Phát Hiện Ung Thư Não Bằng Trí Tuệ Nhân Tạo Phân Tích Kết Quả Xét Nghiệm Máu

Gần đây, các nhà nghiên cứu liên kết với Đại học Strathclyde, Glasgow đã cấp bằng sáng chế cho một phương pháp phân tích mẫu máu để phát hiện ung thư não. Các nhà nghiên cứu tại ClinSpec Diagnostics Limited đã kết hợp quang phổ và thuật toán trí tuệ nhân tạo để phát hiện ung thư não dựa trên sinh thiết máu. Như được báo cáo bởi Psychology Today, nghiên cứu này đã được công bố gần đây trên tạp chí Nature Communications, và theo nhóm nghiên cứu, công việc này đại diện cho một bước phát triển quan trọng trong việc sử dụng quang phổ lâm sàng và trí tuệ nhân tạo.

Nghiên cứu được trình bày trong nghiên cứu này có thể làm cho việc phát hiện ung thư não trở nên dễ dàng và đơn giản hơn. Các cơn đau đầu xảy ra thường xuyên có thể là triệu chứng của ung thư não, nhưng mặc dù đau đầu rất phổ biến, ung thư não không phải là như vậy. Các bác sĩ lâm sàng cần một phương pháp tốt hơn để phân biệt những cơn đau đầu nào là nguyên nhân gây lo lắng và những cơn đau đầu nào ít gây lo lắng hơn. Bác sĩ phải có thể thực hiện một số hình thức phân loại và giảm thời gian và tài nguyên đầu tư vào việc chẩn đoán ung thư não bằng cách sử dụng các kỹ thuật chụp ảnh não tốn kém. Nếu một xét nghiệm máu đơn giản có thể cung cấp cho các bác sĩ lâm sàng thông tin đáng tin cậy giúp họ chẩn đoán các trường hợp ung thư não, nó có thể cứu sống nhiều người.

Đây là lý do tại sao các nhà nghiên cứu của ClinSpec đã cố gắng phát triển một thuật toán giúp các bác sĩ phân loại các trường hợp có thể bị ung thư não, phân biệt chúng với các nguyên nhân khác gây đau đầu.

Một trong những phương pháp phổ biến để phát hiện bệnh như ung thư là sinh thiết lỏng, thực hiện sinh thiết trên các chất lỏng của cơ thể thay vì mẫu mô. Thị trường sinh thiết lỏng đang phát triển nhanh chóng, đạt kích thước ước tính 2,4 tỷ đô la theo nghiên cứu thị trường của BC Research LLC. Sinh thiết lỏng đã chứng minh hiệu quả trong việc phát hiện dấu hiệu của ung thư, vì nó có thể phát hiện DNA tumor tế bào tự do lưu thông, hoặc ctDNA, và các tế bào tumor lưu thông, hoặc CRC. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu từ ClinSpec đã sử dụng một phương pháp phân tích khác, thực hiện quang phổ trên mẫu máu để tìm các dấu hiệu sinh hóa chỉ ra ung thư.

Quang phổ là quá trình sử dụng bức xạ điện từ để tìm các thành phần hóa học cụ thể. Ánh sáng được chia thành các tần số điện từ thành phần, và các tần số này sẽ phản ứng khác nhau với các hóa chất khác nhau. Đội nghiên cứu ClinSpec đã sử dụng ánh sáng hồng ngoại để tạo ra các biểu diễn của mẫu máu, một kỹ thuật được gọi là quang phổ hồng ngoại tổng thể phản xạ (ATR)-Fourier biến đổi (FTIR). Đội nghiên cứu cho biết kỹ thuật này là một kỹ thuật không phá hủy, không xâm lấn, tạo ra hồ sơ sinh hóa của mẫu một cách đáng tin cậy mà không cần chuẩn bị mẫu rộng rãi. Các biểu diễn của mẫu máu sau đó có thể được phân tích để tìm các bất thường, kiểm tra các dấu hiệu có thể của ung thư.

Để phân tích dữ liệu, một máy vector hỗ trợ được sử dụng để tạo ra một mô hình phân loại. Máy vector hỗ trợ được sử dụng cho phân loại và phân tích hồi quy, và chúng hoạt động bằng cách vẽ các ranh giới quyết định, hoặc các dòng phân chia dữ liệu thành nhiều lớp. Thuật toán cố gắng tối đa hóa khoảng cách giữa dòng chia và các điểm dữ liệu ở cả hai bên của dòng, và khoảng cách càng lớn, phân loại càng tự tin.

Đội nghiên cứu cho biết phương pháp phân tích mẫu máu của họ có thể phân biệt hiệu quả giữa mẫu ung thư và mẫu không phải ung thư. Có tỷ lệ nhạy 93,2% và tỷ lệ đặc hiệu 92,8%. Theo MDDI Online, các nhà nghiên cứu cho biết khi phân tích mẫu từ một nhóm 104 bệnh nhân khác nhau, phương pháp hỗ trợ trí tuệ nhân tạo của họ có thể phân biệt bệnh nhân khỏe mạnh và ung thư khoảng 86% thời gian.

Các nhà nghiên cứu đã giải thích trong nghiên cứu:

“Công việc này trình bày một bước trong việc dịch quang phổ ATR-FTIR vào lâm sàng. Bước này hướng tới phân tích cao cấp có ý nghĩa trong lĩnh vực quang phổ hồng ngoại cũng như môi trường lâm sàng. Phân tích huyết thanh sử dụng kỹ thuật này sẽ phù hợp lý tưởng trong con đường lâm sàng như một công cụ phân loại cho ung thư não.”