Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong điều trị ung thư tuyến tụy

Bài viết được viết bởi Thạc sĩ, Bác sĩ Mai Viễn Phương - Bác sĩ nội soi tiêu hóa - Khoa Khám bệnh & Nội khoa - Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec Central Park.

Hiện nay, ứng dụng của trí tuệ nhân tạo là máy học đã được áp dụng để xác định loại tế bào ung thư tuyến tụy không xâm lấn, bao gồm việc tiết lộ các loại bệnh phụ và đặc điểm phân tử của ung thư tuyến tụy.

Phải mất nhiều thời gian để khoanh vùng chính xác vùng đích của ung thư tuyến tụy trong xạ trị. Một nghiên cứu gần đây đã sử dụng máy học để nhắm mục tiêu ung thư tuyến tụy không được dán nhãn. Mạng nơ-ron học sâu bao gồm các bước sau: Đầu vào của hình ảnh X-quang hoàn chỉnh do máy chụp ảnh xe thu được, sau đó hình ảnh được máy tính xử lý, cuối cùng những thay đổi được mô phỏng giữa mô đích và mô bình thường.

Đầu ra là vị trí của mục tiêu kế hoạch đã được xác minh trong hình ảnh dự kiến. Lập kế hoạch mục tiêu cũng có thể được tiến hành bằng cách bắt chước bộ não con người thông qua trí tuệ nhân tạo. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo này dựa trên cộng hưởng từ ổ bụng (MR) -ART để kết xuất đường viền tự động qua hai bước. Bước đầu tiên là so sánh hình ảnh MR của bệnh nhân với hình ảnh MR bình thường. Do độ phân giải MR cao, nó có thể phác thảo một cách đại khái đối tượng. Trong bước thứ hai, thông tin được lấy trực tiếp từ dữ liệu pixel thông qua máy vector hỗ trợ được giám sát, thích ứng, hoạt động dựa trên học tập và mục tiêu phác thảo từ các đặc điểm của pixel. Thông tin thu được qua hai bước này sau đó được tích hợp bởi trí tuệ nhân tạo, dẫn đến kết quả cuối cùng. Cách tiếp cận này có thể thu được giá trị viện khoa học dữ liệu lớn hơn 0,86.

Do tuyến tụy nằm sâu trong ổ bụng nên xạ trị không chỉ cần xác định vị trí chuẩn, chính xác mà còn phải có liều lượng thích hợp. Một ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế có thể được sử dụng để xác định liều lượng thích hợp. Dữ liệu được xử lý bởi đầu vào, lớp ẩn và đầu ra, được tính trọng số liên tục. Sau khi huấn luyện, các lỗi được hiểu và sự phân bố trọng lượng của lớp ẩn được điều chỉnh. Đầu vào trong khai thác dữ liệu mạng lưới thần kinh nhân tạo là các thông số quy hoạch hình học [bao gồm hình ảnh CT, kế hoạch xử lý, cấu trúc và phân bố liều lượng được tính toán bởi hệ thống lập kế hoạch xử lý (TPS)]. Một đầu ra duy nhất là một dự đoán về liều lượng được tính bằng TPS đối với voxel.

Các phân nhóm khác nhau của tế bào ung thư tuyến tụy nhạy cảm với các phác đồ hóa trị khác nhau. Cách để xác định các phân nhóm tế bào là chẩn đoán thông qua giải phẫu bệnh. Tuy nhiên, việc xâm nhập vào bệnh lý chắc chắn sẽ gây ra một số đau đớn cho người bệnh. Do sự không đồng nhất và cấu trúc dạng nang của khối u ung thư tuyến tụy, kết quả chọc dò thường không lý tưởng, thậm chí đôi khi cho kết quả âm tính giả.

Do đó, một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo là máy học đã được áp dụng để xác định loại tế bào ung thư tuyến tụy không xâm lấn, bao gồm việc tiết lộ các loại bệnh phụ và đặc điểm phân tử của ung thư tuyến tụy. Sử dụng máy học, biểu hiện protein liên quan đến ung thư tuyến tụy, phiên mã mRNA, methyl hóa DNA và miRNA được tích hợp. Ung thư tuyến tụy được chia thành hai loại. Các loại phụ được xác định có phản ứng rõ ràng với liệu pháp điều trị bằng thuốc tương ứng và do đó có thể hướng dẫn hóa trị.

Trong một nghiên cứu thuần tập quan sát hồi cứu kết hợp với các phân nhóm u mô bệnh học, sau khi thu thập dữ liệu lâm sàng và hình ảnh của bệnh nhân, hình ảnh được phân loại bằng phương pháp mù đôi. Sau khi xử lý hình ảnh, trích xuất tính năng, tiền xử lý tính năng, kỹ thuật tính năng và mô hình học máy, 70% hàng đợi được sử dụng để đào tạo và 30% hàng đợi đã được kiểm tra. Nghiên cứu này chỉ ra rằng phân tích X quang kết hợp với mô hình học máy có thể tạo ra sự phân biệt có độ nhạy cao, độ đặc hiệu cao giữa hai nhóm phụ phân tử ung thư biểu mô tuyến ống tụy (PDAC) được xác định bởi mô hình học.

