AI hỗ trợ đánh bại ung thư phổi và ung thư ruột

Phát hiện điểm nóng bị bỏ sót, chuẩn hóa việc chăm sóc

Theo các bác sĩ, trong xạ trị, độ chính xác có thể cứu sống người. Vì vậy, các bác sĩ điều trị bệnh ung thư phải cẩn thận lập bản đồ kích thước và vị trí của khối u trước khi cung cấp bức xạ liều cao để tiêu diệt các tế bào ung thư trong khi vẫn bảo vệ các mô khỏe mạnh. Nhưng quá trình này, được gọi là phân đoạn khối u, vẫn được thực hiện thủ công, mất thời gian, khác nhau giữa các bác sĩ và có thể dẫn đến việc bỏ sót các vùng, khối u quan trọng.

Hiện nay, một nhóm các nhà khoa học của Northwestern Medicine đã phát triển một công cụ AI có tên iSeg không chỉ kết hợp với các bác sĩ trong việc phác thảo chính xác các khối u phổi trên các bản quét CT mà còn có thể xác định các vùng mà một số bác sĩ có thể bỏ sót. Tức là, không giống như các công cụ AI trước đây tập trung vào hình ảnh tĩnh, iSeg là công cụ 3D đầu tiên được chứng minh là có thể phân đoạn khối u khi chúng di chuyển theo từng hơi thở - một yếu tố quan trọng trong việc lập kế hoạch xạ trị.

"Chúng ta đã tiến gần hơn một bước đến các phương pháp điều trị ung thư thậm chí còn chính xác hơn bất kỳ ai trong chúng ta tưởng tượng chỉ một thập kỷ trước. Mục tiêu của công nghệ này là cung cấp cho các bác sĩ những công cụ tốt hơn", tác giả chính của nghiên cứu, Tiến sĩ Mohamed Abazeed, Chủ tịch kiêm Giáo sư khoa xạ trị ung thư tại Trường Y khoa Feinberg thuộc Đại học Northwestern (Mỹ) cho biết.

Ông Troy Teo và các nhà khoa học của Northwestern Medicine đã phát triển một công cụ AI không chỉ giúp bác sĩ phác họa chính xác các khối u phổi mà còn có thể xác định các khu vực mà một số bác sĩ có thể bỏ sót.

Kết quả của nghiên cứu này đã được công bố trên tạp chí Precision Oncology ngày 30/6. Các nhà khoa học của Đại học Northwestern đã đào tạo iSeg bằng cách sử dụng các bản chụp CT và phác thảo khối u do bác sĩ vẽ từ hàng trăm bệnh nhân ung thư phổi được điều trị tại 9 phòng khám trong hệ thống y tế Northwestern Medicine và Cleveland Clinic. Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, AI đã được thử nghiệm trên các bản chụp bệnh nhân mà nó chưa từng thấy trước đây. Rồi phác thảo khối u của nó được so sánh với các phác thảo do bác sĩ vẽ.

Nghiên cứu phát hiện ra rằng, iSeg luôn khớp với các phác thảo của chuyên gia trên khắp các bệnh viện và loại hình quét. Nó cũng đánh dấu các khu vực bổ sung mà một số bác sĩ đã bỏ sót và đáng chú ý là những khu vực bị bỏ sót đó có thể dẫn đến kết quả tồi tệ hơn nếu không được điều trị. Điều này cho thấy iSeg có thể giúp phát hiện các vùng có nguy cơ cao thường không được chú ý.

“Nhắm mục tiêu khối u chính xác là nền tảng của liệu pháp xạ trị an toàn và hiệu quả, trong đó ngay cả những lỗi nhỏ trong việc nhắm mục tiêu cũng có thể ảnh hưởng đến việc kiểm soát khối u hoặc gây ra độc tính không cần thiết”, Tiến sĩ Mohamed Abazeed nói. Trong khi đó, Sagnik Sarkar, nhà công nghệ nghiên cứu cao cấp tại Feinberg, người có bằng Thạc sĩ Khoa học về trí tuệ nhân tạo đến Đại học Northwestern, cho biết thêm: “Bằng cách tự động hóa và chuẩn hóa việc tạo đường viền khối u, công cụ AI của chúng tôi có thể giúp giảm sự chậm trễ, đảm bảo tính công bằng trên khắp các bệnh viện và có khả năng xác định các khu vực mà bác sĩ có thể bỏ sót, cuối cùng là cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và kết quả lâm sàng”.

Các nhà nghiên cứu từ Viện nghiên cứu Ung thư (ICR) và Đại học Queen Mary đã phát triển một phương pháp để dự đoán cách ung thư ruột trở nên kháng với hóa trị.

Hiện Nhóm nghiên cứu đang thử nghiệm iSeg trong các bối cảnh lâm sàng, so sánh hiệu suất của nó với các bác sĩ theo thời gian thực. Họ cũng đang tích hợp các tính năng như phản hồi của người dùng và nỗ lực mở rộng công nghệ sang các loại khối u khác, chẳng hạn như ung thư gan, não và tuyến tiền liệt. Nhóm cũng có kế hoạch điều chỉnh iSeg cho các phương pháp chụp ảnh khác, bao gồm chụp MRI và PET.

