I want to tell you guys something about neuroscience. I'm a physicist by training. About three years ago, I left physics to come and try to understand how the brain works. And this is what I found. Lots of people are working on depression. And that's really good, depression is something that we really want to understand.
Tôi muốn nói với các bạn về khoa học thần kinh. Tôi là một nhà vật lý học qua đào tạo. Khoảng ba năm trước, tôi bỏ vật lý để cố gắng hiểu được cách não bộ hoạt động. Và đây là điều tôi tìm thấy. Rất nhiều người đang nghiên cứu về trầm cảm. Và điều đó thực sự tốt, trầm cảm là thứ mà chúng ta rất muốn hiểu rõ.
Here's how you do it: you take a jar and you fill it up, about halfway, with water. And then you take a mouse, and you put the mouse in the jar, OK? And the mouse swims around for a little while and then at some point, the mouse gets tired and decides to stop swimming. And when it stops swimming, that's depression. OK? And I'm from theoretical physics, so I'm used to people making very sophisticated mathematical models to precisely describe physical phenomena, so when I saw that this is the model for depression, I though to myself, "Oh my God, we have a lot of work to do."
Đây là cách bạn làm: bạn lấy một cái bình và rót nước vào khoảng phân nửa. Và sau đó bạn lấy một con chuột, và bỏ nó vào cái bình, OK? Và con chuột bơi vòng quanh một chút và đến một thời điểm nào đó, con chuột kiệt sức và quyết định dừng bơi. Và khi nó dừng bơi, đó là trầm cảm. OK? Tôi là một nhà vật lý học lý thuyết, nên tôi quen với việc người khác tạo các mô hình toán học phức tạp để miêu tả chính xác các hiện tượng vật lý nên khi tôi thấy rằng đây là mô hình cho trầm cảm, tôi nghĩ thầm: "Trời ơi, chúng ta có rất nhiều việc phải làm."
(Laughter)
(Cười)
But this is a kind of general problem in neuroscience. So for example, take emotion. Lots of people want to understand emotion. But you can't study emotion in mice or monkeys because you can't ask them how they're feeling or what they're experiencing. So instead, people who want to understand emotion, typically end up studying what's called motivated behavior, which is code for "what the mouse does when it really, really wants cheese." OK, I could go on and on. I mean, the point is, the NIH spends about 5.5 billion dollars a year on neuroscience research. And yet there have been almost no significant improvements in outcomes for patients with brain diseases in the past 40 years. And I think a lot of that is basically due to the fact that mice might be OK as a model for cancer or diabetes, but the mouse brain is just not sophisticated enough to reproduce human psychology or human brain disease. OK?
Nhưng đây là một loại vấn đề chung chung trong thần kinh học. Hãy lấy cảm xúc làm ví dụ. Rất nhiều người muốn hiểu rõ cảm xúc. Nhưng bạn không thể nghiên cứu cảm xúc trên chuột hay khỉ vì bạn không thể hỏi chúng đang cảm thấy thế nào hay đang trải qua điều gì Thay vào đó, những người muốn tìm hiểu về cảm xúc, thường nghiên cứu về thứ gọi là hành vi từ động lực, nó là tín hiệu cho "những gì chuột làm khi nó rất muốn phô-mai." OK, tôi có thể nói tiếp mãi. Ý tôi là, NIH tiêu tốn khoảng 5.5 tỉ đô một năm cho nghiên cứu về thần kinh học. Và hầu như chưa có sự tiến bộ đáng kể nào trong các kết quả cho bệnh nhân bị bệnh não trong 40 năm nay. Và tôi nghĩ phần lớn lý do cơ bản ở thực tế rằng chuột có thể là một vật mẫu tốt cho bệnh ung thư hay tiểu đường, nhưng bộ não của chuột thật sự không đủ phức tạp để tái hiện tâm lý con người hay bệnh não ở người. OK?
So if the mouse models are so bad, why are we still using them? Well, it basically boils down to this: the brain is made up of neurons which are these little cells that send electrical signals to each other. If you want to understand how the brain works, you have to be able to measure the electrical activity of these neurons. But to do that, you have to get really close to the neurons with some kind of electrical recording device or a microscope. And so you can do that in mice and you can do it in monkeys, because you can physically put things into their brain but for some reason we still can't do that in humans, OK? So instead, we've invented all these proxies. So the most popular one is probably this, functional MRI, fMRI, which allows you to make these pretty pictures like this, that show which parts of your brain light up when you're engaged in different activities. But this is a proxy. You're not actually measuring neural activity here. What you're doing is you're measuring, essentially, like, blood flow in the brain. Where there's more blood. It's actually where there's more oxygen, but you get the idea, OK?
