Những phát hiện mới về hóa trị liệu sẽ xác định bệnh nhân nào được hưởng lợi và có nên hóa trị hay không?
Hiện tại các nhà nghiên cứu và đối tác của Đại học Case Western Reserve, bao gồm cộng tác viên tại Bệnh viện Cleveland, đang nỗ lực tìm hiểu cách máy chẩn đoán hình ảnh "thông minh" có thể xác định được bệnh ung thư và phát hiện ra những dấu hiệu bên ngoài khối u, từ đó xem xét xem liệu bệnh nhân có đáp ứng tốt với hóa trị hay không.
Những phát hiện trong nghiên cứu ung thư vú và phổi gần đây đã tạo ra một công trình tiên phong được dẫn dắt bởi Giáo sư kỹ thuật y sinh Anant Madabhushi.
Nói chung, công việc này dự đoán một chẩn đoán y tế cá nhân sẽ được sử dụng trong tương lai, Madabhushi nói.
Madabhushi cho biết thêm: Đã có nhiều bằng chứng cho thấy chụp MRI (hình ảnh cộng hưởng từ) và chụp cắt lớp vi tính (tên viết tắt CAT) có thể thu thập thông tin bên ngoài khối u, điều này là rất có giá trị bởi vì nó có thể dự đoán đáp ứng và lợi ích của hóa trị liệu ở bệnh nhân ung thư phổi và vú.
Vào năm 2012, Madabhushi thành lập trung tâm và có hơn 50 cộng tác viên làm việc trong các dự án liên quan. Phòng thí nghiệm của ông đã trở thành một trong những nơi dẫn đầu rtong việc phát hiện, chẩn đoán - mô tả các bệnh ung thư khác nhau bằng các hình ảnh y tế, học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn cầu.
Hy vọng cho ung thư vú HER2
Nghiên cứu gần đây nhất được công bố vào ngày 19 tháng 4 trên JAMA Network Open, tập trung vào các dấu hiệu trên mô bên ngoài khối u vú, qua đó có thể biết được liệu bệnh nhân có đáp ứng với hóa trị liệu nhắm mục tiêu hay không.
Nhà nghiên cứu Nathaniel Braman (Tiến sĩ kỹ thuật y sinh) và Giảng viên trường y khoa Vinay Varadan, đã dẫn đầu một nhóm cộng tác viên báo cáo về những gì phát hiện trong nghiên cứu từ một "ký hiệu" gen ẩn trước đó liên quan đến một loại ung thư vú, còn được gọi là HER2 dương tính (hay đơn giản là HER2). Hiện tại căn bệnh này chiếm 20% trong ung thư vú và nhận được một kế hoạch điều trị đặc biệt.
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đã phân loại bệnh nhân ung thư vú HER2 thành các phân nhóm phân tử tương ứng với những người có khả năng đáp ứng với hóa trị liệu nhắm mục tiêu và những trường hợp không chỉ đơn giản là phân tích một mẫu mô ban đầu.
Công trình này "cung cấp cái nhìn sâu sắc về khả năng phân tích phóng xạ nhằm nắm bắt các biểu hiện sinh học của khối u có ý nghĩa về mặt lâm sàng", Varadan, một tác giả cao cấp về nghiên cứu với Madabhushi giải thích. Điều này chứng minh cho các nghiên cứu bổ sung nhằm đánh giá các lợi ích lâm sàng của các phương pháp không xâm lấn, từ đó tìm ra các kế hoạch điều trị cho căn bệnh này.
Thông thường các dấu hiệu không được tìm thấy trên hình ảnh mà được phát hiện trên các mô (nhưng bên ngoài khối u). Chúng không thể nhìn thấy bằng mắt người, nhưng lại được tìm thấy bằng X quang, trích xuất từ những dữ liệu liên quan tới MRI.
