Dùng trí tuệ nhân tạo dự đoán khả năng sống của bệnh nhân ung thư

Theo tạp chí Nature Communications, các nhà nghiên cứu tại Đại học Hoàng gia Luân Đôn, Anh và Đại học Melbourne, Úc, đã phát triển một hệ trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán tuổi thọ của bệnh nhân ung thư buồng trứng chính xác hơn so với các phương pháp hiện đại.

Phần mềm đã kiểm tra 4 đặc điểm sinh học của các khối u ảnh hưởng đáng kể đến sự sống sót chung – đó là cấu trúc, hình dạng, kích thước và cấu trúc di truyền – để dự đoán về bệnh nhân – Ảnh: Flickr

Eric Aboagier, tác giả chính của công trình nghiên cứu, giáo sư Dược học ung thư và hình ảnh phân tử tại Đại học Hoàng gia Luân Đôn cho biết, công nghệ do các nhà khoa học đề xuất có thể cung cấp cho các bác sĩ thông tin chi tiết và chính xác hơn về cách bệnh nhân có thể đáp ứng với các loại trị liệu khác nhau, cho phép các bác sĩ đưa ra quyết định chính xác hơn.

Các nhà nghiên cứu cho rằng công nghệ mới sẽ giúp các bác sĩ nhanh chóng chỉ định cho bệnh nhân các phương pháp điều trị tốt nhất. Họ hy vọng rằng công nghệ này có thể được sử dụng để phân chia bệnh nhân ung thư buồng trứng thành các nhóm dựa trên sự khác biệt tinh tế trong cấu trúc của khối u trong quá trình chụp cắt lớp.

Các bác sĩ chẩn đoán ung thư buồng trứng theo nhiều cách, bao gồm xét nghiệm máu để tìm loại protein có tên CA125 (dấu hiệu của ung thư) và chụp cắt lớp vi tính sau đó, cho phép phác thảo hình ảnh chi tiết về khối u buồng trứng. Điều này giúp các bác sĩ hiểu được căn bệnh đã tiến triển như thế nào. Tuy nhiên, chụp cắt lớp vi tính không thể cung cấp cho bác sĩ một khái niệm chi tiết về hiệu quả của khả năng can thiệp điều trị.

Trong công trình nghiên cứu mới, các nhà khoa học đã sử dụng một công cụ phần mềm toán học có tên TEXLab để chụp cắt lớp vi tính trong các mẫu mô của 364 phụ nữ bị ung thư buồng trứng từ năm 2004 đến 2015 qua đó xác định sự xâm lấn của khối u. Phần mềm đã kiểm tra 4 đặc điểm sinh học của các khối u ảnh hưởng đáng kể đến sự sống sót chung – đó là cấu trúc, hình dạng, kích thước và cấu trúc di truyền – để dự đoán về bệnh nhân. Phần mềm cũng tạo ra một số điểm, được gọi là Vector dự đoán bức xạ (RPV), cho thấy mức độ nghiêm trọng của bệnh từ nhẹ đến nặng.

Các nhà nghiên cứu đã so sánh kết quả với xét nghiệm máu và các chỉ số tiên lượng hiện tại mà các bác sĩ đã sử dụng để đánh giá khả năng sống sót. Họ phát hiện ra rằng so với các phương pháp chuẩn, phần mềm chính xác gấp 4 lần khi dự đoán tử vong do ung thư buồng trứng.

Nhóm nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng 5% bệnh nhân có chỉ số RPV cao thì tỷ lệ sống chỉ dưới 2 năm. Chỉ số RPV cao cũng liên quan đến tình trạng kháng hóa trị và kết quả phẫu thuật kém và điều này cho thấy RPV có thể được sử dụng như một chỉ dấu sinh học tiềm năng để dự đoán đáp ứng của bệnh nhân với điều trị.

Vũ Trung Hương

Theo motthegioi