AI phát hiện ung thư và nhiễm trùng do virus với độ chính xác cấp nano
Nhóm nhà nghiên cứu tại Trung tâm Điều tiết Bộ gen (CRG) Đại học Xứ Basque (UPV/EHU), Trung tâm Vật lý Quốc tế Donostia (DIPC) và Fundación Biofisica Bizkaia (FBB, đặt tại Viện Biofisika) đã phát triển một trí tuệ nhân tạo có thể phân biệt tế bào ung thư với tế bào bình thường, cũng như phát hiện giai đoạn rất sớm của nhiễm trùng virus bên trong tế bào. Những phát hiện, được công bố trong một nghiên cứu trên tạp chí Nature Machine Intelligence, mở đường cho kỹ thuật chẩn đoán được cải thiện và chiến lược giám sát mới đối với bệnh tật.
Công cụ AINU (AI của NU cleus) quét hình ảnh tế bào có độ phân giải cao. Hình ảnh thu được bằng kỹ thuật kính hiển vi đặc biệt, gọi là STORM, tạo ra hình ảnh chụp được nhiều chi tiết tốt hơn so với những gì kính hiển vi thông thường có thể nhìn thấy. Ảnh chụp nhanh có độ phân giải cao cho thấy cấu trúc ở độ phân giải nano. Một nanomet (nm) bằng một phần tỷ mét so với một sợi tóc người rộng khoảng 100.000 nm. AI phát hiện sự sắp xếp lại bên trong tế bào nhỏ tới 20 nm, hoặc nhỏ hơn 5.000 lần so với chiều rộng của một sợi tóc người. Những thay đổi này quá nhỏ và tinh vi để người quan sát phát hiện chỉ bằng phương pháp truyền thống.
Giáo sư nghiên cứu Pia Cosma của Viện Nghiên cứu Nâng cao Catalan (ICREA, Tây Ban Nha), đồng tác giả nghiên cứu và nhà nghiên cứu tại Trung tâm điều tiết bộ gen ở Barcelona, báo cáo: “Độ phân giải của những hình ảnh này đủ mạnh để AI của chúng tôi nhận ra các mẫu và sự khác biệt cụ thể với độ chính xác đáng kinh ngạc, bao gồm cả những thay đổi về cách sắp xếp DNA bên trong tế bào, giúp phát hiện những thay đổi rất sớm sau khi chúng xảy ra. Chúng tôi nghĩ rằng, một ngày nào đó, loại thông tin này giúp bác sĩ có thêm thời gian quý báu để theo dõi bệnh, cá nhân hóa phương pháp điều trị và cải thiện kết quả cho bệnh nhân”.
AINU là mạng nơ-ron tích chập, một loại AI được thiết kế riêng để phân tích dữ liệu trực quan như hình ảnh. Ví dụ về mạng nơ-ron tích chập bao gồm các công cụ AI cho phép người dùng mở khóa điện thoại thông minh bằng khuôn mặt hoặc các công cụ khác được xe tự lái sử dụng để hiểu và điều hướng môi trường bằng cách nhận dạng vật thể trên đường. Trong y học, mạng nơ-ron tích chập được sử dụng để phân tích hình ảnh y tế như chụp nhũ ảnh hoặc chụp CT và xác định dấu hiệu ung thư mà mắt người có thể bỏ sót. Chúng cũng giúp bác sĩ phát hiện những bất thường trong ảnh chụp MRI hoặc X-quang, giúp chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn. AINU phát hiện và phân tích mọi cấu trúc nhỏ bên trong tế bào ở cấp độ phân tử.
Nhóm nhà nghiên cứu đào tạo mô hình bằng cách cung cấp cho nó hình ảnh có độ phân giải nano nhân tế bào của nhiều loại tế bào khác nhau ở nhiều trạng thái khác nhau. Mô hình học cách nhận dạng những mẫu cụ thể trong tế bào bằng cách phân tích cách các thành phần hạt nhân được phân phối và sắp xếp trong không gian ba chiều.
Ví dụ, tế bào ung thư có những thay đổi rõ rệt trong cấu trúc hạt nhân so với tế bào bình thường - chẳng hạn như sự thay đổi về cách tổ chức DNA hoặc sự phân bố của các enzyme trong nhân. Sau khi đào tạo, AINU phân tích hình ảnh mới về nhân tế bào và phân loại chúng thành ung thư hoặc bình thường chỉ dựa trên số đặc điểm này. Độ phân giải nano của hình ảnh cho phép AI phát hiện những thay đổi trong nhân tế bào ngay sau một giờ bị nhiễm virus herpes simplex type-1. Mô hình phát hiện sự hiện diện của virus bằng cách tìm ra những khác biệt nhỏ trong cách DNA được “đóng gói” chặt chẽ, điều này xảy ra khi virus bắt đầu thay đổi cấu trúc nhân tế bào.
