AI phát triển phương pháp điều trị ung thư chỉ trong 30 ngày

Mới đây, một công cụ điều chế thuốc sử dụng trí tuệ nhân tạo đã phát triển thuốc điều trị ung thư chỉ trong 30 ngày, giúp các nhà khoa học thay thế các phương pháp truyền thống chậm trễ và tốn kém.

Ngoài ra, khả năng dự đoán tỉ lệ và thời gian sống sót của bệnh nhân ung thư nhờ AI cũng sẽ góp phần giúp các bác sĩ đưa ra lộ trình điều trị hiệu quả hơn.

Tạo ra thuốc trị ung thư nhờ AI

Trong một nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Chemical Science , các nhà nghiên cứu tại Đại học Toronto cùng Insilico Medicine đã phát triển một phương pháp điều trị cho ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) nhờ nền tảng điều chế thuốc có tên Pharma.AI.

Theo Cleveland Clinic , HCC là loại ung thư gan phổ biến nhất và xảy ra khi một khối u phát triển trên gan.

Các nhà nghiên cứu đã áp dụng AlphaFold - một cơ sở dữ liệu cấu trúc protein do AI cung cấp, cho Pharma.AI để phát hiện ra một một lộ trình điều trị ung thư chưa từng được biết đến. Theo đó, việc tạo ra loại thuốc này đã được hoàn thành chỉ trong 30 ngày với 7 hợp chất thành phần.

Sau khi tạo ra các hợp chất, các nhà khoa học đã phát hiện ra một phân tử mạnh hơn. Tuy nhiên, bất kỳ loại thuốc tiềm năng nào cũng cần phải trải qua quá trình thử nghiệm lâm sàng trước khi được ứng dụng rộng rãi.

“Các thuật toán AI tổng quát của chúng tôi đã thiết kế được các chất ức chế ung thư mạnh dựa trên cấu trúc protein từ AlphaFold”, Alex Zhavoronkov, nhà sáng lập kiêm Giám đốc Điều hành của công ty thuốc Insilico, cho biết.

Theo các nhà nghiên cứu, AI đang thay đổi nhanh chóng cách phát hiện và phát triển các loại thuốc và dược phẩm.

“Bài báo này là một bằng chứng khác về khả năng của AI trong quy trình khám phá thuốc. Kết hợp sức mạnh dự đoán của AlphaFold và khả năng thiết kế thuốc của nền tảng Pharma.AI, chúng ta đang bước vào kỷ nguyên mới về y dược”, Michael Levitt, Giáo sư Sinh học tại Đại học Stanford, người đoạt giải Nobel về hóa học, nhận xét.

Dự đoán khả năng sống sót

Theo một nghiên cứu khác được công bố trên tạp chí JAMA Network Open , một hệ thống AI được phát minh bởi các nhà khoa học tại Đại học British Columbia và BC Cancer có thể dự đoán tỷ lệ sống sót của bệnh nhân ung thư bằng cách sử dụng ghi chú của bác sĩ.

Mô hình đã sử dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) - chức năng giúp AI hiểu được ngôn ngữ phức tạp của con người. NLP có thể phân tích các ghi chú của bác sĩ và xác định các đặc điểm riêng biệt cho từng bệnh nhân.

Công cụ có thể dự đoán tỷ lệ sống sót trong 6 tháng, 36 tháng và 60 tháng của bệnh nhân với tỷ lệ chính xác trên 80%. Mô hình này cũng có thể xác định tỷ lệ cho tất cả các loại ung thư, trong khi các mô hình trước đây chỉ có thể áp dụng cho một số bệnh nhất định.

“Về cơ bản, AI này có khả năng đọc tài liệu tương tự như con người. AI tổng hợp những thông tin như tuổi của bệnh nhân, loại ung thư, tình trạng sức khỏe, quá khứ sử dụng chất gây nghiện và tiền sử gia đình để đưa ra dự đoán”, Tiến sĩ John-Jose Nunez, bác sĩ tâm thần tại Trung tâm Rối loạn Tâm trạng UBC và BC Cancer, đồng thời là tác giả nghiên cứu, cho biết.

Mô hình này đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu từ 47.625 bệnh nhân trên 6 cơ sở của BC Cancer ở British Columbia.

Mặc dù mô hình này mới chỉ được đào tạo dựa trên dữ liệu của BC Cancer tại British Columbia, ông Nunez cho biết khả năng mở rộng cũng như phân tích dữ liệu linh hoạt sẽ giúp các cơ sở y tế ứng dụng NLP trên toàn thế giới.

"Điều tuyệt vời về các mô hình NLP là chúng rất di động và không yêu cầu các bộ dữ liệu cố định. Chúng tôi có thể nhanh chóng đào tạo các mô hình này bằng cách sử dụng dữ liệu ở một khu vực mới. Tôi nghĩ nó có thể giúp các bác sĩ chuyên khoa ung thư ở bất cứ đâu trên thế giới”, ông Nunez nhận định.

Dự đoán khả năng sống sót là một yếu tố quan trọng nhằm cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân ung thư. AI có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế hỗ trợ hoặc đưa ra lộ trình điều trị tích cực hơn cho bệnh nhân.

“Chúng tôi hy vọng rằng một công cụ như thế này có thể được sử dụng để cá nhân hóa và tối ưu hóa dịch vụ chăm sóc mà bệnh nhân nhận được ngay lập tức, mang lại cho họ kết quả tốt nhất có thể", tiến sĩ tiếp tục.