สวั Alpha 4 ที่ทำแล้วได้รับการปล่อยมาให้เราดูแล้วเขาทำไป 240 ล้าน-ฮะ? เดี๋ยวนึกว่าเกี่ยวก่อนหน้านั้นคือทำไป 200,000 บาท? ใช่ มนุษย์นั่งทำ 50 ปีAlpha 4 ปล่อยมาทีทีก็นั้นแต่ปี 2021นั่นเป็นเหตุผลที่หมอเอลบอกตอนแรกว่านักศึกษาตื่นเต้นกันมากใช่ ออกมาทีที่คนช็อคสำหรับในแง่ของการแพทย์ตอนที่เห็นตรงนี้มีความรู้สึกแบบนี่คือการเปลี่ยนแปลงของการแพทย์ แล้วสีเกี่ยวไหมสีอันนี้มันบอกถึงความมั่นใจของคนเดียวเฮ้ย ขนาดนั้นเลยเหรอฮะGenitive AI พวกนี้สามารถเอามาสร้างอาวุธเคมีชีวภาพได้มีประสิทธิภาพหรือไม่ผลที่เกิดขึ้นคือ เปลี่ยนความกลัวเป็นความหวังเตรียมความพร้อมในช่วงเวลาชี้เป็นชี้ตายกับ The Standard Economic Forum 2024BREAK NEW WORLD เศรษฐกิจไทยไล่กวนโลกใหม่ สกัดทุกความรู้ปี 2025 ให้คุณก้าวทันเทรนด์โลกในเวลาเพียงแค่ 3 วันเจาะลึกไม่กับเทรนด์ใหญ่เมื่อ AI ฉลาดกว่ามนุษย์ทุนจีนครองโลกสงครามยืดเหยืออุตสาหกรรมถูกดิสรับสิ่งเวลาทำลายเศรษฐกิจพร้อมรวม Insightเศรษฐกิจการเมืองการศึกษาไทยจะปรับตัวอย่างไรไม่ให้ถูกทิ้งไว้ข้างหลัง นี่คือฟอรัมท์ที่คุณจะได้ร่วมฟังผู้ออกแบบนโยบายตัวจริงวางแผนอะไร คิดอะไรและได้คลุกวงในผู้นำระดับโลกและไทยมากกว่า 40 ชีวิต สุรเกียจสะเทียนไทย ปานปรี พัยธานุกรวิระไทย สันติประพบ สุรชาติบำรุงศุกร์ วิลเลียม อีไฮเน็กบัญญง พงภานิษฐ์ สมเกียจตั้งกิจวานิษฐ์สุพลักษณ์อำพุธ สันติธานสะเทียนไทยการดี เรียวไพโรธ จี๊บคลายและสปีกเกอร์ชั้นนำอีกมากมายพบกันวันที่ 13-15 พฤศจิกายน ที่ ภารกร ห.5 สยาวภารกรซื้อบัตรได้แล้ววันนี้ที่ SIP EVENT ครับ จะเกิดอะไรขึ้นครับถ้ายาที่เราใช้กันอยู่ในปัจจุบันนั้นจะปกติใช้เวลาการคิดค้นวิจัยพัฒนาและออกมาสู่ท้องตลาดนับ 10 ปีย่นระยะเวลาลงอาจจะเหลือแค่ไม่ก็ไม่ได้ ไม่ถึง 1 ปีหรือจะเกิดอะไรขึ้นครับถ้าความลับที่อยู่ในร่างกายของเราโปรตีนของเรา DNA ของเราถูกไขความลับนั้นออกกระจ่างออกมาเราสามารถคิดค้นหย่าไม่ว่าจะอยู่ในประเภทไหนก็ตามที และสามารถรักษาป้องกันได้ผมเชื่อว่านี่คือสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์ นักวิจัยจำนวนมากอยากจะทำให้สำเร็จแต่ต้องยอมรับคำว่าตลอดหลายสิบปีอาจจะเป็นร้อยปีด้วยซ้ำที่เรายังไม่ทำได้เหตุผลเพราะอะไรเพราะมันใช้เวลานานมากแล้วก็มันต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูงแต่ว่าวันนี้ ให้มันเข้าใจง่ายๆบังเอิญว่ามันมีเทคโนโลยีหนึ่งครับผมเชื่อว่าพูดปุ๊บทุกคนบอกเอาอีกแล้วหรอผมพูดมาแทบจะทุกตอนทุกวันเลยGenerative AI ครับAI นี่แหละครับที่จะมาขายความลับนี้เวลาผมไปฟังบรรยายไม่ว่าจะที่ต่างๆหรือว่าดูใน YouTubeนักศิลป์ธุรกิจ นักธุรกิจสตาร์ทอัพเก่งๆในระดับโลกเนี่ยพอถามว่า AI เนี่ยเอาไปใช้อะไรได้บ้างผมว่าหลายคนคงคิดภาพเร็วๆเนาะก็เอามาทำภาพ เอามาเขียนบทความเอามาช่วยในงานสะพาย Supply Chain เต็มไปหมดเลยแต่จะมีคำตอบหนึ่งที่ผมได้ยินเสมอๆจากแทบจะทุกคนก็คือ Drug Discoveryโดยเฉพาะคนที่เป็นผู้บริหารของ Google DeepMindแล้วก็ไปฟัง Bill Gates ไปฟัง Satya Nadellaไปฟัง Sanda Pichaiทุกคนจะพูดเสมอว่า AI กำลังจะมาขายความรับเรื่อง Drug Discoveryแต่ว่าผมไม่เข้าใจคำว่ามันทำยังไงแล้วชื่อโปรแกรมและการของเขาที่เรียกว่า AlphaFoldมันทำอะไร เพราะว่าผมเสิร์ชเข้าไปผมก็จะเห็นเป็นเหมือนสมัคร บราเกตตี้มันขดกันไปขดกันมาผมก็เลยต้องหาผู้เชี่ยวชาญมาช่วยแล้วให้ฟังแต่ผมเชื่อว่าเรื่องนี้จะเป็นประโยคกับทุกท่านจะทำให้ทุกท่านเข้าใจเรื่องนี้มากขึ้นเป็นพื้นฐานของวิทยาศาสตร์และต่อยอดทำให้ประเทศไทยนั้นสามารถจับกระแสขึ้นแห่งอนาคตได้พันนะครับนี่คือ เรื่องราวที่เราจะมาคุยกันในวันนี้ก่อนอื่นสวัสดีทั้ง 4 ท่านนะครับหมอเอลก่อนครับก็พูดถึงเรื่อง Alpha 4 เนี่ย จริงๆ ต้องบอกเป็นเรื่องใหญ่มากซึ่งพอได้อินผมก็ต้องบอกเลยว่า สำหรับคนในวงการนี้ตื่นเต้นมากนะครับออกมาทีนี้คือแบบ โห แบบ Surprise มาก เหมือนที่ชัด JPT ออกตอนแรกแล้วพอบอกว่าต้องมาจัดรายการ ผมบอกเลยว่าผมไม่มีความรู้ผมอธิบายไม่ได้ แต่ผมมีทีม ผมก็เลยฟอร์มทีมขึ้นมา3 ท่านเนี่ย จะมี Background ที่ต่างกันแล้วก็คิดว่าจะอธิบายเรื่องยากๆ เรื่องนี้ ซึ่งเป็นเรื่องที่ถือว่ายากมากนะครับเพราะมันจะมี Part AI ด้วย มีเรื่องของ ของโปรตีน ซึ่งเป็นเรื่องที่ยากมากแนะนำทีละคนเลยนะครับ เรื่องจากอาจารย์ปัตรก่อนดีครับดร.สมพลนาธ ซัมปะตะวันนิดนะครับผมเล่า Background นิดหนึ่งว่า อาจารย์ปัตรเป็นใครนะครับอาจารย์ปัตรเป็นคนที่เก่งมากของประเทศไทยจบจากเตรียมอุดม หลังจากเรียนจบเตรียมอุดมเสร็จปุ๊บก็ได้ทุนเล่าเรียนหลวง ทุน King ใช่ไหมครับไปเรียนต่อที่ John Hopkins ที่รายการซึ่งเป็นมหาวิทยาลัยท็อปตอนนั้นเรียนทางด้าน Biomedical Engineeringก็คือเป็นวิศวะที่ทำงานเกี่ยวกับพวกมลคุณ ทางชีววิทยา 3 ปีจบ เรียนวิทยาตรี 3 ปีจบหลังจากจบเสร็จปุ๊บ ก็ไปเรียนต่อปริญญาเอกเลยก็ไปเรียนที่เป็นโปรแกรม MEP ใช่ไหมเป็น MIT กับ Harvardเป็นโปรแกรมที่เกิดร่วมกันแล้วก็ไปเรียนทางด้านหัวข้อทางด้านนี้ทางด้านเกี่ยวเรื่องของMedical EngineeringMedical Engineering คืออย่างนี้ครับครับ ก็คือเป็นเรื่องของวิศวะทางการพัฒนาปัญหาศาสตร์ใหม่ค่อนข้างใหม่มากหลังจากนั้นก็หลังจากที่เรียนจบที่ Harvard MITก็กลับมาที่ MIT ที่เมืองไทย แล้วก็ตอนนี้ก็มาอยู่ที่สิริราช ทำงานวิจัยเกี่ยวกับโรคมะเร็งก็พยายามจะช่วยคิดค้นวิธีการรักษา เอาการรักษามะเร็งใหม่ๆให้กับคนไทยต้องขอบคุณจันปัดที่กลับมาเมืองไทยนะครับ แล้วก็ต้องบอกว่าเรื่องราวที่เกี่ยวข้องกับโปรตีนจันปัดน่าจะช่วยตอบเราได้ คุณผู้หัวหน่อยนะครับ ท่านที่สองครับโอเคท่านที่สองนะคะน้องอาร์ด น้องอาร์ดนี่เป็นจุดน้องเล็กสุดของเราเลยBackground น้องอาร์ดหลังจากที่เรียนจบ ทางด้านจากกำเนิดวิทย์ก็ไปเรียนต่อที่เกาหลีใต้สถาบัน KAIS ใช่ไหมครับ Korea Advanced Institute of Science and Technologyก็ไปเรียนทางด้าน AI เป็นวิศวกรทาง AIจากนั้นเรียนจบก็กลับมาทำงานที่ Wistech นิดหนึ่งปัจจุบันเป็นบริษัท Startup ทางด้าน AI ของเมืองไทยชื่อ Kaleiwa ซึ่งเป็นบริษัทที่ร่วมทุนกันระหว่างPotatow Samruat ส.พ.