AI tăng tốc nhận diện dạng u não và có thể sử dụng khi đang phẫu thuật

Bệnh nhân này có u não ở dạng nào? Công nghệ AI có thể giúp xác định điều này sớm ngay trong lúc phẫu thuật, trong vòng 1,5 giờ. Thông thường, quá trình này có thể mất tới cả tuần. Công nghệ mới cho phép các nhà phẫu thuật thần kinh điều chỉnh chiến lược phẫu thuật của mình từ điểm này.

Mới đây, các nhà nghiên cứu của UMC Utrecht và các nhà nghiên cứu, các nhà bệnh học và phẫu thuật thần kinh của Princess Máxima Center về bệnh học ung thư và Amsterdam UMC đã xuất bản một nghiên cứu liên quan đến chủ đề này trên Nature ¹.

Mỗi năm có 1.400 người trưởng thành và 150 trẻ em được chẩn đoán có u não hoặc tủy sống ở Hà Lan. Phẫu thuật thường là bước đầu tiên trong quá trình điều trị. Hiện tại, trong lúc phẫu thuật, các nhà phẫu thuật thần kinh vẫn chưa thể biết chính sách dạng u não nào và mức độ nguy hiểm mà nó đem lại cho bệnh nhân. Việc chẩn đoán chính xác sẽ chỉ có thể đến sau phẫu thuật một tuần, sau khi mô khối u được các nhà bệnh học quan sát và phân tích ở mức độ phân tử.

Thuật toán học sâu

Các nhà nghiên cứu của UMC Utrecht đã phát triển một thuật toán học sâu mới, một hình thức của trí tuệ nhân tạo (AI) có thể gia tốc chẩn đoán một cách đáng kể.

Jeroen de Ridder, trưởng nhóm nghiên cứu ở UMC Utrecht và Viện Oncode, giải thích, “Gần đây, giải trình tự gene Nanopore (một phương pháp giải trình tự thế hệ thứ ba được sử dụng để giải trình tự chuỗi nano mà không cần khuếch đại PCR) đã hiện hữu: một công gnheje giúp đọc DNA theo thời gian thực. Chúng tôi đã một thuật toán cho phép học từ hàng triệu ‘cú chụp DNA’ thực được mô phỏng. Với thuật toán này, chúng tôi có thể nhận diện được dạng khối u trong 20 đến 40 phút. Và nó đủ nhanh để hiệu chỉnh trực tiếp chiến lược phẫu thuật, nếu cần thiết”.

de Ridder có một phòng thí nghiệm tin sinh học, bao gồm 15 nhà khoa học tính toán. Nhóm nghiên cứu của ông đã sử dụng những phát triển mới nhất của khoa học máy tính như học máy và AI, để phân tích các bộ dữ liệu phân tử phức tạp. Các dữ liệu này, ví dụ khối mô ung thư, được lấy từ những bệnh nhân và thu thập nó trong các ngân hàng sinh học.

“Các công nghệ hiện đại cho phép chúng tôi tạo ra những phép đo đạc phức tạp trên các sinh thiết u”, de Ridder nói. “Bằng cách nào chúng tôi đảm bảo là bộ dữ liệu có tính phức tạp cao đó sẽ dẫn đến những nhận thức cơ bản mới về ung thư? Và bằng cách nào chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu thu thập cho chẩn đoán và điều trị ung thư tốt hơn?”.

“Để trả lời những câu hỏi này, cần phải thiết kế những thuật toán có thể phân tích những bộ dữ liệu phân tử lớn, và đó chính xác là những gì tin sinh học tập trung vào. Dẫu cho nghiên cứu của chúng tôi ở dạn cơ bản, chúng tôi đang đảm bảo cho phát hiện của mình sẽ có hiệu quả tích cực lên sự sống của các bệnh nhân”.

Kiểm nghiệm và huấn luyện với ngân hàng sinh học

Phân tích những lượng lớn dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn là những gì de Ridder và nhóm nghiên cứu của ông đã làm được. Để có được thuật toán mới này, họ hợp tác chặt chẽ với Bastiaan Tops, phụ trách Phòng thí nghiệm Ung thư tại Princess Máxima Center.

