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

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.

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)