Nếu những mẫu là chuột tệ vậy, tại sao chúng ta vẫn sử dụng chúng? Thật ra, nó đơn giản là thế này: bộ não được cấu tạo từ các nơ-ron đó là các tế bào nhỏ gửi tín hiệu điện tới nhau. Nếu bạn muốn hiểu cách bộ não hoạt động, bạn phải có khả năng đo được hoạt động điện của các nơ-ron. Nhưng để làm điều đó, bạn phải đến rất gần các nơ-ron với một loại thiết bị thu điện nào đó hay một cái kính hiển vi. Và bạn có thể làm điều này trên chuột và khỉ, bởi vì bạn có thể đưa nhiều vật thể vào bộ não của chúng nhưng vì một vài lý do mà ta không thể làm vậy trên con người, OK? Vậy nên, chúng ta đã tạo ra những thứ tượng trưng. Và thứ phổ biến nhất có lẽ là cái này, MRI chức năng, fMRI, nó cho phép bạn có những bức ảnh đẹp như thế này, cho thấy phần nào trong não bộ sáng lên khi bạn tham gia vào các hoạt động khác nhau. Nhưng đây chỉ là thứ tượng trưng. Bạn không thực sự đo được hoạt động thần kinh ở đây. Những gì bạn đang làm là đo lường những thứ như lưu lượng máu trong não bộ. Ở đâu có nhiều máu hơn. Nó là nơi có nhiều oxy hơn, bạn hiểu ý tôi chứ?
The other thing that you can do is you can do this -- electroencephalography -- you can put these electrodes on your head, OK? And then you can measure your brain waves. And here, you're actually measuring electrical activity. But you're not measuring the activity of neurons. You're measuring these electrical currents, sloshing back and forth in your brain. So the point is just that these technologies that we have are really measuring the wrong thing. Because, for most of the diseases that we want to understand -- like, Parkinson's is the classic example. In Parkinson's, there's one particular kind of neuron deep in your brain that is responsible for the disease, and these technologies just don't have the resolution that you need to get at that. And so that's why we're still stuck with the animals. Not that anyone wants to be studying depression by putting mice into jars, right? It's just that there's this pervasive sense that it's not possible to look at the activity of neurons in healthy humans.
Một việc khác bạn có thể làm là-- điện não đồ -- bạn có thể đặt các điện cực này lên đầu bạn. Sau đó bạn có thể đo được các sóng não. Và ở đây, bạn thực sự đang đo hoạt động điện. Nhưng không phải bạn đo hoạt động của các nơ-ron. Bạn đang đo các luồng điện này, dao động qua lại trong não bộ. Nên vấn đề chỉ là các công nghệ mà chúng ta có đang đo sai thứ. Bởi vì, hầu hết các loại bệnh mà chúng ta muốn hiểu rõ -- như bệnh Parkinson là một ví dụ điển hình. Ở bệnh Parkinson, có một loại nơ-ron sâu trong não chịu trách nhiệm cho bệnh này, và những công nghệ này không có lời giải đáp mà bạn cần để chạm tới đó. Và đó là lý do tại sao chúng ta vẫn mắc kẹt với động vật. Không phải là ai cũng muốn nghiên cứu trầm cảm bằng cách bỏ chuột vào lọ, phải không? Có cảm giác phổ biến rằng đó là chuyện không thể thấy được hoạt động của nơ-ron trong cơ thể người khỏe mạnh.
So here's what I want to do. I want to take you into the future. To have a look at one way in which I think it could potentially be possible. And I want to preface this by saying, I don't have all the details. So I'm just going to provide you with a kind of outline. But we're going to go the year 2100. Now what does the year 2100 look like? Well, to start with, the climate is a bit warmer that what you're used to.