Tops đã góp phần đem công nghệ mới và nhu cầu của phòng phẫu thuật lại với nhau. Ông cung cấp một lượng lớn dữ liệu cần thiết để phát triển thuật toán: Princess Máxima Center có một ngân hàng sinh học được mở rộng theo thời gian. Ngân hàng này lưu trữ các khối u não của bệnh nhi. Thuật toán đã được huấn luyện và kiểm tra bằng chính ngân hàng này.

“Chúng tôi giờ có thể xác định được kiểu u não trong quá trình phẫu thuật càng sớm càng tốt. Điều này cho thấy công nghệ có thể làm gia tốc chẩn đoán. Và cách chúng tôi sử dụng ngân hàng sinh học hiện có để phát triển công nghệ mới, với tác động rất lớn cho các bệnh nhân tương lai”, Bastiaan nói.

Sử dụng trong quá trình phẫu thuật

Do đó, toàn bộ phương pháp này đã được đưa ra áp dụng trong nhiều ca phẫu thuật não trên thực tế, từ quá trình lấy mô trong phòng phẫu thuật đến xác định kiểu u. Tại Utrecht, điều này đã được áp dụng trên bệnh nhi và ở Amsterdam là với người trưởng thành. Tổng thời lượng của quy trình ở bất cứ nơi nào cũng từ 60 đến 90 phút.

Princess Máxima Center đã quyết định là các kết quả rút ra từ kỹ thuật này có hiệu quả trên thực tế và sẵn sàng để sử dụng với bệnh nhi, những em có thể đã được xác định chiến lược phẫu thuật. Amsterdam UMC sẽ sử dụng kỹ thuật này ở Ý trong thực hành ở bệnh viện để giúp các chuyên gia gia tốc chẩn đoán bệnh.

Eelco Hoving, nhà phẫu thuật thần kinh nhi và giám đốc lâm sàng của ung thư thần kinh ở Máxima Center, đang rất phấn khởi về khả năng phân tích DNA ngay trong quá trình phẫu thuật. “Trong khi phẫu thuật, một mảnh nhỏ hoặc mô khối u thi thoảng được để lại để ngăn hủy hoại thần kinh. Nhưng nếu sau đó khối u trở nên nguy hiểm thì cần phải tiến hành cuộc phẫu thuật thứ hai để loại bỏ phần còn sót lại. Điều này sẽ cho phép một lần nữa tạo ra nguy cơ và căng thẳng cho bệnh nhân và gia đình họ. Hiện có thể tránh điều này và chúng tôi sẽ nhanh chóng biết được dạng khối u ngay trong cuộc phẫu thuật đầu tiên”, Hoving nói.

de Ridder bình luận, “Thật tuyệt diệu khi chúng ta có thể đưa bước vào vào thực hành phẫu thuật trên thực tế bằng việc kết hợp tất cả các chuyên gia trên nhiều khía cạnh, từ nhà nghiên cứu cơ bản đến bệnh học và phẫu thuật. Với điều đó, chúng ta có thể giúp các nhà phẫu thuật tối ưu kết quả phẫu thuật u não”.

Nhưng để sử dụng kỹ thuật mới trên diện rộng hơn và có hệ thống hơn thì vẫn cần nhiều nghiên cứu tiếp theo. Ví dụ, cần để thuật toán này học hỏi thêm về nhiều dạng khối u hơn. Theo cách này, nó cần đạt được các tiêu chuẩn quốc tế, qua đó cho phép so sánh dữ liệu. Và các kết quả của các phương pháp mới và hiện hành cũng cần được so sánh nhiều hơn, trong sự hợp tác với những trung tâm quốc gia và quốc tế khác. Điều này sẽ làm rõ liệu phương pháp mới sẽ đóng góp vào việc nâng cao chất lượng cuộc sống của các bệnh nhân trong dài hạn hay không.

Tô Vân tổng hợp

Nguồn: https://oncodeinstitute.nl/news/ai-technology-helps-to-identify-brain-tumor-type-during-surgery
https://medicalxpress.com/news/2023-10-ai-identification-brain-tumor-surgery.html

————————————–
1. https://www.nature.com/articles/s41586-023-06615-2