AI tạo ra phương pháp chữa trị tiềm năng cho ung thư biểu mô tế bào gan. Ảnh: iStock.

New York Post đưa tin trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ phát triển một phương pháp điều trị ung thư chỉ trong 30 ngày mà còn có thể dự đoán tỷ lệ sống sót của bệnh nhân.

Trong một nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Chemical Science, các nhà nghiên cứu ở Đại học Toronto phối hợp với công ty công nghệ sinh học Insilico Medicine tạo ra phương pháp điều trị tiềm năng cho ung thư biểu mô tế bào gan (HCC). Những nhà nghiên cứu sử dụng Pharma.AI, một nền tảng AI chuyên khám phá thuốc.

Theo Cleveland Clinic, HCC là loại ung thư gan phổ biến nhất. Căn bệnh bắt đầu khi một khối u xuất hiện trên gan.

Quá trình tạo ra phương pháp điều trị mới

Bằng cách áp dụng AlphaFold, một cơ sở dữ liệu AI cung cấp cấu trúc protein, cho Pharma.AI, các nhà khoa học đã phát hiện một mục tiêu mới để tạo ra lộ trình điều trị HCC chưa từng được biết đến. Họ phát triển một phân tử tấn công mới có thể liên kết với mục tiêu đó mà không cần công cụ trợ giúp nào khác.

Việc tạo ra loại thuốc tiềm năng được hoàn thành chỉ trong 30 ngày kể từ khi họ lựa chọn mục tiêu và tổng hợp 7 hợp chất. Sau khi tạo ra các hợp chất lần thứ 2, họ phát hiện một phân tử mạnh hơn nhưng loại thuốc này vẫn cần trải qua thử nghiệm lâm sàng trước khi được sử dụng rộng rãi.

Alex Zhavoronkov, người sáng lập, giám đốc điều hành của Insilico medicine, cho biết: “Mặc dù thế giới đang say mê với những tiến bộ của AI trong nghệ thuật và ngôn ngữ, các thuật toán AI của chúng tôi đã tạo ra được các chất ức chế mạnh nhắm vào mục tiêu cụ thể, với sự trợ giúp của AlphaFold".

Alex Zhavoronkov, người sáng lập của Insilico medicine nói về những tiến bộ đột phá của AlphaFold và Pharma.AI. Ảnh: Shutterstock.

AI đang thay đổi nhanh chóng nền y học vì phương pháp thử nghiệm truyền thống trở nên chậm, tốn kém và bị hạn chế về phạm vi khám phá.

Michael Levitt, người đoạt giải Nobel về hóa học, nói: "Bài báo này là một bằng chứng khác về việc AI có khả năng đẩy nhanh tốc độ, nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong quy trình khám phá thuốc".

Ông chia sẻ việc kết hợp khả năng dự đoán của AlphaFold với công nghệ xác định mục tiêu và thuốc của nền tảng Pharma.AI đang đưa loài người lên đỉnh một kỷ nguyên mới về khám phá thuốc nhờ AI.

Vào năm 2022, AlphaFold có bước đột phá lớn trong cả AI và sinh học cấu trúc vì họ có thể dự đoán cấu trúc protein cho toàn bộ bộ gen của con người.

Đồng tác giả Feng Ren, giám đốc khoa học và đồng giám đốc điều hành của Insilico Medicine, cho biết: “AlphaFold đã mở ra con đường mới cho việc dự đoán cấu trúc của tất cả protein trong cơ thể con người".

AlphaFold có thể dự đoán cấu trúc của tất cả protein trong cơ thể người. Điều này đem lại lợi ích to lợn trong việc chữa trị. Ảnh: iStock.

Ông nói thêm Insilico Medicine coi đó là một cơ hội tuyệt vời để áp dụng những cấu trúc protein vào nền tảng AI của công ty nhằm tạo ra các phương pháp trị liệu mới.

Các nhà nghiên cứu cũng giải thích cách những loại thông tin AI khác nhau có thể cách mạng hóa lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Alan Aspuru-Guzik, giáo sư hóa học và khoa học máy tính tại Khoa Khoa học & Nghệ thuật Đại học Toronto, cho biết: “Điều này chứng tỏ AI có thể giúp giới nghiên cứu mở rộng phạm vi bệnh mà chúng ta có thể chữa trị".

AI dự đoán được tỷ lệ sống sót của bệnh nhân

Trong một nghiên cứu riêng được công bố trên tạp chí JAMA Network Open, một hệ thống AI do các nhà khoa học tại Đại học British Columbia và tổ chức BC Cancer phát minh có thể dự đoán tỷ lệ sống sót của bệnh nhân ung thư bằng cách sử dụng ghi chú của bác sĩ.

Mô hình sử dụng bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của AI, một công cụ giúp AI hiểu ngôn ngữ phức tạp của con người. NLP có thể phân tích các ghi chú của bác sĩ sau lần khám đầu và xác định các đặc điểm riêng cho từng bệnh nhân.

Nó có thể dự đoán tỷ lệ sống sót sau 6 tháng, 36 tháng và 60 tháng với tỷ lệ chính xác trên 80%. Mô hình này cũng có thể xác định tỷ lệ cho tất cả loại ung thư, trong khi các mô hình trước đây chỉ có thể áp dụng cho một số loại ung thư nhất định.

Mô hình mới có thể dự đoán tỷ lệ sống sót của bệnh nhân ung thư. Ảnh: iStock.

Tác giả chính, tiến sĩ John-Jose Nunez, bác sĩ tâm thần và nghiên cứu lâm sàng tại Trung tâm Rối loạn Tâm trạng UBC và BC Cancer, nói: “Về cơ bản, AI đọc tài liệu tư vấn tương tự cách con người đọc nó. Những tài liệu này có nhiều chi tiết như tuổi của bệnh nhân, loại ung thư, tình trạng sức khỏe tiềm ẩn, quá khứ sử dụng chất gây nghiện và tiền sử gia đình".

Tiến sĩ cho biết AI sẽ kết hợp tất cả thông tin trên để vẽ nên một bức tranh hoàn chỉnh hơn về kết quả khám của bệnh nhân.

Trước đây, tỷ lệ sống sót sau ung thư được tính toán hồi cứu và chỉ được phân loại theo một số yếu tố chung như loại mô và vị trí ung thư.

Các nhà khoa học thử nghiệm mô hình này bằng cách sử dụng dữ liệu từ 47.625 bệnh nhân trên 6 cơ sở BC Cancer ở British Columbia. Tiến sĩ Nunez cho biết: “Mô hình này dựa trên dữ liệu của BC Cancer nên nó là một công cụ rất tiềm năng để dự đoán tỷ lệ sống sót sau ung thư ở đây”.

Ông nói thêm điều tuyệt vời về các mô hình NLP là chúng có khả năng mở rộng cao, dễ mang theo và không yêu cầu các bộ dữ liệu có cấu trúc. Họ có thể nhanh chóng tạo ra các mô hình này bằng cách sử dụng dữ liệu địa phương để cải thiện hiệu suất khám bệnh ở một khu vực mới.