen phức tạp hơn, số nhiễm sắc thể nhiều hơn, nên các bước nghiên cứu lớn hơn và phức tạp hơn. Nhưng không có gì là không thể.
GS. Raphaël Mercier: Ví dụ với đậu nành, chúng tôi chưa thể áp dụng thành công công nghệ. Tôi nghĩ bộ gen của các loại cây họ đậu khác biệt nhiều so với lúa hay lúa mì, nên việc nghiên cứu phức tạp hơn. Chúng ta nên nhớ rằng ý tưởng về tạo hạt giống mà không cần thụ tinh trong cây trồng đã được đề xuất hơn 30 năm trước. Trong 25 năm, hầu như không có tiến triển nào. Mãi đến năm 2019, phòng thí nghiệm mới đạt được bước đột phá. Những tiến bộ này rất gần đây, vì vậy hãy cho chúng tôi thêm thời gian
TS. Emmanuel Guiderdoni: Quay trở lại câu hỏi về việc áp dụng công nghệ này trên các loại cây khác, quá trình này liên quan đến hai bước cơ bản: giảm phân (meiosis) và thụ tinh. Chúng tôi đã nắm được cách các bước này diễn ra ở lúa. Khó khăn kỹ thuật là chúng tôi chưa hiểu rõ các quá trình này ở các loại cây khác, đặc biệt là nhóm hai lá mầm (dicots). Khi nắm được những cơ chế cơ bản này, chúng tôi sẽ có thể áp dụng thành công. Đây là khoa học cơ bản đi đôi với công nghệ.
Xin cảm ơn các nhà khoa học!