กับทางโรมันกรุงเทพฯตอนนี้ก็ทำเรื่องของ AI แล้วก็ที่น่าสนใจ ตอนที่น้องอาร์ตเรียนปริยาตรี ทำทีซิสหัวข้อประมาณ Alpha 4 เลยโอ้โห ดีใจจัง มีผู้ใช้ชาติ Alpha 4เพราะฉะนั้นเป็นคนที่เข้าใจเบื้องลึกด้านหลังซึ่งว่าน้องอาร์ตจะเป็นคนที่เข้าใจเรื่อง AIที่เอามาใช้กับเรื่องของ Health Care เรื่องของการแพทย์ใช่ค่ะที่หายากมากนะครับใช่ดีครับแล้วท่านที่ใกล้ในสามก็คือจันยศเนี่ยจริงๆจะบอกเป็น Bioinformaticsเรียนทางด้านสาขานี้ซึ่งหลายคนไม่รู้จักเดี๋ยวผมจะให้จันยศเนี่ยเขาเล่าเองทีหลังแต่ Background นิดนึงก็คือ ก็คือจันรันยวดเรียนทาง Bio-Tech จบที่ธรรมศาสตร์แล้วก็หลังจากนั้นก็ไปเรียนต่อทางด้าน Bioinformaticsแล้วก็หลังจากนั้นก็มีโอกาสไปเรียนต่ออีกเยอะเลยไปเรียนที่ญี่ปุ่น ไปทำงานวิจัยที่ญี่ปุ่นที่ Osakaหลังจากที่จบจากที่ญี่ปุ่นก็ไปที่อังกฤษไปเรียนปริยาเอก ปริยาโทรปริยาเอกที่ Imperial College of Londonหลังจากนั้นก็ไปที่อเมริกา ไปทำงานวิจัยที่ NCIที่สถาบันมะเร็งแห่งชาติของอเมริกาปัจจุบันก็กลับมาอยู่ที่ศูนย์วิจัยจุฬาพรก็ช่วยงานเรื่อง... งานวิจัยเรื่องมะเร็งซึ่งแสดงว่าของอาจารย์ยศก็จะเชี่ยวชาญคือผมได้ยินคำว่า Information เนี่ยปกติเราก็ซึ่งถึงด้าน IT เนาะแต่อันนี้คือเป็น Bio ใช่ไหมครับมันเป็นอย่างนี้ครับงานชีวิตวิทยาเนี่ยข้อมูลมันมากขึ้นเรื่อยๆเราสมัยก่อนก็ทำในกระดาษทำหน้าจอก็ยังพอได้พอมันเยอะมากขึ้นๆ เนี่ยเราใช้ตาดูเนี่ยตาบอดเยอะไปครับ ทำไม่ได้หรอก มันเกินสติปัญญาและตาดวงตาของมนุษย์เราก็เลยใช้ Math, Stat, ComMath, Stat, Com สามอย่างคณิตศาสตร์ สถิติ และคอมพิวเตอร์ ในการแก้ปัญหาชีวิตวิทยาดีครับ เดี๋ยวเราค่อย ไปทีละบททีละชัปเตอร์ดีไหมเอาบทศูนย์ก่อนแล้วกัน สำหรับทุกท่านที่ไม่มีพื้นฐานผมจะพูดให้ตากล้องทุกคนเข้าใจได้ในวันนี้เพราะว่าผมรู้สึกว่าเรื่องนี้เป็นเรื่องที่สำคัญถ้าเกิดเราพอเข้าใจ มันจะทำให้เราต่อยอดได้ผมคิดว่าน่าจะเริ่มต้นจากเรื่องโปรตีนก่อนดีไหมครับก่อนจะไป Alpha-4 กัน โปรตีนมันคืออะไร มันสำคัญกับร่างกายยังไงแล้วตลอดเรื่อยๆเวลาที่ผ่านมา เราพยายามค้นหาอะไรมันอยู่ ก็มีคำถึงกับความของโปรตีนในหลายรูปแบบถ้าเป็นเพลงเนาะโน้ตดนตรีก็คือรหัสปันธุกรรมโปรตีนก็เปลี่ยนเสมือนเพลงที่เล่นออกมาจะเพราะหรือไม่เพราะก็อยู่ตรงนี้แหละคันสุดท้ายแล้วแต่ว่าโน้ตเป็นตัวกำกับถ้าจะเปรียบเรื่องของบ้าน นี่ก็คือผลิตภัณฑ์ของบ้านที่เสร็จแล้ว แต่พิมพ์เขียวก็คือ DNA คือรหัสปันธุกรรมก็เหมือนแผนแปลนบ้านใช่ไหมคะแผนที่ถูกคัดลอกออกมาบนแผนคัดลอกมันจะมีภาษาทางวิวสารอีกอันถึงเรียกว่า RNAอันนี้จำได้แล้วช่วงที่วัคซีนออก mRNAแบบบ้านถูกคัดลอกลงบนกระดาษคัดลอกแล้วจริงเอาไปถูกสร้างเพราะฉะนั้น ทำไมทุกคนจึงจำเป็นต้องรู้เรื่องโปรตีนเพราะโปรตีนมันเป็นองค์ประกอบของร่างกายในทุกๆอย่างที่เราทำไม่ว่าจะเป็นโรค หรือคนสูง คนผอม คนเตี้ย ทุกอย่างพอเห็นภาพว่าโปรตีนสำคัญมันมีอยู่ 3 คำที่ผมคิดว่ามันไปเร็วนิดนึงสำหรับหลายท่านมี DNA มี RNA แล้วก็เรื่องของ Amino Acidที่เราจะคุยกันที่เป็นสปาเกตตี้หมุนๆฟอร์มของมัน 3 อันนี้มันฟังก์ชั่นต่างกันอย่างไร แล้วมันอยู่ในร่างกายเราเป็นเรื่องปกติเลยใช่ไหมครับอาจจะ ได้เลยครับDNA เป็นต้นแบบเสร็จปุ๊บก่อนที่มันจะเป็นต้นก่อนที่มันจะเป็นโปรตีนมันจะต้องแปลงไปเป็น RNAอันนี้ยังเป็นสาย ยังเป็นเส้น อยู่ก็คือ DNA นี่คือพื้นฐานของมนุษย์ของสิ่งมีชีวิตทุกอย่างแต่ละสิ่งมีชีวิตจะมีรหัสแต่กลางจังเขาก็เลยบอกว่ามันเชื่อมโยงกับพระเจ้าใช่ ทีนี้ไอ้รหัสนี้ทุกสิ่งมีชีวิตใช้เหมือนกันก็จริงแต่ว่า การที่มันจะมาเป็นมนุษย์ การที่จะเป็นไวรัสอันนี้สไปร์สโปรตีนใช่ไหมครับมันเป็นโปรตีนคนละชนิดเพราะฉะนั้นไอ้โปรตีนคนละชนิดเนี่ยมันอยู่ใน DNA มันอยู่ในข้างในแต่ละอันเนี่ยจะเกิดออกมาเป็นอะไรเหมือนแรงกรรมใช่ไหมครับ เราตำมันไม่เท่ากัน เพราะฉะนั้นมันอยู่ใน DNAจะเป็นคน DNA ต้องแบบนึง จะเป็นสุนัข DNA ต้องแบบนึงจะเป็นไวรัส DNA จะเป็นแบบนึงมันจะแปลงจาก DNA ไป จะเป็นอะไรก็ตามโปรตีนเนี่ย ผมนี่ก็โปรตีน เหมือนตานี่ก็โปรตีน ผิวหนังก็โปรตีนทุกอย่างเนี่ย มันคือโปรตีนมาร้อยเรียงกันแล้วการที่เราจะบอกว่า โปรตีนมาร้อยเรียงแบบนี้information พวกนี้อยู่ใน DNA ทั้งสองเข้าใจแล้ว เพราะฉะนั้นจากพิมพ์เขียวก่อนที่จะออก เอามาเป็นเส้นสปาเก็ตตี้ที่เราเป็นจับต้องได้มันต้องผ่านกระบวนการแล้วก็จาก DNA ไป RNAแล้วก็จะมี Machinery ซึ่งก็เป็นโปรตีนเหมือนกันในการที่จับแตงจาก DNA ไปเป็น RNA ไปเป็นโปรตีน เนี่ยโปรตีนทำทุกอย่างในร่างกายมนุษย์ทีนี้ถามนิดนึงครับว่าจาก DNA ไปเป็นโปรตีน พอเข้าใจแล้ว RNA มาไว้ทำไมครับ มีไว้เพื่ออะไรครับผมชอบแบบที่อาจารย์ ที่พี่ปัชธิ์พูดเรื่องเกี่ยวกับแบบว่าเปรียบเสมือนเป็นบ้านถ้าเราพูดถึงการสร้างบ้านเนี่ย แล้วเรานึกถึงว่าพิมพ์เขียวเราเหมือน สมมุติบอกว่าอยู่ที่บริษัทก่อสร้างแล้วต้องมีการคัดลอกแปลงออกไปสมมุติบอกว่าพิมพ์เขียวนี้สำคัญมาก เอาออกไปไม่ได้ก็ต้องมีคนมาคัดลอกแบบแปลงถูกไหมครับว่า เอ๊ะ เราจะทำแบบนี้ นี่คือแบบแปลนของการสร้างบ้านของเราก็มีคนมาคัดลอกเสร็จปุ๊บก็ดึงเอาแบบที่คัดลอกนี้ไปที่หน้าสายงานอ๋อแล้วเสร็จปุ๊บไอพิมพ์เขียวนี่ก็จะบอกว่าต้องทำอะไรบ้างต้องมีระบบบ้าน ต้องมีระบบปลาปลาต้องมีท่อน้ำก็คือทั้งส่วนที่เรามองเห็นและส่วนที่เรามองไม่เห็นเพื่อให้บ้านมันฟังชันได้ก็คือประกอบไปด้วยโปรตีนทั้งนั้นแต่ว่าทำไมร่างกายเรามันต้องมีตับซ้อนใช่ไหมคนมาคัดลอกด้วยแล้วมันต้องมีเหตุผลไหมอธิบายก็คือว่าทุกเซลล์ในร่างกายของเรา DNA เหมือนกันหมดปลูปิ้นเหมือนกันหมดเลยแต่เซลล์หัวใจ ไต ตับRNA ไม่เหมือนกันอ๋อเหรอคือถ้าเราไปทำถอดรหัสพันธุกรรมเนี่ยDNA ทุกเซลล์ในร่างกายเหมือนกันหมดคือสมมุติว่าเวลาเราดูหนังฆาตกรรมตัว DNA จะเอาจากส่วนไหนไปจะเหมือนกันหมดเพราะมันคือพิมพ์เขียวถูกต้องแต่ RNA จะไม่เหมือนRNA เนี่ยเป็นตัวแทนเริ่มจะเกี่ยวกับฟังก์ชันแล้วคือถ้าเป็นเซลล์สมองก็ก๊อปมาแค่ส่วนหนึ่งของพิมพ์เขียวที่จะ มาเกี่ยวกับเรื่องของการเป็นสมองถ้าเป็นเซลล์หัวใจก็ออกมาก็ก๊อปมาแค่เฉพาะบางส่วนพอได้คัดล่อออกมาเท่านี้ปุ๊บก็เอาแบบตรงนี้ทอดออกมาเป็นเส้นสปาเก็ตตี้เป็นโปรตีนที่เอาไปทำเป็นฟังก์ชันนั้นๆเพราะฉะนั้น RNA ในมุมมองหนึ่งก็คือมันถูกทำให้ข้อมูลถ้าเกิดแปลงจาก DNA ไปเป็นโปรตีนเลยมันอาจจะต้องมีจำนวนชุดของข้อมูลเยอะมาก เพราะฉะนั้นวิธีการที่ชีวิตทำก็คือ ทำให้พิมพ์เขียวมันใหญ่ไปก่อนแต่เวลาเอามาใช้เนี่ย คัดลอกมาเป็นชุดๆมาเป็นชุดๆ ตลอดเรียกเวลาประวัติศาสตร์ของมนุษย์การคิดค้นยา การรักษาสุขภาพเนี่ย มันเป็นยังไงที่ผ่านมาครับแล้วทำไมมันเจอปัญหาอะไรครับการคิดค้นยาเนี่ยครับ ในอดีตเนี่ย เราเริ่มต้นจากยุคเขาเรียกว่า trial and error ก่อนก็คือสมัยก่อนเลยนะฮะ ก็เดินเข้าไปในป่า คนหยิบพืชเข้ามาอันหนึ่ง เคี้ยวๆๆเอ่อ รสนั้นรสนี้ เอาไปลองให้ผู้ป่วยปวดหัวกินเอ่อ หาย ก็สั่งสมความรู้เข้ามาเฟสถัดมาเรามาอยู่ในเฟสที่เราเรียกว่า Target Based Designก็คือเราไม่ใช่ว่าจะผลิตยาอะไร 0405 แล้วเราบอกว่าสมมติถ้าเกิดว่าคนจะเป็นโรคมะเร็ง โรคยากๆ เลยผมจะบอกว่าผมจะทำหายามะเร็งทำยังไงไม่ใช่ว่าบริษัทยาจะบอกว่า เฮ้ย เนี่ยเอาพืชมาให้คนให้ตำๆๆ ไม่ได้แล้ววิธีการคือคุณต้องมาบอกเลยว่าคุณไข้มะเร็งคนนี้คุณจะผลิตยามาจับกับทาร์เก็ตอะไรทาร์เก็ตในที่นี่ก็คือโปรตีนที่เราพูดนี่แหละทาร์เก็ตก็คือโปรตีนนี่แหละเพราะว่ามันคือร่างกายของเราแต่มันคือโปรตีนที่หน้าตาผิดปกติอ๋อโปรตีนที่เกิดการกลายพันธุ์ในกรณีของมะเร็งก็คือโปรตีนตัวนี้มันไม่ยอมหยุดทำงานในเวลาที่มันควรจะหยุดเวลาควรจะหยุด จะหยุดไม่หยุด ก็ผลิต อย่างเช่นเช่นมะเร็งเนี่ยอันหนึ่งก็คือเรื่อง Growth Factor ก็คือเป็นสารที่กระตุ้นการแบ่งตัวพอทีๆ นี้ทำงานตลอด