AI 'nhìn xuyên' tế bào, phát hiện hàng trăm dấu ấn ung thư 'vô hình'
06/10/2025 12:01
Công cụ trí tuệ nhân tạo DOLPHIN do Đại học McGill phát triển có thể phát hiện những dấu ấn bệnh lý tinh vi ẩn sâu trong tế bào, mở ra hướng chẩn đoán sớm và điều trị chính xác hơn bệnh ung thư.
Công cụ AI của Đại học McGill có thể phát hiện những dấu ấn bệnh lý tinh vi ẩn sâu trong tế bào - Ảnh minh họa: urologiasanrafael.com
Các nhà nghiên cứu thuộc Đại học McGill (Canada) vừa phát triển một công cụ AI tạo protein trị ung thư, biết 'định vị như Google Maps' tới khối uĐỌC NGAY
DOLPHIN sử dụng AI để phân tích chi tiết cách các đoạn nhỏ gọi là exon kết nối với nhau, qua đó hé lộ những chỉ dấu di truyền đã bị bỏ qua.
"Gene không chỉ là một khối thống nhất, mà giống như bộ Lego gồm nhiều mảnh nhỏ. Bằng cách quan sát cách các mảnh được kết nối, công cụ của chúng tôi phát hiện ra những dấu ấn bệnh quan trọng từ lâu bị xem nhẹ", nghiên cứu sinh Kailu Song, tác giả chính của công trình, cho biết.
Trong một thử nghiệm, DOLPHIN đã phân tích dữ liệu tế bào đơn từ bệnh nhân ung thư tuyến tụy và phát hiện hơn 800 dấu ấn bệnh mà các công cụ thông thường bỏ sót. Nhờ vậy, hệ thống có thể phân biệt nhóm bệnh nhân ung thư tiến triển nhanh, nguy cơ cao với nhóm bệnh nhân tình trạng nhẹ hơn, thông tin then chốt giúp bác sĩ đưa ra phác đồ điều trị phù hợp.
Ngoài giá trị ứng dụng trước mắt, công trình còn đặt nền móng cho mục tiêu lâu dài là xây dựng mô hình tế bào ảo. Các hồ sơ tế bào đơn chi tiết mà DOLPHIN tạo ra có thể phục vụ mô phỏng hành vi của tế bào và phản ứng với thuốc, trước khi bước vào thử nghiệm trong phòng thí nghiệm hay lâm sàng, tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí.
Nhóm nghiên cứu cho biết bước tiếp theo sẽ là mở rộng ứng dụng của công cụ này trên hàng triệu tế bào, từ đó tạo dựng mô hình tế bào ảo chính xác hơn trong tương lai.
Công nghệ AI chẩn đoán ung thư chính xác gần 100% mà không cần bác sĩ
Công nghệ AI tiên tiến này có khả năng chẩn đoán ung thư phổi và vú với độ chính xác lên đến 97-99% mà không cần sự can thiệp của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh.