Trí tuệ nhân tạo giúp dự đoán khả năng sống sót của 28 bệnh ung thư

Hệ thống trí tuệ thông minh nhân tạo (AI) mới có thể giúp phát hiện các mẫu của 167 loại đột biến khác nhau, giúp dự đoán khả năng sống sót trong 28 loại bệnh ung thư nguy hiểm.

Các nhà nghiên cứu tại Viện Tin- sinh học Châu Âu của EMBL (EMBL-EBI), Viện Wellcome Sanger, Bệnh viện Addenbrooke ở Cambridge, Vương quốc Anh và các cộng tác viên đã phát triển một thuật toán trí tuệ thông minh nhân tạo (AI) mới, sử dụng công nghệ thị giác máy tính để phân tích mẫu mô của bệnh nhân ung thư.

Họ chỉ ra rằng, thuật toán mới có thể phân biệt giữa các mô khỏe mạnh và các mô ung thư, đồng thời cũng có thể xác định các mẫu của hơn 160 DNA và hàng nghìn RNA thay đổi trong các khối u. Nghiên cứu được công bố trực tuyến vào 12/8 trên tạp chí Nature Cancer, nhấn mạnh tiềm năng của AI trong việc cải thiện chẩn đoán, tiên lượng sự sống, tìm ra liệu pháp điều trị ung thư.

Chẩn đoán và tiên lượng ung thư phần lớn dựa trên hai cách tiếp cận chính. Đầu tiên, các nhà mô bệnh học kiểm tra sự xuất hiện của mô ung thư dưới kính hiển vi. Mặt khác, các nhà di truyền học phải phân tích những thay đổi xảy ra trong mã di truyền của tế bào ung thư. Cả hai cách tiếp cận trên đều cần thiết để hiểu và điều trị ung thư, nhưng chúng hiếm khi được sử dụng cùng nhau.

“Các bác sĩ lâm sàng sử dụng kính hiển vi để chẩn đoán ung thư mọi lúc. Tuy nhiên, tiềm năng đầy đủ của liệu pháp này vẫn chưa được giải mã hết. Trong khi công nghệ thị giác máy tính đang bắt đầu lên ngôi, chúng ta có thể phân tích hình ảnh kỹ thuật số để hiểu những gì xảy ra ở cấp độ phân tử ”.

Tiến sĩ Yu Fu, thuộc Nhóm nghiên cứu Gerstung tại EMBL-EBI chia sẻ: “Thuật toán thị giác máy tính là một dạng trí tuệ nhân tạo có thể nhận ra một số đặc điểm trong hình ảnh. Fu và các đồng nghiệp đã sử dụng lại một thuật toán do Google phát triển – ban đầu được sử dụng để phân loại các vật thể. Giờ đây, họ đã chỉ ra rằng, thuật toán này cũng có thể được sử dụng để dự đoán khả năng sống sót và thậm chí nhận diện rõ các mẫu DNA và RNA đột biến từ hình ảnh mô khối u.

Các nghiên cứu trước đây đã sử dụng các phương pháp tương tự để phân tích hình ảnh từ một hoặc một số loại ung thư, với những thay đổi  trong phân tử được chọn. Tuy nhiên, Fu và các đồng nghiệp đã khái quát hóa phương pháp này trên quy mô chưa từng có: họ đã đào tạo thuật toán với hơn 17.000 hình ảnh từ 28 loại ung thư được thu thập từ Bản đồ bộ gen ung thư quốc tế.

Nhìn chung, thuật toán của họ có khả năng phát hiện ra các mẫu của 167 kiểu đột biến khác nhau và hàng nghìn mức thay đổi trong hoạt động gen. Những phát hiện này cho thấy chi tiết cách đột biến gen làm thay đổi sự xuất hiện của các tế bào và mô khối u.

Việc tích hợp dữ liệu phân tử và mô bệnh học cung cấp một bức tranh rõ ràng hơn về hồ sơ sinh học của khối u. Việc phát hiện các đặc điểm phân tử, thành phần tế bào và khả năng sống sót liên quan đến các khối u riêng lẻ, sẽ giúp các bác sĩ lâm sàng điều chỉnh phương pháp điều trị phù hợp cho bệnh nhân ung thư.

“Từ quan điểm của một bác sĩ lâm sàng, phát hiện này vô cùng thú vị. Công trình của chúng tôi cho thấy trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng như thế nào trong thực hành lâm sàng. Trong khi số ca ung thư ngày càng tăng trên toàn thế giới, thì số lượng bác sĩ giải phẫu bệnh lại giảm. Sự kết hợp giữa Phân tích bệnh lý kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo có khả năng làm giảm bớt những áp lực đó, giúp nâng cao chất lượng điều trị, cứu sống và chăm sóc bệnh nhân ung thư tốt hơn”, Tiến sĩ Luiza Moore- Nhà khoa học lâm sàng và nhà bệnh lý học tại Viện Wellcome Sanger và Bệnh viện Addenbrooke chia sẻ.

Theo Sanger