AI có thể dự đoán hiệu quả của thuốc điều trị ung thư

Các nhà khoa học đã tạo ra một xét nghiệm mang tính thử nghiệm có thể dự đoán những kết hợp trong sử dụng thuốc dường như hiệu quả với các bệnh nhân ung thư ít nhất từ 24 đến 48 giờ.

Kỹ thuật tiên tiến mà họ áp dụng là dùng AI để phân tích dữ liệu protein quy mô lớn từ các mẫu khối u, và có thể dự đoán được đáp ứng thuốc của bệnh nhân chính xác hơn nhiều so với những phương pháp hiện hành.

Phân tích di truyền khối u có thể tiết lộ những đột biến đang tiếp thêm nhiên liệu cho các bệnh ung thư tiến triển, một số còn có thể nhắm đích cho điều trị – nhưng chỉ một mình hệ gene không thể đem lại những dự đoán chính xác để lựa chọn các sự kết hợp thuốc.

Các nhà khoa học tại Viện nghiên cứu Ung thư London, đã thử nghiệm kỹ thuật mới trên các tế bào ung thư đơn lẻ trong phòng thí nghiệm và tế bào khối u được phân lập từ dịch phổi ở bệnh nhân mắc bệnh ung thư phổi không tế bào nhỏ.

Nghiên cứu của họ được xuất bản trên tạp chí Molecular Cancer Therapeutics, và do Viện nghiên cứu Sức khỏe quốc gia (NIHR), Quỹ Wellcome, Nghiên cứu ung thư Anh và Viện nghiên cứu ung thư (ICR) – vốn vừa là một viện nghiên cứu và cũng là một tổ chức từ thiện.

Huấn luyện các thuật toán học máy

Các nhà khoa học thực hiện các phân tích “proteomic” (hệ protein) – kiểm tra những thay đổi trong trong 52 protein quan trọng và cách chúng tương tác với nhau trong phản ứng với các điều trị thuốc. Các nhà nghiên cứu sau đó huấn luyện các thuật toán để tinh chỉnh những thay đổi của protein chủ chốt dự đoán các đáp ứng thuốc.

Đầu tiên, các nhà nghiên cứu sử dụng thuật toán dự đoán các tế bào siêu nhạy như thế nào với từng loại thuốc ung thư. Họ phát hiện ra kỹ thuật này có thể dự đoán các đáp ứng thuốc đơn lẻ chính xác hơn các đặc điểm di truyền, như các đột biến trong những gene EGFR, KRAS và PIK3CA – ba chỉ thị di truyền hiện hành được sử dụng trong các điều trị lâm sàng để dự đoán các đáp ứng thuốc trong ung thư phổi.

Sau đó các nhà nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận tương tự để dự đoán độ nhạy với sự kết hợp thuốc – sử dụng 21 các kết hợp hai thuốc khác nhau trong các tế bào ung thư phổi với những khiếm khuyết gene khác nhau, như đột biến trong EGFR và KRAS.

Có tổng số 252 cách kết hợp thuốc, 128 cách chứng tỏ khả năng hợp lực thuốc, điều đó có nghĩa là hiệu quả kết hợp vượt quá hiệu quả của mỗi loại thuốc dùng đơn lẻ được kết hợp lại với nhau.

Trong số này, bài kiểm tra AI đã xác định chính xác năm kết hợp được xếp hạng cao nhất với 57% thời gian và 10 kết hợp được xếp hạng cao nhất với 83% thời gian.

Nhận diện được những kết hợp thành công

Bài thử nghiệm đã xác định được sự thành công của những kết hợp thuốc từng chứng tỏ hứa hẹn, ví dụ những kết hợp của trametinib và capivasertib, hoặc gefitinib và everolimus, trong các dòng tế bào ung thư phổi không tế bào nhỏ có các đột biến EGFR.

Các nhà nghiên cứu cũng có thể nhận biết được những kết hợp mới như vemurafenib và capivasertib, trong thử nghiệm cho thấy có thể có tiềm năng hiệu quả với các dòng tế bào ung thư phổi không tế bào nhỏ không có đột biến EGFR hay KRAS.

