Thành tựu y học từ việc ứng dụng AI vào nghiên cứu tế bào gốc

Trong hơn thập niên qua, việc nghiên cứu tế bào gốc và y học tái tạo đã trở thành yếu tố thúc đẩy ngành chăm sóc sức khỏe, lĩnh vực tinh vi đã ghi nhận những thành tựu vững chắc trong nhiều năm trở lại đây.

Tiềm năng của lĩnh vực y học tái tạo là đơn giản nhưng lại cho thấy xu hướng tương lai, khi các chuyên gia y khoa sẽ có khả năng chẩn đoán bệnh, phân tách một vài loại tế bào được gọi là tế bào gốc bên trong cơ thể và sử dụng chúng để phát triển thuốc chữa trị bệnh cho con người. Sử dụng tế bào của cơ thể sẽ tạo ra liệu trình chữa trị có tính cá nhân hóa cao, hòa hợp bộ gen và hệ tuần hoàn của con người.

Những thuật ngữ thường được sử dụng trong lĩnh vực y khoa này có thể khá khó hiểu. Vì vậy, trong chuyên mục này, tôi đã dựa vào rất nhiều từ kiến thức của Christian Drapeau, nhà sinh lý học hệ thần kinh và chuyên gia về tế bào gốc.

Drapeau là một trong những người đầu tiên khám phá và bắt đầu thảo luận về việc tế bào gốc trở thành hệ thống chữa trị cơ thể vào đầu những năm 2000. Kể từ đó, Christian Drapeau khám phá về quá trình ghép tế bào gốc đầu tiên và những bài luận, nghiên cứu của ông đã chứng minh cho ý tưởng về việc tận dụng vi khuẩn Aphanizomenon flos-aquae (AFA) có thể nâng cao khả năng phục hồi từ chấn thương cơ.

Christian Drapeau cũng là nhà sáng lập của Kalyagen, công ty nghiên cứu tế bào gốc và sản xuất Stemregen. Việc ghép tế bào gốc này kết hợp một trong những tế bào gốc hiệu quả nhất được Drapeau khám phá ra, đem lại quá trình chữa trị hiệu quả cho nhiều loại bệnh.

Vậy chính xác điều trị bằng tế bào gốc hoạt động như thế nào? Cách nó đem lại tiềm năng nâng cao khả năng tái tạo hoặc tự phục hồi của chúng ta ra sao?

Christian Drapeau giải thích khái niệm này: “Tế bào gốc là loại tế bào ‘mẹ’ hay tế bào chưa biệt hóa được tạo ra từ tủy xương. Sau khi tách ra khỏi tủy xương, các tế bào gốc có thể di chuyển tới bất kỳ cơ quan và các mô bên trong cơ thể, nơi chúng có khả năng biến đổi thành tế bào của loại mô đó. Những tế bào gốc tạo thành hệ thống phục hồi cơ thể”.

Khám phá về chức năng này đã đưa những nhà khoa học đi vào hành trình dài tìm ra cách ứng dụng tế bào gốc trong việc điều trị những căn bệnh do mất đi tế bào. Các loại bệnh như tiêu chảy và bệnh thoái hóa theo độ tuổi đều từ việc mất đi một loại tế bào hay tế bào chức năng.

Trong hơn thập niên qua, nghiên cứu của Christine Drapeau đã phát hiện quá trình diễn ra tự nhiên, thể hiện khả năng thúc đẩy tế bào gốc ra khỏi tủy xương. Sau đó, những tế bào gốc này tiến vào mạch máu, từ nơi chúng có thể di chuyển tới chỗ mất đi tế bào hoặc tổn thương bên trong cơ thể để chữa lành và tái tạo. Quá trình này được gọi là ghép tế bào gốc nội sinh (ESCM).

“Hiện nay, Stemregen là thành quả tiềm năng nhất của chúng tôi và đã cho ra các kết quả xuất sắc cho việc điều trị những căn bệnh về hệ nội tiết, hệ cơ, hệ tiết niệu, hệ hô hấp và thậm chí là vấn đề rối loạn cương dương,” Drapeau giải thích.

Dù có những thành tựu đáng kinh ngạc, đến nay vẫn còn một lo ngại mà cả Drapeua và tôi đặt ra là làm thế nào để sáng kiến này có thể kết hợp với một sáng kiến thú vị khác: AI.

Với sự nhiệt huyết dành cho AI, Drapeau lý giải công nghệ này là “vị cứu tinh” trong việc nghiên cứu tế bào gốc và còn có nhiều tiềm năng hơn nữa. Từ góc nhìn chuyên sâu, đã có số ít lĩnh vực AI đã đem lại lợi ích rất lớn cho nghiên cứu tế bào gốc và y học tái tạo.

Một khó khăn mà những nhà khoa học đã liên tục đối mặt để đem lại toàn bộ tiềm năng từ y học tái tạo là sự phức tạp của dữ liệu sẵn có. Các tế bào quá khác biệt đến mức những nhà khoa học có thể gặp khó khăn trong việc dự đoán tế bào sẽ làm gì trong bất kỳ tình huống điều trị nào. Các nhà khoa học đã đối mặt với hàng triệu khả năng liệu trình điều trị có thể xảy ra sai số.

Phần lớn những chuyên gia về AI tin rằng trong bất kỳ lĩnh vực nào, AI có thể đưa ra giải pháp mỗi khi có một vấn đề, thông qua dữ liệu phân tích và phân tích dự đoán.

Gần đây, Carl Simon, nhà sinh vật học tại viện Tiêu Chuẩn và Kỹ Thuật Quốc Gia Mỹ (NIST) và Nicholas Schaub đã sử dụng hệ thống học sâu để thử nghiệm học thuyết này, với AI lập trình dữ liệu họ thu thập trong thí nghiệm về tế bào mắt.