“Chúng tôi hình dung đây là một công cụ nền tảng có thể chuẩn hóa và nâng cao cách nhắm mục tiêu khối u trong xạ trị ung thư, đặc biệt là trong các bối cảnh mà khả năng tiếp cận chuyên môn chuyên khoa phụ còn hạn chế. Công nghệ này có thể giúp hỗ trợ chăm sóc nhất quán hơn trên khắp các tổ chức và chúng tôi tin rằng việc triển khai lâm sàng có thể thực hiện được trong vòng vài năm nữa”, đồng tác giả của chương trình nghiên cứu Troy Teo, giảng viên xạ trị ung thư tại Feinberg giải thích thêm.

Dùng AI ngăn chặn ung thư ruột phát triển

Trong khi đó, tại Vương quốc Anh, các nhà khoa học đã phát triển một công nghệ mới có thể dự đoán cách ung thư ruột thích ứng với điều trị - bước đột phá có thể dẫn đến các liệu pháp cá nhân hóa hơn và cải thiện kết quả cho bệnh nhân trong tương lai. Phương pháp tiếp cận này sử dụng sinh học tiến hóa để dự báo cách các tế bào ung thư tiến hóa khi tiếp xúc với hóa trị liệu, giúp các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng đi trước một bước về tình trạng kháng thuốc.

Hãng tin Drug Target Review thông tin, ung thư ruột là loại ung thư phổ biến thứ tư ở Anh với khoảng 44.100 ca mới được chẩn đoán mỗi năm. Hóa trị liệu là phương pháp điều trị chính trong nhiều thập kỷ, nhưng hầu hết bệnh nhân giai đoạn cuối cuối cùng đều tử vong do kháng thuốc, khi ung thư ngừng đáp ứng với điều trị. Nhưng công nghệ mới do các nhà nghiên cứu từ Viện Nghiên cứu Ung thư (ICR) và Đại học Queen Mary (ở London) phát triển đã giúp theo dõi cách các tế bào ung thư phản ứng với hóa trị liệu theo thời gian. Sử dụng mô hình toán học, nhóm nghiên cứu đã có thể phân biệt giữa tình trạng kháng thuốc do đột biến gen hiếm gặp và tình trạng kháng thuốc do những thay đổi không phải do gen gây ra.

"Giống như vi khuẩn phát triển khả năng kháng thuốc kháng sinh, tế bào ung thư cũng có thể phát triển khả năng kháng thuốc hóa trị, khiến việc điều trị kém hiệu quả hơn. Tình trạng kháng thuốc điều trị này là một vấn đề tồn tại lâu dài mà chúng tôi đang rất muốn giải quyết. Ung thư có thể đáp ứng tốt trong một thời gian, nhưng thật đáng buồn là sau đó, chúng thường trở nên kháng thuốc và thuốc không còn tác dụng nữa", Trevor Graham, Giáo sư về Di truyền học và Tiến hóa kiêm Giám đốc Trung tâm Tiến hóa và Ung thư tại ICR giải thích.

AI ngày càng phát triển và tác động của nó đối với việc điều trị bệnh ung thư có khả năng tăng theo cấp số nhân.

Phương pháp được đưa ra gọi là EIRA (xét nghiệm kháng thuốc dựa trên thông tin tiến hóa), cho phép các nhà nghiên cứu dự đoán tình trạng kháng thuốc xuất hiện như thế nào và điều chỉnh thuốc để thích ứng. Với khả năng xác định chính xác con đường tiến hóa mà khối u đã trải qua, các bác sĩ lâm sàng có thể sử dụng các loại thuốc (hiện có) hiệu quả hơn hoặc phát triển các loại thuốc mới nhắm vào các cơ chế kháng thuốc cụ thể.

“Bằng cách nghiên cứu các tế bào ung thư ruột theo thời gian khi điều trị chúng bằng hóa trị, chúng tôi đã có thể phát triển một công nghệ học máy có thể phân tích cách thức và thời điểm các tế bào này trở nên kháng thuốc. Chúng tôi hy vọng thông tin này sẽ giúp chế tạo, sản xuất các loại thuốc mới, được cá nhân hóa - những loại thuốc nhắm vào những thay đổi này để ung thư phản ứng với phương pháp điều trị. Chúng tôi cũng tin rằng có thể sử dụng công nghệ này để tìm hiểu cách thay đổi liều lượng của các loại thuốc hiện có, để chúng có tác dụng lâu hơn”, Giáo sư Trevor Graham phân tích.

Hiện các nhà nghiên cứu ở Anh đang tìm kiếm các đối tác thương mại để mở rộng việc sử dụng EIRA và bắt đầu khám phá ứng dụng của nó trong ung thư buồng trứng và ung thư vú. Một bằng sáng chế cho công nghệ này cũng được đệ trình và Trung tâm khám phá thuốc điều trị ung thư của ICR dự kiến sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy nghiên cứu các phương pháp điều trị mới. Với EIRA, các nhà nghiên cứu hy vọng có thể vượt qua những thay đổi tiến hóa của bệnh ung thư, đưa con người đến gần hơn với tương lai mà các phương pháp điều trị vẫn hiệu quả trong thời gian dài hơn và các liệu pháp cá nhân hóa mang lại cho bệnh nhân ung thư cơ hội sống cao hơn.

Huyền Chi