Tác giả gốc: Will Awang
Nguồn gốc: Web3 Lawyer
Từ thời xa xưa, các hoàng đế và tướng lĩnh luôn có khát vọng bất tận về sự bất tử, và điều này vẫn đúng cho đến ngày nay. Việc theo đuổi sự tiếp tục của cuộc sống và khám phá các ranh giới khoa học đã có một hướng đi mới với sự trợ giúp của công nghệ blockchain. Sự trỗi dậy của khoa học phi tập trung (DeSci) mang đến hy vọng và khả năng mới cho việc khám phá các ranh giới khoa học.
Điều đầu tiên thu hút sự chú ý của tôi về DeSci là khoản đầu tư của Pfizer vào VitaDAO. Đây không chỉ là khoản đầu tư đầu tiên của Pfizer vào lĩnh vực Web3 mà còn đánh dấu sự công nhận và hỗ trợ của gã khổng lồ dược phẩm truyền thống đối với lĩnh vực DeSci. Kết hợp điều này với kinh nghiệm kinh doanh của bản thân trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số, tôi bắt đầu nghĩ về cách tái cấu trúc mô hình kinh doanh thông qua DeSci.
Báo cáo nghiên cứu DeSci Từ thách thức đến cơ hội: DeSci tái hiện khoa học như thế nào do Binance Research công bố lần đầu tiên đề xuất hiện tượng Thung lũng tử thần trong quá trình nghiên cứu khoa học, sau đó giới thiệu DeSci, phản hồi Thung lũng tử thần thông qua các giải pháp sáng tạo của DeSci và cuối cùng tóm tắt bối cảnh DeSci hiện tại trên thị trường, nêu rõ rằng DeSci đã đủ trưởng thành để tác động đến cách thức tiến hành nghiên cứu khoa học ngày nay. Mặc dù tình hình hiện tại có một số khoảng cách và thách thức, việc giải quyết “thung lũng tử thần” trong nghiên cứu đã là một bước tiến lớn.
Thực tế, theo ý tưởng của báo cáo nghiên cứu, trong toàn bộ quá trình chuyển đổi nghiên cứu khoa học thành thương mại hóa, DeSci có thể được tích hợp sâu hơn với công nghệ blockchain và Web3. Hãy lấy nghiên cứu và phát triển y tế làm ví dụ:
Thu thập dữ liệu: Dữ liệu từ nghiên cứu cơ bản ban đầu và nghiên cứu chuyển dịch có thể được thu thập thông qua DePIN và được tăng cường hơn nữa với sự trợ giúp của AI. Lợi ích là nó có thể bao phủ toàn thế giới và cung cấp các động lực.
Lưu trữ dữ liệu: Những dữ liệu này có thể được lưu trữ trên chuỗi thông qua công nghệ mã hóa để duy trì tính bất biến và bảo mật của dữ liệu, đồng thời xây dựng một hình thức xuất bản mới, mở và dễ tiếp cận với mọi người, ở một mức độ nào đó giải quyết được vấn đề về khả năng sao chép và tái tạo các khám phá khoa học;
Cộng đồng lợi ích: Thông qua các quy tắc do tổ chức DAO xây dựng, có thể đạt được cộng đồng lợi ích giữa nghiên cứu cơ bản và điều trị lâm sàng. Quy tắc này có thể được mở rộng hơn nữa để bao gồm nhiều liên kết như toàn bộ nghiên cứu, lâm sàng, thương mại hóa và các tình huống bác sĩ-bệnh nhân để đạt được tình huống đôi bên cùng có lợi cho tất cả các bên;
Bức tranh mà DeSci đưa ra trong tương lai sẽ là: các tổ chức phi tập trung (DAO) bao gồm các cộng đồng có nhiều bên cùng quan tâm, có chung mục tiêu và tầm nhìn, không còn bị ràng buộc bởi lợi nhuận vốn, kết hợp sâu sắc công nghệ blockchain và Web3, thúc đẩy các khám phá khoa học và đẩy nhanh việc triển khai các sản phẩm thực chất, thúc đẩy sự phát triển và tiến bộ của toàn xã hội.
Mặc dù DeSci vẫn đang ở giai đoạn đầu nhưng nó đang có tác động tích cực đến cách tiến hành nghiên cứu khoa học hiện nay.
Sau đây là nội dung của Từ thách thức đến cơ hội: DeSci tái hiện khoa học như thế nào. Hãy thưởng thức:
01 Quan điểm cốt lõi
Quá trình nghiên cứu khoa học phải đối mặt với những thách thức lớn, đặc biệt là trong nghiên cứu chuyển dịch, chuyển đổi nghiên cứu cơ bản sang ứng dụng thực tế. Hiện tượng “Thung lũng tử thần” khiến 80%-90% các dự án nghiên cứu thất bại trước khi thử nghiệm trên người và chỉ có 0,1% thuốc thử nghiệm được chấp thuận.