Nên đây là điều tôi muốn làm. Tôi muốn đưa bạn tới tương lai. Để tìm hiểu một cách mà tôi nghĩ có khả năng xảy ra. Tôi muốn mở đầu bằng cách nói, tôi không có tất cả các chi tiết. Nên tôi chỉ cung cấp cho bạn một dạng phác thảo chung. Nhưng chúng ta sẽ đi đến năm 2100. Năm 2100 sẽ như thế nào? Ban đầu, khí hậu ấm hơn một chút đó là những gì bạn đã quen rồi.
(Laughter)
(Cười)
And that robotic vacuum cleaner that you know and love went through a few generations, and the improvements were not always so good.
Và cái máy hút bụi rô-bốt mà bạn biết và yêu thích đã trải qua một vài thế hệ, và những cải tiến không phải lúc nào cũng tốt.
(Laughter)
(Cười)
It was not always for the better. But actually, in the year 2100 most things are surprisingly recognizable. It's just the brain is totally different. For example, in the year 2100, we understand the root causes of Alzheimer's. So we can deliver targeted genetic therapies or drugs to stop the degenerative process before it begins. So how did we do it? Well, there were essentially three steps. The first step was that we had to figure out some way to get electrical connections through the skull so we could measure the electrical activity of neurons. And not only that, it had to be easy and risk-free. Something that basically anyone would be OK with, like getting a piercing. Because back in 2017, the only way that we knew of to get through the skull was to drill these holes the size of quarters. You would never let someone do that to you.
Nó không phải lúc nào cũng thành điều tốt đẹp hơn. Nhưng vào năm 2100, ngạc nhiên là hầu hết mọi thứ có thể nhận diện được . Chỉ là bộ não hoàn toàn khác đi. Ví dụ, vào năm 2100, chúng ta hiểu được nguyên nhân gốc rễ của bệnh Alzheimer. Nên ta có thể đưa ra các trị liệu nhắm vào gen mục tiêu hoặc thuốc để dừng quá trình thoái hóa trước khi nó bắt đầu. Vậy ta thực hiện nó thế nào? Về cơ bản có ba bước. Bước đầu tiên là chúng ta phải tìm ra cách để có được các sự kết nối điện qua hộp sọ để ta có thể đo được sự hoạt động điện của các nơ-ron. Không chỉ thế, nó phải đơn giản và an toàn. Thứ gì đó mà cơ bản ai cũng thấy ổn, như xỏ khuyên chẳng hạn. Bởi vì quay lại năm 2017, cách duy nhất chúng ta biết để đi qua hộp sọ là phải khoan các lỗ với khích thước như đồng xu 25-cent. Bạn không bao giờ để ai đó làm vậy với bạn.
So in the 2020s, people began to experiment -- rather than drilling these gigantic holes, drilling microscopic holes, no thicker than a piece of hair. And the idea here was really for diagnosis -- there are lots of times in the diagnosis of brain disorders when you would like to be able to look at the neural activity beneath the skull and being able to drill these microscopic holes would make that much easier for the patient. In the end, it would be like getting a shot. You just go in and you sit down and there's a thing that comes down on your head, and a momentary sting and then it's done, and you can go back about your day. So we're eventually able to do it using lasers to drill the holes. And with the lasers, it was fast and extremely reliable, you couldn't even tell the holes were there, any more than you could tell that one of your hairs was missing. And I know it might sound crazy, using lasers to drill holes in your skull, but back in 2017, people were OK with surgeons shooting lasers into their eyes for corrective surgery So when you're already here, it's not that big of a step. OK?
Vậy nên ở thập niên 2020, con người bắt đầu thí nghiệm -- thay vì khoan những cái lỗ khổng lồ đó, khoan các lỗ cực nhỏ, không lớn hơn một cọng tóc. Và ý tưởng thực sự là để chuẩn đoán bệnh-- có rất nhiều lần trong quá trình chuẩn đoán các bệnh về não khi bạn muốn có khả năng nhìn vào hoạt động thần kinh dưới hộp sọ và có thể khoan các lỗ cực nhỏ này sẽ làm việc đó dễ dàng hơn cho bệnh nhân. Cuối cùng, nó sẽ trở nên giống như tiêm phòng. Bạn chỉ bước vào và ngồi xuống và có một thứ đặt lên trên đầu bạn, một cái nhói tức thời và thế là xong, và bạn có thể quay về với cuộc sống hàng ngày. Chúng ta cuối cùng có thể làm điều này nhờ sử dụng tia laze để khoan lỗ. Và với tia laze, nó rất nhanh và cực kì đáng tin cậy, bạn còn không thể cảm nhận các lỗ đang ở đó, giống cảm giác rụng một cọng tóc vậy. Tôi biết điều này có vẻ điên khùng, sử dụng laze để khoan lỗ trên sọ, nhưng quay về năm 2017, con người thẩy ổn với việc bác sĩ phẫu thuật chiếu laze vào mắt họ cho phẫu thuật chỉnh hình. Nên khi bạn đã ở đây, nó không phải một bước tiến lớn. OK?
