AI Dolphin mở ra kỷ nguyên mới trong phát hiện ung thư

DOLPHIN được áp dụng trên dữ liệu tế bào đơn của bệnh nhân ung thư tuyến tụy. Kết quả cho thấy hệ thống này phát hiện hơn 800 dấu ấn di truyền mới, đồng thời phân loại bệnh nhân thành nhóm có nguy cơ tiến triển nhanh và nhóm ít nghiêm trọng hơn.

“Những phát hiện này có thể giúp bác sĩ xác định liệu pháp điều trị chính xác hơn, thay vì phải thử nhiều phương án khác nhau,” nhóm nghiên cứu làm rõ trong thông cáo.

Điểm đột phá của DOLPHIN nằm ở cách tiếp cận. Thay vì chỉ tính toán bản sao chép DNA (RNA) ở mức tổng thể gene như kỹ thuật truyền thống, công cụ AI này đi sâu vào những mảnh nhỏ cấu thành gene (exon) và cách chúng liên kết với nhau. Chính việc soi kỹ ở cấp độ chi tiết này giúp phát hiện ra những biến thể rất nhỏ nhưng có ý nghĩa bệnh lý, vốn thường bị bỏ sót trong các phương pháp hiện tại.

Theo Giáo sư Hani Goodarzi, chuyên gia sinh học tính toán tại Đại học California, được ScienceDaily dẫn lời: “Đây là minh chứng cho thấy khi chúng ta phân tích dữ liệu ở độ phân giải cao hơn, sẽ xuất hiện những thông tin hoàn toàn mới, có giá trị thực tiễn trong y học.”

Ngoài việc phát hiện dấu ấn ung thư, DOLPHIN còn mở đường cho tham vọng xây dựng mô hình “tế bào ảo” trong tương lai. Khi được triển khai trên hàng triệu tế bào, hệ thống này có thể mô phỏng phản ứng của tế bào với thuốc, giúp rút ngắn quá trình thử nghiệm và giảm đáng kể chi phí phát triển dược phẩm.

Trong bức tranh rộng hơn, DOLPHIN là một minh chứng cho xu thế AI đang thay đổi y tế toàn cầu. Các hệ thống AI đã được thử nghiệm trong nhiều lĩnh vực: từ phân tích ảnh X-quang, MRI, đến dự đoán đột biến gene và phát hiện ung thư qua xét nghiệm máu.

Một ví dụ tiêu biểu là công cụ AlphaMissense của Google DeepMind, có khả năng dự đoán mức độ nguy hiểm của đột biến gene. Trong khi đó, nhiều nhóm nghiên cứu tại Mỹ và châu Âu đã chứng minh AI có thể phân tích hình ảnh mô bệnh học để dự báo tiên lượng bệnh nhân.

Bình luận về phát kiến DOLPHIN, trang thông tin nghiên cứu Bioengineer.org cho biết AI không thay thế bác sĩ, nhưng có thể trở thành công cụ hỗ trợ mạnh mẽ giúp đưa ra quyết định nhanh và chính xác hơn.

Tuy nhiên, để những công nghệ như DOLPHIN trở thành tiêu chuẩn trong thực hành y khoa, vẫn còn nhiều thách thức phía trước. Trước hết, cần có những thử nghiệm lâm sàng quy mô lớn để kiểm chứng độ tin cậy và tính ổn định trong nhiều nhóm bệnh nhân khác nhau.

Nghiên cứu đăng trên Nature Communications cũng thừa nhận DOLPHIN mới chỉ được thử nghiệm trên dữ liệu tế bào đơn. Điều đó có nghĩa là kết quả bước đầu rất hứa hẹn, nhưng chưa đủ cơ sở để áp dụng ngay cho toàn bộ bệnh nhân ung thư.

Một rào cản khác nằm ở việc giải thích cơ chế hoạt động của các mô hình học sâu. AI chưa được giới khoa học tin tưởng hoàn toàn khi có thể đưa ra kết quả nhưng khó lý giải quá trình tính toán. Theo ScienceDaily, sự thiếu minh bạch này có thể làm chậm quá trình ứng dụng vào lâm sàng. 

Ngoài ra, hạ tầng dữ liệu cũng đặt ra yêu cầu rất cao. Các hệ thống AI cần lượng dữ liệu khổng lồ, thu thập từ nhiều quốc gia và nhóm dân số khác nhau. McGill trong thông cáo báo chí cũng nhấn mạnh rằng chỉ khi dữ liệu đủ đa dạng về chủng tộc, độ tuổi và loại bệnh, mô hình mới có thể đưa ra kết quả chính xác và công bằng.

Dù vậy, các chuyên gia nhận định DOLPHIN là bước tiến đáng kể trong hành trình ứng dụng AI vào y học. “Khả năng phát hiện dấu ấn ung thư mới ở cấp độ tế bào đơn sẽ mở ra cơ hội chưa từng có cho nghiên cứu và điều trị bệnh,” nhóm tác giả McGill khẳng định.