Nghiên cứu của họ xoay quanh nguyên nhân và giải pháp cho căn bệnh thoái hóa theo độ tuổi. Kết quả cho ra thật đáng kinh ngạc, AI chỉ mắc đúng một lỗi sai trong toàn bộ 36 dự đoán về sự thay đổi của tế bào.

Chương trình của họ học cách dự đoán chức năng của tế bào trong nhiều tình huống khác nhau và thiết lập từ những hình ảnh trích dẫn về tế bào. AI có thể nhanh chóng phân tích hình ảnh của mẫu mô được nuôi cấy trong phòng thí nhiệm, xác định những mô nào tốt hay xấu. Phát hiện này đã đem lại tín hiệu lạc quan cho lĩnh vực nghiên cứu tế bào gốc.

Drapeau giải thích vì sao việc này lại rất thú vị: Khi thảo luận về tế bào gốc nói chung, ta sẽ xem chúng như cùng một thứ vậy. Tuy nhiên, tế bào gốc lại có nhiều loại khác nhau. Ví dụ, nang lông và tủy răng có tế bào thần kinh chỉ điểm và có thể dễ dàng chuyển đổi thành hệ thần kinh để giúp cho bộ não hồi phục. Thêm vào đó, mẫu mô đang chữa lành cần phải đưa ra tín hiệu để thu hút những tế bào gốc và tiết ra hợp chất mô phỏng lại chức năng của tế bào gốc.

Đây là một quá trình phân tích phức tạp về mẫu mô phục hồi và tình trạng khi sử dụng AI trong bất kỳ tình huống cụ thể nào sẽ giúp lựa chọn tế bào phù hợp và tốt nhất trong số lượng tế bào gốc, bên cạnh liệu trình chữa trị nhằm tối ưu hóa mô phục hồi dựa trên tế bào

Theo nghiên cứu về tế bào gốc công bố vào tháng 2.2021, những nhà nghiên cứu từ đại học Y khoa và Nha khoa Tokyo cho biết hệ thống AI, được gọi là DeepACT đã thành công trong việc xác định những tế bào gốc khỏe mạnh và phong phú, có độ chính xác tương đương với khi con người thực hiện.

Khám phá này sẽ củng cố thêm lập luận của Christian Drapeau về tiềm năng của AI cho lĩnh vực nghiên cứu tế bào gốc. Thí nghiệm này đem lại thành công cho khả năng máy học của AI, với kỳ vọng rằng hệ thống học sâu có thể áp dụng vào lĩnh vực y học tái tạo. Đã có nhiều dự đoán về tương lai cho những tiềm năng này, nhưng vẫn chưa có tiến triển gì.

Những nhà nghiên cứu tin rằng AI có thể giúp đẩy nhanh quá trình đưa y học tái tạo vào thực nghiệm lâm sàng, với công nghệ này có khả năng được sử dụng để dự đoán hành vi của tế bào trong nhiều loại môi trường khác nhau.

Vì vậy, về mặt lý thuyết, AI có thể được sử dụng để mô phỏng lại cơ thể của con người. Đồng nghĩa các nhà nghiên cứu có thể nhanh chóng thu nhập thông tin chuyên sâu hơn.

Có lẽ, điều táo bạo nhất là khả năng sử dụng AI để in nội tạng 3D. Điều này chắc chắn sẽ trở nên hữu ích, khi mà tình trạng thiếu hụt nội tạng đang xảy ra. Các thuật toán AI có thể được tận dụng để xác định nguyên tố tốt nhất cho nội tạng nhân tạo, nắm bắt những khó khăn trong quá trình giải phẩu và thiết kế nội tạng.

Liệu tế bào gốc có thể được sử dụng cùng với những nguyên tố sinh học khác để phát triển máy in nội tạng 3D? Nếu khả thi, máy tạo nhịp tim sẽ sớm được thay thế bởi tim in 3D. Một van tim được in 3D đã trở thành hiện thực tại Ấn Độ, giúp cho quá trình này còn trở nên khả thi hơn nữa.

Trong khi Drapeau đang cảm thấy hào hứng về những tiềm năng này, ông tự tin cho rằng khả năng của AI với phân tích và dự đoán dữ liệu đã sẵn sàng cho quy mô áp dụng lớn hơn, với phần lớn đóng góp vào nghiên cứu tế bào gốc.

Drapeau phân tích thêm: “Nghiên cứu này cho thấy những loại tế bào gốc được cấy vào mô liên kết, phần mềm xương sườn của tim có thể tạo ra toàn bộ quá trình hình thành cơ tim mới. Tế bào gốc có tiềm năng rất lớn về khả năng tái tạo và có thể được nâng lên một tầm cao mới với AI, bằng việc tạo điều kiện cho quá trình tái tạo này có thể được điều chỉnh bên trong cơ thể. Nhưng chúng tôi cảm thấy may mắn vì những mà mình đã có. Trong hơn 20 năm qua, tôi đã ghi nhận về ghép tế gốc nội sinh và hiện nay, chúng tôi đã cho ra kết quả tuyệt vời, với Stemregen là kết quả từ thành công của lĩnh vực y học tái tạo”.

Khi AI tiếp tục mở rộng quy mô cho mọi ngành công nghiệp trong đời sống, chúng ta chỉ cần chờ đợi và hi vọng về việc công nghệ này thể hiện toàn bộ tiềm năng vốn có. Có thể AI thực sự thay đổi cả thế giới.

Biên dịch: Minh Tuấn