Một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mới có thể dự đoán khả năng đáp ứng điều trị của bệnh nhân ung thư phổi tế bào nhỏ ngay từ trước khi bắt đầu liệu pháp, mở ra hướng tiếp cận cá thể hóa điều trị và nâng cao cơ hội sống cho người bệnh. Đây là kết quả từ một nghiên cứu vừa công bố trên tạp chí npj Precision Oncology, cho thấy tiềm năng ứng dụng mạnh mẽ của AI trong lĩnh vực ung thư học.

Công cụ mang tên PhenopyCell được phát triển một nhóm nghiên cứu do bác sĩ Prantesh Jain thuộc Viện Ung thư Winship của Đại học Emory  ở Atalanta – Hoa Kỳ, cho phép các bác sĩ xác định liệu bệnh nhân mắc ung thư phổi tế bào nhỏ giai đoạn lan rộng có đáp ứng với hóa trị dựa trên platinum hay không, mà không cần thực hiện thêm các thủ thuật xâm lấn như sinh thiết. Điều này giúp bệnh nhân tránh được những phương pháp điều trị không hiệu quả, đồng thời có cơ hội tham gia sớm vào các thử nghiệm lâm sàng với các loại thuốc mới, cũng như hiểu rõ hơn về tiên lượng bệnh.

Ung thư phổi tế bào nhỏ (SCLC) là một trong những dạng ung thư nguy hiểm nhất do tốc độ tiến triển nhanh và thường được phát hiện ở giai đoạn muộn. Khoảng 70% bệnh nhân được chẩn đoán khi bệnh đã lan rộng ra nhiều bộ phận trong cơ thể. Ở giai đoạn này, thời gian sống trung bình chỉ khoảng 12-13 tháng, khiến việc lựa chọn đúng phương pháp điều trị ngay từ đầu trở nên đặc biệt quan trọng.

Hiện nay, mặc dù có nhiều phân nhóm khác nhau của SCLC, nhưng y học vẫn chưa có cách phân biệt rõ ràng giữa chúng. Vì vậy, tất cả bệnh nhân thường được điều trị theo cùng một phác đồ chuẩn gồm hóa trị kết hợp liệu pháp miễn dịch. Tuy nhiên, không phải ai cũng đáp ứng với phương pháp này. Khi phát hiện điều trị không hiệu quả thì bệnh thường đã tiến triển quá xa, làm giảm cơ hội chuyển sang các phương án khác.

Trong nhiều loại ung thư khác, các dấu ấn sinh học như protein hoặc đột biến gen có thể giúp dự đoán khả năng đáp ứng điều trị. Tuy nhiên, với ung thư phổi tế bào nhỏ, đến nay vẫn chưa xác định được dấu ấn sinh học đáng tin cậy. Đây chính là khoảng trống mà PhenopyCell hướng tới lấp đầy.

Công cụ này hoạt động bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tiêu bản giải phẫu bệnh và hồ sơ y tế của bệnh nhân. Trong nghiên cứu hồi cứu, các nhà khoa học đã sử dụng PhenopyCell để phân tích mẫu bệnh học của 281 bệnh nhân tại ba cơ sở y tế lớn. Kết quả cho thấy công cụ có thể dự đoán chính xác khả năng đáp ứng với hóa trị trước khi điều trị bắt đầu, với độ chính xác cao hơn so với phương pháp phân tích thủ công truyền thống.

Một phát hiện đáng chú ý là sự khác biệt trong cấu trúc tế bào miễn dịch của khối u. Những bệnh nhân có kết quả điều trị tốt thường có nhiều tế bào miễn dịch hơn, được sắp xếp thành các cụm có tổ chức xung quanh khối u, cho thấy phản ứng miễn dịch rất mạnh. Ngược lại, ở những bệnh nhân có tiên lượng xấu, các tế bào miễn dịch ít hơn và phân bố rời rạc, xa khối u. Những đặc điểm này rất khó nhận biết bằng mắt thường và chỉ có thể được phát hiện thông qua phân tích bằng AI.

Một ưu điểm lớn của PhenopyCell là tận dụng chính các tiêu bản bệnh học đã có sẵn từ quá trình chẩn đoán ban đầu. Điều này đồng nghĩa với việc không cần thêm chi phí, không cần thực hiện thêm thủ thuật, và đặc biệt phù hợp trong bối cảnh bệnh tiến triển nhanh, khi việc sinh thiết lại gần như không khả thi.

Sự ra đời của công cụ này được kỳ vọng sẽ góp phần thúc đẩy y học chính xác trong điều trị ung thư phổi tế bào nhỏ, giúp bác sĩ lựa chọn phương pháp phù hợp cho từng bệnh nhân. Trong tương lai, khi ngày càng có nhiều liệu pháp mới được phát triển, việc xác định đúng bệnh nhân phù hợp với từng phương pháp sẽ trở thành yếu tố then chốt để nâng cao hiệu quả điều trị và kéo dài thời gian sống.

Đ.T.V (NASTIS), theo https://medicalxpress.com