Tiềm năng y học của AI và chất chuyển hoá

Chất chuyển hóa -- các phân tử nhỏ trong cơ thể bạn như chất béo, glucose và cholesterol -- là tác nhân của nhiều căn bệnh, nhưng chúng ta không biết chính xác chúng là gì hay hoạt động ra sao. Doanh nhân công nghệ sinh học và là TED Fellow, Leila Pirhaji, chia sẻ kế hoạch xây dựng một mạng lưới dựa trên AI để mô tả các mô hình chuyển hóa, hiểu rõ hơn về sự phát triển của bệnh - và khám phá các phương pháp điều trị hiệu quả hơn.

Vào năm 2003,

khi giải mã trình tự bộ gen người,

chúng ta đã nghĩ rằng
sẽ có câu trả lời cho việc điều trị bệnh.

Nhưng thực tế thì khác xa,

bởi ngoài gen,

môi trường và lối sống của chúng ta
đóng một vai trò quan trọng

trong việc gia tăng nguy cơ
mắc nhiều loại bệnh nặng.

Lấy bệnh gan nhiễm mỡ làm ví dụ,

căn bệnh ảnh hưởng
hơn 20% dân số trên toàn cầu,

hiện chưa có cách điều trị,
và có thể dẫn đến ung thư gan

hoặc suy gan.

Thế nên, giải trình tự DNA thôi
chưa đủ để giúp chúng ta

tìm ra phương pháp điều trị hiệu quả.

Về mặt tích cực, còn có rất nhiều
phân tử khác trong cơ thể chúng ta.

Thực tế, có hơn 100.000
chất chuyển hoá.

Chất chuyển hoá là mọi phân tử
có kích thước siêu nhỏ.

Các ví dụ thường được biết đến như
glucose, fructose, chất béo, cholesterol--

những thứ mà ta rất hay nghe.

Chất chuyển hoá này tham gia
vào các quá trình trao đổi chất.

Cũng là sản phẩm của DNA

nên chúng mang thông tin từ cả
gen cũng như lối sống của ta.

Hiểu rõ chất chuyển hoá là điều kiện cần
để tìm ra phương pháp điều trị bệnh.

Tôi luôn mong muốn
điều trị cho bệnh nhân.

Tuy vậy, 15 năm trước,
tôi đã rời ghế trường y,

vì quá nhớ toán học.

Ngay sau đó, tôi đã phát hiện ra
điều tuyệt vời nhất:

Tôi có thể ứng dụng toán học để học y.

Kể từ đó, tôi đã phát triển các thuật toán
để phân tích dữ liệu sinh học.

Nghe thì có vẻ dễ dàng:

hãy thu thập dữ liệu
từ tất cả chất chuyển hoá trong cơ thể ta,

phát triển các mô hình toán học để mô tả
sự thay đổi của chúng khi có bệnh

và can thiệp vào những thay đổi đó
để điều trị bệnh.

Sau đó, tôi nhận ra rằng
tại sao không ai làm điều này trước đây:

vì nó cực kỳ khó.

(Tiếng cười)

Có rất nhiều chất chuyển hoá
trong cơ thể chúng ta.

Chất này khác chất kia.

Với một vài chất chuyển hoá,
ta có thể đo được khối lượng phân tử

bằng cách dùng dụng cụ đo phổ.

Nhưng vì có thể có 10 phân tử
có khối lượng phân tử hoàn toàn bằng nhau,

nên không thể biết chính xác đó là gì,

và nếu muốn nhận dạng chúng
một cách rõ ràng,

bạn phải thực hiện nhiều thí nghiệm hơn,
có thể mất hàng thập kỷ

và hàng tỷ đô la.

Vì vậy, chúng tôi đã phát triển nền tảng
trí tuệ nhân tạo, AI, để làm việc đấy.

Chúng tôi đã tận dụng sự lớn mạnh
của dữ liệu sinh học

và xây dựng cơ sở dữ liệu về bất kì
thông tin nào hiện có của chất chuyển hoá

và sự tương tác của chúng
với các phân tử khác.

Chúng tôi tổng hợp tất cả dữ liệu này
dưới dạng mạng lưới meganetwork

Sau đó, từ các mô hoặc máu của bệnh nhân,

chúng tôi đo khối lượng
của các chất chuyển hoá

và tìm ra khối lượng bị thay đổi
khi mắc bệnh.

Nhưng, như đã đề cập trước đó,
ta không thể biết được đó là gì.

Khối lượng phân tử bằng 180 có thể là
hoặc glucose, glactose, hoặc fructose.

Chúng đều có khối lượng
hoàn toàn bằng nhau.

nhưng khác nhau
về chức năng trong cơ thể.

Thuật toán AI của chúng tôi
đã xem xét đến các sự nhập nhằng này.

Sau đó, khai thác mạng lưới meganetwork
để tìm ra

các khối chất chuyển hoá này
liên kết thế nào với nhau

mà có thể gây bệnh.

Từ cách chúng liên kết với nhau,

ta có thể suy ra khối lượng
mỗi chất chuyển hoá,

như ở đây 180 có thể là glucose,

và quan trọng hơn cả là tìm ra

glucose và các chất chuyển hoá khác
thay đổi như thế nào

mà có thể dẫn đến bệnh.

Hiểu biết mới về
các cơ chế bệnh tật

cho phép chúng tôi tìm ra phương pháp
điều trị hiệu quả trúng mục tiêu.

Vì vậy, chúng tôi đã thành lập
công ty khởi nghiệp

để mang công nghệ này ra thị trường
và tác động đến cuộc sống mọi người.

Hiện tại, tôi cùng đội ngũ của mình
tại ReviveMed đang nỗ lực để tìm ra

phương pháp điều trị cho nhiều bệnh nặng
mà chất chuyển hoá là tác nhân chính,

như gan nhiễm mỡ,

vì nguyên nhân chính
là sự tích tụ chất béo,

là loại chất được chuyển hoá tại gan.

Như đã đề cập trước đó, nó là
một đại dịch chưa có cách trị.

Và bệnh gan nhiễm mỡ chỉ là một ví dụ.

Xa hơn nữa, chúng tôi sẽ giải quyết
hàng trăm bệnh khác

cho có cách chữa.

Và bằng cách thu thập ngày càng nhiều
dữ liệu về chất chuyển hoá

và hiểu được sự thay đổi của chúng

ảnh hưởng thế nào
đến sự phát triển bệnh,

thuật toán của chúng tôi
sẽ ngày càng thông minh hơn

để tìm ra phương pháp điều trị phù hợp
đúng với bệnh nhân.

Và chúng tôi sẽ tiến gần hơn
đến tầm nhìn

là cứu sống con người
qua từng dòng code.

Xin cảm ơn.

(Vỗ tay)