Ignacio Arganda-Carreras, đồng tác giả nghiên cứu và cộng sự nghiên cứu Ikerbasque tại UPV/EHU và có liên kết với Viện FBB-Biofisika và DIPC tại San Sebastián/Donostia, phân tích: “Phương pháp của chúng tôi giúp phát hiện những tế bào đã bị nhiễm virus ngay sau khi nhiễm trùng bắt đầu. Thông thường, bác sĩ cần thời gian để phát hiện ra tình trạng nhiễm trùng vì họ dựa vào một số triệu chứng có thể nhìn thấy hoặc những thay đổi lớn hơn trong cơ thể. Nhưng với AINU, chúng tôi nhìn thấy những thay đổi nhỏ trong nhân tế bào ngay lập tức”.
Limei Zhong, đồng tác giả đầu tiên của nghiên cứu và là nhà nghiên cứu tại Bệnh viện Nhân dân tỉnh Quảng Đông (GDPH) tại Quảng Châu (Trung Quốc), cho biết thêm: “Nhóm nhà nghiên cứu sử dụng công nghệ này để xem virus ảnh hưởng đến tế bào như thế nào ngay sau khi chúng xâm nhập vào cơ thể, điều này giúp phát triển các phương pháp điều trị và vắc-xin tốt hơn. Tại bệnh viện và phòng khám, AINU được sử dụng để chẩn đoán nhanh bệnh nhiễm trùng từ một mẫu máu hoặc mô đơn giản, giúp quá trình này nhanh hơn và chính xác hơn”.
Nhóm nhà nghiên cứu phải vượt qua những hạn chế quan trọng trước khi công nghệ sẵn sàng để thử nghiệm hoặc triển khai trong bối cảnh lâm sàng. Ví dụ, hình ảnh STORM chỉ có thể được chụp bằng thiết bị chuyên dụng thường chỉ có trong phòng thí nghiệm nghiên cứu y sinh. Việc thiết lập và duy trì các hệ thống hình ảnh mà AI yêu cầu là một khoản đầu tư đáng kể vào cả thiết bị và chuyên môn kỹ thuật. Một hạn chế khác là hình ảnh STORM thường chỉ phân tích một vài tế bào tại một thời điểm. Đối với mục đích chẩn đoán, đặc biệt là trong bối cảnh lâm sàng, nơi tốc độ và hiệu quả là rất quan trọng, bác sĩ sẽ cần chụp nhiều tế bào hơn trong một hình ảnh duy nhất để có thể phát hiện hoặc theo dõi bệnh.
Tiến sĩ Cosma bình luận: “Có nhiều tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực hình ảnh STORM, điều này có nghĩa là kính hiển vi có thể sớm có trong phòng thí nghiệm nhỏ hơn hoặc ít chuyên môn hơn, và cuối cùng, thậm chí là trong phòng khám. Những hạn chế về khả năng tiếp cận là những vấn đề dễ giải quyết hơn chúng tôi nghĩ trước đây và chúng tôi hy vọng sẽ sớm thực hiện thí nghiệm tiền lâm sàng”.
Mặc dù lợi ích lâm sàng có thể còn phải mất nhiều năm nữa, AINU dự kiến sẽ đẩy nhanh quá trình nghiên cứu khoa học trong thời gian ngắn. Nhóm nhà nghiên cứu phát hiện công nghệ này giúp xác định tế bào gốc với độ chính xác rất cao. Tế bào gốc phát triển thành bất kỳ loại tế bào nào trong cơ thể, một khả năng được gọi là đa năng. Tế bào đa năng được nghiên cứu về tiềm năng của chúng trong việc giúp sửa chữa hoặc thay thế các mô bị tổn thương.
Davide Carnevali, tác giả đầu tiên của nghiên cứu và nhà nghiên cứu tại CRG, cho biết: “AINU giúp quá trình phát hiện tế bào đa năng nhanh hơn và chính xác hơn, giúp liệu pháp tế bào gốc an toàn hơn và hiệu quả hơn. Các phương pháp hiện tại phát hiện tế bào gốc chất lượng cao dựa vào thử nghiệm trên động vật. Tuy nhiên, tất cả những gì mô hình AI của chúng tôi cần để hoạt động là một mẫu được nhuộm bằng dấu hiệu cụ thể làm nổi bật đặc điểm hạt nhân chính. Ngoài việc dễ dàng hơn và nhanh hơn, nó có thể đẩy nhanh quá trình nghiên cứu tế bào gốc, đồng thời góp phần vào sự thay đổi trong việc giảm sử dụng động vật trong khoa học”.