Do đó đây là thử nghiệm đầu tiên có thể đề xuất những dự đoán cá nhân hóa trong đó sự kết hợp thuốc dường như sẽ hiệu quả trong từng cá nhân người bệnh. Các nhà nghiên cứu tại ICR tin là công nghệ mới có thể đóng vai trò cốt lõi trong việc khắp phục tiến hóa của bệnh ung thư và kháng điều trị bằng việc cho phép các bác sĩ  phân tích cách thuốc phát huy tác dụng trong kết hợp thuốc.

Nghiên cứu mới mới chỉ thiết lập được khái niệm cơ bản nên việc thử nghiệm nó cần được đánh giá kỹ hơn trước khi áp dụng trên các bệnh nhân, Nghiên cứu này xem xét đến bảy loại thuốc khác nhau trong những kết hợp thuốc khác nhau nhưng các nhà nghiên cứu đang lên kế hoạch cho một nghiên cứu lớn hơn tiếp theo với dự kiến kiểm tra 15 loại thuốc và xem xét 12.000 protein tải nạp tín hiệu thay vì con số 52 như nghiên cứu này.

“Có tiềm năng để hướng dẫn bác sĩ”

Giáo sư Udai Banerji, người chuyên nghiên cứu về dược học ung thư phân tử ở Viện nghiên cứu ung thư London, và cố vấn ung thư tại Quỹ Trust Royal Marsden NHS, và là người dẫn dắt nghiên cứu, nói: “Thử nghiệm của chúng tôi đem lại chứng minh về khái niệm cho việc sử dụng AI để phân tích những thay đổi trong những dòng chảy thông tin bên trong tế bào ung thư và đem đến những dự đoán về cách các khối u phản hồi với những sự kết hợp khác nhau của thuốc điều trị”.

“Với khoảng thời gian quay vòng nhanh ít hơn hai ngày, thử nghiệm này có tiềm năng hướng dẫn các bác sĩ trong nhiệm vụ điều trị và đem lại lợi ích cho từng bệnh nhân ung thư. Đây là một bước quan trọng để hướng chúng ta vào việc sử dụng các đột biến di truyền vào dự đoán đáp ứng thuốc.

“Phát hiện của chúng tôi chứng tỏ cách tiếp cận đầy sáng tạo của chúng tôi là hiệu quả và khiến cho có được những dự đoán chính xác hơn nhiều so với các phân tích di truyền cho bệnh nhân mắc ung thư phổi không tế bào nhỏ. Trước khi đưa thử nghiệm này vào điều trị lâm sàng và hướng dẫn điều trị cá nhân hóa, chúng tôi sẽ cần những đánh giá xa hơn các phát hiện của chúng tôi, ví dụ như thực hiện một nghiên cứu trên những bệnh nhân sẽ có điều trị để kiểm tra xem các dự đoán này chính xác đến đâu”.

“Sự kết hợp các liệu pháp vượt qua khả năng kháng thuốc”

Giáo sư Kristian Helin, giám đốc điều hành Viện nghiên cứu Ung thư London thì cho rằng “Một trong những thách thức lớn nhất mà chúng tôi phải đối mặt trong nghiên cứu ung thư và điều trị ung thư là năng lực đáp ứng, sự tiến hóa và kháng thuốc của bệnh ung thư. Do đó chúng tôi mong đợi tương lai của điều trị ung thư sẽ là sự kết hợp giữa các liệu pháp có thể vượt qua sự kháng thuốc – nhưng chúng tôi cần hiểu biết sâu hơn về những cách kết hợp thuốc sẽ hoạt động hiệu quả như thế nào với những người bệnh khác nhau.

“Nghiên cứu mới này là một ví dụ lớn về sự hợp tác liên ngành, trong sự tích hợp hiểu biết của chúng ta về sinh học ung thư, AI và thuốc điều trị lâm sàng để đem lại sự chứng minh khái niệm cho một thử nghiệm mới có thể dự đoán được những điều trị kết hợp thuốc có thể đem lại hiệu quả cho bệnh nhân. Nó cho thấy quyền lực tiềm năng của AI và phân tích protein với điều trị cá thể hóa và có thể là một bước đi quan trọng trong việc giúp chúng ta giải quyết được sự kháng thuốc – hi vọng là sẽ giúp chúng ta đem lại cho các bệnh nhân những đề xuất điều trị cá nhân hơn và thông minh hơn”.

Anh Vũ tổng hợp

Nguồn: https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-04-03/test-could-predict-effective-cancer-drug-combinations-in-less-than-two-days

https://medicalxpress.com/news/2022-04-ai-effective-cancer-drug-combinations.html