Theo phóng viên TTXVN tại Trung Đông, công ty công nghệ sinh học Nexomic có trụ sở tại Dubai đang phát triển nền tảng AI DeepOmic, phân tích khối lượng lớn dữ liệu về sinh học khối u nhằm tìm ra những mô hình liên quan đến khả năng đáp ứng điều trị, tình trạng kháng thuốc và diễn biến của bệnh.
Giáo sư Humaid Al Shamsi, Giám đốc chuyên môn điều trị ung thư tại Burjeel Medical City, đồng thời là Giám đốc điều hành Viện Ung thư Burjeel, cho biết một trong những thách thức lớn của y học ung thư là những bệnh nhân cùng loại ung thư, cùng giai đoạn và được điều trị bằng cùng một phương pháp vẫn có thể có kết quả rất khác nhau. Theo ông, ung thư phức tạp hơn nhiều so với một đột biến đơn lẻ và ngay cả những bệnh nhân có các đặc điểm sinh học tương đồng cũng có thể có diễn biến bệnh khác nhau.
Để giải quyết vấn đề này, DeepOmic kết hợp nhiều lớp thông tin phân tử của khối u, thay vì chỉ tập trung vào từng đột biến riêng lẻ như HER2, KRAS hoặc BRCA. Hệ thống đồng thời phân tích hoạt động của gene, những thay đổi trong DNA và các dữ liệu sinh học khác để xây dựng bức tranh toàn diện hơn về cách khối u hình thành, phát triển và phản ứng với thuốc.
Phương pháp này, được gọi là “multi-omics”, đang mở ra hướng tiếp cận mới trong nghiên cứu ung thư. Tiến sĩ Ghadeer Ghosheh, Giám đốc AI của Nexomic, cho rằng việc kết hợp nhiều lớp thông tin có thể giúp nhận diện những mô hình mà phương pháp phân tích từng dấu hiệu riêng lẻ khó phát hiện, từ đó lý giải tốt hơn sự phát triển của ung thư và khả năng đáp ứng điều trị.
AI hiện đã được sử dụng trong nhiều khâu của chăm sóc ung thư, từ hỗ trợ phát hiện bệnh sớm thông qua phân tích hình ảnh y tế và tiêu bản mô đến khai thác hồ sơ sức khỏe. Tuy nhiên, không phải mọi loại ung thư đều có mục tiêu điều trị rõ ràng và nhiều khối u có thể phát triển khả năng kháng thuốc. Vì vậy, Nexomic đang hướng tới việc sử dụng AI để khai phá các mô hình phức tạp trong dữ liệu, thay vì chỉ tìm kiếm một dấu hiệu sinh học đơn lẻ.
Giám đốc điều hành Nexomic Mohammad Ghosheh cho biết công ty muốn thu hẹp khoảng cách giữa những hiểu biết về sinh học ung thư và khả năng ứng dụng trong thực tế, qua đó hỗ trợ các quyết định điều trị và đưa y học cá thể hóa đến gần hơn với bệnh nhân.
Việc kết hợp AI với dữ liệu đa tầng về khối u đang mở ra triển vọng xác định chính xác hơn đặc điểm của từng bệnh nhân, qua đó lựa chọn phương pháp điều trị phù hợp và hạn chế tình trạng áp dụng một liệu pháp giống nhau cho những bệnh nhân có đặc điểm sinh học khác nhau.