Việc phân tích các đặc điểm phóng xạ thông qua học máy có thể dự đoán các dạng phụ của PDAC. Điều này có liên quan nhiều đến phản ứng với hóa trị liệu và khả năng sống sót của bệnh nhân. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể mô phỏng tác động của thuốc điều trị nhắm mục tiêu khối u lên các gen nhắm mục tiêu khối u. Bằng cách kết hợp học máy, dược lý và chuyển hóa, hiệu quả của các loại thuốc nhắm mục tiêu không chỉ phụ thuộc vào tình trạng của các gen riêng lẻ. Nó cũng liên quan đến mức độ định lượng của hiệu ứng Wahlberg, dẫn đến sự xuất hiện của cửa sổ điều trị in vivo.

Các báo cáo đầu tiên về phẫu thuật cắt tụy nội soi được công bố vào đầu những năm 1990 và ca phẫu thuật cắt tụy nội soi đầu tiên được báo cáo vào năm 1994. Phương pháp phẫu thuật thân đuôi tụy qua nội soi (LDP) là khả thi và an toàn. So với phẫu thuật cắt đoạn xa mở, phẫu thuật thân đuôi tụy qua nội soi có ưu điểm là ít chảy máu hơn, thời gian nằm viện ngắn hơn, tỷ lệ biến chứng sau phẫu thuật thấp hơn và hiệu quả ung thư ngắn hạn. Phẫu thuật thân đuôi tụy qua nội soi cũng ngày càng được sử dụng rộng rãi cho những bệnh nhân có chỉ số BMI cao, tiền sử phẫu thuật ổ bụng, có biến chứng và khối u lớn. So với phẫu thuật mở ung thư tụy, phẫu thuật nội soi cũng có một số hạn chế, chẳng hạn như trường nhìn phẫu thuật hai chiều, phạm vi chuyển động hạn chế, hiệu ứng điểm tựa và tăng cường độ run của các tác nhân. Tuy nhiên, phẫu thuật ung thư tuyến tụy có sự hỗ trợ của robot (RDP) có thể làm cho phẫu thuật xâm lấn tối thiểu hiệu quả hơn, trong khi vẫn duy trì các ưu điểm của phẫu thuật nội soi (ít chấn thương, phục hồi sau phẫu thuật nhanh và ít chảy máu).

Có một câu hỏi được đặt ra là liệu phẫu thuật điều trị ung thư tuyến tụy có sự hỗ trợ của robot có thể tối ưu hóa phẫu thuật nội soi mà không làm tăng tác dụng phụ hay không. Một số nghiên cứu đã phát hiện ra rằng, phẫu thuật có sự hỗ trợ của robot an toàn và khả thi như DP nội soi. Mất máu trong mổ, thời gian nằm viện, tỷ lệ biến chứng và tử vong sau mổ cũng như tỷ lệ rò tụy sau mổ ở phẫu thuật có sự hỗ trợ của robot tương tự như phẫu thuật thân đuôi tụy qua nội soi. So với phẫu thuật cắt đoạn xa mở, xác suất rò tụy trong phẫu thuật có sự hỗ trợ của robot không tăng và xác suất biến chứng phẫu thuật, tỷ lệ tái phát, tỷ lệ tử vong cũng như ngày nhập viện là tương tự.

Phẫu thuật cắt bỏ toàn thân xa có sự hỗ trợ của robot và phẫu thuật cắt bỏ toàn thân có thể so sánh với phẫu thuật truyền thống về mức độ an toàn cũng như hầu hết tất cả các chỉ số kết quả. Phẫu thuật có sự hỗ trợ robot tương đối an toàn, nhưng so với phẫu thuật truyền thống và phẫu thuật xâm lấn tối thiểu nội soi, nó cải thiện tỷ lệ bảo tồn mạch lách và giảm nguy cơ chuyển sang mổ mở.

Hệ thống phẫu thuật bằng robot Da Vinci có những đặc điểm riêng biệt, phản ánh những ưu điểm chính của phẫu thuật nội soi. Có chế độ xem 3D ổn định, chuyển động giống như cổ tay của dụng cụ hiệu ứng (bảy bậc tự do), không có hiệu ứng điểm tựa, không run và không điều chỉnh tỷ lệ chuyển động của dụng cụ.

Mặc dù phẫu thuật cắt đoạn xa có sự hỗ trợ của robot có những lợi ích tiềm năng trong việc bảo tồn lá lách, nhưng chi phí của phẫu thuật bằng robot rất cao, đây là một trong những trở ngại cho việc sử dụng rộng rãi nó. Robot phẫu thuật cũng thiếu phản hồi cảm giác xúc giác và có đường cong học tập cao hơn. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, phẫu thuật viên chính phải cần đến 80 ca mới đạt trình độ lành nghề và kinh nghiệm phẫu thuật nội soi có thể rút ngắn quá trình này. Trong một số trường hợp phức tạp, phẫu thuật bằng robot thực hiện tốt hơn phẫu thuật nội soi truyền thống, chẳng hạn như phẫu thuật bảo tồn lá lách với việc bảo tồn mạch lách. Ví dụ, đối với những bệnh nhân có chỉ số BMI cao, phẫu thuật bằng robot có thể giảm mất máu trong mổ và rút ngắn thời gian nằm viện.

Tài liệu tham khảo

1. Adamska A , Domenichini A, Falasca M. Ung thư biểu mô tuyến tụy: Các liệu pháp hiện tại và đang phát triển. Int J Mol Sci . Năm 2017; 18 : 1338. [ PubMed ] [ DOI ]
2. Halbrook CJ , Lyssiotis CA. Sử dụng quá trình trao đổi chất để cải thiện chẩn đoán và điều trị ung thư tuyến tụy. Tế bào ung thư . Năm 2017; 31 : 5-19. [ PubMed ] [ DOI ]