Sự mất cân bằng trong các động cơ giữa học viện, các cơ quan tài trợ và ngành công nghiệp đã dẫn đến những thách thức như thiếu kinh phí cho hoạt động RD, giảm sự hợp tác giữa các nhà khoa học và bác sĩ lâm sàng, khả năng sao chép và tái tạo các khám phá khoa học kém, cuối cùng khiến hầu hết các nghiên cứu bị trì trệ trong thung lũng tử thần.
Khoa học phi tập trung (DeSci) là một phong trào tận dụng nền tảng Web3 để tạo ra các mô hình nghiên cứu khoa học sáng tạo có thể giải quyết những thách thức nêu trên.
Bằng cách sử dụng các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO), blockchain và hợp đồng thông minh, DeSci có thể giải quyết các vấn đề phối hợp quan trọng. Điều này cho phép các nhóm bên liên quan khác nhau thống nhất lợi ích vốn của họ, do đó khuyến khích họ thúc đẩy nghiên cứu vào giai đoạn lâm sàng.
Thị trường đã xác định bốn lĩnh vực đổi mới chính trong không gian DeSci:
Cơ sở hạ tầng, bao gồm các phân ngành như nền tảng tài trợ và công cụ DAO, tạo thành nền tảng của DeSci DAO.
nghiên cứu, bao gồm cộng đồng DeSci cơ sở tổ chức các sự kiện trên toàn thế giới và một DAO có tầm nhìn thống nhất từ nhiều bên liên quan.
Dịch vụ dữ liệu, bao gồm nền tảng xuất bản và bình duyệt ngang hàng. Các nền tảng này hỗ trợ các ấn phẩm khoa học truy cập mở, cũng như các công cụ quản lý dữ liệu cung cấp tính toàn vẹn dữ liệu mạnh mẽ và khả năng kiểm soát truy cập cộng tác.
Meme có thể trực tiếp tài trợ cho các thí nghiệm khoa học hoặc đóng vai trò là phương tiện đầu tư cho các dự án DeSci khác.
Mặc dù nền tảng hiện tại có thể hỗ trợ nghiên cứu cơ bản và chuyển dịch, nhưng nó ít phù hợp hơn với nghiên cứu lâm sàng, một lĩnh vực mà sản phẩm mang lại lợi ích trực tiếp cho bệnh nhân.
Tóm lại, khoa học phi tập trung đã phát triển đủ để tác động đến cách thức khoa học được thực hiện ngày nay. Mặc dù vẫn còn một số khoảng cách và thách thức trong bối cảnh hiện tại, việc giải quyết “thung lũng tử thần” trong nghiên cứu đã là một bước tiến lớn.
02 Giới thiệu
2.1 Bối cảnh của nghiên cứu khoa học truyền thống
Quá trình mà ngành khoa học tạo ra kiến thức và phát minh mới có thể được chia thành nhiều giai đoạn khác nhau, chủ yếu là nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu lâm sàng. Hai giai đoạn chính này được kết nối bằng nghiên cứu chuyển dịch. Chức năng chính của nghiên cứu chuyển dịch là chuyển đổi kết quả nghiên cứu cơ bản thành các ứng dụng thực tế có thể được thử nghiệm thông qua các nghiên cứu lâm sàng. Mục tiêu cuối cùng của quá trình này là thương mại hóa các khám phá nghiên cứu và tạo ra các sản phẩm có lợi cho xã hội.
(Hình 1: “Thung lũng tử thần” là giai đoạn giữa khoa học cơ bản và khoa học lâm sàng, nơi mà hầu hết các nghiên cứu đều thất bại)
Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn nhất trong quá trình này là hiện tượng “Thung lũng Chết”, khi nhiều nỗ lực khoa học thất bại do thiếu nghiên cứu chuyển dịch hiệu quả.
Theo Viện Y tế Quốc gia (NIH), 80% đến 90% các dự án nghiên cứu thất bại trước khi được thử nghiệm trên người. Hơn nữa, cứ mỗi loại thuốc được FDA chấp thuận thì có hơn 1.000 loại thuốc khác được phát triển nhưng cuối cùng lại thất bại. Ngay cả ở giai đoạn sau, thách thức vẫn còn tồn tại - gần 50% thuốc thử nghiệm thất bại trong các thử nghiệm lâm sàng Giai đoạn III. Để hiểu rõ hơn, khả năng một ứng cử viên thuốc mới chuyển từ nghiên cứu tiền lâm sàng sang được FDA chấp thuận chỉ là 0,1%. Thống kê đáng kinh ngạc này nêu bật những thách thức đáng kể trong việc chuyển đổi kiến thức và sáng kiến được phát triển tại các trường đại học và viện nghiên cứu thành các sản phẩm hoặc phương pháp điều trị thực tế để ứng dụng cho con người.
