Đột phá trong chẩn đoán và điều trị ung thư miệng

Bước đột phá trong chẩn đoán ung thư miệng

Nhóm chuyên gia Đại học Y Dược TPHCM đã thực hiện nghiên cứu "Xây dựng mô hình đánh giá đặc điểm hóa mô miễn dịch và sinh học phân tử của ung thư biểu mô tế bào gai niêm mạc miệng bằng kỹ thuật học máy". 

Theo TS.BS Huỳnh Công Nhật Nam (Khoa Răng Hàm Mặt, Đại học Y Dược TPHCM), động lực lớn nhất để nhóm thực hiện nghiên cứu này chính là mong muốn cải thiện hiệu quả điều trị cho bệnh nhân. 

Tại Việt Nam, việc ứng dụng các kỹ thuật phân tích biểu hiện gene kết hợp trí tuệ nhân tạo trong ung thư miệng gần như chưa từng được triển khai. Trong khi đó, trên thế giới, y học cá thể hóa đang trở thành xu hướng tất yếu, giúp bác sĩ xác định từng khối u, từ đó xây dựng phác đồ điều trị trúng đích, nâng cao tỷ lệ sống và chất lượng cuộc sống cho người bệnh.

Tuy nhiên, hành trình nghiên cứu của nhóm không dễ dàng. "Khó khăn lớn nhất là việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đầy đủ. Học máy đòi hỏi khối lượng dữ liệu lớn, được chuẩn hóa, đồng bộ và đặc biệt phải chính xác tuyệt đối. 

Hiện nay, dữ liệu y khoa tại Việt Nam vẫn còn manh mún, thiếu liên kết và chưa được số hóa toàn diện, khiến nhóm phải mất nhiều thời gian cho khâu tiền xử lý dữ liệu. Bên cạnh đó, việc ứng dụng các kỹ thuật giải trình tự gene hiện đại (như mRNA-seq) cũng rất tốn kém, đòi hỏi sự hỗ trợ giữa các bệnh viện, phòng thí nghiệm và các chuyên gia công nghệ thông tin", TS.BS Huỳnh Công Nhật Nam phân tích.

Điểm nổi bật của mô hình học máy do nhóm phát triển chính là khả năng tích hợp dữ liệu đa lớp: Từ đặc điểm lâm sàng, kết quả giải phẫu bệnh, đến dữ liệu phân tích gene. 

Thay vì chỉ dựa vào quan sát mô bệnh học như trước, giờ đây, mô hình có thể phân tích toàn diện, xác định dấu ấn sinh học đặc trưng của từng bệnh nhân, từ đó dự đoán nguy cơ tiến triển bệnh và đáp ứng điều trị. Đây là bước tiến quan trọng, giúp cá thể hóa việc điều trị, tối ưu hiệu quả, giảm tái phát và biến chứng.

Kỳ vọng mở rộng ứng dụng sang các loại ung thư khác

TS.BS Huỳnh Công Nhật Nam tin tưởng mô hình học máy sẽ trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị ung thư miệng. Không chỉ giúp nhận diện sớm nhóm bệnh nhân có nguy cơ cao, mô hình còn hỗ trợ xây dựng phác đồ cá nhân hóa - mỗi bệnh nhân sẽ có "lộ trình" điều trị riêng, phù hợp với đặc điểm sinh học của họ. 

Điều này đặc biệt quan trọng với ung thư miệng, vốn có tỷ lệ tái phát cao và đáp ứng điều trị khác nhau giữa các cá thể.

Ngoài ra, nhóm nghiên cứu kỳ vọng kết quả bước đầu này sẽ trở thành tiền đề để mở rộng ứng dụng sang các loại ung thư khác, đặc biệt là ung thư vùng đầu cổ. 

"Mục tiêu cuối cùng là xây dựng hệ thống chẩn đoán và điều trị ung thư toàn diện. Để đạt được điều đó, cần có chính sách hỗ trợ nghiên cứu ứng dụng công nghệ cao, khuyến khích hợp tác liên ngành giữa y học, sinh học và công nghệ thông tin. 

Đồng thời, việc đào tạo đội ngũ nhân lực có nền tảng liên ngành, vừa nắm vững chuyên môn y sinh, vừa hiểu sâu về trí tuệ nhân tạo, sẽ đóng vai trò then chốt trong việc phát triển bền vững", bác sĩ Huỳnh Công Nhật Nam bày tỏ.

Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào y học cũng đòi hỏi sự tin tưởng, đồng thuận và phối hợp chặt chẽ giữa bác sĩ và bệnh nhân. Khi người bệnh tin tưởng và tuân thủ phác đồ điều trị, hiệu quả điều trị sẽ được nâng cao.