Bản đồ mặt phẳng bình phương
GS Ho và cộng tác viên, GS Xianting Dinh thuộc trường Đại học Jiao Tong Thượng Hải, quyết định chuyển sang ứng dụng AI để giải quyết vấn đề này.
Trong một bài báo gần đây, được công bố trên Advanced Therapeutics, nhóm nghiên cứu đưa ra giải pháp vượt qua thách thức này bằng một dự án nền tảng, phát triển trên công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có tên Project IDentif.
Theo GS Dinh phân tích, công nghệ AI sẽ hiển thị nhanh chóng kết quả sàng lọc, xác định những liệu pháp kết hợp khả thi để chữa trị các bệnh nhiễm trùng trước đây, hiện tại và tương lai. Dùng phương pháp truyền thống để tái sử dụng thuốc và các phương pháp trị liệu trước đây giải quyết SARS hoặc MERS sẽ gặp rất nhiều khó khăn .
Nhưng với một công nghệ nền tảng như IDentif.AI, xác định một liệu pháp kết hợp tối ưu hóa để chữa trị một bệnh truyền nhiễm, có thể trở thành đại dịch được thực hiện chỉ trong vòng vài ngày. IDentif.AI là một nền tảng dự đoán về bệnh không phụ thuộc, do đó không phải tái lập trình khi có tình huống mới, có thể được triển khai ngay lập tức để tìm kiếm giải pháp cho bất kỳ mầm bệnh nào.
 |
| Sử dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo để phát triển các kết hợp thuốc và liều lượng tối ưu |
Theo nhóm nghiên cứu, tầm quan trọng cốt lõi của IDentif.AI là đồng thời điều chỉnh các loại thuốc và liều thuốc tối ưu chống lại hầu như bất kỳ mô hình bệnh tật nào từ không gian tham số các loại thuốc / liều lượng thuốc khổng lồ trong thực tế điều trị từ trước đến nay.
Việc xác định chính xác các loại thuốc và liều lượng phù hợp vô cùng cần thiết trong điều trị. Tập hợp các kết hợp được thiết kế sẵn này không xác định chính xác khả năng chữa trị tối ưu của từng liều thuốc trong đó, nhưng tổng tất cả các mẫu giúp tìm kiếm được sự kết hợp tốt nhất.
Sau khi bộ thí nghiệm các kết hợp loại/liều đầu tiên này thực hiện, không gian sự kết hợp loại/ liều thuốc đầy đủ về cơ bản được vạch ra, IDentif.AI vận hành khái niệm loại thuốc và liều thuốc (đầu vào) có liên quan đến kết quả điều trị (ví dụ: hoạt tính chống virus, độc tính của thuốc ) sử dụng bản đồ mặt phẳng bình phương.
Bề mặt bản đồ hình họa bình phương này được hiệu chỉnh và thêm vào từ những thí nghiệm ban đầu những tính chất của sự kết hợp liều/loại thuốc như ngăn chặn virus lây nhiễm sang tế bào khỏe mạnh hoặc thu nhỏ khối u (tối đa hóa hiệu quả điều trị) hay ngăn ngừa sự tổn thương các tế bào khỏe mạnh...
Chính vì vậy, phương pháp bản đồ này là duy nhất cho mọi nghiên cứu, sử dụng các loại thuốc và mô hình các loại bệnh tật khác nhau, có thể được dùng để điều trị cho một quần thể tế bào, động vật, con người hoặc thậm chí là một bệnh nhân duy nhất.
Để phát triển một chế độ điều trị tối ưu cho cộng đồng, chúng ta có thể tập hơp các mẫu sinh hóa, thu thập được từ một số lượng lớn bệnh nhân cộng đồng khi xét nghiệm.
Mẫu tổng hợp này có thể được chạy theo mô hình viêm nhiễm tế bào tiêu chuẩn hóa, IDentif.AI chỉ trong vài ngày sẽ đưa những sự kết hợp các loại thuốc và liều lượng. Bản đồ bề mặt được hình thành dựa trên virus / tế bào bị nhiễm đại diện cho một lượng lớn bệnh nhân.
Đối với trường hợp cá nhân hóa, nếu có một bệnh nhân có tải lượng virus cao, có thể chạy thử nghiệm chỉ bằng mẫu của cá nhân và trong vài ngày để phát triển một chế độ điều trị dành riêng cho bệnh nhân đó.
Khả năng truy soát không gian
Điểm đặc biệt quan trọng trong IDentif.AI là khả năng truy soát một không gian sự kết hợp thuốc và liều lượng khổng lồ, trực tiếp dẫn đến kết quả điều trị thành công và những chỉ định khác trong điều trị bệnh nhân.
Nhóm nghiên cứu có thể xác định một liệu pháp phối hợp thuốc/liều hiệu quả, ức chế thành công nhiễm trùng tế bào phổi A549 bởi virus viêm miệng mụn nước trong vòng 3 ngày khi thử nghiệm dự án.
Theo GS Ho, thế giới sẽ phải đối mặt với những nguy cơ đại dịch như Covid-19 không chỉ một lần. Chúng ta không có thời gian hoặc nguồn lực để chờ đợi văcxin hoặc liệu pháp kháng thể trong mỗi lần dịch bệnh.
Bài học rút ra từ Covid-19 là chúng ta không thể tiếp tục bỏ quá nhiều thời gian quý giá chỉ để xác định những kết hợp thuốc/liều tái sử dụng tối ưu.
Thực tế khám phá và sàng lọc thuốc/liều hiện nay không giải quyết được vấn đề và dẫn đến tình trạng thiếu thuốc, trong khi một số kết hợp thuốc và liều có thể được sử dụng để dập tắt dịch bệnh nếu hệ thống quy trình lựa chọn tối ưu được thực hiện.
IDentif.AI cũng đang được điều chỉnh cho các mầm bệnh khác như sốt xuất huyết và SARS-CoV-2 đột biến. Nếu virus đột biến đến một giai đoạn cần sự kết hợp thuốc và liều mới, công nghệ IDentif.AI sẽ sẵn sàng đáp ứng nhanh chóng một kết hợp thuốc và liều mới.
GS Ho nhấn mạnh: “Mục đích của chúng tôi là cung cấp dự án (Project IDentif.AI) cho thế giới để có khả năng nhanh chóng ngăn chặn các dịch bệnh tiếp theo bằng cách sử dụng lại những loại thuốc/ liều được tối ưu hóa. Việc triển khai rộng rãi công nghệ IDentif.AI có ý nghĩa to lớn với cộng đồng quốc tế do tính hiệu quả, tốc độ sàng lọc nhanh và kinh tế.
Thái Bằng (theo Advanced Science News)