(Hình 2: Số lượng phân tử mới được chấp thuận trên 1 tỷ đô la chi tiêu cho hoạt động RD toàn cầu đang giảm)
Những thách thức này ngày càng trầm trọng hơn do quy trình RD trong phát triển thuốc ngày càng kém hiệu quả. Ở Hoa Kỳ, chi phí phát triển và phê duyệt một loại thuốc mới tăng gấp đôi sau mỗi chín năm - một hiện tượng được gọi là Định luật Eroom, ngược lại với Định luật Moore. Một số lý do có thể là tiêu chuẩn quản lý chặt chẽ hơn, rào cản lớn đối với những khám phá y học mới đáp ứng các nhu cầu khác với các loại thuốc hiện có và chi phí cao cho các tổ chức nghiên cứu theo hợp đồng thiết kế và tiến hành các thử nghiệm lâm sàng. Nếu tình trạng này tiếp diễn, đến năm 2043, chi phí cho ngành dược phẩm sinh học để phát triển một loại thuốc duy nhất có thể lên tới 16 tỷ đô la. Gánh nặng tài chính này thường khiến ngành công nghiệp tập trung vào việc phát triển các loại thuốc có lợi nhuận cao hơn, điều này thường làm lu mờ tính cấp thiết của việc giải quyết các nhu cầu quan trọng khác về sức khỏe.
Sự kém hiệu quả này sẽ gây ra những hậu quả đáng kể về kinh tế và xã hội. Chi phí RD cao, cùng với tình trạng thất bại thường xuyên, đã dẫn đến chi phí chăm sóc sức khỏe tăng cao, cuối cùng sẽ do bệnh nhân, chính phủ và các công ty bảo hiểm gánh chịu. Ngoài ra, sự chậm trễ và thất bại trong việc chuyển đổi các phát hiện nghiên cứu thành các phương pháp điều trị khả thi có nghĩa là bệnh nhân thường không có được cơ hội có khả năng cứu sống, làm trầm trọng thêm các thách thức về sức khỏe cộng đồng. Ví dụ, các bệnh và tình trạng hiếm gặp ảnh hưởng đến các nhóm nhỏ thường bị bỏ qua vì chúng được coi là ít lợi nhuận, mặc dù nhu cầu điều trị rất cấp thiết.
2.2 Tại sao hầu hết các nghiên cứu không thể thoát khỏi “thung lũng tử thần”
Vấn đề cơ bản là các động cơ không phù hợp, dẫn đến ba thách thức chính: không đủ kinh phí, giảm sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng, và khả năng sao chép và tái tạo kém các khám phá khoa học. Những thách thức này cuối cùng dẫn đến việc nghiên cứu đi vào “thung lũng tử thần”.
Chúng tôi sẽ khám phá những thách thức chính này chi tiết hơn dưới đây:
2.2.1 Thiếu tiền
Việc thiếu kinh phí, đặc biệt là khi chuyển từ giai đoạn nghiên cứu cơ bản sang nghiên cứu lâm sàng, có thể là do sự không cân xứng giữa các nhà tài trợ và nhà nghiên cứu, cũng như thiếu minh bạch trong quá trình xem xét tài trợ.
Theo quan điểm của nhà tài trợ, họ sẽ ưu tiên những nghiên cứu có thể chuyển đổi thành sản phẩm có thể tạo ra doanh thu định kỳ. Hiệu ứng lan tỏa là do tính cạnh tranh trong việc xin tài trợ, các nhà nghiên cứu có xu hướng làm việc theo kỳ vọng của nhà tài trợ, khiến nghiên cứu trở nên bảo thủ hơn và kìm hãm sự đổi mới.
Ngoài ra, quy trình đánh giá không minh bạch có nghĩa là cùng một đề xuất được trình lên nhiều hội đồng khác nhau có thể mang lại những kết quả khác nhau. Trong trường hợp hội đồng xét duyệt tài trợ không được trả lương, có thể phát sinh những biến chứng khác, chẳng hạn như sự thiên vị từ các nhà nghiên cứu cạnh tranh, không chú ý đầy đủ đến chi tiết và sự chậm trễ đáng kể trong việc phê duyệt tài trợ. Điều này có nghĩa là các nhà nghiên cứu có xu hướng dành nhiều thời gian hơn vào việc xuất bản các ấn phẩm để khẳng định vị thế của mình trong cộng đồng khoa học thay vì tiến hành các thí nghiệm.
2.2.2 Giảm sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng
Do hầu hết các nghiên cứu đều trì trệ trong “thung lũng chết”, nên sự phối hợp giữa các nhà nghiên cứu cơ bản và bác sĩ lâm sàng trong quá trình nghiên cứu chuyển dịch là rất quan trọng.
Sự hợp tác hiệu quả tạo điều kiện thuận lợi cho việc thiết kế các thử nghiệm lâm sàng sáng tạo, tích hợp các dấu ấn sinh học từ nghiên cứu cơ bản hoặc các phương pháp nghiên cứu có mục tiêu. Ví dụ, ngành ung thư học đã có những tiến bộ đáng kể thông qua sự hợp tác, với những khám phá về di truyền và phân tử được thực hiện trong phòng thí nghiệm cung cấp thông tin trực tiếp cho các liệu pháp nhắm mục tiêu và thiết kế thử nghiệm cho các phân nhóm ung thư cụ thể. Sự kết hợp này làm giảm nguy cơ thất bại ở giai đoạn thử nghiệm cuối cùng và tăng khả năng cung cấp phương pháp điều trị hiệu quả cho bệnh nhân.