อย่าก็ไปจับจำเพาะกับมูลคุณตัวนี้เลยใช่แล้วครับ ต้องหาเป้าให้ได้ก่อนพูดถึงโรคปุ๊บ ก็ต้องพูดถึงเรื่องเป้าแล้วเป้าคือ Target ว่า คุณจะรักษาเป้าอะไร รู้เป้าเนี่ยก็ยากแล้ว โรคอย่างอัลไซเมอร์เนี่ย ณ ปฏิบันยังรู้เป้าไม่ถูกเลยด้วยซ้ำคือเป้าที่คนพูดกันเนี่ยในวงการก็ยังไม่ได้รักษาโรคซะทีเดียวรู้เป้าเสร็จปุ๊บ ต้องหาสารมาจับกับเป้านี้อีกสารเคมีสร้างเป็นสารเคมีขึ้นมา หรือสร้างเป็นบายโอเมริกุลภาษาไทยอาจจะเป็นเรียกว่าชีววะวัตถุอย่างนี้นะครับAntibody เป็นอะไรมาจับ จับได้เสร็จปุ๊บก็จึงไปค่อยทดสอบว่ารสอาการของโรคจริงไหมอย่างนี้นะครับ มีประสอบในคน ในสัตว์ ในคนทั้งหมดคือ 10 ปี 3,000 ล้านเข้าใจแล้ว ซึ่งมันก็เหมือนกับที่เราเปรียบเทียบกันก่อนอันนี้ก็คือแม่กุญแจกับลูกกุญแจคือเราต้องหาให้เจอก่อนว่าแม่กุญแจของเราคืออะไรซึ่งจริง ถ้าเกิดเป็นไม่ได้คือต้องรู้ทุกส่วนเลยก่อนที่มันจะเกิดโรคด้วยซ้ำก่อนที่เราคุยกันว่าเราเป็นโรคแล้วเราก็ไปหาใบไม้อะไรสักไปมาตำ แต่อันอันนี้เหมือนไปเจอใบไม้ก่อนใช่ว่ามันทำอะไรสักอย่างไม่รู้แล้วเราก็ เอ๊ะ มันน่าจะใช้กับโรคได้ก็มาปรับมูลคุณ นี่ก็เป็นกระบวนกัน ทีนี้เมื่อกี้พอพูดถึงเรื่องของโปรตีน ว่าต้องหาแม่กุญแจผมว่ามันจะเกี่ยวข้องกับเรื่องข้อมูลว่ามนุษย์วิวัฒนาการของเราในการค้นหาข้างในของเรา โปรตีนของเราเพื่อทำข้อมูลมันเป็นยังไงบ้างเราก็เก็บมาตั้งแต่หนอน จริงๆเราเก็บตั้งแต่ไวรัสเลยนะไวรัส แบคทีเรีย ยีส ขึ้นมาเรื่อยๆ แล้วเราก็เอามาเทียบกันคือเก็บเนี่ยเขาก็ไม่รู้หรอก มันก็เหมือนสะสมสะแตน เหมือนซิกซอ เก็บยังไงครับเวลาเก็บก็คือไปหา เราจะมีสิ่งที่เรียกว่าทำ DNA sequencingDNA sequencing ผมได้ยินคำนี้บ่อยมากDNA sequencing นี่คือการถอดรหัสว่าเอา DNA ออกมา สกัดมาDNA จะสกัดก็จะมีวิธีการเราก็ไปเอามาแล้วคือคุณบอกว่าเขาเก็บจากเลือด เก็บจากอะไรแล้วแต่คืออย่างนี้มนุษย์ DNA เวลาเราเก็บเราเก็บได้จากทุกส่วนเลยนะแต่ว่าอันหนึ่งที่ถ้ามนุษย์นะจะเก็บจากไม่เลือดขาวสะดวกสุดเพราะมันจะไม่ค่อยเปลี่ยนอ๋อ โอเค แต่อย่างอื่น สัตว์อื่นก็อาจจะเอามาจากอะไรก็แล้วแต่ที่มันเก็บง่าย อาจจะเก็บแบคทีเรียมาแล้วก็สกัดแบคทีเรียมันก็มาเลย ยี๊ดก็คือเก็บมา ค่อย เคียร์ มาถ้าเป็นสิ่งมีวิธีที่เหนือขึ้นมาหน่อย ไส้เดือนมันลำบาก ปั่น แล้วก็จริง อย่างนี้จริง ๆแต่มนุษย์ เราปั่นมนุษย์ไม่ได้ เราก็เก็บมากันที่มันมีดีเอนเอ ที่บอกว่าทุกส่วนจะมีดีเอนเอเหมือนกันถูกต้องครับ คือดีเอนเอเราก็เก็บมาแล้วมันก็จะมีสารเคมี เราสับๆๆมาใช่ไหม ปันๆเนี่ยมันก็จะมีสารเคมี เราอาจจะต้องทำหลายขั้นหน่อยโอเคใช้สารเคมี ขยาวๆ แล้วก็ไปกร้องอืมมันก็จะได้เป็นเส้นดีนออกมาซึ่งก็คือ ATATCG นี่แหละโอเค เข้าใจแล้วสมัยก่อนเลยเนี่ยมันต้องแบบใช้เหมือนเป็นเจลหะเป็นเจลเจลลี่ก็ได้ชื่อ Acarose Gelมันชื่อ Acarose Gelแต่จริงๆแล้วมันคือวุ้นวุ้นวุ้นที่เรากินวุ้นอาพร้าววุ้นที่เรากินวุ้นที่เรากินเราใช้มันกล้อง กรอง เราใช้มันกรอง DNA ทีนี้วิธีการก็คือ เอาสารสกัด DNA ใช่ไหมเราจะไล่มันว่ามันเป็น ATC หรือ G เราก็ซับมันก่อน ซับๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆ แล้วก็ติด ที่บอกว่า ถ้าตัด สั้น ที่เรียกว่า Chromatographyเคยได้ยินไหมเคยได้ยิน บางอย่างบ้างครับเป็น ใช้เป็นหลอดแล้วหลอดใช้เป็นหลอดไม่ใช้วุ้นแล้วไม่ใช้วุ้นแล้ว ใช้เป็นหลอดอู๋สมัยว่าวิวเตอร์หนักเป็นหลายตันถูกไหมครับ ๆของเป็นบ้านอันนี้เราใช้เป็นรุ่นที่ 3 แล้วครับ เขาเรียกว่า Next Generation Sequencingเครื่องนี้ได้มาทีนึงเป็นพันล้านเบสต่อหนึ่งครั้งจากเมื่อกี้ไม่กี่จากเมื่อกี้ไม่กี่ นั่นแหละไม่กี่ร้อยมันเปลี่ยนแบบปัจจุบันนี้เรารู้อะไรบ้างเกี่ยวกับ DNA ของเราอย่างน้อยเราถ่ายผ้ามาแล้วเรา sequencing มันได้แล้วเอาสตัดน่าสนใจบางตัวละกันนะก็คือเรารู้ว่ามนุษย์เรามีรหัสพันธุกรรมอยู่ 3 พันล้าน3 พันล้าน3 พูด 10 ยกกำลัง 9เบส1 เบสก็คือ คือ A หรือ T หรือ C หรือ Gเรารู้ว่า 2% ของ 3 พันล้านคือส่วนที่ผลิตโปรตีนแค่ 2%ฟังทันไหมครับแค่ 2% ของ 3 พันล้านเท่านั้นที่ผลิตโปรตีนคำถามอาจจะเกิด อ้าว แล้วอีก 98% คืออะไร ทำอะไรเชื่อไหมว่าประมาณเกือบ 10 ปีกว่านี้เราศึกษากันเรื่องนี้เราพบว่ามันเป็นบริเวณซ้ำๆ แต่จากสาธิตเรื่อง Bioinformatics เนี่ยกลายเป็นว่าเราค้นพบบริเวณที่ทำหน้าที่ควบคุมการแสดงออกของโปรตีนที่เป็น 2% ตรงนี้ระดับ RNA เขาเรียก Non-Coding RNAคือ กลายเป็นว่า RNA ตัวนี้ไม่ได้ทำหน้าที่เป็นแค่ลอกลายแล้วแต่เป็นผู้จัดการโหวคิวทำฟังก์ชัน มันมีฟังก์ชันของมันคืออย่างงี้ สมัยก่อนเนี่ยเป็นโฟร์แมนใช่ เป็นโฟร์แมนอีกทีนึง เป็น Dark Hole จริงๆ มันคือหลุมดำของชีวาวัฒนิกาคือเราไม่รู้เลยว่า 98% มันทำอะไรวะแล้วหลังๆ มันก็เริ่มมีอย่างที่อาจารย์ปากว่านะครับคือเราต้องนึกก่อน DNA มนุษย์มันไม่ได้อยู่เป็นเส้นมันอัดแน่นกันเป็นเซลล์เรานิดเดียว เซลล์เราเล็กนิดเดียวไอ้เส้นๆ นี้นะคือความยาวมันยาวแบบยาวแบบเป็นกิโลเลยนะ แต่มันต้องเอามาอัด ขด ๆไอ้ 98% เนี่ย จำนวนนึงเนี่ย มีหน้าที่ทำให้มัน ให้มันขดให้มันอยู่ในเซลล์ให้ได้คือหน้าที่มัน คือทำให้สู้กับทุกคนขดนี่ผมถามนิดนึง นักวิทยาศาสตร์รู้ได้ยังไงฮะ ไอ้เรื่องพวกนี้มันคือภาพเชื่อมันคือแบคคอมมิชชั่นทั้งหมดเลยงั้น เรามาถึงยุคปัจจุบัน ตอนนี้เรากำลังทำอะไรกันอยู่ครับมันเชื่องโยงกับสิ่งที่เราพูดเรื่องการค้นหายายังไงเราเจอปัญหาอะไรอย่างนี้ดีกว่า ผมคิดว่าในช่วงตั้งแต่ยุคปี 2000 ตั้งแต่ปี 2000 มาเนี่ยโครงการรหัสพันธุกรรมมนุษย์เสร็จเราก็มีพิมพ์เขียวของมนุษย์เรารู้แล้วว่า เออ พิมพ์เขียวของมนุษย์หน้าตาเป็นแบบนี้Fast forward ไป เราไม่ได้มีแค่พิมพ์เขียวของคนคนเดียวเราเอาพิมพ์เขียวนี้จากคนที่เป็นโรคกับคนที่ไม่เป็นโรคเราเริ่มระบุได้แล้วว่า ตำแหน่งตรงไหนของรหัสที่เกาะโรคอ่ะ ข้างนี้มาถึงตัวนี้ก็คือว่าอ่างั้นก็แสดงว่ารู้ว่าโปรตีนตัวไหนเกี่ยวกับโรคถูกไหมฮะ รู้ว่าเรารู้แล้วว่าโปรตีนตัวไหนเกี่ยวกับโรคบริษัทยาก็เลยเอารหัสพวกนี้เริ่มเอาไปสร้างเป็นยาแต่ทำแบบ Cherry pickingก็คือค่อย หยิบไปทีละตัวหยิบเชอรี่ทีละผลเด็ดอังุณทีละอุ้งดูจากอะไรดูจากว่าโปรตีนตัวนี้สัมพันธ์กับตลาดใหญ่ ใหญ่ที่สุดถ้าทำโปรตีนตัวนี้แล้วมีคนเป็นโรคเยอะก็มีความน่าจะเป็นว่า บริษัทยาจะได้เงินเยอะเข้าใจ เขาก็ดูตลาดแหละใช่ไหม เพราะว่าจะได้รู้ ไม่รวยได้จากสิ่งเหล่านั้นเขาค่อยหยิบไปทีละตัวนี่ไงโปรตีน ตัวอย่างโปรตีนที่ที่ตั้งตัวนั้นนี่คือโปรตีนหรอใช่ครับ นี่คือโครงสร้างโปรตีนที่พี่ยศปริ้นต์มาคืออย่างงี้ของใครครับ นี่ของใครการศึกษาคือการลงทุนการศึกษาการลงทุนนะครับการศึกษาคือการลงทุน นี่คือโปรตีนที่พี่ยศปริ้นต์มาโอ้โห ด่วนๆคืออย่างงี้ ตอนที่โควิดคุณเคนจำได้มั้ย ที่เราบอกว่าโอ้โห สไปร์ตีนไอไวรัสโควิดเนี่ยสไปร์ตีนจำได้ครับ แหลมๆ เป็น Variant Alpha Beta Gammaกลายพัน Omicron นู่นนี่นั่น ตัวสอนกรีกมากันครบSpike Protein