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
Đoàn Hội Tự động hóa Việt Nam tham dự NEPCON ASIA và Robotech 2026 tại Trung Quốc

Đoàn Hội Tự động hóa Việt Nam tham dự NEPCON ASIA và Robotech 2026 tại Trung Quốc

Đoàn đại biểu Hội Tự động hóa Việt Nam tham dự hai triển lãm công nghệ NEPCON ASIA 2026 và Robotech 2026 diễn ra từ 27-29/10 tại Thâm Quyến, Trung Quốc, nhằm cập nhật xu hướng sản xuất thông minh, khảo sát công nghệ và thúc đẩy hợp tác quốc tế.
AEF 2026: Từ hợp tác quốc tế đến những động lực tăng trưởng mới

AEF 2026: Từ hợp tác quốc tế đến những động lực tăng trưởng mới

Ngày 27/10/2026, Diễn đàn Kinh tế Mùa thu 2026 bước vào ngày làm việc với 16 phiên chuyên đề, tập trung thảo luận những động lực tăng trưởng mới, tái cấu trúc chuỗi giá trị toàn cầu, công nghệ đột phá, logistics xanh, kinh tế tuần hoàn, kinh tế số và khả năng huy động các nguồn lực tài chính quốc tế.
Xử lý nước công nghiệp: Tối ưu từng công đoạn

Xử lý nước công nghiệp: Tối ưu từng công đoạn

Điện năng tiêu thụ tăng, màng lọc suy giảm hiệu suất và chi phí bảo trì phát sinh là những vấn đề khiến doanh nghiệp phải nhìn lại hệ thống xử lý nước công nghiệp. Tối ưu không chỉ là thay thiết bị bằng công nghệ mới, mà còn phải xác định tổn thất xuất hiện ở đâu và liệu việc nâng cấp có mang lại hiệu quả tương xứng.
Giải ngân kinh phí khoa học, công nghệ: Tăng tốc gắn với hiệu quả đầu ra

Giải ngân kinh phí khoa học, công nghệ: Tăng tốc gắn với hiệu quả đầu ra

Tính đến ngày 26/10/2026, tỷ lệ giải ngân kinh phí khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số trên cả nước đạt 41,18%; riêng khối địa phương đạt 38,49%. Trước áp lực hoàn thành kế hoạch năm, Bộ Khoa học và Công nghệ yêu cầu các địa phương chủ động tháo gỡ vướng mắc, đẩy nhanh tiến độ thực hiện nhiệm vụ, đồng thời gắn giải ngân với kết quả đầu ra và hiệu quả sử dụng ngân sách.
Từ màn hình phức tạp đến trợ lý thông minh: Trải nghiệm người dùng đang thay đổi ngành sản xuất

Từ màn hình phức tạp đến trợ lý thông minh: Trải nghiệm người dùng đang thay đổi ngành sản xuất

Trong kỷ nguyên số, các hệ thống quản lý sản xuất không chỉ cần mạnh mẽ về công nghệ mà còn phải dễ sử dụng. Sự chuyển dịch từ những giao diện phức tạp sang trải nghiệm trực quan đang giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian đào tạo, hạn chế sai sót và nâng cao hiệu suất vận hành nhà máy.
LPBank báo lãi hơn 10.000 tỷ đồng, huy động tiền gửi tăng mạnh

LPBank báo lãi hơn 10.000 tỷ đồng, huy động tiền gửi tăng mạnh

Khép lại 9 tháng đầu năm 2026, lợi nhuận trước thuế tại LPBank đạt 10.421 tỷ đồng, tăng 8,4% so với cùng kỳ. Tín dụng tăng trưởng gần 23% trong khi đó huy động tăng gần 25% so với cuối năm trước.
Nhận định phiên giao dịch ngày 28/10: Duy trì tỷ trọng ở mức trung bình, tránh mua đuổi

Nhận định phiên giao dịch ngày 28/10: Duy trì tỷ trọng ở mức trung bình, tránh mua đuổi

Thị trường chứng khoán tiếp tục đối mặt với áp lực điều chỉnh khi VN-Index thiếu động lực bứt phá trong bối cảnh thanh khoản suy yếu và dòng tiền có dấu hiệu thận trọng. Các chỉ báo kỹ thuật chưa phát đi tín hiệu xác nhận xu hướng rõ ràng, do đó nhà đầu tư được khuyến nghị duy trì tỷ trọng cổ phiếu ở mức trung bình, tránh mua đuổi và ưu tiên các cơ hội đầu tư có triển vọng riêng.
Điện sạch tăng trưởng, doanh nghiệp vẫn gặp khó trong bài toán tối ưu chi phí

Điện sạch tăng trưởng, doanh nghiệp vẫn gặp khó trong bài toán tối ưu chi phí

Nhu cầu điện ngày càng tăng cùng sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), trung tâm dữ liệu và công nghiệp công nghệ cao đang tạo áp lực lớn lên hệ thống năng lượng Việt Nam.
Bộ Công Thương phát động phong trào “Sáng kiến mỗi ngày”, thúc đẩy đổi mới sáng tạo

Bộ Công Thương phát động phong trào “Sáng kiến mỗi ngày”, thúc đẩy đổi mới sáng tạo

Sáng 27/10, tại Hà Nội, Bộ Công Thương phát động phong trào thi đua “Sáng kiến mỗi ngày” năm 2026, đồng thời khởi động Cuộc thi “Nhóm giải pháp Đổi mới sáng tạo - Chuyển đổi số ngành Công Thương”, nhằm khơi dậy tinh thần sáng tạo từ mỗi cá nhân, đơn vị và lan tỏa các giải pháp thiết thực trong toàn Ngành.
Imexpharm lãi 250 tỷ đồng sau 9 tháng, hoàn thành 65% kế hoạch năm

Imexpharm lãi 250 tỷ đồng sau 9 tháng, hoàn thành 65% kế hoạch năm

Dù doanh thu ghi nhận mức giảm, CTCP Dược phẩm Imexpharm (HOSE: IMP) vẫn đạt kết quả kinh doanh tích cực trong quý III/2026 và 9 tháng đầu năm 2026 nhờ kiểm soát hiệu quả chi phí giá vốn.
master