Tuy nhiên, hiện nay có rất ít động lực để các nhà khoa học cơ bản (tập trung vào khám phá) và bác sĩ lâm sàng (tập trung vào chăm sóc bệnh nhân và nghiên cứu lâm sàng) hợp tác. Sự thăng tiến trong nghiên cứu khoa học cơ bản thường gắn liền với số lượng khoản tài trợ và ấn phẩm trên các tạp chí hàng đầu hơn là những đóng góp cho khoa học lâm sàng và tiến bộ y tế. Thay vào đó, thành công của nhiều bác sĩ lâm sàng được quyết định bởi số lượng bệnh nhân họ điều trị và họ thường không có thời gian hoặc động lực để tiến hành nghiên cứu và theo đuổi các cơ hội tài trợ.
Kết quả là, hai nhóm này làm việc tách biệt, nghĩa là khả năng kết hợp các phát hiện trong phòng thí nghiệm với ý nghĩa lâm sàng bị giảm đi.
2.2.3 Khả năng sao chép và tái tạo thấp của các khám phá khoa học
Khả năng tái tạo đề cập đến khả năng thu được kết quả nhất quán khi sử dụng cùng dữ liệu, phương pháp và quy trình tính toán như nghiên cứu ban đầu. Mặt khác, khả năng lặp lại liên quan đến việc tiến hành một nghiên cứu mới để đưa ra những phát hiện khoa học giống như trước đây. Nếu những khám phá khoa học không thể lặp lại và sao chép được thì sẽ rất khó để chứng minh tính hiệu quả và tính hợp lý của nghiên cứu cơ bản, và do đó sẽ rất khó để mở rộng nó sang các ứng dụng lâm sàng.
Thách thức trong việc chuyển đổi các nghiên cứu trên động vật sang nghiên cứu trên người dẫn đến tình trạng kém hiệu quả – người ta cho rằng chỉ có 6% các nghiên cứu trên động vật có thể chuyển đổi thành phản ứng ở người. Các vấn đề khác, chẳng hạn như sự khác biệt về phương pháp (ví dụ: loại lớp phủ trên ống, nhiệt độ nuôi cấy tế bào, cách khuấy tế bào trong nuôi cấy) cũng có thể dẫn đến việc không thể tái tạo kết quả.
Trong khi quy mô của vấn đề phần lớn có thể là do tính phức tạp của khoa học, thì động cơ không phù hợp giữa các nhà xuất bản và các nhà nghiên cứu giai đoạn đầu cũng góp phần vào việc thiếu khả năng tái tạo và sao chép các khám phá khoa học. Các nhà xuất bản đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các nhà nghiên cứu giai đoạn đầu vì công trình được công bố có thể nâng cao độ tin cậy và do đó cải thiện cơ hội nhận được tài trợ. Do đó, các nhà nghiên cứu thu được kết quả có ý nghĩa thống kê ngay lần thử đầu tiên ít có xu hướng lặp lại thí nghiệm mà thay vào đó sẽ công bố trực tiếp kết quả.
03 Khoa học phi tập trung 101
3.1 DeSci là gì?
Khoa học phi tập trung (“DeSci”) là một phong trào nhằm tạo ra các mô hình nghiên cứu khoa học mới tận dụng nền tảng Web3.
Blockchain có những lợi thế độc đáo để giải quyết những thách thức trên. Nó cung cấp một cách thức điều phối quỹ không cần tin cậy trong khi vẫn đảm bảo tính minh bạch và không thể thay đổi để theo dõi và ghi lại tiến độ nhằm đảm bảo lợi ích của tất cả các bên liên quan.
DeSci vẫn còn trong giai đoạn sơ khai của ngành công nghiệp tiền điện tử. Điều này có thể thấy từ tổng vốn hóa thị trường chỉ hơn 1,75 tỷ đô la và thực tế là chỉ có 57 dự án được theo dõi trong danh mục DeSci trên CoinGecko. Để hiểu rõ hơn, DeFAI (Defi x AI Agent) có tổng vốn hóa thị trường là 2,7 tỷ đô la với chỉ 41 dự án, trong khi vốn hóa thị trường Crypto AI rộng hơn là 47 tỷ đô la (tính đến ngày 15 tháng 1 năm 2025).
3.2 DeSci đối phó với “Thung lũng tử thần” như thế nào
Như đã đề cập trước đó, hầu hết các nghiên cứu đều thất bại ở “Thung lũng Tử thần” do các động cơ không phù hợp, dẫn đến những thách thức như thiếu kinh phí, giảm sự hợp tác và khả năng sao chép và tái tạo kém của các kết quả khoa học. DeSci có thể giải quyết vấn đề phối hợp này bằng cách sử dụng các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO), blockchain và hợp đồng thông minh.
