Ung thư niêm mạc miệng là một trong những loại ung thư phổ biến nhất trong nhóm ung thư đầu cổ, chiếm khoảng 90% các ca ung thư ác tính ở vùng khoang miệng. Căn bệnh này ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe, chức năng ăn uống, giao tiếp của người bệnh và có tỷ lệ tử vong cũng như tái phát cao.

Tại Việt Nam, tỷ lệ mắc bệnh liên quan đến thói quen hút thuốc lá, nhai trầu và uống rượu còn ở mức đáng báo động. Trong bối cảnh đó, việc nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ tiên tiến nhằm hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh trở nên cấp thiết.

Trí Tuệ Nhân Tạo – Công Cụ Hỗ Trợ Chẩn Đoán

Nhóm chuyên gia của Đại học Y Dược TPHCM đã hoàn thành 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 (machine learning)”. Mục tiêu của nghiên cứu là tích hợp dữ liệu lâm sàng, mô bệnh học và phân tích RNA bằng công nghệ học máy để xây dựng mô hình dự đoán chính xác, phục vụ chẩn đoán và điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân Việt.

TS.BS Huỳnh Công Nhật Nam, chủ nhiệm nhiệm vụ, chia sẻ: “Hiện tại, chưa có nghiên cứu nào tại Việt Nam thực hiện giải trình tự mRNA trên bệnh nhân ung thư biểu mô tế bào gai niêm mạc miệng. Vì vậy, nhóm chúng tôi đặt mục tiêu xây dựng mô hình học máy để hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh nhân ung thư niêm mạc miệng”.

Kết Quả Ấn Tượng

Trong khuôn khổ nhiệm vụ, nhóm nghiên cứu đã thực hiện một chuỗi các công việc phức tạp và có hệ thống. Trước hết, nhóm đánh giá đặc điểm lâm sàng và mô bệnh học của bệnh nhân ung thư niêm mạc miệng, sau đó giải trình tự và phân tích mRNA từ các khối mô bệnh phẩm. Dữ liệu được xử lý và đưa vào mô hình học máy với mục tiêu phân nhóm bệnh nhân, tiên lượng diễn biến và gợi ý các dấu ấn sinh học tiềm năng.

Hai mô hình học máy được lựa chọn là SVM và XGBoost đã cho kết quả ấn tượng: Đạt độ chính xác dự đoán phân nhóm lên đến 70,5% và 71,4%. Các mô hình này giúp bác sĩ dự đoán biểu hiện gene từ hình ảnh mô bệnh học và đặc điểm lâm sàng, một bước tiến quan trọng giúp tiết kiệm thời gian, chi phí mà vẫn duy trì độ chính xác cao.

Trang Web Hỗ Trợ Chẩn Đoán

Nhóm nghiên cứu đã xây dựng một trang web hỗ trợ chẩn đoán ung thư niêm mạc miệng bằng trí tuệ nhân tạo tại địa chỉ https://oscc.vn. Trang web này cung cấp công cụ hỗ trợ chẩn đoán và mở ra khả năng hợp tác với các công ty công nghệ sinh học, dược phẩm để phát triển các xét nghiệm và liệu pháp điều trị trúng đích hiệu quả hơn.

Trang web https://oscc.vn gồm nhiều phần chức năng như: tra cứu giải trình tự mRNA, phân tích mô bệnh học, biểu hiện gene, mô hình học máy, đánh giá đặc điểm lâm sàng, báo cáo kết quả… Giao diện đơn giản, dễ tiếp cận giúp các bác sĩ, nhà nghiên cứu và sinh viên y khoa có thể sử dụng thành thạo mà không cần chuyên môn sâu về công nghệ thông tin.

Phân Loại Ung Thư Niêm Mạc Miệng

Dựa trên phân tích dữ liệu, nhóm nghiên cứu đã phân loại ung thư biểu mô tế bào gai niêm mạc miệng thành hai nhóm riêng biệt với các đặc điểm lâm sàng và sinh học phân tử khác nhau. Phân nhóm 1 thường gặp ở bệnh nhân lớn tuổi, nam giới, có thói quen uống rượu. Nhóm này có các đặc điểm mô bệnh học nghiêm trọng hơn, nhưng phản ứng miễn dịch mạnh, tăng tế bào T CD8 và biểu hiện cao các gene SLAIN2, ADNP, SLK.

Phân nhóm 2 gặp ở nhóm bệnh nhân có đặc điểm lâm sàng nghiêm trọng hơn nhưng ít uống rượu. Các dấu ấn sinh học của nhóm này liên quan đến đột biến gene và quá trình phân chia tế bào, biểu hiện cao gene MARCKS, ít đáp ứng miễn dịch hơn, tiên lượng kém hơn.

Từ kết quả này, nhóm đã đề xuất 12 gene có biểu hiện khác biệt rõ giữa hai nhóm làm dấu ấn sinh học tiềm năng cho chẩn đoán và điều trị. Việc xây dựng mô hình dự đoán biểu hiện gene từ dữ liệu lâm sàng mở ra cơ hội điều trị cá nhân hóa, giúp bác sĩ có thêm công cụ hỗ trợ ra quyết định chính xác.

Cây dừa cạn, một loài thực vật quen thuộc ở Việt Nam, không chỉ được biết đến với giá trị cảnh quan mà còn là nguồn dược liệu quý cho ngành y dược hiện đại. Đặc biệt, hoạt chất từ rễ cây dừa cạn đã được chứng minh có khả năng chống ung thư hiệu quả.

Các nhà khoa học tại Trung tâm Ươm tạo Doanh nghiệp Nông nghiệp Công nghệ cao đã nghiên cứu và hoàn thiện quy trình nhân nuôi và chiết tách alkaloid từ rễ cây dừa cạn. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng rộng rãi nguồn dược liệu tự nhiên này trong sản xuất dược phẩm.

Tiềm năng của cây dừa cạn trong điều trị ung thư

Dừa cạn (Catharanthus roseus) là một loài cây dược liệu phổ biến ở Việt Nam, được sử dụng trong y học cổ truyền và hiện đại để điều trị nhiều loại bệnh, bao gồm cả ung thư. Thành phần dược tính quan trọng nhất trong dừa cạn là nhóm vinca alkaloid, có khả năng ức chế sự phân chia tế bào ung thư.

Các hoạt chất như vinblastine và vincristine đã được sử dụng rộng rãi trong điều trị ung thư và đang ngày càng thu hút sự quan tâm từ giới nghiên cứu cũng như doanh nghiệp dược phẩm. Nghiên cứu này tập trung vào việc nhân nuôi sinh khối rễ tơ dừa cạn và chiết tách alkaloid bằng công nghệ hiện đại.

Quy trình nghiên cứu và kết quả

Nhóm nghiên cứu đã xây dựng quy trình nhân nuôi sinh khối rễ tơ dừa cạn bằng hệ thống bioreactor và chiết tách alkaloid bằng CO₂ siêu tới hạn. Kết quả cho thấy, dòng rễ tơ dừa cạn mã VIN002 là vật liệu thích hợp nhất với hàm lượng vinca alkaloid đạt trung bình 10,3 mg/g khối lượng khô.

Ở điều kiện nuôi cấy tối ưu, sinh khối rễ thu được đạt hàm lượng alkaloid 24,15 mg/g sinh khối khô và năng suất trung bình đạt 13,54 mg/g sinh khối tươi. Điều kiện chiết tối ưu được xác định là ở nhiệt độ 45°C, áp suất 25 MPa và nồng độ cồn 7%.

Quy trình này không chỉ cho phép sản xuất dược phẩm với chất lượng cao mà còn đảm bảo an toàn sinh học và thân thiện với môi trường. Việc làm chủ quy trình nhân nuôi rễ tơ và tách chiết alkaloid từ dừa cạn mở ra một hướng phát triển mới cho ngành dược liệu Việt Nam.

Ứng dụng và triển vọng

Các sản phẩm từ nghiên cứu này có thể ứng dụng ngay vào việc phát triển thuốc hỗ trợ điều trị ung thư, thực phẩm bảo vệ sức khỏe, hoặc nguyên liệu cho các sản phẩm hóa mỹ phẩm có nguồn gốc tự nhiên. Với khả năng mở rộng quy mô sản xuất và đảm bảo chất lượng sản phẩm, công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho ngành y dược Việt Nam.

Không chỉ dừng lại ở việc hoàn thiện quy trình kỹ thuật, kết quả nghiên cứu còn là tiền đề cho các nghiên cứu sâu hơn về cải tiến giống, tối ưu hóa điều kiện nuôi cấy và phát triển thêm các dòng sản phẩm mới từ alkaloid thiên nhiên.