นี่ครับตัวนี้แหละที่เวลามันกลายพันแล้วไปทำให้เกิด Alpha Beta Variantคืออย่างนี้อันนี้คือโปรตีนที่ขดกันแล้วใช่ อันนี้คือโปรตีนที่ขดกันแล้วมันจะออกมาแบบนี้ตัวอย่างนี้คือ อันนี้คือผิวของไวรัสอุ๊ย มันขดๆอย่างนี้เลยเนอะใช่ครับนี่คือเหมือนของจริงเลยเหมือนของจริงเลย อันนี้คือเราได้มาจาก แต่เป็น NAH คือ NHS เป็นที่วิจัยวิทยาศาสตร์การแพทย์ที่ใหญ่สุดในโลกเขาหาโครงสร้างของสไปร์คโปรตีนของไวรัสเสร็จปุ๊บเขาก็เอาไปลงในซอฟต์แวร์ 3D แล้วเขาก็สร้างทำให้มันสามารถที่จะ Print ได้อันนี้ Print มาจาก 3D Printerอันนี้เป็น Close Conformationหมายถึงว่าสไปร์ต์โปรตีนมันจะมีไตรเมอร์มันจะมี 3 ชิ้นที่เหมือนกัน 3 ชิ้นที่เหมือนกันกรอบเสร็จปุ๊บนี้อันนี้มัน มันยังไม่ทำงานเมื่อมันไปเจอกับรีเซปเตอร์ตัวหนึ่งของมนุษย์ที่ปอดที่ชื่อว่า ACE2รีเซปเตอร์ใช่ไหมมันก็จะเปิดออกแล้วมันก็จะจับเหรออ่ะเวลาเปิดออกจับปุ๊บแล้วมันก็แทงสารพันธุกรรมของใช่สารพันธุกรรมมันอยู่อยู่ข้างใน มันต้องมาจากไหนอันนี้อันนี้ข้างในไวรัสอันนี้เป็นจำลองมันมีอันเดียวอันนี้เป็นส่วนเดียวอันนี้อันเดียวอันนี้อันเดียว แล้วไวรัสที่ปกติเราดูมันรูปแรกเหมือนยานอวกาศใช่ไหมใช่ ก็คือจะเป็นยานอวกาศที่มีอันนี้งอกออกมารอบๆอ๋อ จำได้แล้วใช่ ใช่ซึ่งถ้าเราคิดเร็วๆ ว่าไวรัสมีสิ่งนี้เกาะอยู่ข้างนอกเต็มไปหมดเลยใช่แปลว่าอะไร แปลว่าถ้าเราหาสารเคมีอะไรบางอย่างที่มาเกาะตรงนี้อ๋อมาเกาะไม่ให้มันเข้าไปเกาะกับแบบเซลล์ของเราได้ก็คือแปลว่าเราก็จะสามารถหาเจอยาที่สามารถ ไม่กลายพันธุ์ไม่ใช่คือคือถึงไม่ได้กลายพันธุ์ แต่เราป้องกันได้เราป้องกันการกลับกับ Targetนี่คือหลักการของมันทีนี้กลับมาเรื่องของเราแล้วมันเกี่ยวข้องกับการค้นหายาของเราในปัจจุบันอย่างไรครับความยากที่สุดของมันในปัจจุบันนี้กว่าจะได้มาเป็นอย่างนี้ถ้าไม่มีเทคโนโลยีเรื่อง Informatics เลยเนี่ยอยากมากคราวนี้ลองนึกภาพว่าอยากจะทำธุรกิจกับยาประชาติยาเขาแบบ อ้าว อยากจะทำยาแล้วมีโปรด โปรตีน ทาร์เก็ต สมมุติเบาหวานเบาหวาน เราบอกว่าเรามีทาร์เก็ต อาจจะมีโปรตีนสักตัวหนึ่งที่เขาสนใจก็ต้องรู้ก่อนว่าหน้าตานี้มันจะทำยังไงลองนึกภาพบอกว่าเรามีแม่กุญแจแต่เราไม่รู้โครงสร้างว่า มันจะเข้า แล้วเราจะไปสร้างดอกกุญแจยังไงเพราะฉะนั้นอันดับแรกของการทำก็คือ ต้องหาโครงสร้างของแม่กุญแจนี้ก่อนการหาโครงสร้างของแม่กุญแจ ต้องเรียนว่ามันยากมากเลยเพราะว่าโปรตีนส่วนใหญ่ที่ทาร์เก็ต มันจะมีโปรตีนสักตัวหนึ่งที่เขาสนใจ ที่ทำงานบางทีก็ลอยๆอยู่ ตรงนี้เขาเรียกลิปิด by layerก็คือว่าเป็น ชั้นไขมันบางทีมันลอยอยู่ ครึ่งนึงอยู่ตรงนี้ อีกครึ่งนึงอยู่ตรงนี้พอเวลาเราจะมาทำโครงสร้างอย่างนี้ ลองนึกภาพจะไปใช้ X-Rayส่วนที่อยู่ตรงไขมันมันจะผิด มองไม่เห็น อย่างนี้เป็นต้นก็คือเราหาไม่เจอ หาไม่ได้ไม่สามารถที่จะแบบ identify ได้ว่ามันอยู่ตรงไหน หน้าตาเป็นยังไงกันแน่ นี่คือปัญหา เปรียบเชื่อมโครงสร้าง แอสไฟลินที่เรากินกันอยู่ เปรียบเสมือนจักรยานแอนติบอดี้ตัวหนึ่ง ซึ่งเป็นโปรตีนที่เรารู้จักอาจจะเอามาใช้เป็นยา คือจัมโบเจ็ตในเชื่อมโครงสร้างขนาดของมันเชื่อมให้เห็น ให้ดูว่า ใหญ่มากใหญ่ไม่พอแล้วคือ รายละเอียดลองนึกภาพว่ากลไกลงานทำงานของจักรยาน กับกลไกลงานทำงานของจัมโบเจ็ตมันจะละเอียดซับซ้อนขนาดไหน กว่าที่บริษัทยา จะทำงานได้ก็คือต้องรู้ภาพของ Jumbo Jet แล้วก็ต้องบอกได้ว่าเฮ้ย ถ้าเกิดคุณโยนผ้าหรือเอานกเข้าไปในปีกของ Jumbo Jet เนี่ยเครื่องมันถึงจะดับอย่างนี้ครับ ซึ่งนี่ก็ใช้เวลานานมากด้วย ใช้เวลานานมากด้วยเอาแบบปกติแพทเทิร์นก่อนว่าปกติการหา Jumbo Jet เนี่ยที่ไม่มี AIแต่เราจะเริ่มเข้าสู่ AI ของเราแล้วเนี่ย มันใช้เวลานานเท่าไหร่ครับหลักเป็นปี เป็นปี บางโบตินบางตัวปัจจุบันทำกันมายังทำไม่ได้เลยด้วยซ้ำอะไรอย่างนี้ เพราะความยากมันไม่เท่ากันซึ่งอย่างตอนนี้ ถ้าเอาเลขตอนนี้เลยเรามีประมาณ น่าจะสัก 2 แสนกว่าโครงสร้างจาก 50 ปีที่ทำมานักศึกษาธิ์ทั่วโลกช่วยกันทำทำมาได้ 2 แสนกว่าโครงสร้างก็คือเรารู้จักมันแค่ประมาณ 2 แสนกว่าโครงสร้างจากจำนวนทั้งหมดเท่าไหร่ฮะมันพูดแย่เพราะอันนี้ไม่ได้นับแค่มนุษย์โปรตีนมนุษย์ 20,000 ชนิดที่เมื่อกี้เล่าไปแต่อันนี้คือโปรตีนผืด โปรตีนสัตว์ ซึ่งถ้านัดรวมๆ กันมันคงเป็นล้านๆ แต่ทำได้แค่หลักแสนโอ้ก็น้อยมากแล้วตอนนี้เราก็มีเอาเรื่องอัศวินขี่มะขาว ถ้าเล่าให้ฟังก่อนก็คือ AlphaFlo ที่ทำแล้วได้รับการปล่อยมาให้เราดูแล้วเขาทำไป 240 ล้าน โครงสร้างโพลีตีนเดี๋ยวเมื่อกี้ก่อนหน้านั้นคือทำไป 200,000 บาทใช่ มนุษย์นั้นทำ 50 ปีAlphaFlo ปล่อยมากี่ปีค่ะAlphaFlo ก็นั้นแต่ปี ปี 2021 แล้วเขาก็มานับทำลังพี่ใช่ครับทำไป 2 แปนทำไปเป็นหลักละทำไปเป็น 240 ล้านโอ้โห240 ล้านตัวนั่นเป็นเหตุผลที่หมอเอลบอกตอนแรกว่านักศึกษาตื่นเต้นกันมากใช่ ออกมาทีนี้คนช่วย คนช็อค คนช็อคเลยซึ่งอันนี้คือ Alpha 4 เวอร์ชัน 2 นะครับมันยังไม่ใช่เวอร์ชันล่าสุดอ่ะ งั้นเล่ากลไกลของมันให้หน่อยว่าผมไม่รู้ว่ามีบริษัทอื่นทำหรือเปล่าเดี๋ยวจะโฆษณาบริษัทนี้อย่างเดียวนะแต่ว่าวิธีคิดของมันคืออะไรวิธีคิดของมันก็คืออย่างหนึ่งที่ต้อง การหารหัดมันง่ายกว่าการหาโครงสร้างเพราะว่าเรามีการทำ sequencing การทำอะไรอย่างนี้ก็ช่วยในการหารหัดได้แต่ตัวโครงสร้างเนี่ยมันคือต้องใช้วิธีที่บอกว่าฉาย x-ray ไปทุกทิศ สรุปอีกทีถูกไหมครับฉะนั้นข้อมูล 200,000 ตรงนี้บวกกับข้อมูลของว่ามันมีโครงสร้างอะไรที่เป็นไป หมายถึงว่ามันมีรหัสอะไรบ้างที่เป็นไปได้เนี่ยนักศึกษาธิก็เอาข้อมูลพวกนี้มารวมกันแล้วก็เอามาเทรนด์ไอไอโมเดลที่จะบอกว่า ถ้าสมมุติว่ารหัสมันเป็นแบบนี้ โครงสร้างมันจะต้องหน้าตาเป็นแบบไหนอ๋อ นี่คือการเดาเหมือน Last Language Model ไงคล้ายๆ Last Language Model หรืออะไรนะ ก็คือเรียนรู้เกี่ยวกับรหัสพันธุกรรมก่อนพอมีการเรียนรู้รหัสพันธุกรรม อย่างหนึ่งที่เขาต้องรู้ต่อมาก็คือว่าแต่ละตำแหน่งมันมีความสัมพันธ์กันอย่างไร อันนี้คือส่วนที่เขาเรียกว่า Pair Modelซึ่ง Pair Model นี้จะบอกอะไร สุดท้ายแล้วมันจะเอาไปถูกก่อร่างเป็นภาพ 3 มิติขึ้นมา แต่ที่แพร่โมเดลในที่นี้คือการดูว่าแต่ละตัวสมมุติตำแหน่งที่ 1 กับตำแหน่งที่ 5 มันควรจะระยะห่างกันเท่าไหร่อุ้ย มันรู้ได้เลยใช่ ก็คือสมมุติว่า 1 กับ 2 ห่างกันเท่านี้1 กับ 3 ห่างกันเท่านี้ถ้าเรามีข้อมูลเหล่านี้มากพอ เราก็จะเอามาตอบได้ว่าโครงสร้างใหญ่ของมันควรจะมาตอบเป็นยังไงซึ่งคิดว่ามันใช้ Architecture ตัวเดียวกัน Transformer คือตัวนั้นเป็น Transformer แต่ว่ามี Parts ที่บอกว่าเอามาช่วยประกอบ เป็นภาพเหมือน 2 มิติด้วยใช่ เกี่ยวกับระยะห้างอันนี้ผมอาจจะชวนทุกท่านทุยด้วยเนาะแล้วก็ชวนน้องคุยด้วยเพราะว่า ผมว่าคนไม่ค่อยเข้าใจเรื่อง Transformerแต่ผมอาจจะลองโยนไปว่ามันประมาณนี้หรือเปล่านะคือถ้าปกติ AI ในอดีตที่เราเห็นกันเนี่ยMachine Learning อะไรก็ตามทีมนุษย์ Supervise มัน สอนมันแต่ตอนนี้มันมี Neural Network ด้วยถูกมั้ยฮะ มันทำให้ Transformer Architectureอันใหม่ที่ Google เนี่ย Research ก็เป็นคนไปเจอเนี่ยทำให้มันสามารถที่ ที่จะรวบรวมข้อมูลทั้งหมด ทั้งโลกแล้วมันก็ไปเรียนรู้เอง กินเข้าไป กินเข้าไปสุดท้ายมันเดาอ่าวว่าไอ้คำต่อไปเวลาเราพร้อมไป มันน่าจะเป็นอะไร เป็น Patternซึ่งเราก็ต้องมีการไฟล์จูนว่ามันถูกด้วยหรือเปล่า ก็เรียนรู้ไปเรื่อย ๆซึ่งอันนี้จะคล้าย กับแบบที่เป็นคล้าย กันเลยครับ ก็คือ 200,000 ข้อมูลที่เราเก็บกันมาอันนี้คือเป็น Training Set ของเขานะถ้าเราดูโมเดลพวกที่เกี่ยวกับ Generate ภาพสมัยนี้ จริง ก็คือ ก็คือเป็นเรียกว่าเวอร์ชั่นใหม่ๆ ล่าสุดแล้วกันเขาใช้โมเดลที่ชื่อกันว่า Diffusion Modelอ๋อ ไม่ว่าจะพวก Mid Journey พวกอะไร พวกนี้ใช้โมเดลนี้ก็คือเป็น Generative AI ตัวหนึ่งเหมือนกันที่วิธีการของมันก็คือเราพยายามจะสร้างอย่างเช่น ถ้าปกติ ถ้าเราบอกว่าให้วาดภาพ Apple ให้หน่อยมันก็จะเอาแบบที่เราบอกว่าวาดภาพ Apple อย่างนี้ไปผ่านกระบวนการ วนซ้ำหลายๆ รอบที่บอกว่า เจอจากที่เราพร้อมไปว่าเป็นแอปเปิ้ลเนี่ยภาพที่ควรจะเป็นมันควรจะออกมาเป็นยังไงอันนี้คล้ายๆกันเลยครับก็คือเราให้รหัสมันไปว่ารหัสโปรตีนของเราน่าตาแบบนี้โครงสร้างของมันค่อยๆสร้างขึ้นมาให้ดูหน่อยว่ามันควรจะหน้าตาค่อยๆขยับซึ่งมันเกิดจากการที่เราเทรนภาพเยอะๆเหมือนกันปะครับใช่ครับก็คืออาศัยเซ็ตเซ็ตเดิมแล้วตัวนี้มันเป็นยังไงครับพลังของมัน ทำอะไรได้บ้างครับตรงไปต่อมาก่อนแล้วกันคือAlpha 4 II มันไม่ได้ถูกสร้างมาเพื่อทำยาด้วยจังหวังนะเพราะว่า Alpha 4 II มันเหมือนเราเห็นแม่กุญแจแต่ว่ามันไม่รู้ว่าถ้ามีลูกกุญแจมาแล้วมันจะ Interact ยังไงคือไม่มี Interactionยังไม่มี Interaction กับลูกกุญแจเพราะมัน นั่นคือสิ่งที่เราอยากได้จากยาตอนนั้นยังไม่ถูกสร้างมาเพื่อตรงนั้นใช่ ฉะนั้นสิ่งที่ Alpha 4 III เสนอแล้วกันก็คือบอกว่า อันนี้เราทำแบบมีได้ทุกอย่างเลยตั้งแต่ปวตีนจะมี DNA, RNA หรือยาต่างๆ ก็คือเราทำได้หมดจบในคนเดียวจบในคนเดียว คือตอนนี้ก็คือแม่กุญแจได้ ลูกกุญแจได้RNA ได้ DNA ได้ อัมิโนเอซิตได้ทั้งหมดเลยเราต้องลองเล่นล่ะครับ ลองเล่นให้ดูไหมครับคือฟังมาตั้งนานแล้วนี่คือ คือว่าคนนึกถ้าทำไม่ออกกับอันนี้เรามีน้องแอฟทำมา หมอเอ้ยมาดูด้วยกันไหมครับ นี่คือเปิดสดๆเลยเดี๋ยวเราจะ Record หน้าจอให้ทุกคนได้ดูพร้อมกันด้วยนี่ก็ครั้งแรกผมไม่เคยเห็นเหมือนกันนะอันนี้แจ็คต้องจ่ายตังค์ปะไม่ต้องครับจริงๆก็คือ Alpha 4 มันมีข้อจำกัดการใช้อยู่นิดหน่อย แต่ว่าตอนนี้สามารถใช้ได้ฟรีในสิ่งที่เรียกว่า AlphaFold Serverก็คือเขาให้ใช้ Resource ของเขานี่แหละในการ Run ให้เราดูได้แต่ว่าก็จะมีพวก Non-Commercial Agreement ต่าง อยู่-แล้วตอนนี้ใคร ก็เข้าไปใช้ได้หรือ? -ใช่ครับ ถ้าเข้าไปใช้ได้ อาจจะมีลิมิตนิดนึงอยู่ที่ 20 โครงสร้างต่อวันแต่ว่าก็ให้ใช้ฟรีโอเค ลองดูครับเข้าไปแล้วมันใช้ GPT ไหมคล้าย อยู่นะครับ ก็คือสมมุติผมบอกว่าผมอยากเดี๋ยว อันนี้ อันน่านี้คืออะไรครับAlpha 4 Serverใช่ครับ ก็คือ Alpha 4 Serverอันนี้ก็คือที่ที่เขาบอกว่าเปิดมาให้เราใช้ Alpha 4วิธีการง่ายมากเลยครับ ก็คือสมมุติเราบอกว่าเราอยากวางสักโครงสร้างโปรตีนหนึ่ง ผมบอกว่าสไปร์โพตีนตัวนี้แล้วกันแต่ว่าเราไม่รู้ว่าแบบโครงสร้างมันเป็นยังไงเราก็ไปเสิร์ชเลยว่าสไปร์โพตีนเราก็ไปเสิร์ช อันนี้เสิร์ชใน Google ก่อนปกติเลยใช่ครับSequence ของมันคืออะไรคือตอนนี้คือเราเสิร์ชอะไรว่า sequence อะไรจะมีหมดเลยเสิร์ชได้อาจจะไม่ได้ง่ายขนาดว่าลิงก์แรกอาจจะไม่โฆษณามากว่างก็จริงๆ ก็คือสามารถดาวน์โหลดมานี่คือดาวน์โหลด ตัว sequence ละ เข้ามา download codeใช่ครับมันก็จะเป็น file ของมันมันเป็น text file อันนี้ยังไม่ถึง codeอันนี้แค่บอกว่า เขาเรียก metadatametadata คืออธิบายว่า มันคืออะไรแต่ว่าตัว sequence เนี่ย เดี๋ยว เอาอันนี้ดีกว่ามีที่ download ทิ้งไว้ นี่แหละอ๋อ นี่คือ load ทิ้งไว้ ขอดูได้มั้ยมันเป็นยังไงฮะ อันนี้เรียกว่ารหัสทั้งหมดนี้ก็คืออัมิโนแอซิดของตัวสไปร์ปโปรตีนแล้วตัวอักษรมันมีมากกว่าแค่ ATT ละไม่ใช่ครับ อันนี้เปลี่ยนจาก DHA มาเป็นอัมิโนแอซิด มี 20 ตัวอักษร26 ตัวอักษร26 ตัวอักษรก็เท่า A ถึง Z เลยคล้ายๆใช่คล้ายๆแต่ว่าใน Alpha 4 ตรงนี้ก็เป็น 20ก็วิธีการสมมติเราอยากได้เมื่อกี้เราได้โค้ดมาแล้วเราได้โค้ดมาแล้วเรียบร้อยเราก็ว่า เอาโค้ดลง ก็แปะอย่างนี้เลยก็แปะอย่างนี้ได้เลยครับแล้ว concept นี่คืออะไรครับมันก็จะนับให้ว่ามีกี่ตัวมีกี่ตำแหน่งเหมือนเอาโค้ดที่เรายนไปมาใส่เป็นถ้าเป็นนดดนตรีก็นดดนตรีห้าสังพัดท่องสี่ทำให้มันสวยสวยยังไม่ได้ทำอะไรกับมันแค่เลี้ยงให้สวยเฉยๆเสร็จปุ๊บสมมติเราสนใจถ้าเป็นแอนติบอดี้ตัวหนึ่งแล้วเราสร้างแอนติบอดี้ในแร็ปของเราเราอยากรู้ว่า มันจะจับกับอันนี้ได้ไหมจับกับไอสไปร์โปรตีนได้ไหมใช่ใช่ไหมแล้วจะจับอย่างไรโอ้โหโอเคเราก็เอาโครงสร้างเราก็เอา sequence มันเหมือนกันซึ่งอันนี้ผมรวมไปที่เดียวแหละถูกปะอันนี้คือ Antibodyใช่ครับอันนี้คือโครงสร้าง Antibodyใช่ใช่ไหมครับเหมือนยาตัวนึงยาตัวนึงซึ่งแล้วน้องน้าทไปเอายานี้มันจากไหนครับก็ search ในโอเคpaper เหมือนกันpaper ที่รักษาไอตัวนี้ได้เอาอย่างนี้ไปต้นใช่ครับแต่ว่าต้องเรียนก่อนว่ารหัสที่น้องน้าทเขาใส่เนี่ยมันเป็น เป็นแค่ส่วนเล็กๆของหัวของแอนติบอดี้นะเพราะแอนติบอดี้ตัวหนึ่งใหญ่กว่านี้เยอะใช่ ไอ้ที่บอก เข้าใจครับ ใหญ่ๆเลยครับก็อย่างอันนี้ แล้วเราก็สมมุติว่าเราวางเรียบร้อยแล้วแต่ว่าปกติเราก็อาจจะต้องใส่อย่างเช่น ใส่ให้มันตรงกับโครงสร้างจริงๆด้วยนะครับเพราะว่าเวลาเราอยู่ในโลกของความเป็นจริงสิ่งหนึ่งที่มันเพิ่มขึ้นมาเหนือจากอัลฟ่า 4.2 แต่ก่อนที่ผมบอกว่ามีสมองมลัยกุลได้ครับโปรตีนพวกนี้ในโลกของความเป็นจริง เวลามันอยู่ในร่าง มันมีอย่างอื่นเข้ามาเกี่ยวข้องด้วย ไม่ว่าจะเป็นคาร์โบไฮเดรตเกาะอื่นอ๋อ ของจริงใช่ไหมของจริง ซึ่งก่อนหน้านี้ที่การใช้กับโดยเฉพาะการจับพวกแอนติบอดี้หรือพวกยามันยังอาจจะยังไม่เพอร์เฟคต์มากเนี่ย เพราะว่ามันยังซิมูเลทให้เหมือนของจริงมากไม่ได้มันอาจจะมีสิ่งลบอื่นๆที่ไม่ใช่ตัวมันอยู่โปรตีนเวลามันอยู่ในคอนเทคส์จริงๆ เราคิดว่ามันมีแต่ตัวมัน แต่จริงๆของสำคัญที่เราลืมก็คือน้ำ มลักษณ์ของน้ำที่มันมาผ่ายมา พยุง เพราะว่าอย่าลืมว่ามันคือประจุมันก็จะทำให้มันดิ้นแต่งต่างมโมเลกุลน้ำ มโมเลกุลเกลือมโมเลกุลน้ำตาล อย่างนี้ครับมีอยู่ในร่างกายเขาเรียกว่าในสิ่งแวดล้อมที่มันต้องใช้มันก็จะดิ้นออกไปนิดหน่อยไม่ได้โปรตีนเพียว ที่แบบCityBuddy จับแล้วเวิร์คเลยแต่ถามว่าในแง่ของการ Submitถ้าเราแค่อยากเอาโครงสร้างไปโยนใส่ก็คือ กด Continueแล้วก็ Confirm and Submitมันก็จะมีบอกว่าเราใส่ Sequence อะไรไปบ้างกี่ตัว Interact กัน แค่ไหน ฮะ เดี๋ยวผมนิดหนึ่ง อันนี้มัน อย่าลืมว่าจริงๆ ตัวนี้ก็คือต้องมี 3 อันต้องมี 3 คอปปี้ต้องมีความรู้เลยนะมัวๆ ไม่ได้ๆอันนี้ถ้าที่ผมลองลันๆ มันก็ประมาณ 5 