So the next step, that happened in the 2030s, was that it's not just about getting through the skull. To measure the activity of neurons, you have to actually make it into the brain tissue itself. And the risk, whenever you put something into the brain tissue, is essentially that of stroke. That you would hit a blood vessel and burst it, and that causes a stroke. So, by the mid 2030s, we had invented these flexible probes that were capable of going around blood vessels, rather than through them. And thus, we could put huge batteries of these probes into the brains of patients and record from thousands of their neurons without any risk to them. And what we discovered, sort of to our surprise, is that the neurons that we could identify were not responding to things like ideas or emotion, which was what we had expected. They were mostly responding to things like Jennifer Aniston or Halle Berry or Justin Trudeau. I mean --
Và bước tiếp theo, xảy ra vào thập niên 2030, không chỉ là về việc đi qua hộp sọ. để đo hoạt động của các nơ-ron, bạn phải thực sự để nó đi vào trong chính mô não. Và bất cứ khi nào bạn cho thứ gì vào mô não, rủi ro về cơ bản là đột quỵ. Bạn sẽ va chạm vào mạch máu và làm vỡ nó, và nó gây ra đột quỵ. Vào giữa thập niên 2030, ta đã tạo ra các máy dò linh hoạt chúng có thể đi xung quanh các mạch máu, thay vì đi xuyên qua chúng. Vì thế, ta có thể để các cục pin to trên các máy dò này vào trong não của bệnh nhân và ghi chép từ hàng nghìn nơ-ron mà không có rủi ro nào. Và thứ chúng ta khám phá, khá bất ngờ, là các nơ-ron chúng ta có thể nhận diện không phản ứng với những thứ như ý tưởng hay cảm xúc, như chúng ta đã trông đợi. Chúng hầu hết phản ứng với những thứ như Jennifer Aniston hay Halle Berry hay Justin Trudeau. Ý tôi là --
(Laughter)
(Cười)
In hindsight, we shouldn't have been that surprised. I mean, what do your neurons spend most of their time thinking about?
Nhìn lại, chúng ta không nên ngạc nhiên đến thế. Ý tôi là, các nơ-ron dành hầu hết thời gian của chúng suy nghĩ gì?
(Laughter)
(Cười)
But really, the point is that this technology enabled us to begin studying neuroscience in individuals. So much like the transition to genetics, at the single cell level, we started to study neuroscience, at the single human level.
Nhưng thật sự, ý chính là công nghệ này cho phép ta nghiên cứu khoa học thần kinh trên mỗi cá nhân. Rất giống với việc biến đổi gen ở các bậc đơn bào, chúng ta bắt đầu nghiên cứu thần kinh học ở từng cá thể người.
But we weren't quite there yet. Because these technologies were still restricted to medical applications, which meant that we were studying sick brains, not healthy brains. Because no matter how safe your technology is, you can't stick something into someone's brain for research purposes. They have to want it. And why would they want it? Because as soon as you have an electrical connection to the brain, you can use it to hook the brain up to a computer. Oh, well, you know, the general public was very skeptical at first. I mean, who wants to hook their brain up to their computers? Well just imagine being able to send an email with a thought.
Nhưng ta chưa thực sự đến được đó. Vì những công nghệ này vẫn bị bạn chế trong các ứng dụng y khoa, có nghĩa là ta đang nghiên cứu não bệnh, không phải não khỏe mạnh. Vì dù công nghệ có an toàn đến thế nào, bạn không thể chọc thứ gì đó vào não của một người cho mục đích nghiên cứu. Họ phải muốn nó. Và tại sao họ lại muốn nó? Vì ngay khi bạn có một kết nối điện từ với não bộ, bạn có thể dùng nó để kết nối não bộ với máy tính. Bạn biết đó, đại chúng đã từng rất hoài nghi lúc đầu. Ý tôi là, ai lại muốn kết nối não của họ với máy tính? Chỉ tưởng tượng có thể gửi một email với một suy nghĩ.
