Vietnamese product manager contributes to bioinformatics industry

Over the past two decades, bioinformatics has provided critical insights into life's molecular mechanisms. High-throughput sequencing technologies have transformed biology into a data-driven field, with applications in personalized medicine and pharmaceutical development. However, managing and interpreting the vast amounts of data generated remains a challenge for many scientists.

• Trong hai thập kỷ qua, tin sinh học đã cung cấp những hiểu biết quan trọng về các cơ chế phân tử của sự sống. Các công nghệ giải trình tự tốc độ cao đã biến sinh học thành một lĩnh vực dựa trên dữ liệu, với các ứng dụng trong y học cá nhân hóa và phát triển dược phẩm. Tuy nhiên, việc quản lý và diễn giải lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra vẫn là một thách thức đối với nhiều nhà khoa học.

Biological data surpasses the volume of all texts, images, videos, and even astronomical data. Each experiment generates massive datasets, often requiring extensive computational power to process effectively.

• Dữ liệu sinh học vượt qua khối lượng của tất cả các văn bản, hình ảnh, video và thậm chí cả dữ liệu thiên văn. Mỗi thí nghiệm tạo ra các bộ dữ liệu khổng lồ, thường đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn để xử lý hiệu quả.

Software like AlphaFold, which predicts protein structures within hours instead of years, demonstrates the potential of AI in bioinformatics. However, using such tools often requires specialized infrastructure, making them inaccessible to many researchers. This limitation highlights the need for platforms that simplify access to computational resources for biologists.

• Phần mềm như AlphaFold, dự đoán cấu trúc protein trong vài giờ thay vì nhiều năm, cho thấy tiềm năng của AI trong tin sinh học. Tuy nhiên, việc sử dụng các công cụ như vậy thường đòi hỏi cơ sở hạ tầng chuyên biệt, khiến chúng không thể tiếp cận được với nhiều nhà nghiên cứu. Hạn chế này nhấn mạnh nhu cầu về các nền tảng đơn giản hóa việc truy cập các tài nguyên tính toán cho các nhà sinh học.

LatchBio, a California-based startup, aims to remove these technical barriers by offering a cloud-based bioinformatics platform. This solution allows scientists to store, process, and analyze large biological datasets without requiring expertise in DevOps or access to expensive hardware.

• LatchBio, một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại California, nhằm loại bỏ các rào cản kỹ thuật này bằng cách cung cấp một nền tảng tin sinh học dựa trên đám mây. Giải pháp này cho phép các nhà khoa học lưu trữ, xử lý và phân tích các bộ dữ liệu sinh học lớn mà không cần chuyên môn về DevOps hoặc truy cập vào phần cứng đắt tiền.

Hannah Le, who grew up in Ho Chi Minh City, demonstrated an early passion for the intersection of biology and technology. She excelled academically, ranking valedictorian in the High School for the Gifted entrance exam in 2015. Pursuing further studies in Toronto, Canada, she engaged in scientific research at the University of Toronto, contributing to various projects.

• Hannah Lê, người lớn lên tại Thành phố Hồ Chí Minh, đã thể hiện niềm đam mê sớm với giao thoa giữa sinh học và công nghệ. Cô xuất sắc trong học tập, đứng đầu kỳ thi tuyển vào Trường Trung học Phổ thông Chuyên Lê Hồng Phong năm 2015. Tiếp tục học tập tại Toronto, Canada, cô tham gia nghiên cứu khoa học tại Đại học Toronto, đóng góp cho nhiều dự án khác nhau.

Hannah Le, Head of Product at LatchBio. Photo courtesy of Hannah

• Hannah Lê, Trưởng phòng Sản phẩm tại LatchBio. Ảnh do Hannah cung cấp

Her interest in computational biology deepened at the Hospital for Sick Children, where she helped develop a database for identifying rare genetic variants. This tool streamlined the diagnosis of genetic disorders, leading to a publication in the journal Human Mutation.

• Sự quan tâm của cô đối với sinh học tính toán càng sâu sắc hơn tại Bệnh viện Trẻ em Ốm yếu, nơi cô giúp phát triển một cơ sở dữ liệu để xác định các biến thể di truyền hiếm gặp. Công cụ này đã đơn giản hóa việc chẩn đoán các rối loạn di truyền, dẫn đến một bài báo được xuất bản trên tạp chí Human Mutation.

Transition from researcher to product leader

• Chuyển từ nhà nghiên cứu sang lãnh đạo sản phẩm

In 2022, Hannah joined LatchBio as its first product manager. Within two years, she advanced to Head of Product, leading a team of 9 engineers while collaborating with go-to-market and customer success teams. Her focus is on scaling LatchBio into a widely used bioinformatics platform.

• Năm 2022, Hannah gia nhập LatchBio với vai trò là quản lý sản phẩm đầu tiên. Trong vòng hai năm, cô đã thăng tiến lên vị trí Trưởng phòng Sản phẩm, dẫn dắt một đội ngũ gồm 9 kỹ sư trong khi hợp tác với các đội ngũ tiếp cận thị trường và thành công của khách hàng. Trọng tâm của cô là mở rộng LatchBio thành một nền tảng tin sinh học được sử dụng rộng rãi.