Dưới đây, Binance Research tóm tắt cách DeSci cung cấp các giải pháp cho những thách thức hiện tại, đầu tiên được trình bày dưới dạng bảng để rõ ràng và dễ hiểu, sau đó được giải thích chi tiết. Với tư cách là một phong trào, DeSci giải quyết những thách thức này bằng cách:
3.2.1 DeSci giải quyết vấn đề thiếu hụt tài chính như thế nào?
DAO có thể đóng vai trò là phương tiện hình thành vốn cho hoạt động tài trợ nghiên cứu và những người tham gia có thể là cộng đồng bệnh nhân, nhà nghiên cứu và nhà đầu tư. Vì các bên liên quan chia sẻ mục tiêu chung là đưa nghiên cứu vào giai đoạn lâm sàng và cuối cùng là thương mại hóa, nên họ có động lực chung là giúp nghiên cứu vượt qua thung lũng tử thần.
Các quyết định được đưa ra thông qua quản trị mã thông báo phi tập trung và việc bỏ phiếu có thể được tiến hành một cách minh bạch và dân chủ. Sau đó, các hợp đồng thông minh sẽ thực thi các thông số do DAO quyết định đồng thời đảm bảo tính minh bạch. Các ví dụ bao gồm tài trợ mốc được phát hành theo chương trình, mã hóa tài sản trí tuệ (IP) được tạo ra bởi nghiên cứu khoa học được tài trợ và phân mảnh và phân phối IP cho tất cả những người tham gia DAO để thống nhất lợi ích.
Nhìn chung, DAO trong không gian DeSci có thể cung cấp phương pháp tiếp cận tích hợp toàn diện từ nghiên cứu cơ bản đến nghiên cứu lâm sàng bằng cách phối hợp nhiều bên liên quan để hợp tác hướng tới mục tiêu chung theo cách không cần tin tưởng.
3.2.2 DeSci giải quyết vấn đề giảm sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng như thế nào
Như đã đề cập ở trên, lý do chính dẫn đến sự suy giảm trong hợp tác là sự khác biệt về động cơ giữa các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng. Vấn đề này có thể được giải quyết thông qua việc tham gia vào DAO, nơi các giả thuyết nghiên cứu, phương pháp thử nghiệm và thông số có thể được thống nhất khi DAO được thành lập, qua đó phối hợp các kết quả nghiên cứu. Kết hợp với mã thông báo IP, cả nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng đều có thể nhận được đủ ưu đãi và phần thưởng để đưa nghiên cứu của họ vào giai đoạn lâm sàng.
Các công cụ khác để thúc đẩy sự hợp tác chặt chẽ hơn bao gồm các nền tảng khuyến khích đánh giá ngang hàng có động cơ, trong đó phần thưởng có thể được phân phối theo chương trình thông qua hợp đồng thông minh sau khi đánh giá thành công. Điều này có thể giúp các bác sĩ lâm sàng gần gũi hơn với các nhà nghiên cứu bằng cách cung cấp thông tin đầu vào sớm và khi thành công, có thể hướng nghiên cứu tới việc triển khai thực tế trong giai đoạn lâm sàng. Người ta cũng có thể xây dựng một hệ thống danh tiếng trên chuỗi xung quanh các thành viên của cộng đồng khoa học dựa trên những đóng góp của họ cho nhiều DAO DeSci, nỗ lực đánh giá ngang hàng, triển khai lâm sàng, v.v., trong đó mọi công trình thực hiện vì sự tiến bộ khoa học đều được ghi nhận một cách thích hợp.
3.2.3 DeSci giải quyết vấn đề khả năng sao chép và tái tạo thấp của các khám phá khoa học như thế nào
Một cách để giải quyết vấn đề này là ghi lại các phương pháp nghiên cứu, thiết kế thử nghiệm và từng bước trên blockchain. Blockchain là một sổ cái không thể thay đổi, đảm bảo rằng các nhà nghiên cứu khác có cái nhìn đầy đủ về các thí nghiệm đã tiến hành và có thể truy vấn mọi biến nếu họ muốn lặp lại chúng.
Ngoài ra, có thể xây dựng một hình thức xuất bản mới, mở và dễ tiếp cận với tất cả mọi người bằng cách sử dụng các nguyên mẫu Web3, nơi mọi nghiên cứu (kể cả nghiên cứu thất bại) đều có thể được chia sẻ. Điều này sẽ loại bỏ sự thiên vị trong công bố, trong đó chỉ những thí nghiệm thành công mới được công bố, vì dữ liệu từ các thí nghiệm thất bại vẫn có giá trị.
