Các nhà khoa học tại Viện Sinh học Tính toán tại Technische Universität München (TUM) đã phát triển công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) mới để giúp các nhà nghiên cứu ước tính tốc độ phản ứng của quá trình phiên mã, nối và suy thoái RNA mà không cần bất kỳ dữ liệu thí nghiệm nào. Công nghệ này có thể giúp các chuyên gia y tế hiểu rõ hơn về sự hình thành khối u và làm sáng tỏ tín hiệu tế bào để đáp ứng với quá trình điều trị ung thư.
Phương pháp mới này được đặt tên là Thăm dò vận tốc tế bào đơn sinh học (scVelo) đã được cải tiến dựa trên các phương pháp giải trình tự tế bào đơn sinh học truyền thống. Trước những phát hiện này, các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu hình ảnh tĩnh của các tế bào ung thư đơn lẻ để tiết lộ thêm về chức năng và đặc tính của chúng.
Phương pháp này hạn chế quyền truy cập của nhà nghiên cứu đối với thông tin về động lực phát triển tế bào và hoạt động của gen ung thư. Để cải thiện điều này, các nhà khoa học dùng phương phép scVelo nhằm mục đích cho phép các nhà nghiên cứu tái tạo lại quỹ đạo phát triển của một tế bào ung thư trên cơ sở tính toán.
Cả AI và robot hứa hẹn tiềm năng rất lớn, ngày càng trở thành một thành phần không thể thiếu trong hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe. Ảnh: @Pixabay.
Cải thiện khả năng xác định tế bào ung thư
Trong bài báo được công bố trên tạp chí Nature Biotechnology, nhóm nghiên cứu tuyên bố: 'Tốc độ RNA đã mở ra cách mới để nghiên cứu sự khác biệt của tế bào trong dữ liệu giải trình tự RNA đơn bào. Nó mô tả tốc độ thay đổi biểu hiện gen đối với một gen riêng lẻ tại một thời điểm nhất định dựa trên tỷ lệ ARN thông tin được nối và không được giải mã (mRNA) của nó.
"Ở đây chúng tôi giới thiệu scVelo, một phương pháp khắc phục những hạn chế này bằng cách giải quyết vấn để động lực học trong các trình phiên mã đầy đủ được nối, bằng cách sử dụng mô hình động lực học dựa trên khả năng cao nhất có thể".
Bằng cách ước tính tốc độ phản ứng của quá trình phiên mã, nối và phân hủy RNA, người dùng scVelo có thể hiểu rõ hơn về nhận dạng tế bào ung thư và sự không đồng nhất về kiểu hình. Điều đó đặc biệt hữu ích khi nghiên cứu việc ra quyết định xử lý tế bào ung thư. Hơn nữa, scVelo tiết lộ những thay đổi quy định và các gen điều khiển giả định trong đó. Điều này giúp hiểu được cách thức các tế bào ung thư phát triển và cách loại bỏ chúng trong điều trị ung thư.
Được biết, Trí tuệ nhân tạo, thuật ngữ tiếng Anh là Artificial Intelligence – AI, là một công nghệ máy tính đang phát triển nhanh chóng đã bắt đầu được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực y tế để cải thiện trình độ chuyên môn và hiệu quả công việc lâm sàng. Tại các nước đang phát triển trên thế giới vẫn còn sự bất bình đẳng giữa các dịch vụ y tế ở thành thị và nông thôn, trong đó sự thiếu hụt bác sĩ là nguyên nhân chính. Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng, việc áp dụng các kỹ thuật y tế hỗ trợ máy tính hoặc AI có thể cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe ở khu vực nông thôn của các nước đang phát triển.
AI trong ra quyết định lâm sàng:
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, lượng thông tin mới từ các công trình nghiên cứu ngày càng nhiều và nhanh hơn. Hiện nay, lượng thông tin y khoa đã tăng gấp đôi cứ sau mỗi 3 năm. Người ta ước tính rằng nếu một bác sĩ muốn cập nhật toàn bộ thông tin y khoa thì phải đọc 29 giờ mỗi ngày.
Ngoài ra, nguồn dữ liệu lớn (big data), bao gồm các dữ liệu từ hồ sơ sức khoẻ điện tử (EHR), các dữ liệu "omic" - dữ liệu về di truyền học (genomics), dữ liệu về chuyển hóa (metabolomics) và dữ liệu về protein (proteomics), và dữ liệu về xã hội học và lối sống là những nguồn dữ liệu sẽ không có ích nếu không được phân tích toàn diện. Giải pháp duy nhất để có thể tiếp cận và sử dụng khối lượng thông tin khổng lồ trong lĩnh vực y tế đó là sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI).
Chương trình DeepMind có sử dụng AI để chẩn đoán nhiều bệnh nguy hiểm. Ảnh: @AFP.
AI trong chẩn đoán:
Lỗi chẩn đoán là một mối đe dọa nghiêm trọng đối với chất lượng và an toàn trong chăm sóc sức khỏe. Tại Mỹ, ước tính tỷ lệ lỗi chẩn đoán ngoại trú là 5,08% tương đương 12 triệu người mỗi năm. Khoảng một nửa trong số các lỗi này là có khả năng gây hại. Vì thế, công nghệ AI đã được sử dụng để cải thiện chất lượng chẩn đoán, đặc biệt là trong X quang.
AI trong robot y học:
Các ứng dụng của công nghệ AI y tế cũng bao gồm các robot và thiết bị y tế hỗ trợ. Ví dụ, robot điện thoại có thể tạo điều kiện giao tiếp giữa bệnh nhân với các chuyên gia y tế; thiết bị đi bộ hỗ trợ có thể giúp điều phối đi, đứng hoặc ngồi; và robot giống như động vật có thể giao tiếp và xác định bệnh nhân. Robot cũng có thể được sử dụng trong phẫu thuật với tư cách là trợ lý bác sĩ phẫu thuật.