Reflecting on her motivation to join LatchBio, Hannah noted the challenges biologists face when working with large-scale sequencing data. While advanced tools such as AlphaFold, single-cell RNA sequencing, and spatial transcriptomics exist, they often require expertise in cloud computing and GPU processing. Her goal is to bridge this gap by making these tools accessible to a broader range of scientists.

• Nhìn lại động lực gia nhập LatchBio, Hannah cho biết những thách thức mà các nhà sinh học phải đối mặt khi làm việc với dữ liệu giải trình tự quy mô lớn. Mặc dù có các công cụ tiên tiến như AlphaFold, giải trình tự RNA đơn bào và transcriptomics không gian, chúng thường đòi hỏi chuyên môn về tính toán đám mây và xử lý GPU. Mục tiêu của cô là thu hẹp khoảng cách này bằng cách làm cho các công cụ này dễ tiếp cận hơn với nhiều nhà khoa học hơn.

"At LatchBio, we build tools that help scientists go from raw data to biological insights as efficiently as possible," Hannah said. "The journey of scientific analysis can be broken down into five critical steps: data storage, metadata organization, processing, analysis, and visualization."

• "Tại LatchBio, chúng tôi xây dựng các công cụ giúp các nhà khoa học đi từ dữ liệu thô đến những hiểu biết sinh học một cách hiệu quả nhất có thể," Hannah nói. "Hành trình phân tích khoa học có thể được chia thành năm bước quan trọng: lưu trữ dữ liệu, tổ chức siêu dữ liệu, xử lý, phân tích và trực quan hóa."

Each of these steps presents unique technical challenges, such as the complexity of cloud infrastructure and slow processing times. LatchBio streamlines the workflow by integrating multiple components into a single platform: Latch Data for scalable storage, Latch Registry for metadata organization, Latch Workflows for automating data processing, Latch Pods for computational tasks, and Latch Plots for data visualization

• Mỗi bước này đều có những thách thức kỹ thuật riêng, chẳng hạn như sự phức tạp của cơ sở hạ tầng đám mây và thời gian xử lý chậm. LatchBio đơn giản hóa quy trình làm việc bằng cách tích hợp nhiều thành phần vào một nền tảng duy nhất: Latch Data cho lưu trữ mở rộng, Latch Registry cho tổ chức siêu dữ liệu, Latch Workflows để tự động hóa xử lý dữ liệu, Latch Pods cho các tác vụ tính toán và Latch Plots cho trực quan hóa dữ liệu.

Several companies have already integrated LatchBio into their workflows. For instance, ElsieBio, a machine learning-driven drug discovery startup acquired by GSK, scaled its computational research using the platform. AtlasXOmics, a spatial epigenomics company, leverages LatchBio to process large ATAC-seq datasets efficiently.

• Nhiều công ty đã tích hợp LatchBio vào quy trình làm việc của họ. Ví dụ, ElsieBio, một startup phát hiện thuốc dựa trên học máy được GSK mua lại, đã mở rộng nghiên cứu tính toán của mình bằng cách sử dụng nền tảng này. AtlasXOmics, một công ty epigenomics không gian, tận dụng LatchBio để xử lý hiệu quả các bộ dữ liệu ATAC-seq lớn.

Hannah envisions a shift in how biological research is conducted. Traditionally, scientists formed hypotheses and tested them through lengthy laboratory experiments. With modern computational tools, they can now analyze RNA and DNA data first, refining their hypotheses before conducting experiments. This approach accelerates drug discovery and enhances research efficiency.

• Hannah hình dung một sự thay đổi trong cách nghiên cứu sinh học được thực hiện. Truyền thống, các nhà khoa học hình thành các giả thuyết và kiểm tra chúng thông qua các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm kéo dài. Với các công cụ tính toán hiện đại, họ có thể phân tích dữ liệu RNA và DNA trước, tinh chỉnh các giả thuyết của mình trước khi tiến hành thí nghiệm. Cách tiếp cận này tăng tốc phát hiện thuốc và nâng cao hiệu quả nghiên cứu.

While wet lab experimentation remains crucial, computational tools enable scientists to focus on the most promising research avenues, reducing the time required for breakthroughs.

• Mặc dù thí nghiệm trong phòng thí nghiệm vẫn rất quan trọng, các công cụ tính toán cho phép các nhà khoa học tập trung vào những hướng nghiên cứu tiềm năng nhất, giảm thời gian cần thiết để đạt được những phát hiện đột phá.

As biological research becomes increasingly data-intensive, the demand for scalable and user-friendly bioinformatics platforms continues to grow. With professionals like Hannah contributing to the field, platforms such as LatchBio are helping researchers worldwide harness computational biology without requiring extensive technical expertise.

• Khi nghiên cứu sinh học ngày càng trở nên dựa trên dữ liệu, nhu cầu về các nền tảng tin sinh học mở rộng và thân thiện với người dùng tiếp tục tăng. Với những chuyên gia như Hannah đóng góp cho lĩnh vực này, các nền tảng như LatchBio đang giúp các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới khai thác sinh học tính toán mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu rộng.

By making bioinformatics tools more accessible, LatchBio is playing a role in advancing genomic research, proteomics, and drug development.

• Bằng cách làm cho các công cụ tin sinh học dễ tiếp cận hơn, LatchBio đang đóng vai trò trong việc thúc đẩy nghiên cứu di truyền, proteomics và phát triển thuốc.