Một lĩnh vực khác mà DeSci có thể hỗ trợ là tính toàn vẹn và tuân thủ dữ liệu. Trong khi lưu trữ truyền thống có thể đáp ứng được nhu cầu này, nhưng chúng thường dựa vào băng từ, khiến việc truy xuất dữ liệu chậm. Do tính chất năng động của nghiên cứu khoa học, bao gồm việc xử lý cùng một dữ liệu giữa nhiều bên trong khi vẫn đảm bảo dữ liệu không thể thay đổi và an toàn, nên lưu trữ phi tập trung và kho dữ liệu có thể là một giải pháp. Chúng có thể cung cấp các biện pháp kiểm soát truy cập dữ liệu cần thiết, mang lại khả năng dự phòng cao hơn bằng cách loại bỏ các điểm lỗi đơn lẻ và cho phép truy xuất dữ liệu nhanh chóng để phục vụ công việc cộng tác. Điều này sẽ thúc đẩy tính nghiêm ngặt hơn trong nghiên cứu khoa học và tăng khả năng sao chép và tái tạo các kết quả.
04 Tổng quan về cảnh quan DeSci
4.1 Các lĩnh vực đổi mới chính
Binance Research đã xác định 4 lĩnh vực đổi mới chính trong bối cảnh DeSci: Cơ sở hạ tầng, Nghiên cứu, Dịch vụ dữ liệu và Meme.
Cơ sở hạ tầng bao gồm các phân ngành như nền tảng tài trợ và công cụ DAO (ví dụ: mã hóa IP, thành lập DAO và các thỏa thuận pháp lý). Những điều này tạo nên nền tảng của DeSci DAO, nơi đi đầu trong khám phá khoa học.
Nghiên cứu bao gồm các cộng đồng cơ sở như DeSci Global, DeSci Collective, nơi tổ chức các sự kiện trên khắp thế giới để kết nối những người đam mê DeSci, và DAO tập hợp mối quan tâm từ nhiều bên liên quan. Các DAO này thường tập trung vào các lĩnh vực khoa học khác nhau, chẳng hạn như tuổi thọ, rụng tóc, sức khỏe phụ nữ, v.v.
Dịch vụ dữ liệu bao gồm các nền tảng xuất bản và bình duyệt ngang hàng cho phép truy cập mở vào các ấn phẩm khoa học, do đó thúc đẩy nhiều sự hợp tác hơn, cùng các công cụ quản lý dữ liệu để cung cấp tính toàn vẹn dữ liệu mạnh mẽ và kiểm soát truy cập phù hợp.
Meme thể hiện sự quan tâm của các nhà đầu tư bán lẻ đối với thị trường và có thể nâng cao nhận thức và giáo dục về lĩnh vực DeSci, vốn thường chỉ giới hạn trong giới học thuật. Một số Memecoin trực tiếp tài trợ cho các thí nghiệm khoa học, trong khi những Memecoin khác đóng vai trò là phương tiện đầu tư cho các dự án DeSci khác.
4.2 Các phân ngành đáng chú ý
A. Cơ sở hạ tầng: Sở hữu trí tuệ (IP) Phân mảnh/Phân tán
Việc mã hóa tài sản trí tuệ đóng vai trò chuyển đổi trong việc thúc đẩy khoa học chuyển dịch bằng cách giải quyết rào cản cơ bản trong nghiên cứu và đổi mới: kiếm tiền và tính thanh khoản của tài sản trí tuệ (IP).
Các hệ thống quản lý và giao dịch IP truyền thống cồng kềnh, tập trung và thường không thể tiếp cận được với các bên liên quan nhỏ hơn, hạn chế tốc độ thương mại hóa và chuyển đổi các khám phá thành các ứng dụng thực tế. Bằng cách tận dụng công nghệ blockchain, mã hóa IP tạo ra một khuôn khổ phi tập trung và minh bạch cho phép các nhà nghiên cứu, nhà đầu tư và các bên liên quan khác tham gia và tài trợ hiệu quả hơn cho các dự án sáng tạo.
Mã hóa IP liên quan đến việc chuyển đổi tài sản trí tuệ thành tài sản kỹ thuật số, khiến chúng có thể giao dịch và thanh khoản được. Các dự án như Molecule thể hiện quá trình này bằng cách giới thiệu khái niệm IP-NFT (Mã thông báo sở hữu trí tuệ không thể thay thế) và Mã thông báo sở hữu trí tuệ (IPT). IP-NFT đưa sở hữu trí tuệ vào chuỗi, trong khi phân mảnh cho phép nhiều bên liên quan cùng quản lý sở hữu trí tuệ. Kết quả mong muốn là sự phối hợp của các bên liên quan để đảm bảo có đủ nguồn tài trợ thúc đẩy nghiên cứu vào giai đoạn lâm sàng và cuối cùng là thương mại hóa.
B. Cơ sở hạ tầng: hình thành DAO
Cơ sở hạ tầng DAO đại diện cho một cải tiến quan trọng trong quá trình phân cấp khoa học, cho phép cộng đồng bệnh nhân, nhà khoa học và chuyên gia công nghệ sinh học cùng nhau tài trợ, quản lý và sở hữu các dự án khoa học. Nguồn tài trợ khoa học truyền thống thường bị hạn chế bởi các tổ chức tập trung, kiểm soát chặt chẽ và quy trình không minh bạch. Cơ sở hạ tầng DAO phá vỡ mô hình này bằng cách cung cấp một khuôn khổ minh bạch, phi tập trung cho việc lập kế hoạch, tài trợ và quản lý các sáng kiến khoa học.