นาทีประมาณนี้แล้วเดี๋ยวพอได้ แล้วสีเกี่ยวไหมครับสีอันนี้มันบอกถึงความมั่นใจของโมเดลเฮ้ย ขนาดนั้นเลยเหรอครับใช่ครับ ก็คือโมเดลเหนือแค่ไหนก็คือเหมือนถูกสร้างมาให้มีการตรวจเช็คตัวเองด้วยว่า มันเป็นโปรตีนที่มีความมั่นใจของโมเดล ที่แบบไม่เคยเห็นเลยหรือเปล่า แล้วแบบไม่น่าเชื่อถือหรือเปล่าแล้วสีฟ้าน้ำเงินคือมั่นใจมั้ยมั่นใจครับ สีน้ำเงินสีฟ้าคือมั่นใจตรงขอบๆอย่างเนี้ย เขาอาจจะไม่มั่นใจถ้าสังเกตูมันจะเป็นตรงขอบๆเนอะเพราะว่าจริงๆของจริงมันต้องมีอะไร Interact ด้วยอะไรอย่างเนี้ยครับส่วนใหญ่คอของโปรตีนที่มันอยู่ข้างในมันก็ไม่มีตัวอื่น Interact แล้วนอกจากเพื่อนๆข้างๆ ตรงกลางๆ ก็คือมั่นใจมากก็คล้ายๆอันนี้ใช่ครับ ก็คือส่วนข้างล่าง อันนี้คือส่วนข้างล่างแล้ว Anti Body ที่เป็นตัวใหม่ที่ใส่เข้าไป อยู่ข้างบน ข้างๆ นี่คืออะไรครับข้างๆ เป็น Visualization สำหรับการดูว่าจำที่ผมบอกว่าเป็นเรื่องแพร่ได้ไหมครับ แพร่ที่บอกว่าดูเป็นคู่อันนี้คือเหมือนดูว่าตัวที่ 1 กับตัวที่ 2 ห่างกันเท่าไรความน่าจะเป็น ความใช่ ซึ่งอย่างอันนี้เป็นตัวที่ว่ามันน่าจะมี Error มากน้อยแค่ไหนแล้วอย่างนักวิทยาศาสตร์เห็นอันนี้แล้วยังไงต่อ เอาไปทำอะไรอันนี้เดี๋ยวผมเทียบให้ดู มันสวยเนอะ จริงๆ มันปริ้นแตะฝาบ้าน ปริ้นสไพร์โปรตีนได้ไหมอันนี้คือเขาเอาไปแปลงเป็นอย่างนี้ แล้วก็เอาไปปริ้นได้เดี๋ยวผมเล่าอันนี้ให้ฟัง ก็คือสไพร์โปรตีนอันนี้เหมือนเลยเนอะใช่อันนี้กับอันนี้ อันนี้คือเวอร์ชันที่เปิดอันนี้เป็น Closeอันนี้เปิดขึ้นมาสีฟ้า สีฟ้าคือโปรตีนในร่างกายของเราอ๋อ มันเป็น ACE2มันบุกเราแล้วใช่ อันนี้คือแบบ ACE2 ที่เป็นตัวที่เขาบอกว่าตัวโควิดเนี่ยเขาจะเข้าไปจับโอ้ทีนี้ผมเอา ผมโหลดโครงสร้างอันเมื่อกี้ออกมาเอามาใส่ในโปรแกรมเดียวกันอันนี้โปรแกรมอะไรครับโปรแกรมชื่อ ChimeraX ครับเป็นโปรแกรมสำหรับวิชัลไลซ์พวกโครงสร้างโปรตีนนี่แหละถ้าผมแบบเปิดให้ดูเนี่ยตัวแรกตอนนี้พี่อาจจะแบบว่า เอ๊ะ ยังไงแต่ถ้าผมเอาอะไรนั้นออกสิ่งที่พี่จะเห็นก็คือมีโปรตีนตัวนึงเข้าไปจับข้างบนของ ของสไปร์ปโปรตีนแปลว่าอะไรแปลว่าถ้าเราคิดง่ายๆถ้ายาแอนติบอดี้ของเราอ่ะเข้าไปจับอยู่ตรงสไปร์ปโปรตีนตรงนี้แปะตรงนี้เลยก็แปลว่าอะไรแปลว่ามันจะไม่มาจับกับร่างกายร่างกายเรานี่คือฮีโร่เลยใช่ยาถ้าเทียบกันนะครับก็คือผมเอายาโควิดอีกประเภทหนึ่งครับลองใส่สิคเวนส์ของมันเข้าไปแต่ว่าคราวนี้เป็นที่เขาบอกว่าใช้กับโอเมคอนไม่ได้ผลครับแต่ว่าใช้กับแบบ ใช้ในฝั่งแบบพวกเบต้าหรือกรรมมาร์แวเรียนได้ด้วยแรกๆโครงสร้างที่มันออกมานะครับ หน้าถาดแบบนี้ ยามันพยายามจะไปจับอยู่ตรงข้างล่างไม่ได้จับทั้งหมดเลยเพราะว่าตัวนี้เดี๋ยวมันจะไปจับตัวอันนี้ก็คือวิชัอลาเซชั่นโดยรวมๆ โดยคร่าวๆ ที่พอดูได้แต่ว่าในขั้นตอนการผลิตริดาจริงๆ ก็อาจจะต้องมีการไปคำนวณเรื่องว่ามันจับแน่นแค่ไหนหรือว่าจริงๆ แล้วถ้าพยายามเอาให้มันเข้าด้านบนมันจะทำได้ไหมแต่ว่าก็โดยคร่าวๆ โดยไอเดียคร่าวๆ นี่คือสิ่งที่ AlphaFold 3 สามารถบอกเราได้ ซึ่งก่อนที่จะมี Alpha Fold เนี่ย การกำลองโครงสร้างพวกนี้ก็ไม่ได้ง่ายแบบนี้เดี๋ยวผมยกตัวอย่างก็คือทีมจากมหาวิทยาลัยที่แคนาดาเขาใช้วิทย์ทูล Alpha Fold แล้วก็ร่วมกับฝั่งที่เป็น Generative AI ที่ใช้ในด้านเขียน เขาทำการโรว์อัลยาออกมาคือจากปกติเราเข้าใจว่าถ้าสมมุติว่าเป็นโดยทั่วไปเราจะต้องลองสารเป็นพันตัวใช้เวลาแบบสัก 3 ปีตอนนี้ก็คือสามารถได้ แคนดิเดตยาที่เอาไปเข้างานวิจัยทางคลินิกฯ ภายใน 30 วันโอ้ จาก 3 ปี เหลือ 30 วันแล้วก็ แน่ขนาดเวอร์ชั่นก่อนนั้นนะใช่ครับ แล้วก็แทนที่จะต้องลองสารเป็นร้อยเป็นพันตัวกว่าจะได้ยามาคือเขาลองไป 7 ตัวโอ้ เป็น 7 ตัวที่มีความน้ำจะเป็นสูงซึ่งตอนนี้ยาออกมายังหะตัวนี้เข้าคลินิกฯ ภายไปแล้วโอ้ แสดงว่าความสูงของมันนี่สุดยอดมันย่นระยะเวลา ความแม่นยำ แล้วเข้าใจว่าต้นทุนด้วยถ้าเราจะสรุปกันสักเล็กน้อยว่าตอนนี้มันเป็นยังไงบ้างคนเอาไปใช้กันเยอะมากน้อยแค่ไหนImpact ที่จะได้คือจริงๆ โดยที่ผมบอกนะว่าเมื่อกี้มี 2 Stepทั้งเรื่องของการพับโครงสร้างหรือว่าการนำแบบใช้ Algoritm อื่นๆ มาเสนอยาถ้าลองคิดดูว่าเรามี Algoritm ที่สามารถ บอกได้เลยในตัวเดียวจบทั้งฝั่งที่แม่กุญแจเราน่าตายไง ลูกกุญแจเราน่าตายไงอันนี้มันจะหายาที่เร็วขึ้นอีกและอาจจะผิดพลาดน้อยลงอีกนี่คือ Alpha Fossaแต่ว่ามันอาจจะไม่ได้เปิดให้ฟรับปิกลองทุกอย่างขนาดนั้นเพราะว่าต้องบอกว่าดีลนี้ไซส์ 3 Billion USDเขาก็ต้องทำธุรกิจแล้วเนอะใช่แต่ว่าผมอยากให้ทุกท่านช่วยตอบตรงนี้แล้วกัน เพราะว่าเราเรียนรู้เชิงเทคนิคไปแล้ว เอา Impact ของมันละกันในสิ่งที่แต่ละท่านคิด อาจจะเริ่มจากหมอเอ๊วก็ได้ครับว่าไอ้ตัว Alpha-4 มันจะเปลี่ยนโลกเราอย่างไรครับคือผมมองในแง่ จริงๆ Alpha-4 นึงไม่ได้แค่เฉพาะการผลิตยานแต่เดี๋ยวจะให้ท่านอื่นบอก แต่ว่าในแง่ของหมอเนี่ย ผมพูดเองคือปกติในการทำงานของหมอเนี่ย คือหมอต้องมีอุปกรณ์มาใช้งานแล้วสมัยก่อนเนี่ย คือเรารอยา เรามียารักษาเนี่ย เราก็รักษากันไปเราก็ใช้ข้าม Generation ของหมอกว่าจะมียามาต่อไป แต่อันนี้มันเห็นชัดเลยว่าจากนี้ไปจะมียาอยู่ในพลายปลายค่อนข้างเยอะมากที่จะได้มาทดลองแน่นอนมันจะยังมีคอขวดอยู่ในแง่ว่าตอนที่มาทำการ Clinical trial คือทดลองในคนมันจะมีระยะเวลาแต่ว่าอย่างผมเรียนทางด้านมะเร็งอย่างน้อยจะมียาใหม่ๆมาให้ทดลองรักษาผู้ป่วยโดยเฉพาะผู้เป็นมะเร็งที่เรียกว่าอาจจะเรียกว่าเป็นไม่มีทางเลือกมากนักอันนี้ผมมองว่าในแง่ของการแพทย์ตอนที่เห็นตรงนี้มีความรู้สึกแบบนี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ก็คือจะมียาใหม่ๆออกมามากมาย และเร็วขึ้นขออังกฤษนึงได้ไหม ปกติอย่างเช่น ผู้ป่วยมะเร็งเนี่ยสัดๆเนี่ยคือเราจะบอกว่า บางครั้งเราบอกคนไข้ว่าผู้ป่วยคือยาตัวเนี่ยมันสามารถยืดระยะเวลาคือเขาเรียกว่า 5 years survivalโอกาสที่จะรอดชีวิตถึง 5 ปีมันอยู่ที่ประมาณเท่านั้นเท่านี้แต่เราก็จะพูดไปด้วยว่า ไม่ได้แปลว่าคุณอยู่ใน 5 ปีนะทุกครั้งที่คุณยืดไปได้ 1 ปีเนี่ย เทคโนโลยีมันจะพัฒนามาเรื่อยๆมียามาก มันมาเรื่อยๆ มีความหวังมาเรื่อยๆ อันนี้มันจะพูดได้เต็มปากเข้าใจแล้ว เพราะมียาต่างๆ เข้ามา แล้วมนุษย์ก็เลยอายุ 100 ปีได้หรือมากกว่านั้นได้ นี่ก็เป็นส่วนหนึ่งในการสร้าง impact นั้นอาทิละท่านเลยครับ จานคิดเร็วๆ คือถ้าอ่านข่าวทุกที่ที่อย่างน้อยก็เป็นสนับข่าวที่อังกฤษเขาก็จะมาพูดแนวประมาณว่า จะมา revolutionize drug discoveryแต่ว่าทั้งหมดทั้งมวลนี้คือ เรื่องโปรตีนจริงๆ เป็นเรื่องที่ fundamental มากๆ เพราะว่าจริงๆโปรตีนมันอยู่ในทุกอุตสาหกรรมจริงๆเพราะว่าโดยที่จริงๆแล้วตัว Paper เนี่ยจริงๆเขาก็ตีพิมพ์มาเพื่อบอกว่าเขาทำโจทยาได้ดีขึ้นเน้นไปที่โจทยาแหละ แต่ถามว่าในฐานะแบบนักพฤธิศาสตร์แล้วกันทูลที่นี้มี Potential ในการที่เราไปใช้แบบทุกวงการที่เกี่ยวข้องกับก้านผลิตหรืออะไรพวกนี้คือว่าจะไปเรื่องของการเกษตรก็ได้ อาหารก็ได้เมื่อกี้ก็คือเรื่องของ Sustainability