AI phát hiện 13 loại ung thư chết người với độ chính xác hơn 98% từ mẫu mô

Trí tuệ nhân tạo
24/06/2024 13:48
Các mô hình AI có thể giúp phát hiện ung thư sớm bằng cách xác định các dấu hiệu methyl hóa DNA đặc trưng từ đó cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.
aa

Shamith Samarajiwa – giảng viên cao cấp của Imperial College London, tác giả của bài báo được xuất bản bởi tạp chí Biology Methods & Protocols mới đây đã cho biết, các mô hình AI có thể giúp phát hiện ung thư sớm bằng cách xác định các dấu hiệu methyl hóa DNA đặc trưng từ đó cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.

ai phat hien 13 loai ung thu chet nguoi voi do chinh xac hon 98 tu mau mo
Minh họa 3D của các tế bào ung thư trên nền sợi DNA.

Theo bài báo, một nghiên cứu gần đây cho thấy rằng các bác sĩ có thể sớm sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện và chẩn đoán ung thư ở bệnh nhân, cho phép điều trị sớm hơn.

Nghiên cứu nhấn mạnh rằng việc phát hiện và phân loại ung thư bằng các phương pháp dựa trên methyl hóa là một lĩnh vực đang mở rộng, hiện nay đã kết hợp sử dụng AI.

Cuộc chiến chống ung thư vẫn tiếp diễn vì nó vẫn là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu trên thế giới. 19 triệu trường hợp mắc và 10 triệu ca tử vong được báo cáo mỗi năm khiến việc tiên lượng và chẩn đoán giai đoạn sớm trở nên cấp bách.

“Hầu hết các bệnh ung thư đều có thể điều trị và chữa khỏi nếu được phát hiện đủ sớm”, nghiên cứu cho biết. Tuy nhiên, hầu hết các bệnh ung thư được phát hiện ở giai đoạn muộn. Nhưng một điểm chung giữa nhiều loại ung thư là một hiện tượng di truyền được gọi là methyl hóa DNA bất thường. Mô hình đó đã thúc đẩy nghiên cứu sâu hơn. Nó có thể giúp phát hiện ung thư trước khi nó bắt đầu.

Phát hiện ung thư trong DNA

DNA bao gồm bốn bazơ A, C, G, và T, theo thông cáo báo chí. Do thay đổi môi trường bên ngoài tế bào, một số bazơ này có thể thêm một nhóm methyl, gọi là “methyl hóa DNA”.

Trong hóa học hữu cơ, điều này có nghĩa là ba nguyên tử hydro bao quanh một nguyên tử carbon.

Thực tế, mỗi tế bào có hàng triệu nhóm methyl này. Do đó, việc phân biệt mô không ung thư và mô ung thư trở thành nhiệm vụ đầy thách thức, đặc biệt khi yêu cầu về tốc độ.

Do tính chất đồ sộ của nhiệm vụ, các nhà nghiên cứu đã “sử dụng các phương pháp học máy để xác định những thay đổi đặc trưng của ung thư từ methyl hóa đặc trưng của mô bình thường.”

“Việc xác định các dấu hiệu methyl hóa DNA cụ thể cho thấy các loại ung thư khác nhau cũng giống như việc mò kim đáy bể” – theo nghiên cứu.

Các nhà nghiên cứu từ Đại học Cambridge và Imperial College London đã sử dụng công nghệ tính toán nhanh. Họ quan sát các thay đổi trong các dấu hiệu DNA này ở giai đoạn phát triển sớm của ung thư và xác định “13 loại ung thư khác nhau từ mô không ung thư với độ chính xác 98.2%.”

AI có thể dự đoán ung thư trước khi nó bắt đầu

Các nhà nghiên cứu đã làm việc với bốn loại mô hình khác nhau nhưng trình bày kết quả từ hai mô hình mà họ đã sử dụng để tạo ra EMethylNET. Nó bao gồm một mô hình DNN được đào tạo về các tính năng học được từ XGBoost đa lớp.