Thông qua DAO, các bên liên quan có thể tập hợp nguồn lực, đưa ra quyết định chung và tác động trực tiếp đến tiến trình nghiên cứu khoa học. Một ví dụ là Giao thức BIO, hỗ trợ việc tạo ra, tài trợ và quản lý BioDAO. Mỗi BioDAO đều có chuyên môn riêng và tập trung vào các lĩnh vực khoa học khác nhau, chẳng hạn như tuổi thọ (VitaDAO), bảo quản đông lạnh (CryoDAO), rụng tóc (HairDAO), sức khỏe phụ nữ (AthenaDAO), v.v.
C. Cơ sở hạ tầng: Nền tảng tài trợ
Các nền tảng tài trợ Web3 đang thay đổi cách thức tài trợ cho nghiên cứu khoa học bằng cách phân cấp quy trình và cho phép sự tham gia rộng rãi hơn. Nguồn tài trợ nghiên cứu truyền thống thường dựa vào các khoản tài trợ và hỗ trợ của tổ chức, có thể chậm, quan liêu và hạn chế về phạm vi. Thông qua hình thức gây quỹ cộng đồng, các nhà nghiên cứu có cơ hội kết nối trực tiếp với các nhà tài trợ, cộng đồng và cộng tác viên, qua đó thúc đẩy hệ sinh thái tài trợ minh bạch và toàn diện hơn.
Các nền tảng tài trợ này cũng có thể khác nhau về đối tượng họ tài trợ. Ví dụ bao gồm Catalyst (nhằm mục đích tài trợ cho các IP của DeSci), Bio.xyz Launchpad (nhằm mục đích tài trợ cho DeSci DAO) và pump.science (nhằm mục đích tài trợ cho thử nghiệm hợp chất).
Tính năng kết hợp của Web3 cho phép các nền tảng gây quỹ cộng đồng khác nhau phối hợp các bên liên quan ở mọi giai đoạn nghiên cứu, tạo điều kiện cho hệ sinh thái tài trợ liền mạch. Ví dụ, một DAO DeSci được tài trợ thông qua Bio.xyz có thể tổ chức tài trợ cho nghiên cứu IP cụ thể thông qua Catalyst hoặc thử nghiệm và xác nhận các hợp chất một cách minh bạch thông qua pump.science.
D. Dịch vụ dữ liệu: Nền tảng xuất bản/đánh giá ngang hàng
Các mô hình xuất bản nghiên cứu khoa học truyền thống thường chậm, tốn kém và khó tiếp cận, với phí xử lý bài viết (APC) cao và tính minh bạch trong quá trình bình duyệt ngang hàng còn hạn chế. Hơn nữa, các nhà nghiên cứu hiếm khi nhận được sự ghi nhận hoặc đền bù cho những đóng góp của họ cho quá trình bình duyệt ngang hàng. Điều này làm chậm quá trình đánh giá và làm tăng khả năng thiên vị do xung đột lợi ích. Nhìn chung, điều này đã cản trở tốc độ tiến bộ khoa học và hạn chế khả năng tiếp cận kiến thức của nhiều đối tượng hơn.
Các nền tảng xuất bản và bình duyệt ngang hàng có động cơ nhằm giải quyết những vấn đề này bằng cách tạo ra một hệ thống mở và minh bạch, nơi các nhà nghiên cứu được khen thưởng cho những đóng góp của họ, bao gồm xuất bản, bình duyệt và cộng tác. Bằng cách tích hợp công nghệ blockchain và quản trị cộng đồng, các nền tảng này dân chủ hóa khả năng tiếp cận kiến thức khoa học, đẩy nhanh việc phổ biến nghiên cứu và thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới. Một ví dụ là ResearchHub, nơi các nhà nghiên cứu có thể kiếm được phần thưởng tượng trưng cho việc bình duyệt các bài viết hoặc hợp tác với những người có cùng chí hướng trong lĩnh vực khoa học mà họ quan tâm. Những đóng góp tích cực cho cộng đồng khoa học có thể được ghi lại trên chuỗi, xây dựng danh tiếng cho các nhà khoa học và mở khóa các tính năng như kiểm toán và kiểm soát truy cập
Đây cũng là nơi giao thoa với trí tuệ nhân tạo trở nên thú vị. Các dự án như yesnoerror, một tác nhân AI tìm lỗi toán học bằng OpenAI, đã được đưa vào sử dụng. Nó có thể phát hiện ra lỗi toán học, xác định dữ liệu giả mạo và phát hiện sự không nhất quán về mặt số liệu có thể gây tổn hại đến tính toàn vẹn khoa học ở quy mô lớn mà hầu như không có thời gian chết.
