Ung thư phổi: AI cho thấy ai sẽ được hưởng lợi từ liệu pháp miễn dịch
Ung thư phổi là một dạng ung thư phổ biến và thường mạnh. Vì rất khó để các bác sĩ phát hiện ra bệnh sớm, những người bị ung thư phổi cần được điều trị tốt nhất, đúng mục tiêu nhất để có thể có triển vọng tích cực hơn. Liệu pháp miễn dịch là một lựa chọn, nhưng làm thế nào các bác sĩ có thể biết ai sẽ là người được lợi?
Theo Viện Ung thư Quốc gia, ung thư phổi và phế quản là loại ung thư phổ biến thứ hai ở người dân Hoa Kỳ, chiếm 12,9% tổng số ca ung thư mới.
Dạng ung thư này thường không có triệu chứng đáng chú ý trong giai đoạn đầu của nó, có thể có nghĩa là ban đầu các bác sĩ không thể phát hiện ra nó. Điều này có nghĩa là triển vọng sau khi điều trị có thể không tốt như các dạng ung thư khác.
Để đảm bảo kết quả thuận lợi nhất cho những người bị ung thư phổi, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe phải chọn loại điều trị tốt nhất cho từng cá nhân. Tuy nhiên, điều này có thể phức tạp, vì thường khó có thể biết được người nào sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ một phương pháp điều trị cụ thể.
Bác sĩ cũng có thể khó xác định các loại phương pháp điều trị mới hơn, chẳng hạn như liệu pháp miễn dịch, sẽ có lợi như thế nào đối với một cá nhân. Không giống như hóa trị, bao gồm việc sử dụng các loại thuốc cụ thể để tấn công và tiêu diệt tế bào ung thư, liệu pháp miễn dịch hoạt động bằng cách tăng cường phản ứng miễn dịch của một người chống lại các khối u ung thư.
Giờ đây, một nhóm được dẫn đầu bởi các nhà nghiên cứu từ Đại học Case Western Reserve ở Cleveland, OH - phối hợp với các nhà khoa học từ sáu tổ chức khác - đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mới. Mô hình này cho phép những người hành nghề chăm sóc sức khỏe tìm ra những người bị ung thư phổi sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ liệu pháp miễn dịch.
Các nhà điều tra giải thích phương pháp của họ và báo cáo những phát hiện của họ trong một bài báo nghiên cứu có trong tạp chí Nghiên cứu miễn dịch học ung thư.
“Mặc dù liệu pháp miễn dịch đã thay đổi toàn bộ hệ sinh thái của bệnh ung thư,” đồng tác giả nghiên cứu Anant Madabhushi giải thích, “nó vẫn cực kỳ đắt đỏ - khoảng 200.000 USD / bệnh nhân mỗi năm.
Ông cho biết thêm: “Đó là một phần của độc tính tài chính đi kèm với ung thư và dẫn đến khoảng 42% tổng số bệnh nhân ung thư mới được chẩn đoán mất tiền tiết kiệm trong vòng một năm kể từ khi được chẩn đoán. Madabhushi cũng lưu ý rằng công cụ mới mà ông và các đồng nghiệp đang nghiên cứu có thể giúp các bác sĩ và bệnh nhân quyết định liệu pháp nào phù hợp nhất với họ và tránh những chi phí không cần thiết.
Mô hình mới có thể dự đoán kết quả
Madabhushi giải thích rằng ông và các đồng nghiệp đã phát triển mô hình mới của họ dựa trên những phát hiện gần đây nhằm xác định các dấu hiệu cho thấy khối u ung thư nào đang đáp ứng với điều trị.
Trong một nghiên cứu trước đây, các nhà điều tra phát hiện ra rằng mặc dù các bác sĩ thường nghĩ rằng kích thước khối u là một dấu hiệu tốt để đánh giá liệu phương pháp điều trị có hiệu quả hay không, nhưng chỉ nhìn vào đặc điểm này có thể là lừa dối.
Thay vào đó, Madabhushi nói, “[w] e đã phát hiện ra rằng sự thay đổi cấu trúc là một yếu tố dự đoán tốt hơn về việc liệu pháp điều trị có hiệu quả hay không.”
Ông giải thích: “Đôi khi, chẳng hạn, nốt có thể xuất hiện lớn hơn sau khi điều trị vì một lý do khác, chẳng hạn như một mạch máu bên trong khối u bị vỡ - nhưng liệu pháp này thực sự có hiệu quả. "Bây giờ, chúng tôi có một cách để biết điều đó."
Để phát triển mô hình AI mới, nhóm nghiên cứu đầu tiên sử dụng dữ liệu từ chụp cắt lớp vi tính (CT) từ 50 người bị ung thư phổi. Điều này cho phép họ thiết lập một phương pháp toán học có thể xác định bất kỳ thay đổi nào về kích thước và kết cấu diễn ra trong khối u sau khi tiếp xúc với hai đến ba chu kỳ của liệu pháp miễn dịch.
Phương pháp đã tìm thấy các mô hình chỉ ra rằng những thay đổi cụ thể trong khối u có liên quan đến phản ứng tích cực với điều trị liệu pháp miễn dịch, cũng như tỷ lệ sống sót của bệnh nhân cao hơn.
Nghiên cứu này một lần nữa nhấn mạnh rằng những khối u ung thư phổi có những thay đổi đáng chú ý nhất về kết cấu cũng là những khối u đáp ứng tốt nhất với liệu pháp miễn dịch.
“Đây là một minh chứng cho giá trị cơ bản của chương trình, rằng mô hình học máy của chúng tôi có thể dự đoán phản ứng ở những bệnh nhân được điều trị bằng các chất ức chế điểm kiểm soát miễn dịch khác nhau. Chúng tôi đang đối phó với một nguyên tắc sinh học cơ bản ”.
Đồng tác giả nghiên cứu Prateek Prasanna
Đầu năm nay, đồng tác giả Prateek Prasanna đã nhận được Giải thưởng Bằng khen của Hiệp hội Ung thư Lâm sàng Hoa Kỳ 2019 Conquer Cancer Foundation cho nghiên cứu liên quan đến nghiên cứu này.
Trong tương lai, nhóm đang có kế hoạch thử nghiệm thêm phương pháp AI của họ trên nhiều bản chụp CT hơn từ các địa điểm khác và từ những người được điều trị bằng các chất điều trị miễn dịch khác nhau.