พลังงานอะไรทั้งหมดที่มี การท้องเสียของมนุษย์มันก็เกิดจาก 2 อัน ไวรัสกับแบคทีเรียทีนี้ปัญหาคือว่าถ้าคุณเคนท้องเสียหนักๆมากๆ หมอจะไปเวลาไปโรงพยาบาลเขาก็จะให้ Antibiotic ถูกไหมคำสับก็คือยาประติศีลชีวนะเขาจะเรียกว่า Broad Spectrum มันคือระเบิดมิสไซล์ฆ่า ล้าง เผ่า พันธุ์ ทุกตัวในรำไส้ใหญ่ของเราตายหมด แต่แบคทีเรียในรำไส้ของเรามีฟังก์ชัน เพราะบางอย่างเราย่อยเองไม่ได้แบคทีเรียดีมันจะย่อยแล้วให้สารอาหารเราถ้าสมมุติว่าเราเอามิสไซด์ไปถล่มแล้วฆ่าร้างผ่าผันแบคทีเรียดีและชั่วตายด้วย ตายหมดกว่าที่ร่างกายเราจะกลับมามีแบคทีเรียดีต้องรอจากไส้ติ่งค่อยๆสีดมันแล้วกินโยเกิร์ตกินอะไรอย่างนี้กว่าจะสีดเป็นเดือนนะกว่าจะกลับมาถ้า imagine เอาไปตรวจท้องเสียของคุณ มันมีแบคทีเรียตัวนี้ ไม่ต้องรู้ด้วยซ้ำว่าเป็นแบคทีเรียตัวนี้ปกติแบคทีเรียท้องเสียเนี่ย จะมีสิ่งที่เรียกว่าโปรตีนซึ่งเป็นท็อกซิน ท็อกซินก็เป็นโปรตีนสมมุติเจอพวกว่าท็อกซินตัวนี้ เอาไอ้ท็อกซินตัวนี้ไปใส่ในอันนี้แล้วก็บอกว่า เจนเวร์เรทยาที่จัดการท็อกซินตัวนี้อ๋อ ก็จะตรงเป้ามากขึ้นจัดการเฉพาะท็อกซินสิ เราจะใช้ระเบิดนิวเคลียร์ทำไมสไนเปอร์ยิงมัน ถูกมั้ยฮะอีกอันหนึ่ง อิมแมจิน มียาว มีสารเคมีหลุดรั่วที่จังหวัดหนึ่งในภาคตะวันออกสารเคมีตัวนี้อรุภาพรุนแรงมาก ทำลายสิ่งแวดล้อมถ้าสมมุติว่ามันหลุดลงดิน ต้องขุดดินเป็นเดือนแล้วเอาไปบำบัดไม่รู้ทำยังไงบางทีก็ต้องไปฝังที่อื่น หรือเอาไปลอยทะเลไปสร้างปัญหาให้ชาวบ้านสารเคมีตัวนี้ มันหน้าตะโครงสร้างมันอ่ะมันอาจจะใช้เอ็นไซน์ตัวใดก็ได้โยนลงไปในอัลฟ่า 4 สิ มีโปรตีนตัวไหนที่จัดการเรามีรูปกุญแจจะเอาแม่กุญแจไปครอบมันเพื่อให้ย่อยไอ้ตัวกุญแจเนี่ยเหมือนชาติ GPT ไหมเหมือนเลยอะหาให้หน่อยแต่ผมขอเตือนนะมีประเด็นสองประเด็นที่ผมคิดว่าควรจะต้องพูดไว้ตรงนี้ นี่คือ Prediction แปลว่าการทำนายการทำนายเหมือนดวงใช่ไหมครับมันมีทายผิดและทายถูกไม่ได้แปลว่าสิ่งที่ Alpha Foldหรือแม้กระทั่ง ChatGPT ยังมี hallucination หรือการหลอนอยู่ๆเอาอะไรมาก็ไม่รู้ใช่ไหมครับเหมือนกันนะก็คือยังมีความผิดพลาดเกิดขึ้นได้ใช่ครับและอันนี้เป็นตัวอย่างที่ผมอยากจะให้สำเนียกให้ทุกคนGenerative AI ใช้ในการหาอย่าง รักษามะเร็งมาสักพักหนึ่งแล้ว หลายปีแล้ว ทีนี้มันก็มีนักวิทยาศาสตร์กลุ่มหนึ่ง เขาได้รับเชิญไปที่ Convention อันหนึ่งเขาก็บอกว่า ถ้าเราเปลี่ยน Objective ของมันให้บอกว่าไม่ฆ่าแล้วเซลล์มะเร็ง ฆ่าเซลล์ธรรมดา มันจะได้มลักกุลที่หน้าตามันจะเป็นยังไงนะConvention ที่ผมพูดถึง เป็น Convention ที่เกี่ยวกับ Chemical and Biological Warfareคือเขาสำรวจว่า Genitive AI พวกนี้สามารถเอามาสร้างอาวุธ เคมีชีวภาพได้มีประสิทธิภาพหรือไม่ผลที่เกิดขึ้นคือ เมื่อเราเปลี่ยน Objective บอกว่าหายาที่ฆ่าเซลล์มะเร็งกลายเป็นว่า บอกว่าหายาที่ฆ่าเซลล์ปกติเซลล์ทั่วๆไปโครงสร้างที่มันได้ออกมาคือ Saline Gas คือ VXคือเป็นสาร Chemical Agents Nerve Gas ที่มี ที่มีประสิทธิภาพสูงที่สุดในโลกซาลินแก๊สก็เหมือนกันถ้าใครจำได้ว่าการฆ่าที่โตเกียร์รถไฟใต้ดิน เขาใช้ซาลินแก๊สVX เนี่ยก็คือที่คิมจองนำโดนสาวที่มาเลเซียป้ายหน้า อันนี้ก็เป็นหนึ่งในอาเซนนอนที่มีอยู่ในอเมริกาแล้วก็รัสเซียรัสเซียจะมีอีกตัวหนึ่งที่ชื่อ Novichokเป็นสารอาวุธเคมี ก็คือนอกจากทำยารักษาแล้วมันทำยาฆ่าคนได้ ถ้าเราบอกมันว่าหายาที่ฆ่าคนปกติที่ไม่ใช่เป็นเซมโมเล็งได้มีประสิทธิภาพที่สุดมันให้โครงสร้างของ VX มันให้โครงสร้างของสาริน มันให้โครงสร้างของพวกนี้และที่เด็ดไปกว่านั้น มันให้โครงสร้างของ Chemical Agent ตัวใหม่ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ไม่เคยสร้างมาก่อน และเขามากเหนือไปกว่านั้นนักวิทยาศาสตร์ลองเอาไปสังเคราะห์ได้จริง ๆโอ้โห แล้วอย่างนี้ Google เขาไม่บล็อกไว้ก่อนแล้วครับ อันนี้ออกมาเป็นงานตีพิมพ์ในวรรษาวิทยาศาสตร์ชื่อ NatureControversial มาก หมายถึงว่าคนก็กลัว เอไอจะมาฆ่า ล้างเผ่าพันธุ์คือ Editor หรือปรนาธิการของ Nature บอกว่าผลคุณดีมาก แต่เราไม่อยากให้คนเอาไปใช้เขาก็เลยบอกว่า ตัดสินใจ ลงผล แต่ไม่ลงวิธีซึ่งจริงๆ เรื่องนี้ในวงการวิทยาศาสตร์ผิดหลักมากนะครับตามปกติเนี่ย จะทำอะไร นักวิทยาศาสตร์ทำอะไรเนี่ย เราจะไม่เชื่อ บอกว่า เอ้ย บอกว่าวิธีการคืออะไร วิธีการ คุณต้องบอกมาให้หมด อืมอันนี้มัน เกินกว่าที่จะลงวิธี แต่ ไอเดียมันมีมาแล้ว เข้าใจแล้วไอเดียมันมีมาแล้วนะ แต่อาจารย์พูดมีประเด็นเพราะว่าแสดงว่าที่เราคุยกันในเรื่อง impact เชิงประโยชน์ จริงจริง ความเสี่ยง ถ้าเอาไปใช้ผิดวิธีไม่ว่าจะเป็นความบกพร่องของมันเองในวันนี้ที่ยังไม่เก่งมากพอหรือว่าสิ่งที่มนุษย์เอาไปใช้แบบผิดผิด อันตรายมาก ใช่ค่ะ อ๋อเรียนมีสองด้านเสมอ ซึ่งทุกวันนี้ก็ยังแก้ไขกันไม่ได้ถูกไหมครับซึ่งถ้ายังเป็นตัวเซอร์เวอร์ตัวนี้ครับมันถูกล็อกมาระดับหนึ่งว่ามันอาจจะไม่ได้สามารถใช้กับพวกโครงสร้างยาขนาดเล็กได้ก็คือจริงๆแล้วเรียกว่าฟังก์ชันหลายๆอย่างครับถูกลิมิตอยู่ที่แค่เป็นสารประกอบที่ปลอดภัยแต่มันไม่ได้ความว่าคนผลิตอันนี้ต้นทางมันอาจจะไปหัวกกับใครก็ได้ทำกันเองด้วยโปรเท็นเจียลของมัน น่าจะเป็นเรื่องเดียวกันกับพวกวงการ AI ที่พูดเรื่องของ Responsible AI อยู่ที่ตำรับผิดชอบกันคุยมาทั้งหมดผมว่าต้องคุยเรื่องประเทศไทยประเทศไทยครับกับ Alpha 4เราเกี่ยวข้องกับเขายังไงเราควรจะหาความรู้อะไรเพิ่มเติมทั้งในมุมวิทยาศาสตร์ การแพทย์ หรือทุกคนที่ฟังอยู่ทำไมเราต้องสนใจเรื่องนี้อาจจะทีละท่านก็ได้ครับ คือสมัยก่อนเวลาพูดถึงการพัฒนายาอะไรต่างๆมันเป็นสเกลที่ใหญ่มากแต่เทคโนโลยีเหล่านี้มันจะทำให้มันเกิดได้ง่ายขึ้นมันเป็นสิ่งที่ประเทศเราซึ่งค่อนข้างเล็กสภายากรไม่มาก มันเพิ่มโอกาสที่เราจะเข้าไปเป็นผู้เล่นคนหนึ่งได้อันนี้จริงๆ ถ้าเจอกับคุยกับเพศตราตราต่ำไปมันจะเห็นเลยว่าเรามีโอกาสนึงเยอะมากเพียงแต่ว่าเราเอาเรื่องคนนี้มาคุยเพื่อให้คนเห็นมากขึ้นแล้วเกิดความร่วมมือแล้วก็สร้างระบบนิเวศที่มันช่วยส่งเสริมให้สิ่งเหล่านี้คือสร้างความสามารถการขังขันของประเทศไทยให้มากขึ้นครับ ครับ เดี๋ยวกลับมาถามช่วงท้ายถึงคนทั่วๆไป นักธุรกิจที่อาจจะเล่นตัวนี้ไม่เป็นนะผม ถ้าไปเล่นผมงงแน่นอนเลยแต่ว่าเราจะมีส่วนเกี่ยวข้องในการพัฒนา Ecosystem ประเทศไทยได้ยังไงจันปัชเชิญครับต้องยอมรับว่าวงการแพทย์ วงการยาบ้านเราถ้าเทียบในระดับสากลมันยังไม่ได้ infrastructure มันยังไม่ดี ก็คือมันยังไปได้ยาก ซึ่งเราขอเรียกว่าตรงนี้เป็น Pyramid ของ Bio Process กันยาคือตัว Top ของมันเลยที่ยาก เราอาจจะมองถึงชั้นที่ต่ำลงมาหน่อยอาจจะเป็น Cosmetics อาจจะเป็นเรื่องของ Agriculture อาจจะเป็นเรื่อง Functional Foodซึ่งตรงนี้ฐานบ้านเราค่อนข้างจะดีกว่า ผมคิดว่าบ้านเรายังมีพื้นที่ในการเอา Tools เหล่านี้มาใช้ในขั้นเหล่านั้นอ๋อ มันอาจจะไม่ถึงขั้นไปคิดอย่าแข่งกับฝั่งนู้นที่ต้องลงทุนสูง แต่ว่าในอื่นๆที่ใช้ ทุนี้มาช่วยปลดล็อต