Đột phá: AI phát hiện hàng trăm dấu ấn ung thư “vô hình”

Trong một thử nghiệm, Công cụ mang tên DOLPHIN đã phân tích dữ liệu tế bào đơn từ bệnh nhân ung thư tuyến tụy và phát hiện hơn 800 dấu ấn bệnh mà các công cụ thông thường bỏ sót.

(Ảnh: Getty images)

Các nhà nghiên cứu thuộc Đại học McGill (Canada) vừa phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mới có khả năng phát hiện những dấu ấn bệnh lý vốn không thể nhìn thấy bên trong từng tế bào, mở ra triển vọng chẩn đoán sớm hơn và lựa chọn liệu pháp chính xác hơn cho bệnh nhân.

Công cụ mang tên DOLPHIN được giới thiệu trong nghiên cứu đăng trên tạp chí Nature Communications. Theo nhóm tác giả, phương pháp này có thể giúp bác sỹ giảm bớt việc “thử và sai” trong điều trị bằng cách xác định liệu pháp phù hợp nhất cho từng bệnh nhân.

Dấu ấn bệnh thường xuất hiện dưới dạng thay đổi tinh vi trong biểu hiện RNA, phản ánh sự hiện diện, mức độ nặng hay khả năng đáp ứng điều trị của bệnh.

Các phương pháp phân tích truyền thống chỉ tổng hợp ở mức gen, khiến nhiều tín hiệu quan trọng bị che lấp. DOLPHIN sử dụng AI để phân tích chi tiết cách các đoạn nhỏ gọi là exon kết nối với nhau, qua đó hé lộ những chỉ dấu di truyền đã bị bỏ qua.

"Gene không chỉ là một khối thống nhất, mà giống như bộ Lego gồm nhiều mảnh nhỏ. Bằng cách quan sát cách các mảnh được kết nối, công cụ của chúng tôi phát hiện ra những dấu ấn bệnh quan trọng từ lâu bị xem nhẹ," nghiên cứu sinh Kailu Song, tác giả chính của công trình, cho biết.

Trong một thử nghiệm, DOLPHIN đã phân tích dữ liệu tế bào đơn từ bệnh nhân ung thư tuyến tụy và phát hiện hơn 800 dấu ấn bệnh mà các công cụ thông thường bỏ sót.

Nhờ vậy, hệ thống có thể phân biệt nhóm bệnh nhân ung thư tiến triển nhanh, nguy cơ cao với nhóm bệnh nhân tình trạng nhẹ hơn, thông tin then chốt giúp bác sỹ đưa ra phác đồ điều trị phù hợp.

Ngoài giá trị ứng dụng trước mắt, công trình còn đặt nền móng cho mục tiêu lâu dài là xây dựng mô hình tế bào ảo.

Các hồ sơ tế bào đơn chi tiết mà DOLPHIN tạo ra có thể phục vụ mô phỏng hành vi của tế bào và phản ứng với thuốc, trước khi bước vào thử nghiệm trong phòng thí nghiệm hay lâm sàng, tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí.

Nhóm nghiên cứu cho biết bước tiếp theo sẽ là mở rộng ứng dụng của công cụ này trên hàng triệu tế bào, từ đó tạo dựng mô hình tế bào ảo chính xác hơn trong tương lai.

Nguồn TTXVN