Học máy phát hiện ra các kiểu sa sút trí tuệ nhằm tìm thuốc điều trị thích hợp
Học máy có thể giúp tìm ra phương pháp điều trị mới cho sa sút trí tuệ, theo các nhà nghiên cứu tại UCL.
Một thuật toán mới có thể tự động phân lập các kiểu hình tiến triển khác nhau ở các bệnh nhân với các kiểu sa sút trí tuệ khác nhau, bao gồm cả bệnh Alzheimer, cho phép xác định những cá nhân có đáp ứng tốt nhất với điều trị khác nhau.
Trong bài viết, xuất bản trên tờ Nature Communications, các nhà nghiên cứu đã tạo ra và áp dụng một thuật toán mới gọi là SuStaIn (Suy luận kiểu phụ và giai đoạn) để chụp MRI đều đặn những bệnh nhân bị sa sút trí tuệ.
Thuật toán có thể xác định được ba kiểu phụ riêng biệt của bệnh Alzheimer, tương đồng với các kiểu quan sát được trong khám nghiệm mô não sau khi chết, và vài kiểu phụ khác của sa sút trí tuệ trán – thái dương. Tuy nhiên, việc phân loại này có thể được thực hiện khi vẫn còn sống, bằng cách chụp cắt lớp não, và trong giai đoạn rất sớm của bệnh.
Việc xác định các kiểu phụ trong giai đoạn sớm của bệnh và chụp MRI không xâm lấn đồng nghĩa với việc có cơ hội tốt hơn để xác định cách điều trị tốt nhất cho từng bệnh nhân.
Giáo sư Daniel Alexander (Trung tâm Điện toán Hình ảnh Y học UCL) cho biết: "Thuật toán mới này có khả năng độc nhất bộc lộ các nhóm bệnh nhân với các biến thể khác nhau của bệnh. Một lý do chính của các thử nghiệm thuốc thất bại trên bệnh nhân Alzheimer là tập hợp quá nhiều các bệnh nhân khác nhau mà họ thử nghiệm, một phương thức điều trị có tác dụng rõ rệt lên một nhóm bệnh nhân cụ thể có thể không mang lại tác dụng tổng thể trên toàn bộ số bệnh nhận dẫn tới thử nghiệm thất bại."
"SuStaIn đưa ra cách hiển thị hiệu quả điều trị trên từng phân nhóm riêng biệt, xúc tiến các phương thức điều trị vào ứng dụng."
Học máy phát hiện ra các loại bệnh sa sút trí tuệ với ý nghĩa cho các thử nghiệm thuốc - Nhà cung cấp hình ảnh: Pixabay, Gordon Johnson
Các nghiên cứu cổ điển về sa sút trí tuệ chỉ có một phép đo duy nhất dựa trên các triệu chứng của họ, và không rõ bệnh đang ở giai đoạn nào.
SuStaIn sử dụng hình ảnh y học, cho phép các bác sĩ xem diễn tiến của bệnh, nhìn vào các vị trí cụ thể bị ứ đọng protein bên trong não, từ đó suy ra những phần đang thoái hóa.
Tiến sĩ Alexandra Young (Trung tâm Điện toán Hình ảnh Y học UCL) cho biết: "Bệnh nhân có thể biểu hiện triệu chứng tương tự nhau, nhưng với SuStaIn chúng ta có thể biết họ thuộc các nhóm khác nhau. Điều này cho phép chúng ta dự đoán diễn tiến bệnh chính xác hơn và chẩn đoán sớm hơn."
Giáo sư Jonathan Schott (Viện Thần kinh học UCL) cho biết: “Hiểu được các bệnh tiến triển qua thời gian khác nhau ra sao là rất quan trọng nếu chúng ta muốn thiết kế các thử nghiệm điều trị hợp lý và thông báo cho bệnh nhân về tiên lượng.”
"Đây là một thách thức lớn đối với các bệnh phát triển qua nhiều năm, nếu không phải là hàng thập kỷ, và có thể có những khác biệt đáng kể về bệnh học, và kiểu hình và tốc độ tiến triển giữa các bệnh nhân.”
"Công trình này có thể phân định các kiểu hình bệnh khác nhau - một số chưa được biết đến cho tới giờ - từ những lần chụp MRI đơn lẻ lấy từ bệnh nhân với các kiểu sa sút trí tuệ khác nhau. Cũng như cung cấp những hiểu biết mới về sa sút trí tuệ, công trình này cho thấy tiềm năng to lớn của SuStaIn trong việc phác họa các kiểu phụ của bệnh trong các phạm vi y học khác. "
Nhóm nghiên cứu hiện đang tìm cách áp dụng thuật toán cho các bệnh khác, gần đây đã trình bày nó tại Hội nghị Hiệp hội Hô hấp Châu Âu về bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính (COPD).