(Laughter)
(Cười)
Imagine being able to take a picture with your eyes, OK?
Tưởng tượng có thể chụp hình bằng mắt?
(Laughter)
(Cười)
Imagine never forgetting anything anymore, because anything that you choose to remember will be stored permanently on a hard drive somewhere, able to be recalled at will.
Tưởng tượng không bao giờ quên bất kì thứ gì vì bất cứ thứ gì bạn chọn để ghi nhớ sẽ được lưu trữ lâu dài trên một ổ cứng ở đâu đó, có khả năng nhớ lại khi cần.
(Laughter)
(Cười)
The line here between crazy and visionary was never quite clear. But the systems were safe. So when the FDA decided to deregulate these laser-drilling systems, in 2043, commercial demand just exploded. People started signing their emails, "Please excuse any typos. Sent from my brain."
Ranh giới giữa sự điên rồ và sự hão huyền chưa bao giờ rõ ràng. Nhưng các hệ thống thì an toàn. Vậy nên khi FDA quyết định bãi bỏ hệ thống khoan laze vào năm 2043, nhu cầu thương mại sẽ bùng nổ. Mọi người bắt đầu ký trên email của họ, "Xin lỗi vì lỗi đánh máy. Đã được gửi từ não của tôi."
(Laughter)
(Cười)
Commercial systems popped up left and right, offering the latest and greatest in neural interfacing technology. There were 100 electrodes. A thousand electrodes. High bandwidth for only 99.99 a month.
Hệ thống thương mại mọc lên khắp mọi nơi, cung cấp sự mới nhất và tốt nhất của công nghệ giao diện thần kinh. Có 100 điện cực. Một ngàn điện cực. Tần số cao với chỉ 99.99 một tháng
(Laughter)
(Cười)
Soon, everyone had them. And that was the key. Because, in the 2050s, if you were a neuroscientist, you could have someone come into your lab essentially from off the street. And you could have them engaged in some emotional task or social behavior or abstract reasoning, things you could never study in mice. And you could record the activity of their neurons using the interfaces that they already had. And then you could also ask them about what they were experiencing. So this link between psychology and neuroscience that you could never make in the animals, was suddenly there.
Sớm thôi, ai cũng sẽ có chúng. Và đó là điều cốt lõi. Vì ở thập niên 2050, nếu bạn là nhà khoa học thần kinh, sẽ có ai đó đi vào phòng thí nghiệm của bạn từ ngoài đường phố. Và bạn có thể cho họ tham gia vào một vài thí nghiệm cảm xúc hay hành vi xã hội hay suy luận trừu tượng, những thứ bạn không thể nào nghiên cứu trên chuột. Và bạn có thể ghi lại hoạt động các nơ-ron của họ sử dụng các giao diện mà họ đã sẵn có. Sau đó bạn có thể hỏi họ về thứ họ đã trải qua. Sự liên kết này giữa tâm lý học và thần kinh học mà bạn không thể tạo ra trên động vật, bất ngờ ở đó.
So perhaps the classic example of this was the discovery of the neural basis for insight. That "Aha!" moment, the moment it all comes together, it clicks. And this was discovered by two scientists in 2055, Barry and Late, who observed, in the dorsal prefrontal cortex, how in the brain of someone trying to understand an idea, how different populations of neurons would reorganize themselves -- you're looking at neural activity here in orange -- until finally their activity aligns in a way that leads to positive feedback. Right there. That is understanding.
Có lẽ ví dụ điển hình của việc này là sự khám phá ra cơ sở thần kinh cho sự thấu hiểu sâu sắc. Khoảnh khắc "Aha!" đó tất cả đến cùng nhau. Điều này được khám phá bởi hai nhà khoa học năm 2055, Barry và Late, hai người đã quan sát, ở mặt lưng của vỏ não trán trước , cách não bộ của một người cố gắng hiểu một ý tưởng, cách các tập hợp khác nhau của nơ-ron nhận biết chính chúng - bạn đang nhìn thấy hoạt động thần kinh vùng màu cam đến khi các hoạt động này sắp xếp theo cách đưa đến hồi tiếp tích cực. Ở ngay đó. Đó là sự thấu hiểu.
