Ngày hiện tại:

Trí tuệ nhân tạo giúp dự đoán hiệu quả điều trị ung thư phổi

Trí tuệ nhân tạo giúp dự đoán hiệu quả điều trị ung thư phổi

Trí tuệ nhân tạo giúp dự đoán hiệu quả điều trị ung thư phổi

“Cuộc sống cá nhân” của tế bào ung thư 
Nhóm nghiên cứu do Phó Giáo sư Arutha Kulasinghe dẫn đầu đã sử dụng thuật toán máy học để lập bản đồ “khu phố” của tế bào ung thư phổi không tế bào nhỏ (NSCLC). Kết quả cho thấy cách tế bào chuyển hóa glucose – nguồn năng lượng ưa thích của ung thư – đóng vai trò quyết định trong việc bệnh nhân có đáp ứng với liệu pháp miễn dịch hay không.

Ông chia sẻ: “Chúng tôi đã đi sâu vào bản chất phức tạp của tế bào, quan sát cách chúng tương tác và tiêu thụ đường. Một số ‘khu phố chuyển hóa’ nhất định liên quan trực tiếp đến khả năng kháng hoặc đáp ứng với điều trị.”

Chi phí và hiệu quả 
Liệu pháp miễn dịch hiện có chi phí cực kỳ cao, lên tới hơn 400.000 AUD mỗi bệnh nhân mỗi năm, nhưng chỉ hiệu quả với khoảng 20–30% bệnh nhân. Việc xác định trước ai sẽ hưởng lợi từ phương pháp này giúp tiết kiệm chi phí và mở ra hướng điều trị chính xác hơn.

Phân tích chi tiết bằng công nghệ tiên tiến 
Tiến sĩ James Monkman, tác giả chính, cho biết nhóm đã phân tích cách từng tế bào xử lý glucose trong khối u. “Có những vùng trong cùng một khối u nhưng lại chuyển hóa đường theo cách hoàn toàn khác nhau. Chúng tôi nhận thấy mức hấp thụ glucose cao thường dẫn đến tiên lượng xấu hơn.”

Hướng tới y học chính xác 
Bước tiếp theo của nghiên cứu là phát triển các liệu pháp kết hợp, chẳng hạn như sử dụng chất ức chế chuyển hóa để tăng hiệu quả của miễn dịch trị liệu. Mục tiêu cuối cùng là y học chính xác, nơi bác sĩ có thể lập hồ sơ chi tiết từng tế bào trong khối u để lựa chọn thuốc phù hợp nhất cho từng bệnh nhân.

Ngoài ung thư phổi, nhóm nghiên cứu kỳ vọng mở rộng phương pháp này sang các loại ung thư khác như ung thư đầu cổ và một số dạng ung thư da ác tính.

Công trình nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Nature Communications và hiện đang chuẩn bị bước vào giai đoạn thử nghiệm lâm sàng.