Một giọt máu khô có thể phát hiện chính xác và nhanh chóng bệnh ung thư bằng trí tuệ nhân tạo.

Sàng lọc các dấu ấn sinh học trong máu vẫn được xem là một phương pháp tiềm năng để phát hiện ung thư ở giai đoạn sớm - giai đoạn bệnh nhân chưa xuất hiện các triệu chứng đặc trưng và tỷ lệ sống sót cao hơn nếu được chữa trị kịp thời. Tuy nhiên, việc chẩn đoán một số loại ung thư nguy hiểm nhất trên thế giới như: ung thư tuyến tụy, ung thư đại tràng và ung thư dạ dày đòi hỏi các xét nghiệm máu độc lập và có độ chính xác cao. Vì vậy, đối với các loại ung thư này, bác sỹ thường dựa vào hình ảnh hoặc các phẫu thuật để phát hiện mô ung thư.

Điều gì tạo nên sự khác biệt?

Trong các thí nghiệm sơ bộ, nhóm nghiên cứu đã sử dụng công cụ AI để phân biệt giữa bệnh nhân được chẩn đoán mắc 1 trong 3 loại ung thư là ung thư tuyến tụy, ung thư dạ dày, ung thư đại tràng với những người không mắc ung thư. Đây là một công cụ sử dụng máy học (một dạng của AI), để phân tích các chất chuyển hóa có trong các mẫu máu. Các chất chuyển hóa này được tìm thấy trong máu, được gọi là huyết thanh, và hoạt động như "các dấu ấn sinh học" có thể tiềm ẩn sự hiện diện của ung thư trong cơ thể. Theo nhóm nghiên cứu, điểm đáng chú ý ở đây là mặc dù phân tích từ công cụ AI chỉ kéo dài trong vài phút nhưng kết quả đưa ra lại có độ chính xác tương đối cao khi có thể xác định một bệnh nhân đang mắc ung thư với độ chính xác khoảng 82-100%.

Nhóm nghiên cứu đã tiến hành so sánh kết quả của thử nghiệm trên với các kiểm tra chẩn đoán bằng máu lỏng truyền thống để đánh giá về độ chính xác và hiệu quả của phương pháp lấy mẫu máu khô. Kết quả chỉ ra rằng, phương pháp chẩn đoán bằng mẫu máu khô có thể phát hiện tới 81,2% các trường hợp mắc ung thư tuyến tụy, cao hơn con số 76,8% khi sử dụng các mẫu máu lỏng. Điều này cho thấy, các mẫu máu khô cũng rất hiệu quả trong việc chẩn đoán ung thư so với các kiểm tra máu lỏng truyền thống. Nhóm nghiên cứu cho rằng, nếu thử nghiệm được áp dụng trong một chương trình sàng lọc ung thư với quy mô lớn hơn, phương pháp này có thể tạo ra sự khác biệt rõ ràng. Ví dụ, nếu việc sàng lọc ung thư được tiến hành trên quy mô dân số ở vùng nông thôn Trung Quốc, tỷ lệ các trường hợp mắc ung thư chưa được chẩn đoán có thể giảm xuống từ 20 đến 50%, đặc biệt là phát hiện các loại ung thư nguy hiểm.

Bình luận về nghiên cứu này, TS Chaoyuan Kuang - Trường Y học Albert Einstein (Hoa Kỳ), người không tham gia vào nghiên cứu, cho biết, so với máu lỏng, huyết thanh khô có thể được thu thập, lưu trữ và vận chuyển với chi phí thấp hơn cùng với các thiết bị đơn giản hơn. Điều này có thể giúp phổ biến phương pháp xét nghiệm kiểm tra phát hiện sớm ung thư trên toàn thế giới. Tuy nhiên, cũng theo TS Chaoyuan Kuang, phương pháp chẩn đoán ung thư này sẽ cần thêm thời gian để có thể trở nên phổ biến.

Các rủi ro từ độ tin cậy

Mẫu huyết thanh khô (DSS) là một mẫu máu nhỏ của huyết thanh đã được làm khô, thường được sử dụng trong các kiểm tra chẩn đoán khác nhau. Trong trường hợp chẩn đoán ung thư, việc sử dụng mẫu huyết thanh khô vẫn còn là một thách thức lớn. Lý do nằm ở sự phân hủy của các dấu ấn sinh học và lượng máu thu thập không đủ để đưa ra kết quả một cách đáng tin cậy.

Vì vậy, các nhà nghiên cứu đề xuất sử dụng các hạt nano vô cơ để nâng cao độ chính xác của quá trình chẩn đoán ung thư. Cụ thể, họ tập trung vào phương pháp khối phổ tăng cường (NPELDI MS), sử dụng các hạt nano vô cơ để cải thiện tập trung chọn lọc và làm giàu các hợp chất chuyển hóa từ các mẫu. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu lưu ý rằng, việc điều chỉnh NPELDI MS cho các phân tích mẫu huyết thanh khô đến nay vẫn chưa được xác thực. Đây là một rào cản đòi hỏi các quy trình làm việc chuẩn hóa để đảm bảo độ tin cậy trong tất cả các thí nghiệm.

Dựa trên một mô hình máy học mà các nhà nghiên cứu tạo ra, họ nhận thấy các mẫu huyết thanh khô này có thể bảo tồn được các dấu ấn sinh học quan trọng. Đây là một phát hiện quan trọng để giúp các nhà khoa học nâng cao được độ chính xác của các xét nghiệm.

Các mẫu huyết thanh khô có thể bảo tồn được các dấu ấn sinh học quan trọng.

Một công cụ tiềm năng

TS Chaoyuan Kuang chia sẻ, đây là một bước khởi đầu tuyệt vời. Tuy nhiên, ông cho rằng cần thử nghiệm nhiều hơn và trên đa dạng các nhóm dân số để có thể đánh giá liệu phương pháp này sẽ áp dụng thành công đối với các nhóm khác nhau hay không. Bên cạnh đó, do thử nghiệm mô hình máy học mới chỉ được áp dụng với những bệnh nhận đã được chẩn đoán mắc ung thư, cần thêm các thử nghiệm khác để chứng minh tính hữu ích của mô hình này như một công cụ chẩn đoán thực sự.

Nói về nghiên cứu này, TS Michael Cecchini - Phó Giám đốc Chương trình ung thư đại tràng tại Trung tâm Ung thư đường tiêu hóa tại Trung tâm Ung thư Yale (Hoa Kỳ, một lần kiểm tra máu như vậy sẽ cần phải trải qua “các thử nghiệm lâm sàng mở rộng” với hàng nghìn bệnh nhân và sự xem xét từ cơ quan quản lý, tuy nhiên, không thể phủ nhận tiềm năng của công cụ này là rất lớn.

Đến năm 2030, các nhà khoa học ước tính, khoảng 75% các trường hợp tử vong do ung thư sẽ xảy ra ở các nước thu nhập thấp và trung bình, nơi mà người dân phải đối mặt với rào cản trong việc tiếp cận các dịch vụ chăm sóc y tế. Công cụ mới, với ưu điểm là sử dụng mẫu máu khô để chẩn đoán ung thư được kỳ vọng sẽ giúp cải thiện việc tiếp cận kiểm tra chẩn đoán ung thư ở các khu vực xa xôi nơi tài nguyên hạn chế.