Họ đã sử dụng các mô hình học máy nhị phân và đa lớp để phân loại 13 loại ung thư và các mô bình thường tương ứng.

“Phương pháp của chúng tôi đạt hiệu suất tốt cho tất cả các mô hình XGBoost,” họ viết, “cụ thể là độ chính xác trung bình là 0.987 và 0.982 cho các mô hình nhị phân và đa lớp, tương ứng.”

Họ đã kiểm tra các mẫu mô thay vì các mảnh DNA trong máu, điều này dường như là chìa khóa cho thành công của nó.

“Chúng tôi đã chứng minh rằng các mô hình XGBoost phù hợp để phân loại nhiều loại ung thư chỉ sử dụng dữ liệu methyl hóa DNA làm đầu vào.”

Họ lưu ý rằng mô hình cần được huấn luyện và kiểm tra. Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng “khía cạnh quan trọng của nghiên cứu này là sử dụng một mô hình AI cốt lõi có thể giải thích và dễ hiểu. Thậm chí cung cấp những hiểu biết về lý do tại sao nó đưa ra các dự đoán.

Họ cho rằng mô hình này có thể giúp y học hiểu rõ “các cơ chế cơ bản góp phần vào sự phát triển của ung thư.”

Các bác sĩ có thể phát hiện ung thư gần như trong suy nghĩ. Họ có thể hành động ngay lập tức trước khi nó phát triển thành bệnh và thậm chí bắt kịp đủ sớm để chữa trị. Nếu lĩnh vực y học có thể thu hẹp khoảng cách đó, ung thư sẽ có thể bị đánh bại vì hầu hết đều có thể chữa khỏi nếu được phát hiện đủ sớm.

“Điều này sẽ mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân,” Shamith Samarajiwa cho biết.

Hồng Minh (Theo interestingengineering)

tan-hoang-minh
Tin bài khác
Từ lưới điện đến thiết bị: Khám phá các công nghệ đang chuyển đổi hệ sinh thái năng lượng

Từ lưới điện đến thiết bị: Khám phá các công nghệ đang chuyển đổi hệ sinh thái năng lượng

Mouser Electronics, Inc., chuyên cung cấp nội dung kỹ thuật và thông tin chuyên sâu có tính ứng dụng thực tiễn nhằm phát triển các hệ thống năng lượng sạch hơn, bền vững và phi tập trung thông qua trung tâm tài nguyên năng lượng thay thế trực tuyến.
Nhận định phiên giao dịch ngày 12/11: Nắm giữ danh mục, tận dụng nhịp rung lắc để gia tăng tỷ trọng

Nhận định phiên giao dịch ngày 12/11: Nắm giữ danh mục, tận dụng nhịp rung lắc để gia tăng tỷ trọng

VN-Index duy trì sắc xanh trong phiên 11/11 nhờ sự đảo chiều của VIC, dù thanh khoản thị trường suy giảm đáng kể so với mức bình quân 20 phiên. Diễn biến này cho thấy áp lực bán không còn quá lớn sau nhịp tăng mạnh trước đó. Nhà đầu tư được khuyến nghị tiếp tục nắm giữ danh mục và tận dụng các nhịp rung lắc để gia tăng tỷ trọng cổ phiếu trong những phiên tới.
Nâng cấp lưới điện trở thành vấn đề trọng tâm tại hội nghị khí hậu toàn cầu

Nâng cấp lưới điện trở thành vấn đề trọng tâm tại hội nghị khí hậu toàn cầu

Việc hiện đại hóa hạ tầng truyền tải và phân phối điện vì vậy trở thành vấn đề trọng tâm tại Hội nghị khí hậu Liên Hợp Quốc COP31 diễn ra ở Thổ Nhĩ Kỳ.
60 năm Trường Đại học Điện lực: Phía sau ánh sáng

