|
Kỉ nguyên ung thư chính xác và trí tuệ nhân tạo
Nội dung chính:
1. Bối cảnh ung thư Việt Nam (hiện tại và tương lai)
2. Hạn chế và tồn tại trong chẩn đoán, điều trị ung thư ở Việt Nam
3. Xu hướng và mô hình điều trị mới của thế giới (ung thư chính xác)
4. Sự cần thiết của hệ thống hỗ trợ ra quyết định lâm sàng (chung)
5. Giải pháp Genomate - Hệ thống chỉ định thuốc (trúng đích/miễn dịch) ứng dụng AI
6. Ý nghĩa đột phá và thành tựu của Genomate
7. Dịch vụ Genous™ (Bảng gen lớn + Báo cáo Genomate + Hội đồng khối u phân tử)
8. Các nhóm lợi ích khi triển khai dịch vụ Genous™
9. Viễn cảnh và mục tiêu cung cấp Genous™ trong các cơ sở điều trị ung thư ở Việt Nam
Kỉ nguyên ung thư chính xác và trí tuệ nhân tạo
Genomate - hệ thống chỉ định thuốc ứng dụng AI
Trình bày
Tiến sĩ, Bác sĩ Nguyễn Hải Tuấn
Cố vấn tin sinh học Digosys
23/8/2024
Một phương pháp tính toán để ưu tiên các liệu pháp nhắm mục tiêu trong ung thư học chính xác: phân tích hiệu suất trong thử nghiệm SHIVA01
Ung thư học chính xác hiện nay dựa trên việc ghép các thuốc nhắm mục tiêu phân tử (MTA) với các gen điều khiển hoặc dấu ấn sinh học đơn lẻ được xác định trước. Mỗi khối u chứa một tổ hợp số lượng lớn các biến đổi di truyền tiềm năng của nhiều gen điều khiển trong một hệ thống phức tạp, điều này hạn chế tiềm năng của phương pháp này.
Chúng tôi đã phát triển một phương pháp tính toán hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI), hệ thống chỉ định thuốc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (DDA), để ưu tiên các MTA tiềm năng cho từng bệnh nhân ung thư dựa trên hồ sơ phân tử khối u phức tạp của họ.
Chúng tôi đã phân tích lợi ích lâm sàng của hệ thống DDA trên dữ liệu kết quả lâm sàng và phân tử của các bệnh nhân được điều trị trong thử nghiệm lâm sàng ung thư học chính xác SHIVA01, các MTA được ghép cặp với các biến đổi di truyền hoặc dấu ấn sinh học của khối u của cá thể người bệnh.
Chúng tôi nhận thấy rằng điểm số DDA của MTA ở những bệnh nhân với tình trạng bệnh được kiểm soát cao hơn đáng kể so với những bệnh nhân có bệnh tiến triển (1523 so với 580, P=0.037). Trung vị thời gian sống không bệnh tiến triển (PFS) trung vị cũng dài hơn có ý nghĩa thống kê ở những bệnh nhân nhận MTA có điểm DDA cao (1000+ <) so với điểm DDA thấp (<0) (3,95 so với 1,95 tháng, P=0.044).
Kết quả nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra rằng các hệ thống ứng dụng AI, như DDA, là những công cụ mới đầy hứa hẹn giúp các bác sĩ ung thư cải thiện kết quả điều trị ung thư học chính xác. npj Precision Oncology (2021) 5:59; https://doi.org/10.1038/s41698-021-00191-2
Phân tích hiệu suất thực tế của một phương pháp tính toán mới trong ung thư học chính xác đối với các khối u nhi khoa
Việc sử dụng thường quy các phương pháp lập hồ sơ phân tử mở rộng đối với các khối u nhi khoa vẫn đang là vẫn đề gây tranh cãi do số lượng lớn các đột biến di truyền chưa rõ ý nghĩa hoặc có bằng chứng thấp và thiếu các phương pháp hỗ trợ ra quyết định chuẩn hóa và cá nhân hóa.
Chỉ định thuốc ứng dụng AI (DDA) là một phương pháp tính toán mới để ưu tiên các lựa chọn điều trị bằng cách tổng hợp nhiều bằng chứng liên quan dựa trên nhiều yếu tố điều khiển, mục tiêu và các thuốc nhắm mục tiêu.
Hệ thống DDA đã được xác nhận có thể hỗ trợ các quyết định điều trị cá nhân hóa dựa trên dữ liệu bệnh nhân người lớn được điều trị trong thử nghiệm lâm sàng SHIVA01. Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá tính hữu ích của DDA trong ung thư học nhi khoa. Kết quả trong số 100 trường hợp có dữ liệu chẩn đoán phân tử toàn diện, 88 trường hợp thu được kết quả WES và 12 trường hợp thu được kết quả giải trình tự bảng mục tiêu. DDA đã xác định các lựa chọn điều trị nhắm mục tiêu ngoài nhãn (có khả năng điều trị) trong 72/100 trường hợp (72%), trong khi 57/100 trường hợp (57%) cho thấy có khả năng kháng thuốc.
Tính khả dụng đạt 88% (29/33) vào năm 2020 nhờ việc cơ sở dữ liệu bằng chứng được cập nhật liên tục. MTB đã chọn chỉ định sử dụng lâm sàng 56/72 trường hợp có các lựa chọn được xác định bởi DDA (tỉ lệ đồng thuận 78%).
Các liệu pháp được MTB chọn sử dụng có mức độ bằng chứng tổng hợp (AEL) cao hơn đáng kể so với các liệu pháp bị loại bỏ.
Việc lọc kết quả WES để lấy các bảng gen mục tiêu đã bỏ sót các đột biến quan trọng ảnh hưởng đến việc lựa chọn liệu pháp.
XUẤT BẢN
Các tài liệu chuyên khảo, công bố khoa học về ung thư chính xác và trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong điều trị ung thư
