Đây là kết quả nghiên cứu trong vòng 4 năm của nhóm nghiên cứu do Phó giáo sư Alex Gavryushkin tại Trung tâm Nghiên cứu Toán Sinh học thuộc Đại học Canterbury dẫn đầu.

Trong nghiên cứu, các chuyên gia đã phát triển các thuật toán phân tích dữ liệu sinh học liên quan đến các bệnh di truyền phức tạp - chẳng hạn như ung thư và bệnh gout - nhằm giúp phát triển phác đồ điều trị dựa trên dữ liệu di truyền. 

Phó giáo sư Gavryushkin cho biết: “Phương pháp tiếp cận y học truyền thống thường xem xét nhiều bệnh nhân trong một tình trạng cụ thể nhằm lựa chọn ra phương pháp điều trị phù hợp. Tuy nhiên, đối với nhiều loại bệnh, trong đó có ung thư, tình trạng ở mỗi bệnh nhân rất khác nhau mặc dù họ có triệu chứng giống nhau. Do vậy, việc áp dụng cùng một loại thuốc và liệu pháp sẽ không phát huy hiệu quả.” Ông nhấn mạnh “bộ gene chính là câu trả lời cho điều đó”.

Phó giáo sư Gavryushkin chia sẻ nhóm nghiên cứu của ông đã phát triển và “đào tạo” các thuật toán của mình về dữ liệu gene và dữ liệu lâm sàng để kết nối tình trạng của từng bệnh nhân với những kiến thức và phương pháp đã được biết đến trong sinh học, y học. Sau đó, họ đã tiến hành thử nghiệm lâm sàng để đưa ra các khuyến nghị hữu ích, chẳng hạn như kết hợp các loại thuốc khác nhau trong điều trị.

Ông đánh giá công nghệ này sẽ cho phép các chuyên gia y tế đưa ra các phác đồ điều trị ung thư hiệu quả hơn, kiềm chế khả năng phát triển của các tế bào kháng trị liệu, đồng thời giúp việc chăm sóc y tế trở nên thuận tiện hơn. Do vậy, nghiên cứu của nhóm chủ yếu tập trung vào ưu tiên và lập kế hoạch cho các phương pháp điều trị theo hướng giảm thiểu nguy cơ phát triển các kiểu gene kháng trị liệu. Nguy cơ xấu nhất xảy ra sau điều trị là quần thể các tế bào kháng trị liệu phát triển trở lại. 

Phó giáo sư Gavryushkin khẳng định phương pháp sử dụng AI này có thể sẽ đóng vai trò như một trợ lý y học hoạt động một cách tin cậy cho các bác sĩ điều trị ung thư. Ông kỳ vọng phương pháp sẽ được ứng dụng trên toàn cầu, đặc biệt là ở những nơi mà các bác sĩ có thể không được đào tạo chuyên sâu về di truyền học hoặc không có thời gian để nghiên cứu tất cả các tài liệu trước đó về di truyền. 

Trong giai đoạn tiếp theo, nhóm nghiên cứu sẽ tập trung thử nghiệm công nghệ mới nói trên trong mối tương tác với các bệnh nhân, bác sĩ điều trị ung thư và các nhà nghiên cứu dịch tễ học.

Ngoài ra, nhóm của Phó giáo sư Gavryushkin cũng đang áp dụng các thuật toán nhằm điều trị bệnh gout, một căn bệnh di truyền phức tạp khác. Cả hai dự án nghiên cứu đều có sự cộng tác với các nhà nghiên cứu, chuyên gia y học đến từ New Zealand, Thụy Sĩ, Tây Ban Nha và Mỹ.

Thu Trang(Theo qdnd.vn)