60 năm Trường Đại học Điện lực: Phía sau ánh sáng

Có những dòng chảy không hiện hữu trên bản đồ nhưng bền bỉ góp sức làm nên diện mạo một quốc gia. Đó là dòng chảy tri thức từ những giảng đường, qua bao thế hệ thầy trò, đến những nhà máy, công trình ở mọi miền đất nước.
COP31 tại Thổ Nhĩ Kỳ tập trung vào an ninh năng lượng và giao thông xanh

COP31 tại Thổ Nhĩ Kỳ tập trung vào an ninh năng lượng và giao thông xanh

Ngày 10/11, Hội nghị Liên hợp quốc về biến đổi khí hậu lần thứ 31 (COP31) tại Antalya, Thổ Nhĩ Kỳ bước sang ngày làm việc thứ hai, tập trung thảo luận về an ninh năng lượng, điện khí hóa và giao thông bền vững.
Tử vi vòng quay công nghệ ngày 12/11/2026: Tuổi Tuất vận trình khởi sắc, tuổi Thân cần thận trọng

Tử vi vòng quay công nghệ ngày 12/11/2026: Tuổi Tuất vận trình khởi sắc, tuổi Thân cần thận trọng

Những bí ẩn của khoa học đời sống là "món ăn" tinh thần không thể thiếu trong cuộc sống của con người. Tử vi vòng quay công nghệ xem tử vi 12 con giáp ngày 12/11/2026 nhằm dự đoán vận hạn về công danh, tiền bạc, tình duyên và sức khỏe.
Herbalife chia sẻ kiến thức dinh dưỡng thể thao cho VOC và VFF

Herbalife chia sẻ kiến thức dinh dưỡng thể thao cho VOC và VFF

Herbalife Việt Nam, với mục tiêu trở thành công ty, cộng đồng và nền tảng hàng đầu về sức khỏe và thể chất, đã phối hợp cùng Ủy ban Olympic Việt Nam (VOC) và Liên đoàn Bóng đá Việt Nam (LĐBĐVN) tổ chức hai buổi tập huấn chuyên đề về dinh dưỡng thể thao và hồi phục tại Hà Nội trong hai ngày 9 và 10/11/2026.
Thị trường chứng khoán ngày 11/11: Áp lực bán lấn lướt, VIC và VHM gồng gánh VN Index

Thị trường chứng khoán ngày 11/11: Áp lực bán lấn lướt, VIC và VHM gồng gánh VN Index

VN Index kết phiên trong sắc xanh với mức tăng 3,83 điểm, tuy nhiên diễn biến chung lại không mấy tích cực khi số mã giảm áp đảo và thanh khoản hụt hơi. Riêng VIC và VHM đóng góp xấp xỉ 9 điểm cho chỉ số, cho thấy thị trường vẫn đang phải trông chờ vào nhóm cổ phiếu trụ để duy trì đà hồi phục.
Đảng ủy Liên hiệp Hội Việt Nam kiện toàn nhân sự

Đảng ủy Liên hiệp Hội Việt Nam kiện toàn nhân sự

Ngày 10/11, Đảng ủy Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam (Liên hiệp Hội Việt Nam) tổ chức hội nghị nhằm triển khai các nội dung về kiện toàn nhân sự.
Yêu cầu then chốt trong các đợt dừng bảo dưỡng nhà máy

Yêu cầu then chốt trong các đợt dừng bảo dưỡng nhà máy

Trong các đợt dừng hoạt động để bảo dưỡng, nhà máy thường có nhiều thay đổi về nhân sự, thiết bị, hệ thống cảnh báo và tuyến đường di chuyển. Sự tham gia đồng thời của chủ đầu tư, nhiều nhà thầu và lực lượng ứng phó bên ngoài khiến công tác xử lý tình huống khẩn cấp trở nên phức tạp hơn. Vì vậy, kế hoạch ứng phó không thể chỉ dựa trên quy trình vận hành thông thường mà cần được điều chỉnh theo đúng trạng thái thực tế của nhà máy.
master