Toán học chống lại ung thư da

Ung thư da chính là căn bệnh ung thư phổ biến nhất trên thế giới. Riêng ở Mỹ, mỗi năm đã có hơn 3 triệu ca ung thư da mới được phát hiện, và hơn 10 nghìn người chết vì ung thư da. Trong khi đó, Úc là nước có tỷ lệ ung thư da lớn nhất thế giới, do tầng ozone bị thủng (nhiều tia UV hại cho da), và ước tính cứ hai người Úc sẽ có một người bị ung thư da trong đời. Những người châu Á và châu Phi ít bị ung thư da hơn người da trắng nhưng không có nghĩa là không bị. Có thể ước tính ở Việt Nam, mỗi năm cũng có đến hàng chục nghìn trường hợp ung thư da mới, mà không được phát hiện, do còn ít người có khái niệm về ung thư da, ngay các bác sĩ da liễu cũng không được chuẩn bị nhiều.

Các thuật toán AI có thể giúp cải thiện tỷ lệ chẩn đoán melanoma trên 90%.

Có ba loại ung thư da phổ biến nhất, là melanoma (ung thư da hắc tố), BCC (ung thư tế bào đáy) và SCC (ung thư tế bào vảy), trong đó melanoma chỉ chiếm khoảng 5% nhưng là loại ung thư da nguy hiểm nhất, và khoảng 2/3 số người chết vì ung thư da là do loại này. Các vết ung thư melanoma thường khó phát hiện bằng mắt thường vì trông qua thì thấy nó như là “nốt ruồi”, nhỏ và “vô hại”. Khi nó trở nên “xấu xí” đến mức nhìn bằng mắt thường đã thấy “vấn đề” thì thường cũng có nghĩa là đã ở giai đoạn muộn, vết ung thư đã ăn sâu vào trong và có thể di căn đi các nơi khác. Khi ung thư da di căn vào não, vào phổi, v.v. thì gây tử vong, tuy người ta khó hình dung được rằng một “nốt ruồi” nhỏ hơn cái móng tay lại có thể gây tai họa đến vậy.

Để chữa được ung thư da, thì quan trọng nhất là phải phát hiện bệnh sớm. Khi được phát hiện ở giai đoạn đầu, thì hầu như có thể chữa khỏi gần 100% bằng cách cắt đi, nhưng đến giai đoạn di căn thì không còn cách nào chữa thật hiệu quả. Vậy làm sao để phát hiện ung thư da sớm?

Việc theo dõi và chẩn đoán ung thư da có thể chia làm 3 bước chính:
Bước 1: theo dõi toàn bộ các “nốt ruồi” trên người. Nếu có nốt ruồi nào “khả nghi” (xuất hiện, phình to, đổi màu nhanh, v.v.) thì chuyển sang bước 2.
Bước 2: Dùng kính soi “dermatoscope” để soi thật rõ nét “nốt ruồi” khả nghi, đưa ra chẩn đoán sơ bộ. Nếu chẩn đoán sơ bộ là rủi ro ung thư cao, thì chuyển sang bước 3. (Ở Việt Nam, hiện chưa có nhiều bác sĩ da liễu có kính dermatoscope).
Bước 3: Xét nghiệm sinh thiết (cắt da ra soi) để xem có tế bào ung thư không.
Bước 3 cho kết quả chính xác nhất, nhưng tất nhiên cũng phức tạp, tốn kém nhất, không thể “nốt ruồi” nào cũng cắt đi xét nghiệm sinh thiết. Bởi vậy hai bước đầu tiên rất quan trọng, để xem xét được toàn bộ các nốt, loại đi những nốt rủi ro thấp và chỉ giữ lại những nốt thật khả nghi.

Qua nhiều năm quan sát và đúc kết kinh nghiệm, các bác sĩ trên thế giới đã đưa ra được một số quy tắc hình học để kiểm tra qua hình ảnh xem một “nốt ruồi” có phải là ung thư da hay không. Quy tắc phổ biến và dễ nhớ nhất gọi là quy tắc ABCDE: 
A có nghĩa là bất đối xứng (asymmetry) về hình dạng
B có nghĩa là biên (border) không trơn mà lỗi lõm lung tung
C có nghĩa là màu sắc (colors) loạn, nhiều màu
D có nghĩa là đường kính (diameter) to hơn 0.6cm
E có nghĩa là sự biến đổi (evolution) nhanh chóng hơn bất thường. Chữ E này còn được gán cho một số nghĩa khác, như là độ cao lên (elevation), có màu đỏ (erythema), chuyên gia (expert), v.v.