So finally, we were able to get at the things that make us human. And that's what really opened the way to major insights from medicine. Because, starting in the 2060s, with the ability to record the neural activity in the brains of patients with these different mental diseases, rather than defining the diseases on the basis of their symptoms, as we had at the beginning of the century, we started to define them on the basis of the actual pathology that we observed at the neural level. So for example, in the case of ADHD, we discovered that there are dozens of different diseases, all of which had been called ADHD at the start of the century, that actually had nothing to do with each other, except that they had similar symptoms. And they needed to be treated in different ways. So it was kind of incredible, in retrospect, that at the beginning of the century, we had been treating all those different diseases with the same drug, just by giving people amphetamine, basically is what we were doing. And schizophrenia and depression are the same way. So rather than prescribing drugs to people essentially at random, as we had, we learned how to predict which drugs would be most effective in which patients, and that just led to this huge improvement in outcomes.
Cuối cùng ta có thể hiểu được những thứ làm chúng ta thành con người. Đó là những gì thực sự mở đường tới những hiểu biết chính từ y học. Bởi vì, bắt đầu thập niên 2060, với khả năng ghi nhận hoạt động thần kinh trong não bộ của các bệnh nhân với các bệnh tâm thần khác nhau, thay vì định nghĩa những bệnh đó dựa trên cơ sở các triệu chứng, như ta đã làm vào đầu thế kỷ, ta bắt đầu miêu tả chúng trên cơ ở bệnh lý thực tế mà ta quan sát ở mức độ thần kinh. Ví dụ, ở trường hợp bệnh ADHD, chúng ta phát hiện ra có hàng tá các bệnh khác nhau, mà tất cả chúng đều được gọi là ADHD vào đầu thế kỷ, nhưng thật sự không có bất cứ điểm chung nào, ngoại trừ chúng có triệu chứng tương tự nhau. Và chúng cần được điều trị bằng các cách khác nhau. Điều này khá bất ngờ khi nhìn lại là vào đầu thế kỷ này, ta đã điều trị tất cả các loại bệnh khác nhau đó với cùng một loại thuốc, chỉ đưa amphetamine cho họ, là điều chúng ta đang làm. Bệnh tâm thần phân liệt và trầm cảm cũng như vậy. Thay vì kê đơn cho mọi người một cách ngẫu nhiên, như chúng ta đã từng làm, ta học cách dự đoán loại thuốc nào sẽ có hiệu quả cao nhất cho bệnh nhân nào, và nó dẫn đến sự cải tiến đáng kể về kết quả.
OK, I want to bring you back now to the year 2017. Some of this may sound satirical or even far fetched. And some of it is. I mean, I can't actually see into the future. I don't actually know if we're going to be drilling hundreds or thousands of microscopic holes in our heads in 30 years. But what I can tell you is that we're not going to make any progress towards understanding the human brain or human diseases until we figure out how to get at the electrical activity of neurons in healthy humans. And almost no one is working on figuring out how to do that today. That is the future of neuroscience. And I think it's time for neuroscientists to put down the mouse brain and to dedicate the thought and investment necessary to understand the human brain and human disease.
Tôi muốn đưa bạn trở lại năm 2017. Vài điều nghe khá châm biếm hoặc thậm chí ngoài tầm với. Và một số thật sự như vậy. Ý tôi là, tôi không thể thực sự nhìn vào tương lai. Tôi không thể biết chắc nếu chúng ta sẽ khoan hàng trăm hoặc hàng ngàn lỗ siêu vi trong đầu chúng ta 30 năm tới. Nhưng thứ tôi có thể nói với bạn là chúng ta sẽ không có một sự tiến triển nào về thấu hiểu bộ não con người hay bệnh tật con người đến khi ta tìm ra cách để chạm tới hoạt động điện từ của các nơ-ron ở người khỏe mạnh. Hầu như không ai nghiên cứu về cách làm đó hiện nay. Đó chính là tương lai của thần kinh học. Và tôi nghĩ đã đến lúc các nhà thần kinh học bỏ bộ não của chuột xuống để cống hiến ý tưởng và sự đầu tư cần thiết để hiểu được bộ não và bệnh tật của con người.
Thank you.
Cảm ơn.
(Applause)
(Vỗ tay)