Thiết bị LED sử dụng ánh sáng tiêu diệt ung thư sâu
Đối với một số loại ung thư, ánh sáng cung cấp phương pháp điều trị mạnh mẽ, ít xâm lấn. Tuy nhiên, liệu pháp thuốc kích hoạt bằng ánh sáng này có tác dụng kỳ diệu đối với loại ung thư bề mặt, nhưng loại ung thư sâu hơn thì không thể tiếp cận được. Nhóm nhà nghiên cứu Đại học Notre Dame (Pháp) tạo ra một thiết bị LED không dây, có thể cấy ghép để điều trị “ung thư sâu”. Cho đến nay, liệu pháp ánh sáng vẫn chưa hiệu quả vì những khối u này ăn sâu vào bên trong cơ thể; được bao quanh bởi mạng lưới mô, máu và xương phức tạp giúp bảo vệ tế bào ung thư khỏi tác dụng chữa bệnh của ánh sáng.
Nhóm kỹ sư và nhà khoa học phát triển thiết bị đèn LED không dây mới này có tác dụng trực tiếp lên khối u. Thiết bị có kích thước bằng hạt gạo bao gồm thuốc nhuộm nhạy sáng và có tác dụng kép. Ánh sáng kích hoạt thuốc nhuộm, biến oxy của tế bào ung thư thành chất độc. Nhưng không chỉ có vậy. Phương pháp điều trị này cũng kích hoạt một loại tế bào chết cụ thể, đặc biệt tốt trong việc cảnh báo hệ thống miễn dịch về mối đe dọa.
Thomas O’Sullivan, phó giáo sư kỹ thuật điện Đại học Notre Dame, giải thích: “Một số màu ánh sáng có thể xuyên qua mô sâu hơn những màu khác. Hóa ra loại ánh sáng, trong trường hợp này là ánh sáng màu xanh lá cây, không thâm nhập sâu nhưng có khả năng tạo ra phản ứng mạnh mẽ hơn chống lại các tế bào ung thư”. Thiết bị này hoạt động thông qua một quy trình nhiều bước. Đầu tiên, thuốc nhuộm chứa phân tử nhạy sáng được đưa đến tế bào ung thư. Thuốc nhuộm được tiêm trực tiếp vào khối u ung thư và được kích hoạt từ xa bằng ăng-ten ngoài. Thuốc nhuộm hấp thụ ánh sáng và chuyển đổi thành năng lượng. Sự bùng nổ năng lượng bên trong tế bào ung thư này có tác dụng: nó biến oxy của chính chúng thành chất độc, khiến chúng tự hủy diệt. Hiện tượng chết tế bào này được gọi là pyroptosis.
Bradley Smith, giáo sư hóa học và hóa sinh, bình luận: “Mục tiêu của chúng tôi là gây ra một lượng nhỏ tế bào chết theo kiểu pyroptosis, sau đó kích hoạt hệ thống miễn dịch bắt đầu tấn công ung thư. Khi làm việc cùng nhau, nhóm nhà khoa học nhận thấy một cách sâu sắc rằng các tế bào được xử lý đang sưng lên, đây là dấu hiệu của một loại tế bào chết, pyroptosis, đặc biệt hiệu quả trong việc kích hoạt phản ứng miễn dịch”. Giai đoạn tiếp theo sẽ là thử nghiệm công nghệ mới này trên chuột.
Thông cáo báo chí giải thích ý tưởng là khám phá xem hệ thống miễn dịch có thể tự phát hiện và tấn công khối u khác sau khi được chuẩn bị bằng một phương pháp điều trị hay không. Đây có thể là một thay đổi lớn trong cuộc chiến chống lại khối u ăn sâu. Nhóm nhà nghiên cứu hình dung thiết bị này như một công cụ đa năng. Ngoài việc cung cấp liệu pháp ánh sáng có mục tiêu, thiết bị nhỏ bé này cũng sẽ hoạt động như một màn hình theo dõi thời gian thực, cho phép bác sĩ tinh chỉnh phương pháp điều trị dựa trên phản ứng của khối u.
Trong cuộc chiến chống lại bệnh ung thư, một căn bệnh ảnh hưởng đến hàng triệu người trên toàn thế giới, các nhà nghiên cứu đang khám phá nhiều phương pháp điều trị khác nhau. Điều này đã dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong liệu pháp dựa trên ánh sáng trong những năm gần đây. Một nhóm nhà khoa học từ Đại học Công nghệ Nanyang (NTU, Singapore) gần đây đã công bố một phát triển đầy hứa hẹn khác về các hợp chất được kích hoạt bằng tia X điều trị ung thư não có mục tiêu.
Nanobot – niềm hi vọng của y khoa 
Đột phá y học nhờ tiến bộ công nghệ 
