Các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford vừa công bố trên tạp chí Nature Medicine một hệ thống AI chuyên dụng, có tên 'Onco-Net', với khả năng phát hiện các biomarker ung thư mà các phương pháp sinh học truyền thống bỏ sót. Thay vì học từ dữ liệu văn bản, Onco-Net xử lý hàng nghìn kênh dữ liệu bao gồm trình tự gen, biểu hiện protein và hình ảnh mô học (histopathology) của bệnh nhân.
Mô hình này sử dụng kỹ thuật 'graph neural networks' (mạng nơ-ron đồ thị) để lập bản đồ các mối quan hệ tương tác giữa các phân tử trong tế bào ung thư. Kết quả nghiên cứu cho thấy, AI đã chỉ ra một con đường tín hiệu liên quan đến vi khuẩn nội ký sinh giúp làm chậm quá trình di căn ung thư phổi, một phát hiện hoàn toàn mới trước đó không được các cơ sở y tế biết tới.
Tiến sĩ David A, người đứng đầu dự án, chia sẻ rằng nhờ việc xác định chính xác các 'điểm nghẽn' sinh học này, các phòng thí nghiệm đối tác đã rút ngắn được 50% thời gian cần thiết cho các vòng thử nghiệm tiền lâm sàng. Bài báo đã mở ra kỳ vọng mới về vai trò của AI trong việc cá nhân hóa y học (precision medicine), nơi mỗi liệu trình điều trị sẽ được thiết kế riêng dựa trên hồ sơ sinh học của từng cá nhân.