อันนี้น่าจะมีประโยชน์แต่เราให้ฟังได้ว่าจริงๆแล้วโมเดลของบริษัทยาที่ใช้ AI ที่เกิดขึ้นใหม่ๆตอนนี้มีสตาร์ทอัพที่ใช้ AI ในการช่วยหายาอยู่ประมาณ 40 บริษัททั่วโลกซึ่งวิธีการของเขาคือเขาทำงานร่วมกันกับบริษัทยายที่จะเป็นคนเอายาตัวนี้ไปเข้าแบบพวกการวิจัยทางคลินิกเพื่อให้ได้ยาออกมา และที่เขาวิจัยโดยทั่วไปแล้วก็บอกว่าตัว AI มันทำให้มีโอกาสสำเร็จมากกว่ายาที่เจอด้วยวิธีเดิมๆ เพิ่มขึ้นเทียบกันแล้วคือตอนนี้จำนวนมันอาจจะยังไม่เยอะมาก แต่ว่าตอนนี้ยาที่ใช้ AI ในการช่วยผลิตเพิ่มขึ้นทุกปีแต่สิ่งที่อยากชี้ให้เห็นก็คือการที่มีบริษัทใหญ่มาสนับสนุนบริษัทที่เป็นเหมือนแบบ Startupที่อาจจะไม่ได้ใช้คนเยอะแล้วเน้นเรื่อง Deep Tech จริงๆอันนี้คืออย่าง เป็นโมเดลหนึ่งที่ก็สามารถทำได้เหมือนกันซึ่งอย่างในไทยเราก็มีบริษัทที่ทำเกี่ยวกับพวก Bio Process อยู่หลายเจ้าซึ่งอันนี้ผมก็มองว่าเป็นเขาเรียกว่าอะไร โอกาสอันดีที่ถ้าลองไปคุยกับหนักวิจัยที่เขาทำงานที่เกี่ยวกับพวกโครงสร้างโปรตีนหรือวัตการOptimize โปรตีนต่าง ๆจริง แล้วอันนี้อาจจะเป็น Potentialในการ Transform องค์กรได้เลยนะครับแต่สมมุติมองในมุมของคนที่ทำด้านนี้โดยเฉพาะ Startup, AI ต่าง เราคิดว่า ecosystem ของประเทศไทยเป็นยังไง เราต้องการอะไรเพิ่มโอ้โหยาวเลยใช่ไหมครับจริงๆก็การจะนับสนุนเกี่ยวกับ AI ต่างๆในประเทศไทยของเราต้องพูดว่าในเชิง Policy เราก็อาจจะ Adopt ไม่เร็วเท่ากับต่างประเทศด้วยซึ่งโอเคมันก็ต้องมีการรอแหละว่า Policy จากต่างประเทศเขา Solid แล้วเราค่อยลองแบบ Adoptแต่ว่าบางทีคนที่เรียนหรือว่า Tech มันเริ่มไปแล้ว ถ้าโปรดิสียังไม่มา เราก็จะต้องรอต่อไปหรือว่าเราก็จะต้องทำในวงที่เราพอจะทำอะไรได้ค่ะ แล้วอย่างที่น้องอาจทำอยู่ทุกวันเนี่ยมันมีคนมาจ้างเราทำอะไรอย่างนู้นอย่างนี้ไหมหรือเอาไปทำอะไรต่อ หรือเอาขายของนิดนึงนะครับก็จริงๆ ตอนนี้ที่ทำงานอยู่เป็นเหมือนเป็นวิศวกรด้าน AIก็ทำ AI เกี่ยวกับ จริงๆ ที่เคยทำมาแล้วก็จะเป็นเซ็นเซอร์แก๊สหรือว่าจะเป็น การ Optimize Enzyme ก็เคยทำ แต่ว่าเป็นระดับงานวิจัยก่อนนะครับอันนี้ก็คือที่เคยทำมา หรือร่วมไปถึงพวก AI ที่ใช้ในการแพทย์ก็เคยทำแต่ว่าในไหนก็ในไหนแล้ว เป้าหมายของบริษัทนี้ที่ตั้งมาสวพอกับโรงพยาบาลกรุงเทพเขาต้องการอะไรจริงๆ แล้วคือจริงๆ ก็อยากเป็นบริษัท Deep Tech ที่จะได้ทำ AI เพื่อสุขภาพก็ลงทุนโดยโรงพยาบาลกรุงเทพมาก็รู้สึกว่าอยากทำ ทำ AI ที่เป็นของคนไทยแล้วได้นำไปใช้ในพื้นที่คนไทยแล้วโดยที่เราก็มีหมอไทยที่รู้ว่าโรงพยาบาลไทยมันเหมาะกับแบบนี้หรือว่าการที่จะเอาไปใช้ในโรงพยาบาลไทยจริง มันต้องมีข้อจำกัดหรือมีสิ่งที่อยากให้มันเป็นอย่างไรครับ ความเข้าใจคือ Localize ของเราในบริบุธแบบของเราเพราะว่าไม่งั้นก็คนอื่นเขาทำใดของเขาไปถูกไหมครับ อ่า โอเค จันทรยศครับมุมผมก็คือว่า ทั้งต้นทั้ง ทั้งกลางและปลาย บุคลากรเรามีเก่งจริง แต่ทรัพยากรที่เราได้มาก็ไม่เคยพอและประเทศไทยนะฮะ เป็นประเทศที่ biodiversity หรือความหลากหลายทางชีวภาพเราสูงมากที่สุดแทบจะประเทศหนึ่งในโลกเรามีของ แต่พวกนี้เรายังสำรวจกันไม่หมดเลย เงินที่บอกว่า เอาไปลงเทคหมดเงินที่จะไปลงกับวิทยาศาสตร์พื้นฐานลงไปเดินสำรวจ ลงไปหา Deep Scienceคือ Deep Tech ผมไม่ได้บอกว่าคือเค้าก็ทำของเค้าแต่ Deep Science เค้าต้องทำเราต้องเข้าใจไอ้ Maths, Stats, Coms ที่อันนี้ เอามาใช้งานพวกนี้นะฮะมันเป็นแมท Statcom ที่ได้มาเมื่อร้อยกว่าปีที่แล้วซึ่งตอนแรกเขายังไม่รู้ด้วยซ้ำว่าเขาใช้ทำอะไรแล้วถ้าสมมติว่าวันหนึ่งเราจะกลายเป็นบอกว่าเราอยากจะใช้พวกนี้เพื่อจะกลายเป็น Super Power ของโลกแล้วเราไม่มี Deep Sightเราไม่มีองค์ความรู้อะไรเลยเราไม่รู้ว่าองค์ความรู้มันสร้างยังไงเรายังไม่ต้องไปพูดอย่าง Deep Take พวกนี้เลย ไปต่อยังไงอะก็ผมคิดว่า นี่ก็เป็นจุดเริ่มต้นวันหนึ่งอ่าครับก็...เราต้องมีความหวังสำคัญก็คือว่าอย่างที่อาจารย์ยดบอกแหละก็คือต้องให้เด็กรุ่นใหม่เข้ามาร่วมเปิด Workforce ตรงนี้นะทุกคนควรจะมองว่าเรื่องพวกนี้ เขาควรจะตื่นเต้นกับมันเท่าๆกับการตื่นเต้นที่จะเป็นเซเลเบรตี้หรืออะไรอย่างนี้ก็ไม่ได้บอกทุกคนต้องมาเป็นนักวิทยาศาสตร์และเขาไม่ได้อยากให้ทุกคนเป็นนักวิทยาศาสตร์แต่อย่างน้อย drive ของการที่มาเป็นตรงนี้มันต้องดีดีได้ก็คือมันต้องมี มีงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานงานง มันมีอะไรที่คุณลงเงินไปได้อีกเยอะมากถ้านักเศรษฐีเมืองไทยลงเงินไปกับอันนี้แล้วบอกว่าเรามาสร้างอะไรที่เป็นประโยชน์ต่อมนุษยชาติไม่ใช่เฉพาะคนไทยถ้ามันสำเร็จจริงๆ 20 ปีนะคุณช่วยค้นได้หลัก 100 ล้านคนยกตัวอย่างเช่นวัคซีนถ้ามันเกิดโควิด ซึ่งมัน 100 ปีอีกครั้งแต่ว่าเรารู้ได้ยังไงว่ามันจะไม่มีอะไรแบบนี้ในอีก 10 หรือ 20 ปี เราเอาเงินมาลงกับอันนี้สร้างงานให้ประเทศไทยเอาไอ้อันนี้ที่เราออกมาบอกว่าคนไทยมีฝีมือแล้วขายมันทั้งโลกได้บุญขนาดไหนคนเป็นล้าน ล้านคนใช้โปรดักต์อ.เจมส์ อ.บุญนี่คือคอนเซ็ปท์ที่ผมอยากจะสื่อไปว่านักวิจัยเราไม่ด้อยกว่าที่อื่นแต่เราขาดการสนับสนจริงจังบ๊วยบ๊วย ขอบคุณมากครับแล้วผมว่านี่เป็นเป้าหมายนะของซีรีส์ของเราแล้วก็สิ่งที่เราคุยกัน ทั้งหมดเนี่ย ผมว่า 90% มันก็คือการให้ความรู้แต่ว่าจริงๆ อีก 10% แล้วมีพลังมากๆ กว่าเพราะจริงๆ ความรู้พวกนี้ไปหาเรียนที่ไหนก็ได้อ่านที่ไหนก็ได้ก็ดู อาจจะมีคนอธิบายดีกว่าผมด้วยซ้ำเนี่ยแต่ว่ามันคือแรงบันดาลใจ หรือว่ามันสิ่งที่ทำให้ทุกคนได้เห็นนะครับว่าเฮ้ย เทคโนโลยีมันมาถึงตรงหน้าแล้วแล้วจริงๆ ตอนนี้โลกมันกำลังจะไปอีกเฟสนึงแล้วทั้งโลกก็ตื่นตัวกันหมดแต่ว่าในประเทศไทยก็ต้องยอมรับว่าสิ่งเหล่านี้มันอาจจะมีไม่มากอาจจะตื่นเต้นกับเรื่อง เรื่องอื่นๆอยู่ซึ่งก็ไม่ได้ผิดอะไรแต่เรื่องนี้ถ้าเรามองว่าเป็นเรื่องที่สำคัญแล้วมันสร้าง Impact ได้มากก็จะชวนทุกคนมาสร้าง Impact ด้วยกันอยากให้หมอเอลทิ้งท้ายแล้วกันนะครับกับซีรีส์นี้ กับตอนวันนี้ที่เราคุยกันทุกคนพูดคล้ายอย่างหนึ่งว่าเมืองไทยมีทรัพยากรที่ดีมากแล้วก็จุดนี้เป็นจุดเปลี่ยนที่สำคัญถ้าเราสามารถที่จะไปตามกระแสโลกได้เรามีโอกาสสูงมากแต่ว่ามันไม่ง่าย แน่นอนไม่ง่ายแล้วก็จะมีในแง่บุคลากรตอนนี้เชื่อว่าที่มีอยู่มันมากพอที่จะทำให้เกิดการเป็นแปลงครั้งใหญ่ แต่ที่ขาดจริงๆ ก็คืออย่างที่ว่าคือระบบนิเวศซึ่งระบบนิเวศมันยากยังไงเนี่ยผมว่าตอนนี้ทุกคนเนี่ย เวลาคุยเนี่ยทุกคนจะบอก โอ้วเราต้องมาคุยกัน แต่ผมว่าก้าวแรกเนี่ยคืออันนี้ครับคือเอาทั้งหมดเนี่ยมาปูให้เห็นก่อนเรามีอะไร ความรู้เรามีอะไร ทิศทางจะไปทางไหนจากนั้นเนี่ยก็จะเป็นลักษณะที่หลายๆคนเนี่ยเข้ามาพูดคุยกันแล้วก็เราก็ช่วยมาแก้กันไปทีละปลอบเพราะผมเชื่อว่าสุดท้ายเนี่ยในเจเนเรชั่นของเราเนี่ยเราจะเห็นการเปลี่ยนแปลงของประเทศไทยที่ดีขึ้นโอ้ เหมือน กว่าที่จะมีเจ้าโปรตีน อับิโดเราต้องเริ่มต้นจากพิมพ์เขียวก่อนพิมพ์เขียวเริ่มต้นจาก DNA ก่อนขอบคุณทั้ง 4 ท่านนะครับขอบคุณครับ