Công cụ xét nghiệm mới trên áp dụng mô hình máy học (machine learning – một nhánh của AI), để phân tích các sản phẩm phụ trong quá trình trao đổi chất hoặc chuyển hóa trong mẫu máu. Những chất chuyển hóa này – tìm thấy trong huyết thanh (phần dung dịch của máu) – hoạt động như dấu ấn sinh học có khả năng báo hiệu sự hiện diện của bệnh ung thư trong cơ thể.
Huyết thanh khô (DSS) thường được lưu trữ để sử dụng trong các xét nghiệm chẩn đoán khác nhau. Tuy nhiên, trong trường hợp chẩn đoán ung thư, việc sử dụng các huyết thanh này có thể là một thách thức. Nguyên nhân là do các dấu hiệu sinh học nhạy cảm bị suy giảm và lượng máu thường không đủ để cho ra kết quả đáng tin cậy.
Chính vì vậy, các nhà nghiên cứu đề xuất sử dụng các hạt nano vô cơ để cải thiện chẩn đoán bệnh, cũng như đặc biệt chú ý đến phương pháp đo phổ khối lượng di động ion (NPELDI MS – phương pháp đo khối lượng phân tử của một hợp chất dựa trên sự chuyển động của các ion nguyên tử), mang lại kết quả đáng tin cậy với độ nhạy tốt hơn. Công cụ mới sẽ ứng dụng các hạt nano vô cơ để tăng cường cô đặc có chọn lọc và làm giàu các hợp chất trao đổi chất từ các mẫu máu. Các quy trình làm việc phải được tiêu chuẩn hóa để đảm bảo độ tin cậy trong tất cả các phòng thí nghiệm.
Dựa trên mô hình máy học, các nhà nghiên cứu phát hiện ra những mẫu DSS vẫn bảo tồn các dấu hiệu sinh học quan trọng.
“Chỉ mất vài phút và cần chưa đầy 0,05 ml máu, công cụ xét nghiệm được AI hỗ trợ có thể phân biệt được bệnh nhân mắc ung thư tuyến tụy, dạ dày hoặc đại trực tràng với những người không bị ung thư”, người dẫn đầu nhóm nghiên cứu, ông Ruimin Wang đang giảng dạy tại Đại học Giao thông Thượng Hải, viết trong báo cáo nghiên cứu xuất bản trên tạp chí Nature Sustainability ngày 22/4. Bằng cách phát hiện một số hóa chất trong máu, công cụ mới có thể xác định bệnh nhân mắc bệnh ung thư với tỷ lệ cao, dao động trong khoảng 82% đến 100%.
Đánh giá của nhóm nghiên cứu cũng cho thấy rằng việc triển khai công cụ xét nghiệm này ở các khu vực kém phát triển hơn như nông thôn có thể làm giảm tỷ lệ sai sót các trường hợp ung thư không được chẩn đoán. Theo nhóm tác giả, công cụ mới có thể giúp giảm tới 55% các trường hợp không được chẩn đoán ở các vùng kém phát triển.
“So với máu lỏng, huyết thanh khô có thể được thu thập, lưu trữ và vận chuyển với chi phí thấp hơn nhiều và với thiết bị đơn giản hơn nhiều", Tiến sĩ Chaoyuan Kuang, trợ lý giáo sư tại Đại học Y khoa Albert Einstein kiêm bác sĩ chuyên khoa ung thư tại Hệ thống Y tế Montefiore, không tham gia vào nghiên cứu, đánh giá. Theo Tiến sĩ Kuang, việc lưu trữ máu khô tương đối dễ dàng có thể giúp dân chủ hóa việc cung cấp xét nghiệm phát hiện sớm ung thư trên toàn thế giới. Tuy nhiên, ông Kuang cũng khẳng định tính hiệu quả của công cụ mới sẽ cần nhiều thử nghiệm hơn để có thể đánh giá, đặc biệt là ở các quần thể lớn và đa dạng.
Theo tạp chí khoa học Live Science, sàng lọc các dấu hiệu sinh học qua máu được coi là một phương pháp tiềm năng để phát hiện các loại bệnh ung thư ở giai đoạn đầu. Mặc dù là một trong những bệnh ung thư nguy hiểm nhất thế giới, ung thư tuyến tụy, đại trực tràng và dạ dày hiện chưa có công cụ xét nghiệm máu đủ chính xác để tự chẩn đoán bệnh. Thay vào đó, các bác sĩ thường dựa vào hình ảnh hoặc phẫu thuật để phát hiện mô ung thư.
Ở Mỹ, hiện chỉ có một phương pháp xét nghiệm dấu ấn sinh học được Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm (FDA) phê duyệt để chẩn đoán ung thư tuyến tụy. Phương pháp này được gọi là CA19-9. Phương pháp hiện tại phát hiện chất chuyển hóa có độ chính xác khoảng 80% trong việc xác định các trường hợp có triệu chứng của bệnh. Tuy nhiên, nó chỉ phát hiện ra 13% trường hợp bệnh nhân không có triệu chứng và không đủ hiệu quả trong việc phát hiện ung thư sớm.
Các nhà khoa học ước tính đến năm 2030, khoảng 75% số ca tử vong do ung thư sẽ xảy ra ở các nước có thu nhập thấp và trung bình, nơi người dân phải đối mặt với những rào cản lớn trong hệ thống chăm sóc y tế. Các tác giả nghiên cứu hy vọng với công cụ xét nghiệm, một phần vì sử dụng máu khô, có thể giúp cải thiện khả năng tiếp cận các xét nghiệm ở những vùng sâu vùng xa, nơi nguồn lực còn hạn chế.
