3.1 Tổng quan bài tốn học cĩ giám sát, hỗ trợ chẩn đốn bệnh ung thư vú
3.1.1 Học cĩ giám sát và ứng dụng hỗ trợ chẩn đốn bệnh ung thư vú
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Helsinki đã chứng minh khả năng của các thuật tốn dựa trên trí tuệ nhân tạo trong việc dự đốn hiệu quả của một liệu pháp điều trị ung thư nhắm đích chỉ dựa trên cấu trúc mơ khối u mà khơng cần các xét nghiệm phân tử cụ thể. Kết quả cho thấy trí tuệ nhân tạo cĩ thể khám phá ra các mẫu trước đây đã bị ẩn đi trong các mẫu khối u và cho phép khám phá các đặc điểm khối u mới để dự đốn kết quả và hiệu quả của việc điều trị.
Trí tuệ nhân tạo dưới dạng học máy ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong nghiên cứu ung thư và cĩ tiềm năng to lớn trong việc hỗ trợ chẩn đốn y tế. Các thuật tốn đã được đào tạo để giải quyết nhiều nhiệm vụ phức tạp như phát hiện mơ ung thư và phân loại khối u.
Hình 3.2 : Ánh mịnh hoạ (1)
Trong nghiên cứu được cơng bố trên tạp chí Scientific Reports vào ngày 17/2, một nhĩm do Giáo sư Johan Lundin dẫn đầu với mục đích thúc đẩy khả năng của các phương pháp này hơn nữa. Các nhà nghiên cứu tập trung vào việc phát triển một cơng cụ cĩ thể phát hiện các đặc điểm hình thái khối u điển hình cho ung thư vú dương tính với ERBB2. ERBB2 (cịn thường được gọi là HER2) là một oncoprotein cĩ tác dụng thúc đẩy sự phát triển của tế bào ung thư. Cứ trong 5 bệnh nhân ung thư vú thì cĩ 1 bệnh nhân cĩ thêm bản sao của gen ERBB2 và khối u của họ biểu hiện quá mức protein ERBB2. Những bệnh nhân này cĩ thể được hưởng lợi từ liệu pháp điều trị bằng kháng thể đơn dịng chống lại thụ thể ERBB2 (HER2).
Kết quả của nghiên cứu cho thấy thuật tốn trí tuệ nhân tạo cĩ thể học các mẫu dự đốn tình trạng ERBB2 của khối u trực tiếp từ hình thái khối u ở một loạt bệnh nhân ung thư vú (Nghiên cứu FinProg) mà khơng cần sử dụng xét nghiệm phân tử cụ thể.
Hình 3.3: Ảnh minh hoạ (2)
Tác giả chính của nghiên cứu, Dmitrii Bychkov đến từ Viện Y học Phân tử Phần Lan FIMM thuộc Đại học Helsinki cho biết: "Kết quả của chúng tơi cho thấy các đặc điểm hình thái của khối u chứa thơng tin rộng lớn về sinh học của căn bệnh cĩ thể được trích xuất bằng phương pháp học máy. Dữ liệu quý giá này cĩ thể hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng".
Để kiểm tra khả năng ứng dụng của phương pháp này, tiếp theo các nhà nghiên cứu đã áp dụng thuật tốn trí tuệ nhân tạo cho các mẫu mơ của bệnh nhân ung thư vú đã tham gia một thử nghiệm lâm sàng lớn (thử nghiệm FinHer) về điều trị kháng ERBB2 và tình trạng và kết quả ERBB2 của họ đã được biết.
Thật thú vị, thuật tốn cĩ thể phân biệt những bệnh nhân được điều trị bằng liệu pháp kháng ERBB2 (trastuzumab), một phương pháp điều trị nhắm đích cho các bệnh ung thư dương tính với ERBB2, thành hai nhĩm cĩ tiên lượng khác nhau. Những bệnh nhân cĩ khối u mà thuật tốn trí tuệ nhân tạo dự đốn là dương tính với ERBB2. dựa trên hình thái khối u được chứng minh là cĩ kết quả bệnh tốt hơn so với kết quả bệnh được trí tuệ nhân tạo dự đốn là âm tính ERBB2.
Phĩ giáo sư Nina Linder, người đồng giám sát nghiên cứu cho biết: “Các phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo này mở ra cơ hội mới để khám phá các mơ hình ẩn trong kiến trúc mơ thúc đẩy sự phát triển của khối u và cĩ thể gĩp phần vào việc chẩn đốn chính xác hơn và đưa ra quyết định điều trị cá nhân hĩa tốt hơn ở bệnh ung thư vú”.
Các quan sát của nghiên cứu cũng cho thấy rằng một số khối u âm tính với ERBB2 theo các xét nghiệm phân tử cĩ các đặc điểm hình thái điển hình cho các khối u
dương tính với ERBB2. Theo các nhà nghiên cứu, những bệnh nhân này cĩ thể được hưởng lợi từ các phương pháp điều trị phù hợp với bệnh nhân dương tính với ERBB2.
Giáo sư Heikki Joensuu đến từ Trung tâm ung thư HUS và Đại học Helsinki, đồng tác giả của nghiên cứu, cho biết: "Các phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo cĩ thể khơng chỉ bổ sung cho các phương pháp chẩn đốn phân tử hiện tại mà cịn cĩ thể vượt xa hơn nữa và dẫn đến cải thiện việc lựa chọn một số phương pháp điều trị ung thư đích cho bệnh nhân. Chúng tơi cĩ thể cần thiết kế các thử nghiệm lâm sàng để kiểm tra giả thuyết này. Quan trọng là, xét nghiệm cĩ thể được thực hiện từ phần khối u tiêu chuẩn".
Giáo sư Johan Lundin cho biết: “Đây là một trong những nghiên cứu đầu tiên cho thấy trí tuệ nhân tạo được áp dụng cho các mẫu khối u khơng chỉ cĩ thể dự đốn kết quả của bệnh mà cịn cả hiệu quả của một phương pháp điều trị ung thư nhắm đích phân tử”.