Braman cho biết: Ngay bây giờ, những bệnh nhân này đều được điều trị bằng những liệu pháp thích hợp và khá đa dạng. Tuy nhiên những gì chúng tôi đang cố gắng thực hiện là xác định những lợi ích mà bệnh nhân thực sự được hưởng từ các liệu pháp cụ thể trước khi điều trị. Điều này có thể cung cấp cho bác sĩ và bệnh nhân thông tin mà họ chưa từng được biết trước đây.
Để có thể đưa ý tưởng này vào sử dụng rộng rãi có lẽ cần thêm nhiều năm nữa, sau các thử nghiệm lâm sàng và đó sẽ là bước tiến lớn của y khoa trong tương lai, khi đó các bác sĩ có thể tin tưởng và sử dụng nó, Braman nói.
Cuối cùng, các nhà nghiên cứu tin rằng việc khám phá chồng chéo giữa các ký hiệu hình ảnh với thông tin từ các mô và di truyền có thể là bước quan trọng cho các bác sĩ trong việc đưa ra các phương pháp điều trị thích hợp.
X-quang bên ngoài hạch phổi dự đoán lợi ích của hóa trị liệu
Một nghiên cứu khác, được công bố vào tháng 3, cũng đánh giá các mẫu hình ảnh được trích xuất bằng CT (hoặc phóng xạ) bên ngoài khối u có thể phát hiện ra liệu một bệnh nhân ung thư phổi có thể đáp ứng với hóa trị liệu nhắm mục tiêu hay không.
Nhà nghiên cứu tiến sĩ kỹ thuật y sinh Mohammadhadi Khorrami, một trong những người đứng đầu nghiên cứu cho biết: Vấn đề này bắt đầu khi chỉ có một trong bốn bệnh nhân ung thư phổi có thể đáp ứng thuận lợi với hóa trị liệu, mặc dù hầu như nhiều bệnh nhân đều được điều trị. Nhưng tất cả các nghiên cứu trước đây đều được giới hạn bên trong khối u.
Trong trường hợp này, các nhà nghiên cứu đã kiểm tra dữ liệu hình ảnh từ 125 bệnh nhân của Phòng khám Cleveland được chẩn đoán mắc bệnh ung thư phổi không phải tế bào nhỏ (NSCLC). Tất cả trước đây đã từng nhận được hóa trị liệu nhắm mục tiêu, nhưng chỉ khoảng một nửa là đáp ứng với điều trị khó khăn.
Việc sử dụng những thông tin từ dữ liệu của những bệnh nhân này, các nhà nghiên cứu đã nâng cấp công nghệ của họ để phân biệt những dữ liệu hình ảnh của bệnh nhân phản hồi và những người không có. Sau đó, họ đã thử nghiệm công nghệ chống lại dữ liệu của những bệnh nhân bổ sung.
Khorrami nói thêm: Bằng cách nhìn cả bên trong và bên ngoài khối u, chúng tôi đã đạt được độ chính xác đến 77% trong việc xác định bệnh nhân nào sẽ được hưởng lợi từ hóa trị liệu tốt so với chỉ nhìn vào khối u.
Khorrami và Bác sĩ Monica Khunger tại Phòng khám Cleveland, là tác giả đầu tiên của nghiên cứu.
Theo nghiên cứu của Hiệp hội X-quang Hoa Kỳ cho thấy, bằng cách sử dụng phóng xạ, các nhà nghiên cứu có thể trích xuất dữ liệu, xem xét các dấu hiệu hiển thị trên hình ảnh CT, từ đó họ có thể phát hiện ra các đặc điểm bệnh không thể nhìn thấy.
Khorrami kết luận: Điều này không chỉ nâng cao hiệu quả cho bệnh nhân, mà còn liên quan đến chi phí chung cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Hiện tại chi phí hóa trị khoảng 30.000 đô la trở lên mỗi năm, vì vậy điều quan trọng là phải biết bệnh nhân nào sẽ đáp ứng với hóa trị liệu và chúng tôi đang tiến gần hơn đến một dấu ấn sinh học (cụ thể) có thể làm điều đó.