E. Dịch vụ dữ liệu: Khả năng tương tác và tính toàn vẹn của dữ liệu
Ngành nghiên cứu y sinh và chăm sóc sức khỏe đang gặp phải vấn đề về hệ thống dữ liệu phân mảnh, thiếu minh bạch và thiếu các hoạt động lấy bệnh nhân làm trung tâm. Bệnh nhân thường hiến tặng dữ liệu và mẫu sinh học có giá trị cho nghiên cứu nhưng không được biết và kiểm soát cách sử dụng dữ liệu của họ, và hiếm khi được hưởng lợi từ giá trị khoa học hoặc thương mại tạo ra. Những khoảng cách này dẫn đến sự mất lòng tin, vi phạm quyền riêng tư và giảm sự tham gia, đặc biệt là trong các cộng đồng thiểu số và chưa được đại diện đầy đủ.
Khả năng tương tác và tính toàn vẹn của dữ liệu nhằm giải quyết những vấn đề này bằng cách tạo ra các hệ thống trao quyền cho bệnh nhân với tính minh bạch, khả năng kiểm soát và chia sẻ lợi ích, đồng thời cho phép cộng tác liền mạch giữa các nhà nghiên cứu, tổ chức và doanh nghiệp. Hệ thống tương tác cho phép phối hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, giúp chúng có sẵn trên mạng đồng thời bảo vệ tính riêng tư và toàn vẹn của dữ liệu. Cuối cùng, điều này sẽ đẩy nhanh quá trình khám phá khoa học, hợp lý hóa quá trình phát triển lâm sàng và xây dựng lòng tin vào nghiên cứu y sinh.
Một ví dụ là AminoChain, một nền tảng phi tập trung được thiết kế để kết nối các tổ chức y tế và hỗ trợ các ứng dụng chăm sóc sức khỏe do người dùng sở hữu. Nó giúp bệnh nhân kiểm soát dữ liệu và mẫu của mình, đảm bảo tính minh bạch về cách dữ liệu của họ được sử dụng và cho phép họ chia sẻ giá trị do nghiên cứu tạo ra. Các giải pháp dữ liệu phi tập trung khác bao gồm Filecoin, Arweave, Space and Time, nơi dữ liệu được lưu trữ an toàn mà không có điểm lỗi đơn lẻ nào đồng thời cung cấp khả năng kiểm soát truy cập linh hoạt để đảm bảo dữ liệu được xử lý đầy đủ.
05 Kết luận
Chúng ta đang ở giai đoạn đầu của DeSci, và cách tiếp cận khoa học phi tập trung này sẽ ngày càng trở nên nổi bật trong cách tiến hành khoa học hiện nay. DeSci có tiềm năng phối hợp các bên liên quan ngay từ giai đoạn đầu của nghiên cứu để đảm bảo có đủ sự quan tâm đưa nghiên cứu tiến tới giai đoạn lâm sàng.
Cơ sở hạ tầng để phối hợp nghiên cứu theo cách phi tập trung đã tồn tại. Các bên liên quan có thể chính thức hóa lợi ích chung của họ trong nghiên cứu khoa học dưới hình thức DAO, cung cấp tài trợ và tiến hành nghiên cứu, họ có thể sở hữu tài sản trí tuệ thu được và chia sẻ dữ liệu một cách an toàn trong khuôn khổ các hướng dẫn bảo vệ dữ liệu để tăng cường sự hợp tác giữa các cộng đồng khoa học khác nhau.
Tuy nhiên, cơ sở dữ liệu hiện tại phù hợp hơn cho nghiên cứu cơ bản và chuyển dịch và ít phù hợp hơn cho nghiên cứu lâm sàng. Giai đoạn nghiên cứu trước đòi hỏi sự phối hợp không cần tin tưởng, trong khi giai đoạn sau đòi hỏi sự phối hợp với các nhóm tập trung như cơ quan quản lý, công ty dược phẩm và phòng thí nghiệm vật lý.
Ngoài ra, tính hợp pháp của DAO vẫn là một lĩnh vực đang được tranh luận và phát triển theo quy định. Trong trường hợp Ooki DAO, Tòa án Quận Hoa Kỳ tại Quận phía Bắc California đã phán quyết rằng Ooki DAO là một cá nhân theo Đạo luật Giao dịch Hàng hóa, tạo tiền lệ rằng các DAO có thể phải chịu trách nhiệm pháp lý. Quyết định này có ý nghĩa quan trọng đối với các thành viên DAO vì nó cho thấy những người nắm giữ mã thông báo tham gia vào hoạt động quản trị có thể phải chịu trách nhiệm cá nhân về các hành động của DAO. Do thiếu sự rõ ràng về cách xử lý DAO, điều này có thể làm nản lòng các nhà tài trợ tiềm năng.
Nhìn chung, DeSci đã đủ trưởng thành để tác động đến cách thức tiến hành nghiên cứu khoa học hiện nay. Mặc dù tình hình hiện tại có một số khoảng cách và thách thức, việc giải quyết “thung lũng tử thần” trong nghiên cứu đã là một bước tiến lớn.
