Đối với những bệnh nhân bị u não, bước đầu tiên trong điều trị thường là phẫu thuật để loại bỏ càng nhiều khối u càng tốt. Một mẫu khối u thu được và phân tích trong quá trình phẫu thuật có thể giúp chẩn đoán chính xác khối u và xác định ranh giới giữa khối u và mô não khỏe mạnh.

Tuy nhiên, việc phân tích bệnh lý trong phẫu thuật như vậy cần có thời gian—mẫu phải được xử lý, nhuộm màu và phân tích bởi nhà nghiên cứu bệnh học trong khi bác sĩ phẫu thuật và bệnh nhân chờ kết quả. Giờ đây, một nghiên cứu mới cho thấy quy trình kết hợp giữa công nghệ hình ảnh tiên tiến và trí tuệ nhân tạo (AI) có thể chẩn đoán chính xác các khối u não trong vòng chưa đầy 3 phút trong quá trình phẫu thuật. Phương pháp này cũng có thể phân biệt chính xác mô khối u với mô khỏe mạnh.

Những phát hiện này đã được công bố vào ngày 6 tháng 1 trên tạp chí Nature Medicine .

Daniel Orringer, MD, của NYU Langone Health, người đã giúp dẫn đầu nghiên cứu cho biết: “Công nghệ này đặc biệt khuyến khích đối với những bệnh nhân có khối u mới được phát hiện và những bệnh nhân [khối u tái phát] đang trải qua ca phẫu thuật thứ hai hoặc thứ ba.

Nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu đã viết, mở ra cơ hội “cung cấp [ing] quyền truy cập vô song vào chẩn đoán mô trong phẫu thuật tại giường trong khi phẫu thuật” đồng thời “giảm nguy cơ loại bỏ … mô bình thường liền kề với [khối u].”

Kareem Zaghloul, MD, Ph.D., một bác sĩ giải phẫu thần kinh thuộc Chi nhánh Phẫu thuật Thần kinh của NIH, người không tham gia vào nghiên cứu, cho biết ông được khuyến khích bởi kết quả của nghiên cứu. Tiến sĩ Zaghloul cho biết: “Công nghệ này có thể giúp thông báo mức độ cần thiết của phẫu thuật tích cực hoặc bảo thủ.

Áp dụng công nghệ hình ảnh và AI

Trong nghiên cứu, một nhóm nghiên cứu do Tiến sĩ Orringer và Todd Hollon, MD, trưởng khoa phẫu thuật thần kinh tại Đại học Michigan, dẫn đầu, muốn kiểm tra xem liệu họ có thể kết hợp một công nghệ hình ảnh gọi là mô học Raman kích thích (SRH) với khả năng dự đoán của AI hay không. để cải thiện thực hành bệnh lý trong phẫu thuật hiện tại.

SRH, một dạng kính hiển vi chuyên dụng, có thể được sử dụng để quan sát trực tiếp các mẫu mô tươi trong phòng mổ, thậm chí tạo ra cùng một loại “nhuộm màu” mà các nhà nghiên cứu bệnh học áp dụng cho các mẫu mô đông lạnh để phân tích cấu trúc tế bào. Tại Đại học Michigan, các nhóm phẫu thuật đã sử dụng hệ thống SRH cho một số thủ thuật điều trị khối u não và ung thư đầu và cổ.

AI liên quan đến việc sử dụng các máy tính mạnh mẽ để thực hiện các tác vụ thường liên quan đến trí thông minh của con người. Một loại AI được gọi là học sâu sử dụng các thuật toán toán học phức tạp, đôi khi được gọi là mạng thần kinh tích chập, để trích xuất các tính năng từ dữ liệu mà sau đó nó được “đào tạo” trên đó.

Quá trình đào tạo này cho phép thuật toán nhận dạng các mẫu và thực hiện các tác vụ như phân tích hình ảnh. Ví dụ, trong y học, các thuật toán như vậy đang được nghiên cứu để xem liệu chúng có thể giúp đánh giá chụp quang tuyến vú, phát hiện mô tiền ung thư ở cổ tử cung hoặc phát hiện nốt ruồi ung thư chính xác hơn hay không.

Để kết hợp sức mạnh của trình chụp ảnh SRH với AI, các nhà nghiên cứu đã bắt đầu bằng cách đào tạo một thuật toán trên các hình ảnh mô khối u não do SRH tạo ra. Để đào tạo, họ đã sử dụng hơn 2,5 triệu hình ảnh mô khối u từ 415 bệnh nhân. Các hình ảnh bao gồm ba phân loại mô không phải khối u, bao gồm chất xám hoặc chất trắng khỏe mạnh và 10 loại khối u não phổ biến nhất, chiếm hơn 90% tất cả các chẩn đoán khối u não ở Hoa Kỳ.

Tiến sĩ Hollon cho biết: “Thách thức lớn ban đầu là xác định kích thước và độ phân giải lý tưởng của hình ảnh để huấn luyện thuật toán. Sau khi các thông số lý tưởng này được xác định, thuật toán sẽ học cách phân loại các mẫu mô thành khối u xác định, mô không phải khối u hoặc không thể chẩn đoán (nghĩa là chúng không thể được phân tích bằng AI).

