Nội dung chính
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.