Tuy nhiên, với quy tắc ABCDE này thì người ta chỉ bắt được khoảng 1/2 các vết ung thư da! (Xem chẳng hạn: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10846255). Có những vết ung thư da trông rất tròn trịa chứ không méo mó, có vết thì đường kính chỉ 1mm, có vết thì màu nhợt nhạt chứ không đen, v.v., và nếu chỉ áp dụng ABCDE thì sẽ bỏ qua các vết đó. Hơn nữa, nếu chỉ theo ABCDE thì tỷ lệ bắt nhầm (nốt vô hại bắt thành ung thư da) cũng vô cùng cao, bắt hàng chục nốt mới có một nốt ung thư thật, bởi nhiều nốt ruồi vô hại trông lại to, lại méo mó.

Tình hình được cải thiện đáng kể với sự xuất hiện của các kính soi da phóng đại cận cảnh (áp sát vào da) và có đèn chiếu sáng bên trong, gọi là dermatoscope. Tuy rằng nguyên tắc hoạt động của dermatoscope có từ thế kỷ 17, nhưng từ cuối thế kỷ 20 chúng mới thực sự xuất hiện trên thị trường da liễu, và thậm chí cho đến ngày nay ở Pháp vẫn còn những bác sĩ da liễu cao tuổi không dùng nó mà chỉ dùng kính lúp thông thường. Ảnh chụp theo dermatoscope cho phép xác định các kiểu mẫu hình học (pattern) nhỏ bên trong các “nốt ruồi” mà mắt thường hay kính lúp thông thường không thấy được, ví dụ như là các “pseudopod” (các vết đen hình giả túc bên trong “nốt ruồi”). Dựa trên việc quan sát các pattern đó, các chuyên gia đã đưa ra được những quy tắc hình học chính xác hơn để xác định xem một “nốt ruồi” có phải là ung thư da hay không, ví dụ như “quy tắc 7 điểm” của Argenziano, hay là phương pháp “chaos and clues” (hỗn loạn và manh mối) của Kittler và các tác giả khác.

Với các quy tắc chẩn đoán hình học mới dựa trên ảnh chụp áp sát da, các bác sĩ chuyên khoa “chỉ còn” bỏ sót khoảng 15% các trường hợp melanoma, và tỷ lệ bắt nhầm cũng giảm đi. Nói theo ngôn ngữ thống kê thì độ nhạy (sensitivity) đạt cỡ 85% và tính đặc hiệu (specificity) đạt cỡ 75% (cứ bốn nốt khả nghi đem soi thì một nốt bắt nhầm thành melanoma). Tuy nhiên, các con số này vẫn chưa thực sự đáng hài lòng: để “sổng” 15% trường hợp melanoma thì vẫn là quá nhiều (những trường hợp đó khi phát hiện về sau thì thành bị muộn, khả năng tử vong cao). Vẫn cần những quy tắc hình học, và phương pháp toán học nói chung, đem lại chẩn đoán chính xác hơn. Và đây là một đề tài nghiên cứu nóng hỏi, không chỉ đối với ung thư da, mà nói chung đối với các bệnh ung thư.

Từ quan điểm của hình học và hệ động lực học, quá trình ung thư hóa là quá trình biến đổi hỗn loạn (chaos) của các tế bào.

Sự hỗn loạn đó thể hiện ra thành các hình thù, dáng điệu, màu sắc khác thường so với các vết không bị ung thư. Chính vì vậy mà dùng các quy tắc hình học có thể phân biệt được ở một mức độ nào đó. Tuy nhiên, quá trình biến đổi hỗn loạn này phụ thuộc vào rất nhiều điều kiện ban đầu khác nhau, và do đó cũng có rất nhiều kiểu thể hiện khác nhau. Với những quy tắc hình học đã quan sát được thì có thể nắm bắt được tới 85-90% các trường hợp, nhưng vẫn để “sổng” khá nhiều trường hợp.

Đến đây, cần viện tới trí tuệ nhân tạo (AI), với học máy (machine learning, viết tắt là ML) và dữ liệu lớn (big data). Máy học bằng cánh bắt chước, nên cần rất nhiều dữ liệu để phủ được hầu hết các trường hợp. Cũng may, internet đã cho phép sự kết nối toàn cầu giữa các bác sĩ, các bệnh viện, và các cơ sở nghiên cứu, khiến cho việc thu thập hàng chục nghìn, thậm chí hàng trăm nghìn, ảnh chụp sát da các vết khả nghi ung thư trở nên khả thi.

Một điểm rất hay của học máy là máy tính có thể được học để nghĩ ra các dấu hiệu hình học mà ngay các chuyên gia cũng không quan sát thấy. Với nhiều dấu hiệu hình học hơn trước, và nhiều data để học hơn so với các bác sĩ riêng lẻ, từ  năm 2017, máy tính trí tuệ nhân tạo đã có thể chẩn đoán ung thư da tốt hơn cả bác sĩ chuyên khoa. □