Thử nghiệm trong một thử nghiệm lâm sàng

Để khám phá giá trị lâm sàng của công nghệ SRH‒AI trong chẩn đoán khối u não, các nhà nghiên cứu đã đăng ký gần 280 bệnh nhân vào một thử nghiệm lâm sàng, tất cả đều đồng ý cho phép bác sĩ phẫu thuật thu thập thêm mô khối u ngoài những gì thường được thu thập nhưng theo cách sẽ không gây thêm rủi ro.

Các mẫu mô được chia thành hai và được phân tích bằng công nghệ mới (hình ảnh SRH được phân loại theo thuật toán) trong phòng mổ và bệnh lý trong phòng thí nghiệm thông thường (mô được xử lý, nhuộm màu và phân tích bởi nhà nghiên cứu bệnh học) để xem liệu công nghệ mới có chính xác như công nghệ truyền thống.

Điều đó đã được chứng minh là đúng. Thuật toán đã chẩn đoán chính xác các khối u não với tỷ lệ 94,6%, trong khi phân tích dựa trên bệnh lý học thông thường có tỷ lệ chính xác chung là 93,9%.

Trong trường hợp các mẫu mô được thuật toán phân loại không chính xác, một nhà nghiên cứu bệnh học đã đưa ra chẩn đoán chính xác. Và trong trường hợp các nhà nghiên cứu bệnh học phân loại mẫu không chính xác, thuật toán đã đưa ra chẩn đoán chính xác.

Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng khả năng kiểm tra chéo lẫn nhau của công nghệ AI và các nhà nghiên cứu bệnh học làm nổi bật nhu cầu của các nhà nghiên cứu bệnh học làm việc cùng với công nghệ AI để giải thích các trường hợp khó khăn và đảm bảo độ chính xác chẩn đoán cao nhất có thể.

Cải thiện độ chính xác của phẫu thuật

Mức độ loại bỏ khối u có thể được xác định trong quá trình phẫu thuật cũng như bằng cách chụp MRI sau phẫu thuật để cho biết mức độ loại bỏ hoàn toàn. Mặc dù loại bỏ càng nhiều khối u càng tốt trong quá trình phẫu thuật có thể cải thiện thời gian sống của bệnh nhân, nhưng việc loại bỏ quá nhiều mô não khỏe mạnh trong quá trình phẫu thuật có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng và có hại cho bệnh nhân, chẳng hạn như suy giảm chức năng vận động, mất trí nhớ hoặc các vấn đề về thị lực.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu cũng xem xét khả năng của công nghệ mới trong việc phân biệt mô khối u với mô não khỏe mạnh trong khi bệnh nhân vẫn đang trong quá trình phẫu thuật.

Bởi vì các tế bào khối u đôi khi có thể xâm nhập vào các mô khỏe mạnh, nên khó có thể xác định ranh giới giữa khối u và mô khỏe mạnh bằng mắt thường trong quá trình phẫu thuật. Bằng cách chia nhỏ từng hình ảnh mẫu bệnh phẩm thành các “mảng” nhỏ hơn, công nghệ AI cho phép bác sĩ phẫu thuật xác định nhanh chóng và rõ ràng các khu vực chứa khối u hoặc mô khỏe mạnh.

Bằng cách sử dụng công nghệ SRH‒AI, Tiến sĩ Orringer cho biết, “chúng ta có thể… hình dung [tế bào] khối u mà nếu không sẽ không nhìn thấy được trong quá trình phẫu thuật.”

Và vì “tiên lượng của bệnh nhân phụ thuộc vào mức độ cắt bỏ,” Tiến sĩ Zaghloul cho biết, có thông tin tốt hơn về rìa não-khối u “có thể mang lại kết quả điều trị tốt hơn cho bệnh nhân và ít biến chứng liên quan đến phẫu thuật hơn do mô khỏe mạnh được bảo tồn .”

Tương lai của AI trong các khối u não

Tiến sĩ Zaghloul cho biết, trước khi công nghệ mới có thể được mở rộng sang các trung tâm và tổ chức khác, “việc thử nghiệm mạnh mẽ với nhiều bệnh nhân hơn và mở rộng công nghệ để bao gồm các khối u não hiếm gặp là rất cần thiết”.

Hình ảnh SRH đang được sử dụng tại một số trung tâm ung thư lớn trên khắp Hoa Kỳ ngày nay. Tiến sĩ Orringer giải thích, cả hình ảnh AI và SRH đều là những công nghệ mới nổi, vì vậy sẽ có những thách thức trong việc tích hợp chúng vào việc chăm sóc, chẳng hạn như các vấn đề tài chính hoặc quy định cũng như đào tạo bác sĩ lâm sàng.

Mặc dù vậy, Tiến sĩ Orringer vẫn hy vọng rằng việc sử dụng công nghệ SRH‒AI sẽ được mở rộng trong tương lai, bao gồm cả tại các trung tâm có nguồn lực bệnh lý hạn chế và có thể sử dụng cho một số loại ung thư khác nhau.